Inteligența artificială reconfigurează conformitatea comercială, iar majoritatea companiilor nu sunt pregătite

De ani de zile, conformitatea comercială nu a fost pe lista de priorități pentru majoritatea organizațiilor. Deși necesară, funcțiile sale erau tehnice și în mare măsură invizibile până când ceva nu a mers prost, dar acea presupunere nu mai este valabilă. Volatilitatea tarifelor, aplicarea legii muncii forțate, fragmentarea geopolitică și schimbările rapide ale regulamentelor vamale au adus conformitatea comercială în centrul deciziilor operaționale.Propunerile recente ale Reprezentantului Comercial al SUA de a impune noi taxe vamale pentru zeci de parteneri comerciali pe baza presupuselor eșecuri de a restricționa importurile de muncă forțată demonstrează modul în care preocupările legate de conformitatea muncii sunt din ce în ce mai mult legate de politica comercială, alături de aplicarea tradițională a regulamentelor vamale.

În același timp, inteligența artificială începe să reconfigureze modul în care organizațiile clasifică produsele, monitorizează riscurile, interpretează regulamentele și se pregătesc pentru audituri. Ca urmare, multe companii reevaluează modul în care gândesc operațiunile comerciale globale. Deși inteligența artificială nu înlocuiește profesioniștii în conformitate comercială, ea schimbă aspectul muncii, abilitățile care contează cel mai mult și modul în care organizațiile gestionează conformitatea la scară.

Conformitatea comercială a devenit o problemă de date

Conformitatea comercială modernă depinde de cantități uriașe de informații care se deplasează cu exactitate prin sisteme. Companiile trebuie să urmărească:

• Clasificările Tarifului Armonizat (HTS)
• Determinările țării de origine
• Datele furnizorilor
• Documentația privind conformitatea muncii forțate
• Specificatiile produselor
• Eligibilitatea pentru acordurile comerciale
• Expunerea la taxe vamale
• Reglementările vamale și actualizările regulatorii
• Consistența depunerii declarațiilor vamale între brokeri și unități de afaceri

Provocarea constă în faptul că majoritatea acestor informații trăiesc în sisteme desconectate. Un furnizor poate menține detalii despre produse în foi de calcul, echipele de inginerie stochează specificații în platforme PLM, echipele de achiziții se concentrează pe costurile de sursă, iar brokerii operează din datele de intrare care pot fi deja incomplete sau învechite. Până când o echipă de conformitate comercială examinează o expediere, atributele critice ale produsului pot fi deja pierdute, simplificate sau copiate incorect prin sisteme. Această fragmentare creează risc.

Conform Vămii și Protecției Frontierelor din SUA, eforturile de aplicare a legii se bazează pe analiza sofisticată a datelor pentru a identifica anomalii în comportamentul importatorilor. În același timp, aplicarea legii rămâne dificilă. Revizuiri ale Congresului și analize guvernamentale au subliniat provocările continue care variază de la fraudă în procesele de import și creșterea comerțului electronic direct către consumatori până la capacitățile limitate de trasabilitate a lanțului de aprovizionare. Chiar și cu eforturile extinse de aplicare a legii în temeiul Legii pentru Prevenirea Muncii Forțate din Uyghur (UFLPA), factorii de decizie politică continuă să debată modul în care bunurile provenite din muncă forțată sunt identificate și excluse din lanțurile de aprovizionare ale SUA.

Acest lucru contează pentru că erorile de clasificare sunt adesea sistematice, nu izolate. Aceeași cod greșit poate apărea în mii de intrări. O descriere a furnizorului poate fi reutilizată ani de zile fără validare. Schimbările inginerești pot altera factorii de clasificare fără a declanșa o revizuire a conformității. Acestea sunt exact tipurile de modele pe care sistemele de inteligență artificială sunt bine poziționate să le detecteze.

De ce clasificarea HTS devine un caz de utilizare a inteligenței artificiale

Clasificarea HTS a necesitat întotdeauna expertiză, interpretare și cunoașterea detaliată a produsului. De asemenea, este unul dintre cele mai dificile procese operaționale de a scala în mod constant.

Organizația Mondială a Vămilor actualizează Sistemul Armonizat în mod periodic, în timp ce tarifele naționale evoluează independent. Deciziile instanțelor redesenează interpretarea. Programele de taxe suplimentare, cum ar fi AD/CVD, Secțiunea 122, Secțiunea 232 și taxele din Secțiunea 301, creează straturi noi de expunere financiară. O decizie de clasificare poate afecta dramatic:

• Ratele taxelor vamale
• Cerințele de admitere
• Examinarea muncii forțate
• Eligibilitatea pentru acordurile comerciale libere
• Cerințele guvernelor partenere
• Calculul costurilor aterizate

Acest nivel de complexitate nu poate fi gestionat prin tabele statice și cunoașterea tribală singură, și acesta este locul unde inteligența artificială începe să influențeze profesia.

Modelele de învățare automată pot analiza clasificările istorice, pot identifica incoerențe între brokeri sau facilități și pot supune produse care pot necesita revalidare. Sistemele de procesare a limbajului natural pot compara descrieri de produse împotriva limbajului regulator, a deciziilor vamale și a determinărilor anterioare.

Importantly, inteligența artificială nu “rezolvă” clasificarea în mod autonom în majoritatea mediilor enterprise. În schimb, ea ajută profesioniștii în conformitate să îngusteze posibilitățile, să detecteze anomalii, să standardizeze fluxurile de lucru și să reducă cercetarea manuală repetitivă. Această distincție contează. Cele mai de succes organizații nu înlătură judecata umană din deciziile de conformitate. Ele sprijină expertiza umană cu sisteme care îmbunătățesc consistența și vizibilitatea.

Inteligența artificială schimbă pregătirea pentru audit

Auditurile de conformitate comercială erau reactive. O anchetă vamală ar fi sosit, echipele s-ar fi grăbit să caute documente, brokerii ar fi căutat intrări vechi, iar angajații ar fi reconstruit decizii din înregistrări fragmentate. Cu toate acestea, abordarea aceasta devine din ce în ce mai nesustenabilă.

Scara activității de import modern necesită organizațiilor o vizibilitate continuă asupra performanței conformității, nu exerciții periodice de curățenie. Sistemele de monitorizare bazate pe inteligență artificială sunt din ce în ce mai utilizate pentru a:

• Detecta utilizarea incoerentă a HTS în intrări
• Identifica documentația lipsă
• Semnala fluctuațiile neobișnuite ale taxelor
• Supune indicatori de risc ai furnizorilor
• Compara intrările actuale cu modelele istorice de depunere
• Monitoriza schimbările regulatorii care pot afecta clasificările

Acest abordare preventivă reflectă alte tendințe în gestionarea riscurilor enterprise.

Un raport recent McKinsey despre inteligența artificială generativă a remarcat că lucrul operațional intensiv în cunoașterea este adesea îmbunătățit prin analiza și automatizarea fluxului de lucru sprijinită de inteligență artificială. Conformitatea comercială se potrivește perfect în acea categorie.

Implicațiile se extind dincolo de eficiența operațională. Organizațiile cu o vizibilitate mai puternică a conformității sunt adesea mai bine poziționate pentru a răspunde prompt la anchetele vamale, pentru a demonstra procese de guvernanță și pentru a identifica expunerea înainte ca regulatorii să o facă. Această capacitate a devenit strategic importantă.

Provocarea aplicării muncii forțate

O zonă în care adoptarea inteligenței artificiale se accelerează în mod deosebit este diligența datorată lanțului de aprovizionare. Implementarea Legii pentru Prevenirea Muncii Forțate din Uyghur a ridicat semnificativ așteptările privind trasabilitatea și documentația furnizorilor. Importatorii sunt acum așteptați să demonstreze o vizibilitate mai profundă în relațiile de sursă, procesele de fabricație și originea materialelor. Pentru multe companii, acest lucru este extraordinar de dificil. Lanțurile de aprovizionare moderne pot implica:

• Mai mulți producători sub contract
• Furnizori de nivel doi și trei
• Schimbări frecvente de sursă
• Documentația inconstantă a furnizorilor
• Sursa complexă la nivel de componente

Scara provocării rămâne semnificativă. Conform estimărilor Organizației Internaționale a Muncii, aproximativ 27,6 milioane de oameni din întreaga lume sunt supuși muncii forțate, generând aproximativ 236 de miliarde de dolari în profituri ilegale anual. O mare parte din această activitate are loc în lanțuri comerciale complexe, unde vizibilitatea în ceea ce privește furnizorii din amonte rămâne limitată. Revizuirea manuală singură adesea nu poate ține pasul. Sistemele de inteligență artificială sunt utilizate pentru a organiza înregistrările furnizorilor, a identifica informațiile lipsă, a semnala regiunile de risc ridicat și a monitoriza modelele de comportament ale furnizorilor în timp.

Din nou, aceste instrumente nu înlocuiesc judecata legală sau de conformitate, dar ele ajută organizațiile să proceseze informații despre lanțul de aprovizionare la o scară pe care oamenii singuri o pot gestiona cu dificultate. Acest lucru este probabil să devină și mai important pe măsură ce reglementările globale ale lanțului de aprovizionare continuă să se extindă.

Inițiativele regulatorii din Europa și din alte părți semnalează o mișcare globală mai largă către o responsabilitate și o diligență sporită a lanțului de aprovizionare. Conformitatea comercială se află la intersecția raportării ESG, transparenței surselor și gestionării riscurilor enterprise. Inteligența artificială se află în centrul acestei convergențe, deoarece provocarea este fundamental una de organizare și detectare a modelelor de date.

Aptitudinile pe care profesioniștii în conformitate comercială le necesită în următoarea etapă

Una dintre cele mai mari concepții greșite despre adoptarea inteligenței artificiale este ideea că automatizarea reduce importanța expertizei umane. În conformitatea comercială, opusul se întâmplă. Pe măsură ce instrumentele de inteligență artificială gestionează analiza repetitivă și procesarea datelor la scară largă, valoarea profesioniștilor experimentați crește. Organizațiile încă necesită oameni care pot:

• Interpreta regulamentele ambigue
• Evaluarea deciziilor vamale
• Evaluarea toleranței la risc
• Luarea deciziilor de clasificare justificabile
• Coordonarea între echipele de sursă, inginerie, logistică și juridică
• Înțelegerea implicațiilor geopolitice
• Comunicarea expunerii la conformitate către executivi

Ce se schimbă este natura muncii. Profesionistii în conformitate comercială devin consultanți strategici, mai degrabă decât doar revizori tranzacționali, și acest lucru necesită capacități noi.

Alfabetizarea în domeniul datelor devine mai importantă. Echipele trebuie să înțeleagă cum circulă informațiile prin sisteme, unde apar incoerențe și cum instrumentele de automatizare fac recomandări. Abilitățile de comunicare contează mai mult pe măsură ce conformitatea devine o preocupare la nivel de consiliu de administrație. Colaborarea interfuncțională devine, de asemenea, esențială, deoarece deciziile de clasificare, sursă, achiziții, inginerie și finanțe sunt acum profund interconectate.

Riscul conformității “cutii negre”

În ciuda oportunităților pe care le creează inteligența artificială, există preocupări legitime legate de dependența excesivă de automatizare. Deciziile de conformitate comercială rămân determinări legale. Dacă un sistem de inteligență artificială recomandă o clasificare incorectă, regulatorii vor încă ține importatorul responsabil. Acest lucru creează o provocare majoră de guvernanță.

Organizațiile care adoptă inteligența artificială în mediile de conformitate necesită:

• Procese de revizuire umană
• Fluxuri de aprobare clare
• Rationament documentat pentru decizii
• Controlul versiunii și urmele de audit
• Surse de date transparente
• Validarea continuă a ieșirilor modelului

Încrederea oarbă în automatizare creează un risc în sine, o problemă care se extinde dincolo de conformitatea comercială.

Cadrul de gestionare a riscurilor de inteligență artificială al Institutului Național de Standarde și Tehnologie subliniază importanța guvernanței, explicabilității și responsabilității în implementarea inteligenței artificiale la nivel enterprise. Pentru funcțiile de conformitate, explicabilitatea este deosebit de importantă. Dacă o companie nu poate explica cum a fost luată o decizie de clasificare, apărarea acelei decizii în timpul unui audit devine semnificativ mai dificilă. Viitorul nu este o conformitate complet autonomă, ci o conformitate condusă de oameni, sprijinită de sisteme inteligente.

De ce aceasta contează dincolo de echipele de conformitate

Echipele de conformitate comercială au operat în mare măsură în afara vizibilității executive, dar acest lucru se schimbă rapid. Taxele vamale afectează acum previziunile de câștig, întârzierile vamale perturbă programele de producție, aplicarea legii muncii forțate afectează strategiile de sursă, iar evenimentele geopolitice alterează viabilitatea furnizorilor. Deciziile comerciale influențează în cele din urmă strategia comercială mai largă. Acesta este unul dintre motivele pentru care adoptarea inteligenței artificiale în mediile de conformitate se accelerează. Executivii doresc:

• Vizibilitate mai rapidă asupra expunerii la taxe
• Previziuni mai bune ale costurilor aterizate
• Semnale de avertizare mai devreme pentru riscul de sursă
• O pregătire mai puternică pentru audit
• Lanțuri de aprovizionare mai rezistente

Provocările de trasabilitate sunt adesea exacerbate de utilizarea mai multor intermediari și a rețelelor de furnizori multitier. Producătorii pot sursa materiale prin numeroși furnizori independenți, făcând dificilă verificarea condițiilor de muncă adânc în lanțul de aprovizionare. Acesta este unul dintre motivele pentru care instrumentele de cartografiere bazate pe inteligență artificială, monitorizarea furnizorilor și detectarea riscurilor primesc o atenție sporită din partea echipelor de conformitate.

Următoarea etapă a operațiunilor comerciale globale

Conformitatea comercială intră într-o perioadă fundamental diferită, cu experiențe diferite. Volumul de schimbări regulatorii, presiunea aplicării legii, examinarea lanțului de aprovizionare și acțiunile comerciale legate de muncă sunt puțin probabil să scadă. Guvernele utilizează din ce în ce mai mult atât instrumentele de aplicare a legii vamale, cât și mecanismele mai largi de politică comercială pentru a aborda preocupările legate de muncă forțată, creând așteptări de conformitate noi pentru importatori și partenerii lor din lanțul de aprovizionare.

Organizațiile care se adaptează cu succes vor împărtăși probabil mai multe caracteristici:

• Guvernanță puternică a datelor
• Colaborare interfuncțională
• Validarea continuă a clasificării
• Supraveghere transparentă a inteligenței artificiale
• Investiții în talentul de conformitate
• Acces mai rapid la inteligența operațională

Întrebarea nu mai este dacă inteligența artificială va influența conformitatea comercială, deoarece deja o face. Întrebarea mai importantă este dacă organizațiile sunt pregătite să gestioneze această tranziție în mod responsabil.