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DeepSeek海关执法应用场景初探

4个月前 (03-27)Deepseek应用场景362

人工智能(AI)应用场景越来越广泛,探索将其与海关执法深度融合,或将有效促进海关工作现代化。深度求索(DeepSeek)作为我国自主研发的AI大模型,其在海关领域的应用,可为海关执法智能化转型开辟新路径。

  DeepSeek在海关执法中的应用场景

  制度检索从“大海捞针”到“精准定位”。2024年《海关法规汇编》收录了法规246部,北大法宝网中海关有关文件超过1万份。运用DeepSeek将前述文件打包形成知识库,在探索时可得到快速反馈。例如,将3份海关法规汇编文件上传后,令其查阅“海关关于查验记录的撰写有哪些规定”,仅用时30秒就可输出基本要求、注意事项、法律依据等内容。

  企业背景调查从“人工拼图”到“智能画像”。使用DeepSeek“联网搜索”模块,能快速生成调查报告。例如,输入“请联网生成X公司的背景调查报告”并提出具体要求,DeepSeek会形成包括股权结构、关联关系、主要客户群体等信息的报告。若能联通进出口数据库以及税务等部门数据,DeepSeek或可快速形成穿透式报告,背景调查耗时实现从“时”到“分”甚至以秒计算。

  风险分析从“线索布控”到“监控预警”。应用DeepSeek底层技术,或可将海关、市场监管等部门的业务数据同互联网信息进行汇总,穿透物流、资金、人员链条,智能提炼风险因子,提示风险信息,有效防范“蚂蚁搬家”“口岸漂移”“虚假退运”等风险。

  单证审核从“人工核验”到“智能哨兵”。运用DeepSeek图文识别功能,可高效检查随附单证文字描述部分与申报信息的一致性。同时,运用DeepSeek可自动提炼商品名称、归类、特殊关系等参数,自动比对变更申报要素风险。

  案件办理从“繁复耗时”到“智审速结”。首先可以减少文书拟稿重复性工作。可应用DeepSeek建立高频文书模板实现“自动拟稿”,办案人员只需人工复核。另外可以搭建“类案智能推送”模块,辅助开展案件分析。根据案件类型、违法渠道等检索类似案例,提示关键要素,辅助办案决策。此外还可以开发量罚辅助系统,建立“同案差异预警”机制。可运用DeepSeek学习海关行政处罚裁量基准,自动匹配裁量基准提出量罚建议,对处罚结果偏离一定阈值的案件进行实时提示。

  应用DeepSeek面临的挑战

  可靠性需持续验证。现阶段对DeepSeek分析推演生成的数据、信息仍需进行人工甄别,复杂场景推理存在局限性,在分析多种来源和类型的数据,或处理新类型业务时,推演深度与专业执法关员研判仍有差距。增量学习机制稳定性有待检验,处理多种类型信息的准确性还有待提高,识别模糊印章、手写批注等非结构化信息时,准确率尚待验证。

  数据融合时效、权限与传输管理机制亟待完善。数据更新不同步,海关内部系统与外部部门数据更新周期不一致,可能形成信息研判“时间差”。权限管理需要完善,访问权限的精细管理与高并发业务需求之间的平衡尚未建立,存在越权访问的风险。

  算力资源配置面临多维压力。硬件设施扩展能力有限,难以满足每天处理亿万级报关、查验数据量的实时分析需求。计算设备短期内难以实现全面部署,各单位本地计算能力储备有限,没有相应保障的情况下,业务高峰时段容易出现响应延迟。

  法规尚缺、人机协同机制亟待规范。当前AI应用专门法律法规尚不健全,权责边界模糊不清,智能辅助决策结果的追溯问责机制缺失,可能引发执法责任认定争议。岗位能力标准尚未建立,关员认知和使用能力参差不齐。传统业务流程适配不足,现有执法规范与AI系统的工作逻辑存在兼容性冲突,需进行系统性流程再造。伦理治理框架尚未成型,算法偏见检测、决策过程可解释性等前沿问题缺乏应对预案。

  更好接入DeepSeek的建议

  强化技术可靠性验证。“由浅入深”推进DeepSeek技术在海关执法场景中的应用。构建复合型训练体系,在最终把关环节建立“AI初筛+人工复核”双重验证流程。构建“错误案例反馈闭环”,将误判案例自动纳入再训练数据集,促使DeepSeek相关模块动态学习优化。

  业务数据实施分级分类“三色管理”。按照敏感度划分,将业务数据划分为红黄绿管理:线索经营、在办案件等敏感数据划入“红区”,实行完全物理隔离管理,只能在内网本地DeepSeek相关程序应用。已办结案件情况等较敏感数据划入“黄区”,动态脱敏管理,关键部分脱敏后再行应用。政策法规、行政许可等公开数据划入“绿区”,全方位应用DeepSeek。同时,构建跨部门数据同步机制,通过区块链技术实现同步更新。按照“最小必要”原则配置数据访问权限,实行操作日志全生命周期管理。

  优化算力资源“早晚高峰”配置。按“云端+本地”模式部署服务器,在业务量较大的海关部署更多算力及服务器。建立算力智能调度系统,根据业务数据波动曲线动态分配资源,高峰时段优先保障业务现场需求。建立模型训练资源池,采用非峰值时段闲置算力进行模型更新和学习。

  完善法规并规范人机协同机制。探索制定法规或指导性文件,建立人机权责清单,划定必须人工介入情形,例如涉及出口管制、新类型案件等。开展岗位能力适配训练,培训关员掌握智能工具检索、结果复核等核心技能,探索实施岗位资质管理。开展业务流程再造,对高频执法事项进行标准化改造。构建伦理治理框架,建立算法偏见监测机制,对智能决策结果进行定期公平性审查。 


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