Täglich ist die Rede von sogenannten Disruptive Technologies (z.B. Künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen, Massendatenanalyse, Blockchain, ChatGPT etc.), die unsere Welt stark verändern und jede Menge Vorteile in unser Leben mitbringen. Viele dieser Technologien werden schon in den Bereichen Engineering, Produktion und Medizin angewendet.
Auch im Bereich Zoll-Compliance wird der Einsatz von modernen Technologien immer wichtiger und ist längst kein neuer Begriff mehr. Die Anforderungen im digitalen Zeitalter verlangen eine systematische Herangehensweise an die Compliance-Thematik. Denn die Herausforderungen und Bedürfnisse der Unternehmen, wie beispielsweise große Mengen von Zollabwicklungsdaten, dezentralisierte Abläufe und schnelle Änderungen der gesetzlichen Anforderungen, benötigen moderne Lösungen, um die Ziele der Zoll-Compliance zu erreichen. Unternehmen und Behörden müssen sich also mit digitalen Technologien beschäftigen.
Chancen nutzen, Effizienz steigern
Nach jüngsten Recherchen und Statements der WTO/WCO bieten moderne Technologien große Chancen für die Anwendung im Zollbereich und die Einhaltung der Zollvorschriften. Die Frage, warum ein Unternehmen digitale Lösungen einsetzen sollte, kann mit dem Mangel an Experten, z.B. bei der Tarifierung und Klassifizierung oder hohem Aufwand bei der Überwachung und Prüfung von Steuerbescheiden, beantwortet werden. Auch die jüngste EU-Zollreform 2038 zeigt die Notwendigkeit, Zollprozesse zu digitalisieren und automatisieren.
Massendatenanalyse
Die Welt der Daten und neu entwickelte Technologien bieten die Möglichkeit, Massendatenanalysen durchzuführen, um Risiken zu erkennen, Anomalien in bestehenden Prozessen zu identifizieren und Prognosen durchzuführen. In Unternehmen unterstützt diese Analyse beispielsweise bei der Vorbereitung zu einer digitalen Zollprüfung.
Folgende spezifische Anwendungsfälle der Datenanalyse sind möglich:
- Effektives Risikomanagement und Handelserleichterung
- Effiziente Verwaltung von AEO-Programmen
- Compliance Management: Identifizierung von Unregelmäßigkeiten und Unstimmigkeiten in den gemeldeten Daten
- Transaktionen mit verbundenen Parteien: Identifizierung von Lieferanten für weitere Untersuchungen auf Preisgestaltungsfragen mit verbundenen Parteien,
- Effiziente Tarifermäßigung: Identifizierung von Transaktionen, bei denen möglicherweise Ermäßigungen bestehen oder potenzielle Fehler bei der Einhaltung der Vorschriften auftreten
- Incoterm-Analyse
- Handelsrouten: Identifizierung von Handelsrouten mit hohen Volumen für eine effiziente Bewegung und Abfertigung von Waren
- Effizienzanalyse bei Zolldeklaranten und anderen Dienstleistern
Blockchain
Insbesondere wo Daten und Informationen ausgetauscht werden müssen, ist die Blockchain-Technologie für den Handel und Zollbereich geeignet. In Anbetracht des Potenzials der Blockchain und der damit verbundenen neuen Entwicklungen hat die WTO/WCO begonnen, die Nutzung dieser Technologie im Zollbereich zu untersuchen, und zwar in erster Linie unter den folgenden Perspektiven:
- Nutzung der Blockchain-Technologie in den Regulierungsprozessen des Zolls zur Verbesserung der Einhaltung von Vorschriften
- Erleichterung des Handels
- Aufdeckung von Betrug
Die Herausforderungen im elektronischen Handel liegen in Missbrauch von Blockchains (einschließlich Bitcoins) für den illegalen Handel, der Umgehung von Zöllen und Steuern/VAT oder in Verstößen gegen geistige Eigentumsrechte, Geldwäsche und anderer Finanzkriminalität.
Mit der Blockchain-Technologie kann die Effizienz in der Lieferkette nicht nur durch die Reduzierung von manuellen Zwischenschritten und Papiervolumen, sondern auch durch die Verbesserung der Sicherheit und Vorhersehbarkeit auf der Grundlage zuverlässigen Echtzeitdatensteigen gehoben werden.
Weitere Anwendungsfelder für Blockchain-Technologien sind:
- Digitalisierung von Rechnungen
- Dokumentation bei innergemeinschaftlichen Lieferungen
- Meldeverfahren für Umsatzsteuerzwecke
- Langzeitlieferantenerklärungen
- Dokumentation für Verrechnungspreiszwecke
- Unternehmensaudits in Echtzeit
Deep Learning
Deep Learning ist eine Methode der Informationsverarbeitung und ein Teil des maschinellen Lernens. Der entscheidende Punkt liegt darin, ob und wie der Mensch in den Lernprozess eingreift. Beim maschinellen Lernen greift der Mensch in die Analyse der Daten und in den
eigentlichen Entscheidungsprozess ein. Im Gegensatz dazu sind Deep-Learning-Modelle in der Lage selbst zu lernen.
Dies geschieht, indem die Systeme das Gelernte immer wieder mit neuen Inhalten verknüpfen. Auf diese Weise lernen sie erneut. Die Analyse wird dabei der Maschine überlassen und der Mensch greift in den Lernprozess nicht ein. Die Maschine bedient sich dabei einem Algorithmus, also einem Satz von Anweisungen zur Lösung eines Problems, bei dem jeder einzelne Schritt genau festgelegt ist.
Im Übrigen eignen sich Algorithmen optimal für die Zolltarifierung. Beispielsweise werden Entscheidungsbäume erstellt, um Produkte mit einer bestimmten Zolltarifnummer von allen anderen Produkten zu unterscheiden. Dadurch werden Zusammenhänge besser sichtbar. Wird ein Algorithmus für ein Produkt erstellt, macht er eine Vorhersage über die vier- oder mehrstellige Warentarifnummer und berechnet die Wahrscheinlichkeit, dass diese Codenummer richtig ist.
ChatGPT
ChatGPT (Generative Pre-trained Transformer) ist ein Beispiel, wie künstliche Intelligenz eingesetzt wird, um mit Benutzern über textbasierte Nachrichten zu kommunizieren. ChatGPT nutzt eine moderne, maschinelle Lerntechnologie, um Informationen preiszugeben und interaktive Unterhaltungen mit den Benutzern zu führen.
Die Technologie wird aktuell für die Anwendung im Bereich Zoll und der Tarifierung sehr intensiv diskutiert. Grundliegende Analysen, wie korrekt die Ergebnisse und Antworten von ChatGPT sind, fehlen noch. Viele Unternehmen erstellen bereits jetzt interne Guidelines, die beschreiben, was man bei der Anwendung von ChatGPT beachten muss.
WTS unterstützt Unternehmen mit einem Expertenteam bei der Implementierung von Künstliche Intelligenz (KI) in den internen Zoll- und Außenhandelsprozessen und berät im Hinblick auf Reduktion von Risiken in Fragen von Verantwortlichkeiten und den Umgang mit KI im Unternehmen.
