Dữ liệu đang trở thành bài toán đối với nhà nhập khẩu đứng tên

Việc tuân thủ hải quan từ lâu vẫn được xem là công việc xử lý ở cấp độ từng giao dịch: phân loại sản phẩm, tính thuế, khai tờ khai và lưu giữ hồ sơ. Mô hình đó ngày càng khó duy trì khi cơ quan hải quan yêu cầu có cái nhìn rõ hơn về các công ty, sản phẩm và chuỗi cung ứng đứng sau mỗi lô hàng nhập khẩu.

Sự chuyển dịch này thể hiện rõ nhất tại Hoa Kỳ. Sắc lệnh Hành pháp 14411, “Tăng cường thực thi hải quan,” được ký ngày 3 tháng 6 năm 2026, chỉ đạo Bộ An ninh Nội địa và Cơ quan Hải quan và Bảo vệ Biên giới Hoa Kỳ (CBP) tăng cường các yêu cầu đối với nhà nhập khẩu đứng tên, đẩy mạnh thẩm tra và đặt ra thêm các yêu cầu về công bố thông tin và chứng nhận. Sắc lệnh cũng chỉ đạo chính phủ yêu cầu cung cấp thông tin hoặc tài liệu mà các nhà xuất khẩu nước ngoài buộc phải nộp cho cơ quan hải quan nước họ trước khi xuất khẩu hàng hóa sang Hoa Kỳ.

Đối với các nhà nhập khẩu, điều này tạo ra một thách thức cốt lõi liên quan đến dữ liệu. Thông tin cần thiết có thể đã tồn tại, nhưng thường nằm rải rác trong các hệ thống khác nhau, được mô tả theo những cách khác nhau và do những bộ phận khác nhau quản lý. AI có thể giúp kết nối các dữ liệu đó, nhưng chỉ khi doanh nghiệp xem AI là một phần của quy trình tuân thủ có kiểm soát, chứ không phải là thứ thay thế chuyên môn về hải quan.

Vì sao vai trò của nhà nhập khẩu đứng tên ngày càng quan trọng

CBP đã có một bước đi cụ thể nhằm tăng cường giám sát dữ liệu định danh của nhà nhập khẩu. Trong thông báo tháng 8 năm 2026 trên Công báo Liên bang, cơ quan này cho biết sẽ bắt đầu thực thi nghiêm ngặt hơn các yêu cầu đối với thông tin nộp qua Mẫu CBP 5106. CBP cho biết, kể từ ngày 18 tháng 9 năm 2026, cơ quan này có thể hủy số nhà nhập khẩu đứng tên nếu thông tin lưu trong hồ sơ không chính xác hoặc chưa đầy đủ, khiến số đó không còn hiệu lực để làm thủ tục nhập khẩu hàng hóa.

Điều này quan trọng vì hồ sơ nhà nhập khẩu đứng tên không chỉ là thông tin hành chính. Hồ sơ này liên kết một pháp nhân với các tờ khai hải quan, khoản thuế, đơn vị môi giới và nghĩa vụ pháp lý. Nếu thông tin định danh cơ bản không chính xác, việc đối chiếu các hồ sơ khác có thể trở nên khó khăn hơn.

Đây là lĩnh vực mà AI và tự động hóa có thể mang lại giá trị thiết thực mà không tự đưa ra quyết định về tuân thủ. Các hệ thống có thể phát hiện địa chỉ, tên pháp nhân, thông tin liên hệ hoặc dữ liệu về quyền sở hữu không thống nhất giữa các hồ sơ nội bộ. Chúng có thể đánh dấu những hồ sơ chưa được rà soát trong thời gian gần đây hoặc nhận diện những thay đổi cần con người chú ý. Mục tiêu không phải là để thuật toán quyết định nhà nhập khẩu có tuân thủ hay không, mà là giúp các nhóm phụ trách tuân thủ dễ dàng nhận ra những trường hợp dữ liệu của họ có thể không còn đủ căn cứ để đưa ra kết luận đó.

Tài liệu xuất khẩu nước ngoài có thể làm tăng gánh nặng dữ liệu

Thách thức tiếp theo có thể lớn hơn nhiều. Trong Thông báo trước về đề xuất ban hành quy định tháng 9 năm 2026, CBP lấy ý kiến công chúng về các yêu cầu nhằm giúp cơ quan này nắm rõ hơn chuỗi cung ứng và tài liệu xuất khẩu nước ngoài.

Đề xuất này vẫn đang được xem xét. CBP đặt câu hỏi liệu nhà nhập khẩu có nên nộp hoặc lưu giữ những tài liệu mà nhà xuất khẩu nước ngoài buộc phải cung cấp cho cơ quan hải quan nước họ trước khi xuất khẩu hay không. Cơ quan này nêu cụ thể các ví dụ như tờ khai xuất khẩu, hóa đơn thương mại, phiếu đóng gói, giấy chứng nhận xuất xứ, giấy phép xuất khẩu, vận đơn đường biển và vận đơn hàng không. CBP cũng đặt câu hỏi liệu nhà nhập khẩu đứng tên có nên chịu trách nhiệm lưu giữ và cung cấp những tài liệu đó hay không, cũng như liệu yêu cầu thận trọng hợp lý có nên được áp dụng khi nhà nhập khẩu đánh giá tính chính xác của chúng hay không.

Câu hỏi cuối cùng đặc biệt quan trọng. Nhà nhập khẩu có thể không phải là bên lập tờ khai xuất khẩu nước ngoài. Tài liệu này có thể do nhà cung cấp, nhà phân phối hoặc đơn vị cung cấp dịch vụ hậu cần lập. Tuy vậy, nhà nhập khẩu vẫn có thể cần giải thích thông tin trong tài liệu liên quan thế nào đến tờ khai nhập khẩu tại Hoa Kỳ.

Công việc phát sinh vì thế không chỉ là lưu trữ tệp PDF, mà còn là đối chiếu thông tin. Mô tả sản phẩm có khớp không? Số lượng có hợp lý không? Nhà sản xuất có phải là cùng một đơn vị không? Nước xuất xứ có thống nhất không? Trị giá khai báo có cần được giải trình không? Nếu hai tài liệu có điểm khác biệt, nhà nhập khẩu có thể giải thích lý do không?

AI phát huy tác dụng tốt nhất khi kết nối các bằng chứng

Đây là lúc AI có thể vượt ra ngoài ứng dụng quen thuộc nhất trong lĩnh vực hải quan là phân loại hàng hóa. Các mô hình ngôn ngữ lớn và những hệ thống AI khác đặc biệt hữu ích khi thông tin phi cấu trúc hoặc phân tán trong nhiều tài liệu. Bản mô tả sản phẩm có thể gọi một mặt hàng theo cách này, hóa đơn của nhà cung cấp có thể dùng tên khác, còn tờ khai hải quan có thể ghi mô tả rút gọn. Giấy chứng nhận xuất xứ có thể đưa ra một nhóm mã định danh khác. Người am hiểu hoạt động kinh doanh có thể hiểu cả bốn cách gọi đều chỉ cùng một sản phẩm, nhưng việc tìm ra những mối liên hệ đó bằng cách rà soát thủ công hàng nghìn hồ sơ là rất khó.

AI có thể giúp làm lộ rõ những mối liên hệ đó. Công nghệ này có thể trích xuất thông tin liên quan từ tài liệu, chuẩn hóa mô tả sản phẩm, phát hiện những điểm không nhất quán tiềm ẩn và ưu tiên các hồ sơ cần rà soát. Khi chuyên gia tuân thủ tìm hiểu vấn đề phân loại hoặc thuế quan, AI cũng có thể truy xuất các phán quyết hải quan, hướng dẫn pháp lý và quyết định trước đây làm căn cứ hỗ trợ.

Tổ chức Hải quan Thế giới đã ghi nhận tiềm năng rộng lớn hơn này. Báo cáo năm 2025 về việc áp dụng AI và học máy trong lĩnh vực hải quan xác định quản lý dữ liệu, quản trị, quản lý rủi ro, khả năng tương tác, an ninh mạng và kỹ năng của lực lượng lao động là những yếu tố quan trọng để áp dụng thành công. Đây là lời nhắc hữu ích rằng AI trong lĩnh vực hải quan không chủ yếu là bài toán về chatbot, mà là bài toán về dữ liệu và quản trị.

Vì vậy, những ứng dụng hiệu quả nhất sẽ gắn với các quy trình công việc cụ thể. Một hệ thống AI có thể đánh dấu điểm không khớp giữa chứng từ của nhà cung cấp và tờ khai. Sau đó, chuyên viên tuân thủ có thể xem xét hồ sơ liên quan, xác định liệu điểm không khớp đó có hợp lý hay không và ghi lại căn cứ cho nhận định của mình.

Con người vẫn cần xem xét

Các quyết định về hải quan có hệ quả tài chính và pháp lý, vì vậy khả năng giải thích đặc biệt quan trọng. Một hệ thống đưa ra câu trả lời mà không trình bày bằng chứng làm căn cứ sẽ tạo ra rủi ro tuân thủ mới. Vì lý do này, AI được sử dụng trong hoạt động tuân thủ thương mại cần lưu giữ thông tin làm căn cứ cho kết quả. Nếu hệ thống đề xuất một mã phân loại, người dùng cần có thể xem các thuộc tính của sản phẩm, tài liệu nguồn liên quan và lập luận làm cơ sở cho đề xuất đó. Nếu hệ thống phát hiện điểm không khớp, người dùng cần có thể lần theo các hồ sơ mâu thuẫn.

Cách tiếp cận này phù hợp với các nguyên tắc rộng hơn trong Khung Quản lý Rủi ro AI của Viện Tiêu chuẩn và Công nghệ Quốc gia, trong đó nhấn mạnh các yếu tố tạo nên độ tin cậy của AI, bao gồm trách nhiệm giải trình, tính minh bạch, khả năng giải thích và khả năng diễn giải. NIST cũng xác định sự giám sát của con người là một phần quan trọng trong việc quản lý các hệ thống AI.

Đối với các nhóm hải quan, điều đó có nghĩa là AI nhìn chung nên hoạt động như một chuyên viên phân tích, chứ không phải một cơ quan có thẩm quyền tự quyết. AI có thể tìm bằng chứng, đối chiếu hồ sơ, xác định thay đổi và sắp xếp thứ tự ưu tiên công việc. Chuyên gia là con người vẫn chịu trách nhiệm đánh giá bằng chứng và đưa ra quyết định tuân thủ.

Xây dựng nền tảng dữ liệu trước khi triển khai AI

Khi ứng dụng AI, người ta thường có xu hướng bắt đầu từ mô hình. Nhưng với việc tuân thủ quy định hải quan, dữ liệu mới là điểm khởi đầu phù hợp hơn. Nhà nhập khẩu nên tự hỏi liệu họ có thể kết nối thông tin liên quan đến một sản phẩm giữa các hệ thống hỗ trợ giao dịch hay không. Những thông tin đó có thể bao gồm: 

• Thông số kỹ thuật sản phẩm
• Mã phân loại HTS
• Các phán quyết về hải quan
• Thông tin về nhà cung cấp và nhà sản xuất
• Xác định xuất xứ hàng hóa
• Hóa đơn
• Chứng từ vận tải
• Các yêu cầu theo quy định
• Dữ liệu các tờ khai trước đây

Họ cũng nên tìm hiểu xem các thay đổi có được thể hiện rõ hay không. Nếu nhà cung cấp thay đổi thông số kỹ thuật của sản phẩm, nếu biện pháp thuế quan thay đổi hoặc nếu thông tin doanh nghiệp của nhà nhập khẩu thay đổi, nhóm tuân thủ có thể xác định những hồ sơ nào bị ảnh hưởng không?

Chất lượng dữ liệu càng trở nên quan trọng khi đưa AI vào sử dụng. Hệ thống AI không thể đối chiếu hồ sơ một cách đáng tin cậy nếu dữ liệu không đầy đủ, lỗi thời hoặc không nhất quán. Hệ thống có thể nhận diện các quy luật trong dữ liệu kém chất lượng, nhưng không thể biến bằng chứng còn thiếu thành bằng chứng đáng tin cậy.

Điều này phù hợp với những nghiên cứu gần đây của WCO, trong đó nhấn mạnh quản trị dữ liệu là nền tảng cho AI và phân tích dữ liệu trong lĩnh vực hải quan. Cuộc thảo luận năm 2026 về AI trong lĩnh vực hải quan của tổ chức này nhấn mạnh tầm quan trọng của dữ liệu đáng tin cậy, được quản trị tốt để tạo ra kết quả đáng tin cậy.

Khả năng giải thích có thể trở thành lợi thế hải quan tiếp theo

Môi trường hải quan đang hình thành có thể sẽ mang lại lợi thế cho những công ty không chỉ đưa ra được câu trả lời mà còn phải chứng minh được cách họ đi đến câu trả lời đó.

Sắc lệnh Hành pháp 14411 và cách tiếp cận được CBP đề xuất đối với chứng từ xuất khẩu nước ngoài cho thấy các bên, sản phẩm và hồ sơ đứng sau một giao dịch nhập khẩu sẽ được xem xét rõ hơn. Điều này có thể dẫn đến một môi trường tuân thủ trong đó việc quản lý các bảng tính và kho tài liệu rời rạc trở nên khó khăn. AI có thể hỗ trợ, nhưng những hệ thống giá trị nhất sẽ không chỉ tạo mã phân loại hoặc tóm tắt quy định. Đó sẽ là các hệ thống kết nối bằng chứng, phát hiện điểm không khớp, lưu giữ nguồn và duy trì sự tham gia của con người.

Nhà nhập khẩu có thể bắt đầu chuẩn bị ngay từ bây giờ: 

• Kiểm tra tính hợp lệ của thông tin IOR
• Lập sơ đồ nơi tạo và lưu trữ hồ sơ của nhà cung cấp cũng như chứng từ xuất khẩu nước ngoài
• Xác định những khác biệt giữa hồ sơ của nhà cung cấp và dữ liệu tờ khai nhập khẩu vào Hoa Kỳ
• Rà soát những quyết định tuân thủ nào vẫn cần tra cứu thủ công
• Xác định những khâu AI có thể giảm bớt công sức cần thiết để tìm và đánh giá bằng chứng

Tương lai của AI trong lĩnh vực hải quan có thể không nằm ở việc thay thế chuyên gia hải quan, mà ở việc giúp họ có cái nhìn toàn diện hơn nhiều về giao dịch. Khi hoạt động thực thi quy định hải quan ngày càng dựa trên dữ liệu, lợi thế cạnh tranh có thể thuộc về những nhà nhập khẩu có thể tự tin trả lời một câu hỏi đơn giản: không chỉ là “Chúng ta đã khai báo những gì?” mà còn là “Chúng ta có thể chứng minh vì sao khai báo đó là chính xác không?”