Импортер, указанный в декларации, становится центром внимания из-за данных

Традиционно соблюдение таможенных требований рассматривалось на уровне отдельных операций. Классифицировать товар, рассчитать пошлину, подать декларацию и сохранить документы. По мере того как таможенные органы требуют большей прозрачности в отношении компаний, товаров и цепочек поставок, стоящих за каждым импортом, поддерживать эту модель становится все труднее.

Особенно заметен этот сдвиг в США. Указ № 14411 «Усиление контроля за соблюдением таможенных требований», подписанный 3 июня 2026 года, поручает Министерству внутренней безопасности и Таможенно-пограничной службе США (CBP) ужесточить требования к импортерам, указанным в декларациях, усилить проверку и установить дополнительные требования к раскрытию информации и сертификации. Указ также предписывает правительству требовать сведения или документы, которые иностранные экспортеры должны были предоставить таможенным органам своих стран до вывоза товаров в США.

Для импортеров эта задача в первую очередь связана с данными. Нужные сведения могут уже существовать, но часто хранятся в разных системах, под разными названиями и у разных владельцев. ИИ может помочь объединить эти данные, но только если компании рассматривают его как часть контролируемого процесса соблюдения требований, а не как замену экспертным знаниям в области таможенного дела.

Почему роль импортера, указанного в декларации, стала важнее

CBP уже предприняла конкретные шаги для более тщательной проверки сведений об импортерах. В уведомлении, опубликованном в «Федеральном реестре» в августе 2026 года, ведомство сообщило, что начнет строже проверять сведения, поданные по форме CBP 5106. По сообщению CBP, с 18 сентября 2026 года ведомство сможет аннулировать номер импортера, указанный в декларации, если содержащиеся в деле сведения окажутся неточными или неполными; такой номер станет недействительным для ввоза товаров.

Это важно, потому что запись об импортере, указанном в декларации (IOR), — больше, чем административный профиль. Она связывает организацию с таможенными декларациями, пошлинами, брокерами и нормативными обязательствами. Если исходные сведения о личности импортера неверны, сопоставлять другие записи становится труднее.

В этой области ИИ и автоматизация могут принести практическую пользу, не принимая самостоятельно решений о соблюдении требований. Системы способны выявлять противоречия в адресах, названиях организаций, контактных данных и сведениях о владельцах во внутренних записях. Они могут отмечать записи, которые давно не проверяли, или обнаруживать изменения, требующие внимания человека. Цель не в том, чтобы алгоритм решал, соблюдает ли импортер требования, а в том, чтобы специалистам по соблюдению требований было проще видеть, где их данные уже не позволяют сделать такой вывод.

Документы иностранных экспортеров могут увеличить объем работы с данными

Следующая задача потенциально гораздо масштабнее. В опубликованном в сентябре 2026 года предварительном уведомлении о планируемом нормотворчестве CBP запросила общественное мнение о требованиях, которые обеспечили бы ведомству более полное представление о цепочках поставок и документах иностранных экспортеров.

Предложение пока находится на рассмотрении. CBP выясняет, должны ли импортеры подавать или хранить документы, которые иностранные экспортеры обязаны были предоставить таможенным органам своих стран до вывоза товара. В качестве примеров ведомство называет экспортные декларации, коммерческие счета-фактуры, упаковочные листы, сертификаты происхождения, экспортные лицензии, коносаменты и авиагрузовые накладные. CBP также задает вопрос, должен ли импортер, указанный в декларации, отвечать за хранение и предоставление этих документов и должно ли при проверке их точности применяться требование о проявлении разумной осмотрительности.

Последний вопрос особенно важен. Импортер может не составлять иностранную экспортную декларацию: это может делать поставщик, дистрибьютор или логистическая компания. И все же импортеру может потребоваться объяснить, как указанные в ней сведения соотносятся с декларацией, поданной в США.

Задача здесь заключается не столько в хранении PDF-файлов, сколько в сопоставлении сведений. Совпадает ли описание товара? Соответствует ли количество действительности? Тот ли это производитель? Совпадает ли страна происхождения? Требует ли заявленная стоимость пояснений? Если в двух документах есть расхождения, может ли импортер объяснить их причину?

ИИ особенно полезен для сопоставления доказательств

Именно здесь ИИ может выйти за рамки наиболее привычного сценария его применения в таможенном деле — классификации товаров. Большие языковые модели и другие системы ИИ особенно полезны, когда информация неструктурирована или распределена по множеству документов. В спецификации товара он может быть описан одним способом, в счете поставщика — называться иначе, а в таможенной декларации — фигурировать под сокращенным описанием. Сертификат происхождения может содержать еще один набор идентификаторов. Человек, знакомый с бизнесом, способен понять, что все четыре документа относятся к одному и тому же товару, но вручную находить такие связи среди тысяч записей сложно.

ИИ может помочь выявить такие связи. Он способен извлекать из документов нужные сведения, приводить описания товаров к единому формату, обнаруживать возможные несоответствия и определять, какие записи следует проверить в первую очередь. Кроме того, он может находить подтверждающие таможенные решения, нормативные разъяснения и ранее принятые решения, когда специалист по соблюдению требований изучает вопрос классификации или тарифов.

Всемирная таможенная организация признала этот более широкий потенциал. В её отчёте за 2025 год о внедрении искусственного интеллекта и машинного обучения в таможенной сфере управление данными, управление и надзор, управление рисками, совместимость, кибербезопасность и навыки персонала были названы важными условиями успешного внедрения. Это наглядно напоминает, что ИИ в таможенной сфере — прежде всего не проблема чат-ботов, а проблема данных и управления.

Поэтому наиболее эффективные решения будут связаны с конкретными рабочими процессами. Система ИИ может выявить несоответствие между документом поставщика и таможенной декларацией. Затем специалист по соблюдению требований может проверить исходные документы, выяснить, действительно ли есть несоответствие, и зафиксировать обоснование.

Роль проверки человеком по-прежнему важна

Таможенные решения влекут финансовые и юридические последствия, поэтому возможность объяснить их особенно важна. Система, которая выдаёт ответ, не показывая лежащие в его основе доказательства, создаёт новый риск несоблюдения требований. Поэтому ИИ, используемый для обеспечения соблюдения требований в сфере торговли, должен сохранять информацию, на которой основан результат. Если система рекомендует классификацию, пользователи должны иметь возможность увидеть характеристики товара, соответствующие исходные материалы и обоснование рекомендации. Если система выявляет несоответствие, пользователь должен иметь возможность проследить, какие именно записи противоречат друг другу.

Этот подход соответствует более широким принципам, изложенным в Рамочной структуре управления рисками ИИ Национального института стандартов и технологий, в которой подчёркиваются такие аспекты надёжности ИИ, как подотчётность, прозрачность, объяснимость и интерпретируемость. NIST также считает человеческий контроль важной составляющей управления системами ИИ.

Для таможенных подразделений это означает, что ИИ, как правило, должен выступать в роли аналитика, а не самостоятельного органа, принимающего решения. Он может находить доказательства, сопоставлять записи, выявлять изменения и расставлять приоритеты в работе. Ответственность за оценку доказательств и принятие решения о соблюдении требований остаётся за специалистом.

Сначала создайте основу данных, а затем внедряйте ИИ

При внедрении ИИ возникает соблазн начать с модели. В сфере соблюдения таможенных требований лучше начинать с данных. Импортёрам следует выяснить, могут ли они связать информацию о товаре в системах, обеспечивающих проведение сделки. К такой информации могут относиться: 

• Характеристики товаров
• Классификации по HTS
• Таможенные решения
• Сведения о поставщиках и производителях
• Определения страны происхождения
• Счета-фактуры
• Транспортные документы
• Нормативные требования
• Данные по предыдущим таможенным декларациям

Также следует выяснить, можно ли отследить изменения. Если поставщик изменит спецификацию товара, изменится тарифная мера или изменятся корпоративные сведения импортёра, сможет ли таможенное подразделение определить, какие записи затронуты?

С внедрением ИИ качество данных становится ещё важнее. Система ИИ не может надёжно сопоставлять неполные, устаревшие или противоречивые записи. Она может выявлять закономерности в некачественных данных, но не способна превратить отсутствующие доказательства в надёжные.

Это согласуется с недавними материалами ВТамО, в которых управление данными названо основой применения ИИ и аналитики в таможенной сфере. В обсуждении ИИ в таможенной сфере в 2026 году организация подчеркнула важность надёжных данных, управление которыми надлежащим образом организовано, для получения достоверных результатов.

Следующим преимуществом в таможенной сфере может стать объяснимость

В складывающихся условиях в таможенной сфере, вероятно, преимущество получат компании, способные не просто дать ответ, но и показать, как они к нему пришли.

Указ президента 14411 и предлагаемый CBP подход к документации по экспорту из-за рубежа указывают на то, что сведения об участниках, товарах и документах, связанных с импортной сделкой, станут более прозрачными. В результате может сложиться ситуация, в которой разрозненными электронными таблицами и хранилищами документов будет трудно управлять. ИИ может помочь, но наиболее ценными будут не системы, которые просто формируют классификации или обобщают нормативные документы. Это будут системы, которые связывают доказательства, выявляют несоответствия, сохраняют исходные материалы и оставляют человека в контуре принятия решений.

Импортёры могут начать подготовку уже сейчас: 

• Проверить сведения об импортёре, указанном в качестве импортёра (IOR)
• Установить, где создаются и хранятся документы поставщиков и документы об экспорте из-за рубежа
• Выявить расхождения между данными поставщиков и данными таможенных деклараций США
• Проверить, какие решения по соблюдению требований по-прежнему требуют ручного поиска
• Определить, где ИИ может сократить затраты труда на поиск и оценку доказательств

Будущее ИИ в таможенной сфере может быть связано не столько с заменой таможенного специалиста, сколько с тем, чтобы предоставить ему гораздо более полную картину сделки. По мере того как таможенный контроль всё больше опирается на данные, конкурентное преимущество может оказаться у импортёров, способных уверенно ответить на простой вопрос: не только «Что мы задекларировали?», но и «Можем ли мы доказать, почему это было правильно?»