СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ ТАМОЖЕННЫМИ РИСКАМИ (CRM) ДЛЯ СОДЕЙСТВИЯ ТОРГОВЛЕ

Международная торговля необходима для экономического развития. Это ключ к процветанию наций. Осознавая этот факт, упрощение процедур торговли занимает важное место в повестке дня каждого правительства.

Снижение международных торговых издержек благодаря усилиям по упрощению процедур торговли, наряду с замечательными изменениями в области транспорта и коммуникаций, привело к экспоненциальному росту объема международной торговли. Вместе с тем отмечается, что увеличение объема юридических операций сопровождается увеличением количества незаконных сделок.

На этом этапе, когда возникла международная торговля, естественно увеличились также нагрузки таможенных администраций. В настоящее время таможенные администрации занимаются таким большим количеством экспорта, импорта и транзита, которые не могут сравниться с транзакциями нескольких десятилетий назад. Тем не менее, ресурсы таможенных администраций не увеличиваются в соответствии с нагрузками.

При наличии текущих ресурсов и количества сотрудников невозможно полностью контролировать каждую транзакцию (так называемую таможенную очистку). Тем временем, даже если предположить, что у таможенных администраций будет достаточно ресурсов, все же экономически нецелесообразно контролировать каждую транзакцию, поскольку контроль означает, что это время и а это время — деньги для трейдеров. Учитывая большое количество транзакций, таможенные администрации сталкиваются с дилеммой облегчения торговли для поддержки торговцев, обнаруживая несоблюдение в целях защиты государственных доходов и общественной безопасности и безопасности.

В то время как упрощение процедур торговли выходит на первый план, безопасность цепочки поставок также становится важной проблемой. На протяжении многих лет международные торговые и транспортные сети и инфраструктуры были определены в качестве потенциальных целей для международного терроризма и трансграничной преступности. В то время как обычаи всегда отвечали за контроль над международной торговлей с точки зрения запретов и ограничений, аспект обеспечения цепи международной торговли товарами привел к увеличению и дополнительному бременем на таможне для управления этим балансом.

«Конференция Организации Объединенных Наций по торговле и развитию» (UNCTAD) считает, что средняя таможенная операция включает в себя 20-30 различных сторон, 40 документов, 200 элементов данных (30 из которых повторяются не менее 30 раз) и повторное включение 60- 70% всех данных не реже одного раза. Сообщалось, что при снижении тарифов по всему миру стоимость соблюдения таможенных формальностей превышает во многих случаях стоимость пошлин, подлежащих выплате. В современной бизнес-среде производства и доставки точно в срок трейдерам необходим быстрый и предсказуемый выпуск товаров (COMCEC, 2018).

Для решения дилеммы облегчения торговли и контроля в то же время современные таможенные администрации используют два основных инструмента: «Управление рисками» и «Аудиты после оплаты». Несмотря на ограниченные ресурсы и временные ограничения, таможенные администрации с помощью этих инструментов могут сохранять и даже улучшать эффективность управления, одновременно уменьшая контроль.

Идеи содействия торговле, такие как управление рисками и преимущественное отношение доверенных операторов с хорошей историей соблюдения, могут значительно освободить ресурсы. Затем их можно перераспределить, чтобы нацелить подпольную трансграничную деятельность (Grainger, 2011). В этой связи Управление рисками является одной из важнейших областей изучения таможенных администраций во всем мире.

Традиционный подход против подхода селективности

Традиционный подход к обработке груза может характеризоваться следующим:

• Поскольку недостаточно ресурсов для тщательного изучения каждой партии, экзамены, как правило, являются поверхностными и ненадежными.

• Даже когда исследование приводит к обнаружению несоответствия, результаты не сообщаются или записываются должным образом.

• Анализ результатов экзаменов или прошлых нарушений практически отсутствует или нет, поэтому шаблоны не всегда распознаются или решаются эффективно.

• Существует ложное чувство комфорта, основанное на убеждении, что все поставки проверены, и обнаружено несколько расхождений.

• Все трейдеры считаются потенциальными нарушителями, и с ними мало эффективной связи.

• Множественные проверки требуют нескольких остановок в процессе экзамена и вмешательства неоправданно большого числа офицеров.

• Чем больше возможностей для отдельных офицеров задерживать процесс или каким-либо иным образом вмешиваться, тем вероятнее ожидание и возможность вознаграждения, чтобы ускорить обработку или упустить технические вопросы.
Система избирательности грузов может преодолеть каждый из этих недостатков. Хотя проводится меньшее количество экзаменов, они проводятся тщательным образом, чтобы увеличить обнаружение случаев несоблюдения. Добровольное соблюдение поощряется и вознаграждается. Ориентация и упрощенные процедуры уменьшают уровень усмотрения отдельных сотрудников и возможности получения вознаграждения. Ненужные задержки устраняются, а транспортные издержки сокращаются (USAID, 2004).

Использованные источники

  1. Biljan, J., Trajkov, A. (2012). Risk Management and Customs Performance Improvements: The Case of the Republic of Macedonia. Procedia Social and Behavioral Sciences, 44, 301-313
  2. De Vulf, L., Sokol, J. B. (2004). Customs Modernization Handbook. World Bank Publications. Washington.
  3. Grainger, A. (2011). Developing The Case for Trade Facilitation in Practice. World Customs Journal, 5 (2), 65-76
    Kim, G. H., Trimi, S., & Chung, J. H. (2014). Big-Data Applications In The Government Sector. Communications of the ACM, 57(3), 78-85.
  4. Laporte, B. (2011). Risk Management Systems: Using Data Mining In Developing Countries’ Customs Administrations. World Customs Journal, 5(1), 17-27.
  5. Okazaki, Y. (2017). Implications of Big Data for Customs-How It Can Support Risk Management Capabilities.
  6. Oracle, (2008) What is Data Mining?, Oracle Data Mining Concepts, 11g Release 1 (11.1).
  7. Shao, H., Zhao, H. & Chang, G. (2002). Applying Data Mining to Detect Fraud Behavior in Customs Declaration. Proceedings of the First International Conference on Machine Learning and Cybernetics, vol.3, no., pp. 1241-1244.
  8. Toksöz, A., Duran M. (2013) Turkey strengthens its Customs risk management system. WCO News Magazine, 71, 36.
  9. Turna, A. (2015) The Role and Function of Customs Administrations in Preventing Transnational Crimes: A Case Study of Turkey. Dissertation, Northeastern University.
  10. Widdowson, D. (2012). Risk Based Compliance Management: Making It Work in Border Management Agencies. World Bank Publications. Washington.
  11. Yasui, T. (2010). Benefits of the Revised Kyoto Convention. World Customs Organization.
  12. Zaïane, O. R. (1999). Chapter I: Introduction to Data Mining CMPUT 690 Principles of Knowledge Discovery in Databases.