Студенты ВятГУ предложили эффективные способы раскрытия таможенных преступлений при помощи искусственного интеллекта и биометрических систем

Преступления в области таможенного дела приводят к значительным экономическим потерям, к нарушению законодательства и правопорядка. Стремительное развитие технологий расширяет диапазон их использования, например, для облегчения работы правоохранителей. В рамках Национального проекта "Десятилетие науки и технологий", рассказываем об изобретениях студентов ВятГУ, которые помогут в рамках региона и страны шагать "в ногу со временем" в разных сферах жизни:

 Массовое внедрение систем автоматического контроля, анализа больших объемов данных, использование искусственного интеллекта уже зарекомендовали себя в других ведомствах и требуют скорейшего внедрения в сфере расследования таможенных преступлений. Например, в 2018 году на вооружении МВД России появилась система “Паутина”, которая позволяет контролировать дорожное движение и выявлять нарушения, она использует камеры и радары для автоматического сбора информации о нарушениях и помогает сотрудникам ГИБДД быстро реагировать на них,

- рассказала автор научной статьи Екатерина Питашук.

В России биометрические системы, анализ больших данных, цифровые следы и искусственный интеллект помогают расследовать лишь 21 процент от общего числа преступлений. Студенты ВятГУ, обучающиеся по направлению: “Таможенное дело. Правовое обеспечение таможенных процедур” Дарья Смирнова и Екатерина Питашук предложили активно внедрять современные технологии в расследование таможенных преступлений.

Одна из них, это системы автоматического распознавания, которые используют алгоритмы машинного обучения и компьютерного зрения для анализа изображений и видео с камер наблюдения в пунктах пропуска и на складах. Полученные данные анализируются с помощью специализированных программ, которые позволяют выявить подозрительные операции с товарами, а также определить возможные нарушения законодательства. При обнаружении подозрительных операций, таможенные службы проводят детальное расследование, в том числе проверку документов, досмотр товаров и проведение опросов участников процесса. В случае выявления серьезных нарушений, расследование может быть передано другим службам, таким как полиция и служба безопасности, для проведения более детального анализа и принятия соответствующих мер. Предполагается, что использование систем автоматического распознавания позволит повысить эффективность таможенного контроля, сократить время на проведение проверок и расследований, а также снизить коррупцию на границе.

Также актуально использование спутниковой съемки для мониторинга территорий в целях предотвращения таможенных преступлений. В первую очередь, таможенные органы должны определить, какие территории и объекты нуждаются в мониторинге для предотвращения преступлений, например, таких как контрабанда, незаконный ввоз или вывоз товаров и других. Далее специалисты таможни настраивают оборудование и программное обеспечение для приема и обработки данных со спутника, собирают и анализируют полученные данные, выявляя подозрительные действия и нарушения. На основе полученной информации проводятся расследования и принимаются меры по пресечению таможенных преступлений.

Как еще один эффективный инструмент, студенты ВятГУ предлагают включить использование искусственного интеллекта и машинного обучения в работу таможенного контроля. Для его внедрения необходимо структурировать данные обо всех предыдущих случаях нарушений и преступлений в таможенной сфере, информацию об участниках, обстоятельствах и результатах расследований. В эти данные должны попасть таможенные декларации, финансовые транзакции, информация о грузе, информацию об отправителе и получателе, а также любые другие соответствующие документы. Определить наиболее подходящую модель машинного обучения для решения этой задачи, например, классификатор, регрессионную модель или кластеризатор.

Следующим шагом будет обучение модели на обучающей выборке, используя алгоритмы машинного обучения, такие как случайный лес, наивный Байесовский классификатор или глубокое обучение.

В итоге, мы получим модель машинного обучения, которая может анализировать данные и предсказывать вероятность совершения преступления или нарушения в сфере таможенного дела. Эта модель должна использоваться для выявления подозрительной активности и принятия превентивных мер.

Изучение студентами ВятГУ основных методов и технологий, применяемых в сфере расследования таможенных преступлений, позволило подготовить актуальный перечень изложенных выше рекомендаций по актуализации методов работы. Сложно переоценить значимость современных технологий для борьбы с таможенными преступлениями и наличие перспектив их дальнейшего развития и внедрения для укрепления безопасности международной торговли и улучшения борьбы с преступностью в таможенной сфере.