La Aduana de Camboya presenta el algoritmo AI HS: un hito marcado en el taller BACUDA de la OMA
11/09/2023
El equipo BACUDA de la Organización Mundial de Aduanas, en colaboración con el Fondo de Cooperación Aduanera de Corea (CCF-K), organizó recientemente un taller de análisis de datos de tres días para las aduanas de Camboya. Celebrado del 28 al 30 de agosto en Phnom Penh, el evento fue una combinación armoniosa de educación e innovación, cuyo objetivo fue equipar al personal de Aduanas en varios niveles, incluidos más de 50 participantes. Para el nivel ejecutivo, el taller sirvió para abrir los ojos a los beneficios revolucionarios del análisis de datos en las operaciones aduaneras modernas.
En el aspecto operativo, fue un campo de entrenamiento intenso donde los oficiales pudieron profundizar de manera práctica en la programación python para tareas como la limpieza de datos y la implementación de algoritmos de análisis avanzados.
El taller se enriqueció aún más con extensas presentaciones de países miembros que son líderes en análisis de datos aduaneros, que mostraron varios casos de uso. Sus experiencias ofrecieron conocimientos invaluables sobre lo que se puede lograr con estrategias de datos sólidas. Representantes del sector privado también se unieron a la conversación, arrojando luz sobre tecnologías de vanguardia que pueden aprovecharse para el análisis de redes en los campos de la selectividad de carga y pasajeros.
Algoritmo AI HS: una herramienta de código abierto para facilitar la Clasificación en el SISTEMA ARMONIZADO.
Lo más destacado del taller fue la presentación oficial de la aplicación por parte de la Aduana de Camboya del algoritmo AI HS de última generación, que fue anunciada por la división de TI. El modelo de IA formado con datos de las Aduanas locales, ya muestra una impresionante tasa de precisión del 80%, con aspiraciones de perfeccionamiento futuro dirigidas por un académico de BACUDA . Ejecutado con supervisión y recursos limitados, este modelo innovador ha establecido un nuevo estándar para las aplicaciones de IA en las Aduanas de todo el mundo.
El algoritmo obtuvo una aprobación generalizada en toda la organización, desde los funcionarios de nivel laboral hasta los estratos ejecutivos. Ya hay planes en marcha para integrar este algoritmo en el Sistema de Aduanas Electrónicas, haciéndolo accesible a todo el personal en un futuro próximo.
Durante el evento, el equipo BACUDA tuvo la oportunidad de adquirir experiencia de primera mano sobre los procesos aduaneros de Camboya a través de visitas a la sede de la Aduana y al puerto de Sihanoukville. Estas visitas allanaron el camino para discusiones sustanciales con directores de varios departamentos, incluidos TI, Gestión de Riesgos y Cooperación Internacional, sentando las bases para futuras colaboraciones.
Este taller histórico ha demostrado ser un catalizador en la transformación de la Aduana de Camboya en una organización basada en datos. Este ejemplo demuestra la perfecta integración de las soluciones de inteligencia artificial de código abierto de BACUDA en las administraciones miembros, pero también subraya el inmenso potencial que ofrecen estas herramientas para mejorar las operaciones aduaneras.
Organización Mundial de Aduanas
Cómo la Inteligencia Artificial (IA) puede ayudar a las Aduanas a automatizar la Clasificación HS
A medida que crece la conciencia entre las agencias de Aduanas sobre la importancia y el interés en su aplicación, el equipo de expertos de BACUDA, con el apoyo de CCF-Corea, continúa brindando métodos y material de capacitación de última generación para satisfacer las demandas de los Miembros.
Como complemento al desarrollo del modelo de red neuronal para respaldar la clasificación de mercancías en el Sistema Armonizado, se publicó en CLiKC!, la plataforma de aprendizaje electrónico de la OMA, un curso avanzado en línea de análisis de datos que incluye un módulo práctico sobre el algoritmo de recomendación HS.
El equipo de expertos de BACUDA colaboró??
En el desarrollo de un modelo de IA para recomendar códigos SA, cuyo objetivo es respaldar la clasificación de productos para los funcionarios de aduanas mediante el uso de datos históricos para predecir los códigos SA tras la entrada de las descripciones comerciales de los productos.
Una herramienta adjunta proporciona una demostración de las funciones que ofrece el modelo. Al ingresar descripciones comerciales en la barra de búsqueda, se proporcionan los códigos SA correspondientes y sus probabilidades. Podrás consultar las recomendaciones, las correspondientes descripciones de mercancías en la nomenclatura y estadísticas sobre importadores, agentes aduanales y países exportadores. También visualiza las funciones del modelo en un plano bidimensional y tridimensional, incluida la relación entre los capítulos de la nomenclatura del HS y los resultados de las recomendaciones. También se proporciona un resumen de la recomendación en una pestaña separada para brindar una descripción general del valor explícito que proporciona.
Descripción general del curso avanzado en línea de Análisis de datos
El curso avanzado en línea sobre el servicio de modelos y recomendaciones ya está disponible para uso instantáneo por parte de las administraciones miembros. El curso consta de cuatro capítulos que guían de manera integral al usuario a través de todos los requisitos y pasos necesarios para aprender aspectos teóricos, entrenar y evaluar el algoritmo AI HS basado en datos de Aduanas proporcionados voluntariamente por el Servicio de Aduanas de Nigeria. ¡Puede descargar el código fuente del modelo y experimentar el servicio de referencia de primera mano a través del curso en línea subido a CLiKC! plataforma.
Comenzando con una introducción al Sistema Armonizado y algunos desafíos prácticos que enfrentan los importadores y funcionarios de aduanas, se destaca la importancia de desarrollar un módulo automatizado para apoyar la fase de clasificación en términos de facilitación, ahorro de recursos y cumplimiento.
Los fundamentos de la teoría detrás del algoritmo, incluido el procesamiento del lenguaje natural y la incrustación de texto, se explican detalladamente para complementar el conocimiento necesario para comprender el funcionamiento interno y la derivación del modelo de aprendizaje automático.
Un curso independiente guía al alumno paso a paso a través de las instrucciones para ejecutar el algoritmo con Python, señalando las bibliotecas utilizadas, los pasos de preprocesamiento necesarios y cómo evaluar el rendimiento del modelo.
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