ВПЛИВ ТОЧНОСТІ КЛАСИФІКАЦІЇ ТОВАРІВ ЗА HS-КОДАМИ НА ЕФЕКТИВНІСТЬ МИТНОГО ОФОРМЛЕННЯ

Автор(и)

  • ЮРІЙ КРИВЕНЧУК Національний університет “Львівська політехніка” Автор https://orcid.org/0000-0002-2504-5833
  • СТЕПАН КРУПА Національний університет "Львівська політехніка" Автор

DOI:

https://doi.org/10.31891/2307-5732-2025-351-31

Ключові слова:

HS-коди, штучний інтелект, машинне навчання, алгоритми класифікації, обробка природної мови (NLP)

Анотація

Точність класифікації товарів за HS-кодами відіграє ключову роль у забезпеченні ефективного митного оформлення та регулювання міжнародної торгівлі. Некоректне визначення кодів може спричинити значні фінансові втрати для підприємств через неправильно розраховані митні платежі, штрафні санкції, додаткові перевірки та затримки у логістиці. Це також може ускладнити процеси митного контролю та створити ризики для відповідності міжнародним стандартам регулювання торгівлі.  Використання передових технологій, таких як алгоритми машинного навчання, штучний інтелект, обробка природної мови (NLP) та комп’ютерний збір, дозволяє значно підвищити рівень автоматизації процесу класифікації товарів. Це сприяє мінімізації людського фактора, прискоренню митного оформлення та зниженню кількості помилок. Дослідження показують, що інтеграція цих технологій у митні системи забезпечує більш точну класифікацію товарів, що позитивно впливає на загальну ефективність логістичних операцій та зменшує витрати, пов’язані з помилковими класифікаціями. Особливу увагу приділено аналізу ефективності автоматизованих систем класифікації товарів у порівнянні з традиційними методами визначення HS-кодів. У статті представлено статистичні дані, що демонструють динаміку змін у точності класифікації після впровадження автоматизованих систем, а також обґрунтовано необхідність подальших досліджень у цьому напрямку.

Завантаження

Опубліковано

06.06.2025

Як цитувати

КРИВЕНЧУК, Ю., & КРУПА, С. (2025). ВПЛИВ ТОЧНОСТІ КЛАСИФІКАЦІЇ ТОВАРІВ ЗА HS-КОДАМИ НА ЕФЕКТИВНІСТЬ МИТНОГО ОФОРМЛЕННЯ. Herald of Khmelnytskyi National University. Technical Sciences, 351(3.1), 244-250. https://doi.org/10.31891/2307-5732-2025-351-31