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引用本文:金 瑾,刘 伟,王正刚,巫家敏,李 波.海关智能化风险防控方法研究[J].软件工程,2020,23(10):34-36.【点击复制】
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海关智能化风险防控方法研究
金 瑾1,刘 伟2,王正刚2,巫家敏1,李 波1
(1.成都东软学院,四川 成都 611844;
2.中华人民共和国成都海关,四川 成都 610041)
jinjin@nsu.edu.cn; 45711577@qq.com; wangzgxs@outlook.com; WuJiamin@nsu.edu.cn; li-bo@nsu.edu.cn
摘 要: 为了适应当前新的外贸形势,海关监管部门需要不断强化风险防控管理。本文通过调研分析当前海关风 险防控中的重难点问题,借助最新的大数据和人工智能技术,改进风险防控管理流程,本文提出通过将海关报关单数据 进行二维化表示,用现有的深度学习架构进行训练,从而得出风险评估结果。这种方法相比于传统的人工方法能够有效提 高通关时效。实验验证了这种方法在风险防控中的有效性。本文提出的方法也可以被通用于多字段表格数据的处理问题。
关键词: 大数据;人工智能;风险防控;提质增效
中图分类号: TP183    文献标识码: A
Research on Intelligent Risk Control in the Customs
JIN Jin1, LIU Wei2, WANG Zhenggang2, WU Jiamin1, LI Bo1
( 1.Chengdu Neusoft University, Chengdu 611844, China;
2.Chengdu Customs of the People's Republic of China, Chengdu 610041, China)
jinjin@nsu.edu.cn; 45711577@qq.com; wangzgxs@outlook.com; WuJiamin@nsu.edu.cn; li-bo@nsu.edu.cn
Abstract: In view of new development of foreign trade, the Customs have to strengthen the risk control. This paper uses the latest big data and artificial intelligence technology to improve the risk control management process, through analyzing the key issues within current Customs. This paper proposes a framework to assess risks by deep learning algorithms with two-dimensionally presented Customs declaration data. Compared with traditional manual methods, this method effectively improves the time-ef ciency of Customs clearance. The proposed approach can be applied to processing multi- eld table data and is veri ed to be effective.
Keywords: big data; artificial intelligence; risk control; improvement of quality and efficiency


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