以数字化转型助推现代化海关风险管理高质量发展研究

海关总署风险防控局(青岛)课题组

党的十八大以来,习近平总书记把创新摆在国家发展全局的核心位置,高度重视科技创新和网络强国建设,提出“我们要乘势而上,加快数字经济、数字社会、数字政府建设,推动各领域数字化优化升级”及一系列新思想新观点新论断。党的二十大报告明确指出,加快建设数字中国,加快发展数字经济,加快建设贸易强国。2022年以来,党中央、国务院又陆续印发了《关于加强数字政府建设的指导意见》《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》《数字中国建设整体布局规划》等一系列文件,构建起数字中国建设的“四梁八柱”,为未来发展指明方向、提供遵循。海关作为国家经济活动的重要参与者和进出关境监督管理机关,面临高标准履职维护国门安全、高质量服务中央决策、高水平服务外贸发展的多重挑战,亟需采用大数据、人工智能、物联网等新技术,破解业务管理与创新难题,实现“放得开、管得住、通得快”。2021年,习近平总书记提出“智慧海关、智能边境、智享联通”理念,2022年6月世界海关组织通过的新版《战略规划》,把集中体现“三智”理念内涵的“科技与创新”列为其第一大重点工作领域,强调推进海关数字化建设,提升数据应用水平。海关总署党委认真贯彻党中央、国务院指示,明确提出“以智慧海关为抓手全面推进社会主义现代化海关建设”“广泛应用数字化、智能化新技术,全面构建安全、智能、开放、共享的科技应用新生态”等具体要求和措施,全力推进智慧海关建设。

不重构,无未来。数字时代,面对新的变局和要求,数字化转型已成为现代化海关高质量发展的必然要求。本文总结了海关风险管理数字化转型“为什么”“转什么”“怎么转”的问题,提出海关风险管理数字化转型整体思路和将“数据+技术”赋能海关风险管理,有效提升风险防控能力的目标。

一、数字化转型研究综述

近年来,数字化转型研究日趋广泛和深入,研究对象包括企业、政府、学校等多个领域,研究层次涵盖宏观市场、具体行业、微观个体等多个层次,研究视角跨越管理学、信息科学等多个学科,研究内容包括数字化转型主体、转型领域、技术范畴、阻碍因素、转型效果、实践路径等。

在转型主体方面主要存在两方观点:一方认为应以组织个体作为研究对象;一方认为数字化转型是整个社会的潮流和趋势,应从社会角度,研究宏观层面,把国家、市场作为研究主体。在转型领域方面,研究分歧在于数字化转型是仅作用于业务领域还是新技术发展推动下的组织机构改革。Haffke等(2016)认为转型以改进业务为主;Heilig等(2017)认为转型是新技术驱使组织变革;孟天广(2021)认为数字化转型不仅通过数字技术推进治理结构再造、业务流程重塑和服务方式变革,还构建着新型政府-社会关系、政府-市场关系,以支撑数字社会建构及数字经济发展。在技术范畴方面,Sebatian等(2017)将相关技术总结为SMACIT,即社交相关技术、移动技术、分析技术、云技术、物联网技术等新一代数字化技术,相较于Chanias(2017)等认为使用信息化技术转型就可以认为是数字化转型的观点更为全面;阻碍因素方面,Maedche(2016)、Sia(2016)、Svahn(2017)等认为组织刚性及传统职能部门结构设置难以满足转型需求等;Dremel Becker(2018)、Yoo(2010)等认为数字化转型要考虑与组织战略的融合及数字化领导力的提升。在实践路径方面,北京大学课题组(2020)提出了“平台驱动的数字政府”的方法框架;周剑、陈杰等(2020)从参考架构、效益模型、能力体系建设等方面给出了架构与方法;方跃(2020)探讨了数字化领导力的提升。在综合研究方面,王益民(2020)以政府为研究对象,从时代背景入手,在剖析数字政府内涵和成熟度模型的基础上提出整体框架,在梳理国内外实践的基础上分析政府数字化转型过程中的关键要素,为政府数字化转型提供借鉴。陈雪频(2021)则以企业为研究对象,从数字化转型概念、本质、路径等方面进行了阐释,配以多个企业案例以求能够使读者更加直观理解。

综上所述,笔者认为海关风险管理数字化转型的内涵是:以大数据、物联网、云计算、区块链、人工智能等新一代信息通信技术为基础,建立服务于风险决策管理,集信息情报、态势分析、风险甄别、风险处置、协同防控、运行管理等业务于一体,能够覆盖海关监管全领域、嵌入海关监管全渠道、贯通海关监管全链条的数字化平台和数字化管理体系,达到统顾全局、精准靶向、智能高效、协同共治的海关风险管理体系的要求,有效支撑整体管控和精准防控,推动风险管理高质量发展。

二、数字化转型概念、实践及启示

(一)概念与发展历程

通过各种文献的研究学习,笔者认为数字化转型的概念有狭义和广义之分,前者指利用各类信息通讯技术将复杂抽象的数据、信息、知识等转换成计算机内可计算、识别、处理的数字、数据等;后者主要是指政府、企业等社会主体在管理、运营、生产等领域,应用数字化理论和技术方法进行整体重塑,实现系统性、全面化的变革,这也是本文探讨的重点。

广义的数字化转型是顺应新一轮科技革命和产业变革趋势,不断深化应用云计算、大数据、物联网、人工智能、区块链等新一代信息技术,以数据为主要生产要素,加速业务优化升级和创新转型,改造提升传统动能,培育发展新动能,创造、传递并获取新价值,实现转型升级和创新发展的过程。数字化并不是对以往信息化的推倒重来,而是在整合优化以往信息化系统的基础上,运用新的技术手段提升管理水平和运行效率,以适应新形势、新业态带来的变化。

从技术层面来说,从信息化到数字化的发展大致可以分为3个阶段。第一阶段是20世纪中叶至20世纪末,主要特征是涉及流程的计算机化;第二阶段是21世纪的前15年,以社交媒体、移动技术、数据分析、云计算等新技术出现并融入产品和客户关系为显著特征;第三阶段大约从2015年开始,物联网、机器学习、机器人技术、虚拟现实、区块链等一批新技术的加速发展和融合带来量子飞跃,促使世界进入第四次工业革命及数字化革命时期。随着技术发展及各类数据加速汇聚和融合,新的技术浪潮不断改变着商业、制造业、社会治理、教育、娱乐、生活等模式,重大的变化冲击着人类社会,数字化转型成为每个传统行业变革发展的主要方向。

图1 数字化转型的发展历程

(二)数字化转型是一项系统工程

数字化转型不是简单的新技术应用,其本质上是新一代信息技术驱动下,战略思维、管理机制、组织文化、业务创新、能力建设、技术支撑等全方位的变革,技术是支点、业务是内核、管理是保障,是一项长期艰巨的系统工程,也必将面临方方面面的挑战。数字化转型必须有自己的方法论,应当围绕“做什么”“怎么做”等进行统筹规划、顶层设计和系统推进,应当坚持战略思维,遵循战略与执行统筹、业务与技术双轮驱动、自主与合作并重等三个原则,推进顶层设计、平台赋能、生态形成、业务升级创新、支撑体系等五项关键任务,各项任务根据变化和实战不断迭代,分阶段推进。转型的方法论可参考图2。

图2 数字化转型系统性推进方法论

图3 我国数字化政策发展进程

图4 数字化升级转型模型

图5 海关风险管理数字化平台业务节点图

图6 海关风险管理数字化转型总体架构图

图7 信息情报数字化模块示意图

图8 风险处置数字化模块示意图

(三)国内外数字化实践

世界形势复杂,全球科技竞争态势加剧,各国先后出台数字化转型战略,抢占数字经济新高地,5G、物联网、人工智能等新技术推广应用并赋能社会发展。同时,新冠肺炎疫情也起到加速推动作用,政府监管、社会治理、企业商业等各领域数字化转型浪潮汹涌而来。

从20世纪90年代开始,西方国家开始提出“电子政府”的概念并不断规划发展和完善数字政府。联合国最新发布的《2022年联合国电子政务调查报告》指出,(1)该报告由联合国经济和社会事务部发布,其中文版于2022年12月28日由中央党校(国家行政学院)正式发布,主题为“数字政府的未来”。数字化的发展势不可挡,几乎每个国家都在进行数字化转型,不采取行动或采取错误的行动会带来高昂的代价并增加风险。各国政府根据各自特点从制度、技术、服务供给等方面采取系统性措施开展数字化转型,多数制定了国家级数字化转型战略规划,以及关于网络安全、国家数据政策、开放政府数据和电子参与的法律法规体系。如丹麦通过数字身份认证提供一站式数字服务,新西兰公布了国家数字战略,美国、英国等建设数字政府平台提升政务服务的质量,澳大利亚成立专门的数字委员会等,其目标均是推动政府转型,提供更优质的数字服务,以智能、安全和经济的方式构建完善的数字服务治理结构以及开放政府数据,激发国家治理创新能力,提升政务服务的质量。

世界海关组织和各国海关也积极推进数字化转型实践,如韩国海关构建“关税行政大数据平台”和“风险管理分析系统(BIG FINDER)”利用大数据和AI等技术开展数据分析,提供可视化分析环境。南非海关建设指挥中心,该中心是一个反应迅速的虚拟工作平台,利用国内国际数据开展风险分析;英国海关建设“自动执照验证系统(ALVS)”对货物信息进行风险评估,“消费税流转控制系统(EMCS)”,实现英国和欧盟贸易伙伴之间安全的相关货物信息交换。香港海关发布“智慧海关蓝图”,构建“智慧边界管理”“智慧调查及风险管理”“智慧便商利贸”及“智慧营商发展”四大支柱,涵盖所有海关核心业务。

我国重视数字化建设,党中央、国务院准确把握全球数字化、网络化、智能化发展趋势和特点,围绕实施网络强国战略、大数据战略等作出了一系列重大部署并持续推进。

我国数字化建设在模式上呈现“中央统筹、地方先行”的特点,主要成效表现在:数字基础设施规模能级大幅提升,在用数据中心算力位居世界第二。数据资源体系加快建设,208个省、市地方政府上线政府数据开放平台。数字经济成为稳增长促转型的重要引擎,2022年我国数字经济规模达50.2万亿元,总量稳居世界第二,占国内生产总值比重提升至41.5%。数字政务协同服务效能大幅提升,我国电子政务发展指数国际排名从78位上升到43位,国家电子政务外网实现地市、县级全覆盖,乡镇覆盖率达96.1%,大批高频政务服务事项实现“一网通办”“跨省通办”。同时,数字文化提供文化繁荣发展新动能,数字社会建设推动优质服务资源共享,数字生态文明建设促进绿色低碳发展,数字技术创新能力持续提升,数字安全保障体系不断完善,数字治理营造良好发展环境,数字领域国际合作凝聚广泛共识。数字中国建设进入整体布局、全面推进的新阶段,各方面取得显著成效。(2)国家互联网信息办公室:《数字中国发展报告(2022)》,2023年4月。

(四)启示

综合国内外数字政府建设实践,对海关风险管理数字化转型的启示在于:

一是加强战略规划和顶层设计。制定前瞻性、连续性、可落实的数字化转型发展战略,将现代化海关建设和数字化转型紧密联系在一起,顶层发力、层层推进。

二是优化组织架构,加强协同合作。建立数字化专职机构,配备专职人员,可考虑建立首席数据官(CDO),(3)相比首席信息官而言,首席数据官需要更宽广的视野,既要熟悉企业务流程与工艺流程,又要及时掌握各类新兴数字化技术的发展动态,能够把各类信息系统用到刀刃上,强有力地支撑业务运营,提升内外部客户的满意度和应用体验,创造业务价值。推动跨层级、跨部门信息共享、数据融合和业务协同,构建海关风险管理数字化生态圈。拓展合作渠道,加强与第三方组织的合作。

三是建立一体化平台。整合海关数据资源,建立统一的风险防控工作台,提供一站式的数据资源和在线服务。完善数据全收集、齐整备、多层次分类等机制,深化数据治理,以满足数据二次应用开发需求,实现从信息情报到风险评估的全链条风险防控工作数据支撑。

四是加强技术应用和人才培养。以“三智”合作理念为指引,加强创新成果转化应用,进一步拓展区块链、人工智能(AI)、虚拟现实(VR)等新技术在跨境电商、自由贸易港区等新业态、新领域的应用范围,以创新驱动助力提升风险防控效能,不断提升学习应用新技术、新方法,提升风险管理队伍整体能力。

五是开展绩效评估。通过绩效评估推动海关数字化转型,引入数字分析项目和用户管理理念,以业绩和成效为标准衡量海关风险管理数字化转型成果。

三、我国海关风险管理数字化的现状与存在的问题

数字化是信息化发展的高级阶段,关注于联接、融合、协同。本部分简要分析我国海关风险管理数字化的现状与不足。

(一)现状

现阶段我国海关风险管理数字化并非零起步,对照业界数字化转型5个发展阶段的标准,(4)业界研究认为,数字化转型可以分为5个发展阶段,即初始级发展阶段、单元级发展阶段、流程级发展阶段、网络级发展阶段、生态级发展阶段。第一,初始级发展阶段。基于单一职能范围内数据的获取、开发和利用,但尚未有效支持和优化主要业务领域的工作。第二,单元级发展阶段。基于主要业务领域的数据获取、开发和利用,发挥了数据作为信息沟通媒介的作用,解决部门级信息透明问题,提升资源配置效率。第三,流程级发展阶段。基于主要业务流程数据的获取、开发和利用,解决跨部门、跨业务环节的流程级信息透明问题,提升业务流程的集成融合和资源配置效率。第四,网络级发展阶段。基于全组织数据的获取、开发和利用,解决全组织的信息透明问题,并基于数据实现全组织能力提升和资源综合利用。同时,开始探索数据科学,构建基于数据模型的网络化知识共享和技能赋能。第五,生态级发展阶段。基于生态圈数据的智能获取、开发和利用,解决生态圈信息透明问题,并基于数据实现生态圈能力提升和资源综合利用。同时,应用数据科学,实现基于数据模型的生态圈知识共享和技能赋能,提升生态圈协同能力,提升生态圈资源综合利用。笔者认为我国海关风险管理数字化处于从第3到第4提升阶段,即从流程级向网络级发展的阶段,主要表现在:

1.系统应用方面。从工作职能和作业流程出发,已建成“海关新一代风险作业系统”用于全领域风险布控及初步风险分析和评估,建成“海关风险管理子系统(HF2020)”用于风险信息收集、联系处置、绩效评估、数据查询等。

2.大数据应用方面。一是汇聚海关内外部数据,开展数据治理,建成海关大数据池;二是海关总署开展两期“大数据海关应用百日攻关”,在风险管理领域率先建设一批风险甄别大数据模型如“洋垃圾伪瞒报风险甄别”模型、“报关单综合权重风险甄别”模型等,将模型输出结果自动布控到作业系统,逐步用“机器替代人工”,在提升布控查获率和发现重大案件线索等方面发挥作用;三是利用大数据通用分析平台“云擎”,开展数据分析,扩大数据应用成效。

3.基础设施及技术方面。依托统一的网络体系和软硬件资源,打通阿里云、华为云等大数据资源平台,形成“硬件分布、数据一体”的中台化格局;引入知识图谱、自然语言分析、机器学习等专业技术开展探索和应用。

4.机制制度方面。出台《“十四五”大数据海关应用规划》,提出“五横三纵”大数据海关应用总体框架;建立大数据应用统筹协调工作机制和相关管理制度,推动相关工作逐步迈入制度化、规范化轨道。

(二)存在的主要问题

我国海关风险管理数字化与高质量发展目标还有较大差距,面临的主要问题在于:

1.尚未形成风险管理数字化闭环。风险管理的高质量发展强调“整体管控”和“精准防控”,对外如何实现供应链全链条数据的有效获取和利用,对内如何在“选查处”分离的作业模式下,解决传统信息化系统独立、授权限制和数据分散的现状,均存在短板和缺项。一方面,尚未实现风险管理从信息情报采集、态势分析、监测预警、风险处置、反馈评估的全链条数字化闭环管理;另一方面,也未实现海关物流监控、风险布控、选择查验、现场指挥、业务协调的数字化闭环管理。

2.信息情报获取手段传统单一。目前我们的信息情报工作基本还是靠人工获取、分析、提炼、发布,而数据时代情报信息是核心资源,只有能够及时、精准、高效地从海量、繁杂的内外部资源中准确获取所需数据与信息,并加以及时提炼、分析,才能满足风险工作前瞻性、预见性、主动性的要求。

3.方法手段及集成应用有待加强。一是方法手段主要集中于事中的风险布控,对事前分析预判、事后跟踪处置的有效手段较少,距离事前、事中、事后全过程风险防控要求仍有差距;二是数据和技术应用不够深入,多数用于查询、统计,大数据模型虽在部分领域取得效果,但从数据要素到技术实施,尚未形成体系化应用模式,通过数据和技术赋能主动发现和识别风险的能力尚需提升;三是系统可用性、集成性不够,除本条线的核心应用系统新一代风险作业系统、海关风险管理子系统(HF2020)外,还有运输工具管理系统、查验管理系统、稽查系统、缉私情报系统等一系列相关系统,各系统除本身功能有待完善,彼此之间对接、交互、集成整合等方面均需不断提升。

4.知识管理和沉淀不足。风险管理是一项智力型、合作型工作,知识积累、沉淀、共享是必不可少的支撑,而目前风险管理从信息情报到评估反馈各环节产生的各类工作资料、信息、数据等,管理粗放、存放分散,没有形成体系化的知识库,不适应高质量发展所需要的正规化、专业化和可持续发展的需要。

四、海关风险管理数字化转型实践路径

针对风险管理数字化现状与问题、明确场景和流程、开展需求分析、梳理数据指标,将数字化与风险防控日常工作紧密结合,赋能提升,按照V字模型进行数字化转型路径,左侧“V字下行”为任务分解步骤,核心在于梳理业务事项确定场景、明确指标等;右侧“V字上行”为任务成果的综合集成,按序逐步完成全面转型。

具体措施主要包括构建数字化治理体系,提升队伍数字化能力,夯实数字化物质要素、做好数字化安全运维保障。

(一)构建数字化治理体系

该部分主要包括数字化领导力、管理机制、组织文化等方面。

1.数字化领导力。提升包括高层领导者对数字化转型敏锐的战略洞察和前瞻布局能力,建立由一把手、决策层成员、其他各级领导等共同形成的协同领导和协调机制等。如海关各级领导层主导推动数字化战略,制定战略行动计划,并持续推进。

2.管理机制。构建与数字化转型相匹配的组织机制、管理方式及工作模式等。包括建立覆盖全海关的数字化转型牵头部门并建立相应的协调机制,建立与数字化生态相匹配的网络化、柔性组织结构及其动态优化机制等。如构建以项目(任务)为单元的自组织架构,促进关员参与不同团队,最大限度发挥技能。

3.组织文化。提升海关数字化文化水平,将数字化转型战略愿景转变为海关全员主动自觉参与的氛围。包括构建开放包容、创新引领、务求实效的工作价值观,营造应用数字化、平台化工具解决工作难题并持续优化迭代的工作氛围,创造培养和留住数字化人才的良好环境,调动关员主动贡献、合作共赢的积极性。

(二)提升队伍数字化能力

数字化转型中面临的最紧迫问题之一就是人才缺乏和能力不足。一般而言,有三种方式解决人才和能力问题,分别是外部引进、外包参与和自己培养。但可持续的数字化人才战略需将重点放在发现和培养人才,提高员工数字化能力上。人才方面应加强对技术创新人才、数字化应用型人才、数字化转型管理型人才等的发现、培养和激励,组建数字化转型核心团队。能力建设方面,应强化培养和提升与数字化转型相关的业务场景发现及需求定义能力、业务模式创新能力、生态共建能力、数字化产品应用能力、数据管理能力、数字化研发设计能力等。

(三)夯实数字化技术与资源要素

技术和资源支撑主要包括设施、数据、关键技术。

1.设施要素是数字化转型的基础。既包括传统的硬件设施,也包括依托硬件设施搭建起的软件环境。充分运用5G、物联网、云计算、边缘计算等数字技术,推动硬件设施的系统、接口、网络连接协议等向标准化升级,促使设施具备互联互通和安全防护能力,形成支撑数字化转型的基础底座;基于“云基础设施+云计算架构”搭建平台,推动海关业务全过程、全资源向云端迁移,构建起巨大的资源池,支撑高效聚合、动态配置各类资源。主要包括:一是云平台基础设施即服务的虚拟化,二是业务系统在云平台上实现互操作。实现路径主要包括以下两种:一是通过外部成熟平台,赋能自身业务流程的数字化升级;二是自建平台,汇聚内外部、产业链上下游、跨产业链资源,推动基于平台的资源汇聚,支撑数字化转型的各类变革。目前风险管理的资源数字化,也是通过上述两个方式实现,例如通过阿里云平台,实现大数据的快速访问和分析;通过自建新一代风险作业系统,实现舱单监控、分析布控和稽核查作业的整体联动。

2.数据要素是数字化转型的关键。在平台上对数据资源进行统筹规划、统一存储和统一管理,搭建算法库、模型库、工具库,以各类数据融通支撑数据应用创新。主要包括:一是基于平台对数据进行集中存储,推进各类系统数据与系统分离,按照分级分类原则,进入基础信息库、业务信息库等;二是利用平台提供软件工具,推动技术、工艺、方法、知识等显性化形成算法、模型,并根据业务应用需求促进数据流动融通,经分析挖掘实现数据创新应用;三是基于平台进行数据管理,完善数据采集、数据共享、数据资产化、数据开放利用规则,健全数据治理机制。例如,“海关大数据通用分析平台(云擎)”已在平台集中风险管理相关的360类数据资源;提供了统一的建模分析工具,将已有风险管理方法、思路固化为可共享的模型工具,并应用云盘工具实现分析结果数据的共享,经过近两年的使用,已形成较好的数据管理应用生态。

3.技术要素是数字化转型的支撑。技术要素包括各类数据技术、信息化技术及管理技术,以及各项技术要素的集成、融合和创新。要熟练掌握以上各类技术,与具体业务场景进行匹配。

(四)做好数字化安全运维保障

数据安全极端重要。在经济全球化的今天,数据信息已成为国家重要战略资源,必须构建可靠可控的海关风险管理数字化体系。按照国家数据安全相关的法律法规要求,完善海关数据安全制度规范、安全标准和管理措施。围绕全生命周期构建“安全、可信、合规”的海关数据安全纵深防御体系,全面提升数据应用安全水平。

安全要与应用同步规划、同步实施,确保数据应用项目安全稳步推进。面向应用业务场景,从平台、数据、人员等多方面加强安全防护。转变传统被动防御观念,通过内置式主动安全技术、漏洞扫描、渗透测试等多种手段检测和发现潜在的威胁。开展数据安全治理和日常防护。围绕数据采集、传输、存储、处理、交换、销毁全链条开展安全防护、安全审计和追踪溯源。做好数据使用授权与监控,对用户行为和安全事件保留日志,及时发现异常,动态感知安全态势,实现“事前防御、事中发现、事后追溯”。

五、海关风险管理数字化转型总体构想

针对目前存在的问题,笔者从目标、架构、关键业务场景、支撑体系等四个方面系统性阐释风险管理数字化转型构想。

(一)总体目标

在智慧海关架构下,聚焦新一代科技应用,提升数字化手段应用水平,建立服务于风险决策管理,集信息情报、态势分析、风险甄别、风险处置、协同防控、运行管理等业务于一体,能够覆盖海关监管全领域、嵌入海关监管全渠道、贯通海关监管全链条的数字化平台和数字化管理体系,实现风险管理数字化闭环,达到统顾全局、精准靶向、智能高效、协同共治的海关风险管理体系的要求,有效支撑整体管控和精准防控,推动海关风险管理高质量发展。

实现路径以解决问题、服务发展为导向,强化顶层设计,集中优势力量统筹推进,有计划、分步骤地吸纳、消化现有的多个系统,对照业务领域、链条环节补充完善,形成一个集约化、智能化、便捷化、个性化的生态系统,同步构建协调统一的风控业务模式、管理模式,形成整体数字化体系。

重心是科技赋能,围绕风险管理核心工作和具体业务,以用户为中心设计数字化转型的总体框架和关键业务场景,通过“数据+算力+算法”“大数据+知识图谱”等数字化手段实现赋能赋智,提升相关人员应对挑战和解决关键问题的能力,提升风险管理实际效能。

(二)总体架构

总体架构可以概括为“一湖、一库、一平台、一体系”。

一湖(数据湖):包括技术设备、数据资源、数字化技术等,即持续优化完善海关大数据湖,通过数据层的持续完善、融合,底层数字化技术的引进及数字化应用功能如标签库、模型库的持续完善,提升数字化基础支撑能力,解决传统信息化系统独立、数据分散,及数字化方法手段集成应用不足的问题。

一库(知识库):通过知识汇聚、知识图谱、专家系统等构建含资料库、搜索引擎、课题管理、专家管理、知识问答等功能的海关风险管理知识库,以解决知识管理和沉淀不足的问题。

一平台(应用赋能平台):构建集信息情报、态势分析、风险甄别、风险处置、协同防控、反馈评估、运行管理等业务于一体的数字化平台,实现风险管理全链条数字化闭环。

一体系(支撑保障体系):即构建含治理体系、数字化人才和能力、技术和资源,安全运维体系等的数字化转型支撑体系,以支撑海关风险管理数字化转型高效、可持续发展。

总体架构中的“一湖”“一库”,均为基础建设部分,遵循数字化建设的一般规律,不再赘述。“一平台”是核心应用部分,涵盖多个海关风险管理典型应用场景,“一体系”是数字化转型成功及可持续发展的重要保障,本文后续重点阐述后两部分。

(三)关键业务场景

以关键业务场景为切入点,构建海关风险管理数字化转型应用赋能平台,能够发挥数字化升级转型的最大效用,提升风险防控效能。关键业务场景包括:决策管理、作战指挥(调度)、风险防控、协同共治。

1.统顾全局,辅助决策

提升风险管理的科学决策能力、风险态势的综合分析预判能力、风险防控效率效能的动态监测与综合评估能力,建成实时感知、深度学习、多维输出、智能决策、高效协同的决策中枢,实现宏观态势综合分析和整体科学决策,将经验主导转变为数据驱动,将事后诸葛转变为事前预判,将信息不对称转变为对称开放,将随意性决策转变为确定性决策,将粗放决策转变为精细决策。

(1)态势分析——看大势

立足于全国整体、各业务领域、直属海关等层级,建立一整套高质量、全方位的海关智能态势分析可视化系统。

关注全球贸易和风险态势。针对外贸形势、国家宏观战略决策、全球突发性事件,及时掌握内在联系,跟踪演变趋势,汇集世界贸易流向,监控贸易热度,关注世界主要经济体贸易情况、我国进出口贸易全景和贸易突变情况,立足全球视野建立动态可视化态势分析“大屏”,提供不同维度的经济贸易数据,辅助战略决策支持。

关注专题风险态势。依专题分别对政治、经济、文化、社会、生态安全领域的风险开展态势分析,紧跟贸易形势、国际形势等要求,深度聚焦于特定风险,例如固废走私、濒危走私、知识产权保护、危险化学品伪瞒报等,为管理层重点关注态势提供可视化展示手段。

开展监测预警。构建预警指标体系,科学设置指标和阈值,进行动态监测,及时推送预警,从管理层面予以干预。

(2)管理评估——看成效

全局展示,智慧运行。构建面向不同层级管理者的全景式平台,展示全领域、全渠道、全过程的风险管理运行情况和绩效情况,实现管理层对各级海关的数字化宏观管理。

细分专题,实战导向。从固废风险、危险化学品风险、贸易制裁和进出口管制等重大专项工作,以及从监管类别、重点敏感商品等海关不同业务维度,细分领域,将数字化和专家经验结合制定不同的针对性评估指标,分层展示,构建各领域业务整体和运行管理状况可视化场景。

异常监测,实时调整。对运行管理情况进行动态监测,及时发现指令失效、布控数量突增等异常管理问题,智能分析原因并推送建议,辅助风险管理人员采取应对措施。

2.作战指挥,注重行动

(1)建立供应链可视化应用模块

以全供应链信息数据为基础,涵盖企业、商品、单证、运输工具、集装箱、人员等维度,以任意要素为条件,均能提供相应的供应链信息和相关目标实时物流状态,该模块是作战指挥、风险甄别、风险处置等业务环节的基础性模块。

(2)作战指挥

建设完善总署—直属海关两级即时指挥联系体系,对接各级口岸安全联防联控需求,实现全要素全供应链风险信息全景展示,通过实时监测、实时评估、动态调控、多点行动,实现快捷高效的指挥和决策部署,例如对于需要跨关区拦截的目标,实时跟踪,指挥部署拦截手段等。同时建立后台专家队伍支撑体系,各领域专家实时介入,共同分析研判,提升指挥效能。

(3)应急管理

一是对于紧急突发事件,管理层通过数字化指挥中心了解全面信息、统一调度指挥,缩短信息流程,实现快速处置。二是对于日常工作中需紧急解决的解控、解锁、紧急布控等问题,作业现场能够实时报送到相关岗位并自动予以重要提示,非工作时间能够推送到相关岗位的移动端,进行实时审核、处理。

3.风险防控,重在实绩

通过数字化转型提升风险信息情报收集与整合应用能力、风险甄别与特征分析能力、高风险目标锁定拦截与全链条掌控能力、风险动态监测与预警能力、口岸布控的科学统筹能力等。

(1)信息情报

风险信息情报来源渠道广泛,建立全供应链情报信息收集机制。一是在前期大数据池的基础上进一步梳理建立丰富安全的技术采集定向通道,补齐短板和弱项,渠道范围和采集方式随业务需求保持动态更新。同时,引入自然语言处理等方法对信息情报进行结构化处理、关联、展示、推送。二要建立信息情报专用模块,实现依权限的信息数据报送和应用,除了自定义查询、订阅推送、智能推送、模型运算信息关联结果推送等,还可以上传报送相关信息数据或提供采集建议,为风险防控提供战略情报支持和技术情报支持。

(2)风险甄别

风险甄别是风险防控业务的核心,聚焦于如何发现、识别具体的风险。以大数据智能体系为核心,以“云计算”为支撑,以大数据资源为生产要素,提升优化数据处理、质量控制、关联分析、深度挖掘等环节,增强数据服务于风险甄别的能力。重点通过供应链上的信息相互关联、相互印证,发挥汇聚效应,辅助风控效能的提升。

多源数据的深度结合应用。对海关大数据进行全供应链上的更充分深入的理解、挖掘和应用,通过数字化技术实现数据的多维度关联,形成针对各个业务主题的风险甄别数据源体系,提升数据驱动能力优势。

多维度各领域全覆盖。利用大数据和人工智能技术,有序拓展、转变数字化甄别的维度,将具有实战导向专项风险甄别模型拓展到海关全领域,覆盖到业务全渠道,延伸到监管全链条。

提供建模支持和技术参考。在现有大数据平台和大数据应用系统的基础上建成模型集成开发平台,集中专家力量加工形成模型集合,针对不同主题形成建模方法体系,提供算法和数据等支撑,用户可通过模型平台直接调用或针对新的风险甄别需求快速建模,充分发挥模型的风险甄别效能。

化整为零迭代开发。按照急用先上的原则,按照优先级分阶段实施开发,在制定数字化实施路径的前提下,先期开发应用对舱单进行语义分析,实施禁限类商品的安全准入防控,利用宏观监测技术形成国别贸易限制重点防控清单等。同时制定需求定期征集机制,对普遍适用、成效显著的甄别模型,进行集中研发和周期性调整。

(3)微观监测

区别于基于态势的监测预警,风险防控中更常用的是针对具体商品、国家、行业等要素的监测,例如某项商品的异常增加、某条航线的查获量大增等。利用大数据和相关技术,从多个维度建立相对微观的监测预警体系并可视化展示,为风险防控人员进一步深入分析提供支持。

(4)风险处置

建立完善的风险处置立体化体系和安全便捷的处置路径,一是布控、移交、跟踪拦截、联合防控等多种处置形式覆盖海关监管全领域;二是数字化模型经测试评估后能快速、便捷对接各类处置系统,确保防控效率;三是系统能根据风险甄别、风险模型等结论自动推送处置,或者推送处置建议;四是通过数字化平台能跟踪处置流程、反馈处置结果、开展处置评估,形成风险处置闭环管理。

4.协同共治,完善生态

通过数字化转型提升多元风险治理能力,构建数字时代协同共治、合作共赢生态圈。通过联席会议、签订合作备忘录等形式,实现数据交换、信息共享,根据实际需求涵盖外部委信息情报、职能政策和地方政府大数据平台相关数据等,推进政府、社会或其他单位资源数据的有效利用;建立数字化口岸安全风险联合防控机制,与相关部门协商共建共用协同共治数字化功能模块,依托该模块,多部门能够围绕重要领域、重大风险,迅速开展风险联合研判和协同处置。同时也应满足国家口岸风险布控常态化运作需求,提高全国性重大风险的防控作战能力。

六、结语

“要全面贯彻网络强国战略,把数字技术广泛应用于政府管理服务,推动政府数字化、智能化运行,为推进国家治理体系和治理能力现代化提供有力支撑。”习总书记在中央全面深化改革委员会第二十五次会议上的讲话中再次强调了数字化建设对推进国家治理体系和治理能力现代化的重要意义,也激励着我们风控人心怀“国之大者”,在新经济、新业态、新发展格局中激流勇进、不断创新。数字化转型本质上不是一个技术问题,而是涉及管理机制、组织文化、业务模式、能力建设、技术支撑等全方位的体系工程,这就要求我们不断推进理念创新、技术创新、实践创新,将风险管理数字化升级转型逐步推进落地,在实战应用中切实助推海关风险管理高质量发展。