Исследователи факультета таможенного дела ИПНБ приняли участие в юбилейной конференции Южно-Уральского государственного университета

21
марта
2025

С 20 по 21 марта 2025 года на базе Южно-Уральского государственного университета состоялась юбилейная X Международная научно-практическая конференция, посвященная теме «Проблемы экономической безопасности и таможенного регулирования: поиск эффективных решений».

Соорганизаторами конференции стали Челябинская таможня, Южно-Уральская торгово-промышленная палата, Челябинский Филиал Института экономики УрО РАН и Союз Финансово-экономических судебных экспертов (г. Москва).

Конференция прошла под руководством директора Высшей школы экономики и управления, доктора экономических наук, профессора Карпушкиной Анжелы Викторовны и заведующего кафедрой таможенного дела Южно-Уральского государственного университета, кандидата экономических наук Степанова Евгения Александровича. Модератором секции «Актуальные проблемы таможенного регулирования» стала доцент кафедры таможенного дела Южно-Уральского государственного университета, кандидат экономических наук, доцент Федина Екатерина Валерьевна.

В секции, посвященной актуальным проблемам таможенного регулирования, приняли участие представители Института права и национальной безопасности РАНХиГС.

Греков Иван Владимирович, кандидат экономических наук, преподаватель кафедры ОТКиПТО Института права и национальной безопасности РАНХиГС, выступил с темой «Применение алгоритмов анализа больших данных с помощью языка программирования «Python» и языка структурированных запросов «SQL» в целях автоматизации выявления рисковых товарных партий в рамках деятельности таможенных органов». В своем выступлении Иван Владимирович рассказал о важности изучения и последующего использования языков программирования и структурированных запросов в деятельности должностных лиц таможенных, особенно в целях не только проведения мониторинга таможенных операций, но и выявления товарных партий с высоким уровнем риска.

Калхиташвили Давид Шалвович, старший специалист дирекции информационной безопасности РАНХиГС, выступил с темой доклада: «Использование алгоритмов машинного обучения при анализе текстовых массивов данных (на примере проектов НПА) в рамках деятельности таможенных органов, связанной с выявлением отдельных факторов риска». Давид Шалвович дополнил доклад И.В. Грекова, а так же рассказал о применении языка программирования «Python» в отношении текстовых массивов больших данных, особенно в части проведения сопоставительного анализа данных в рамках конкретных строковых параметров.

Оба представителя ИПНБ РАНХИГС осветили концепцию генеративной модели принятия управленческих решений на основе данных Единой интеграционной системы ЕАЭС, в рамках которой языки программирования и структурированных запросов уже будут интегрированы в модели принятия управленческих решений. Основная суть предлагаемой концепции заключается в применении искусственного интеллекта в рамках анализа больших данных через платформу ЕАЭС (на примере чата GPT) посредством отправки в неё определенных текстовых заданий и получения максимально корректного ответа, в том числе по цифровым данным.

Представители ИПНБ РАНХиГС акцентировали внимание на том, что они являются членами рабочей группы проекта Федеральной инновационной площадки по теме «Цифровизация логистических процессов внешнеэкономической деятельности, реализующаяся посредством применения информационных таможенных технологий, учитывающих особенности углубленного анализа баз данных, формируемых при помощи машинного обучения» (далее – проект ФИП), функционирующей в РАНХиГС под руководством декана факультета таможенного дела, доцента, кандидата экономических наук, Сергеева Игоря Валерьевича.

Особое внимание в выступлениях уделялось практической реализации проекта ФИП (подпункт 1 пункта 92 Перечня федеральных инновационных площадок, утвержденных приказом Минобрнауки России от 19.01.2024 № 28), в котором запланировано создание инновационного образовательного продукта, предусматривающего в себе три взаимосвязанных практико-ориентированных блока (анализ данных посредством применяя языков «SQL» и «Python», таможенного администрирования и логистики) взаимосвязанных со специализированным учебным тренажером.

Концепция специализированного учебного тренажера, позволяет при обработке числовых и текстовых массивов больших данных (при помощи языка структурированных запросов «SQL») создавать модели машинного обучения с предсказывающей аналитикой (при помощи языка программирования «Python»), с помощью которых будет реализована возможность применения инструментов искусственного интеллекта в процессе принятия управленческих решений в практических ситуациях, связанных с таможенным администрированием и логистикой. В качестве одного из функциональных блоков специализированного учебного тренажера предусматривается анализ нормативных правовых актов на предмет автоматизированного выявления в них коррупциогенных факторов (например, «широта дискриминационных полномочий» и «определение компетенций по формулам «вправе») посредством использования библиотеки «Textit» и модели машинного обучения «Autotokenizer».

В целях практической реализации указанной возможности предлагается осуществить работу в рамках пяти этапов (формирование больших текстовых данных, ранжирование коррупциогенных факторов, нормализация данных, разработка регулярных выражений и использование специальных «масок»), которые в последующем предоставят возможность выявления коррупциогенных факторов в автоматизированном режиме с возможностью настройки предсказывающей аналитики, необходимой для полноценного функционирования искусственного интеллекта в указанной области.

Всеми участниками конференции отмечена высокая актуальность тем, с которыми выступали представители РАНХиГС, в том числе проекта ФИП, особенно в аспекте развития на территории Российской Федерации интеллектуальных пунктов пропуска, а также целесообразность и необходимость внедрения в образовательный процесс возможностей машинного обучения и искусственного интеллекта по направлениям таможенного администрирования и логистики, способствующих формированию у обучающихся особо важных цифровых компетенций, необходимых для повышения конкурентоспособности выпускников российских высших учебных заведений.

Со стороны Южно-Уральского государственного университета выражена заинтересованность в дальнейшем сотрудничестве с РАНХиГС по проекту ФИП в части проведения консультаций по вопросам таможенного дела, логистики, а также машинного обучения и искусственного интеллекта при анализе больших числовых и текстовых данных в работе специализированного учебного тренажера.

По результатам выступления на конференции Грековым Иваном и Давидом Шалвовичем получены соответствующие сертификаты, а также в адрес РАНХиГС направлено благодарственное письмо.