Содержание к диссертации
Введение
1. Анализ проблем управления рисками в таможенном деле 10
1.1. Анализ отечественной и зарубежной нормативной базы в области управления рисками в таможенном деле 10
1.2. Анализ методов и средств управления рисками 18
1.3. Анализ методик оценки эффективности СУР 32
Выводы по главе 1 37
2. Теоретико-методические основы управления рисками при осуществлении таможенных операций с товарами, ввозимыми на территорию Таможенного союза 40
2.1. Структура многоуровневой модели взаимодействия таможенного органа и участника ВЭД при осуществлении таможенных операций 40
2.2. Методика многопараметрического анализа данных для определения вероятности нарушения таможенного законодательства 43
2.3. Методика классификационного анализа признаков нарушения таможенного законодательства с позиций принятия решения в условиях определенности, неопределенности и риска 63
Выводы по главе 2 85
3. Практические рекомендации по совершенствованию управления рисками при осуществлении таможенных операций с товарами, ввозимыми на таможенную территорию Таможенного союза 87
3.1. Рекомендации по выявлению таможенных рисков по графологической модели осуществления таможенных операций 87
3.2. Оценка эффективности СУР с учетом накопления ошибки при выполнении отдельных форм таможенного контроля 101
3.3. Направления дальнейшего совершенствования СУР 110
Выводы по главе 3 118
Заключение 120
Список использованных источников 124
- Анализ методов и средств управления рисками
- Методика многопараметрического анализа данных для определения вероятности нарушения таможенного законодательства
- Методика классификационного анализа признаков нарушения таможенного законодательства с позиций принятия решения в условиях определенности, неопределенности и риска
- Направления дальнейшего совершенствования СУР
Введение к работе
Актуальность темы исследования. Активная интеграция Российской Федерации в мировое сообщество и переход на международные стандарты приводят к необходимости формирования новых подходов к таможенному администрированию, которые позволят таможенным органам Российской Федерации эффективно реагировать на происходящие экономические преобразования в соответствии с международной практикой и требованиями общества и государства.
Одной из международно признанных перспективных технологий совершенствования управления деятельностью таможенных органов является технология анализа и управления рисками.
Система управления рисками (СУР) рассматривается в мировой практике как основная философия таможенного контроля. Объемы внешней торговли в мире постоянно растут, и ни одно государство не в состоянии содержать таможенную службу, которая могла бы осуществлять всеобъемлющий контроль над внешнеторговыми операциями без вреда для самой внешней торговли. Учитывая это, таможенные службы вынуждены осуществлять таможенный контроль на основе выборочности.
Система управления рисками должна поддерживать оптимальный баланс между двумя противоположными, взаимоисключающими задачами: упрощение таможенных процедур с одной стороны и обеспечение таможенного контроля с другой. Чем эффективнее таможенный контроль, тем меньше его воздействие на таможенные операции и тем больше возможностей для их упрощения и ускорения. В настоящее время дальнейшее упрощение и ускорение таможенных операций в отношении товаров, ввозимых на территорию Таможенного союза в Российской Федерации без построения эффективной системы управления рисками невозможно, уже сегодня темпы упрощения таможенных операций значительно опережают темпы повышения эффективности таможенного контроля. Анализ и управление рисками на основе сведений, содержащихся на момент осуществления таможенного контроля при ввозе товаров, являются альтернативой нереализуемой идее тотального контроля.
Стратегическим направлением повышения эффективности таможенного контроля товаров странами-членами Таможенного союза является интеграция их информационных ресурсов, однако его развитие связано с решением не столько программно-технических задач, сколько большого объема проблем, связанных с согласованием вопросов взаимного представления закрытой информации и наработанных методов и методик анализа данных, имеющих признаки ограниченного доступа. Данная ситуация не позволяет в полном объеме проводить исследования, направленные на разработку единых методов анализа и управления таможенными рисками и, естественно, сужает проблематику настоящего исследования до СУР в Федеральной таможенной службе Российской Федерации (ФТС РФ).
Незначительный прирост эффективности СУР в ФТС РФ за последние годы определяется применением в основном качественной, экспертной методологии анализа данных, что не позволяет в условиях неуклонного роста трансграничных товаропотоков и в будущем ожидать резкого прироста эффективности СУР. Перспективной, рекомендуемой Всемирной таможенной организацией (World Customs Organization – WCO) технологией повышения эффективности СУР является Data Mining, основанная как на многопараметрической статистической оценке таможенных рисков, так и на методах раскрытия определенности и неопределенности, возникающих при принятии решения должностным лицом таможенных органов, что и явилось определяющим в выборе теме диссертационного исследования.
Указанные обстоятельства свидетельствуют о необходимости поиска путей совершенствования таможенного контроля товаров и транспортных средств, ввозимых на территорию Таможенного союза. Это обусловило актуальность проведенных исследований, определило их объект и цель.
Объектом данного исследования являются таможенные операции с товарами, ввозимыми на территорию Таможенного союза.
Целью настоящего исследования является повышение эффективности таможенных операций с товарами, ввозимыми на территорию Таможенного союза.
Магистральным направлением совершенствования таможенных операций и таможенного контроля является развитие методик анализа данных системы управления рисками, обеспечивающих в автоматическом или полуавтоматическом режиме дифференциацию объектов потенциальных правонарушений и преступлений.
В этой связи предметом настоящего исследования является управление рисками при осуществлении таможенных операций с товарами, ввозимыми на территорию Таможенного союза.
Степень разработанности проблемы. Анализ исследований в области теории и практики таможенных рисков показал, что в настоящее время вопросы применения многопараметрических методов их оценки в интересах управления находятся в центре внимания таких представителей учёных Российской таможенной академии, как: Е.Г. Анисимов, П.Н. Афонин, С.В Барамзин., А.П. Бойко, В.Е. Бурдин, С.Н. Гамидуллаев, А.Д.Ершов, Е.В.Лобас, В.В.Макрусев, В.Е. Новиков, С.В. Пятыжкин, Н.А., Черныш А.Я., Шаланина, Н.В. Ширкунова и др.
Однако, несмотря на солидную теоретико-методологическую базу по СУР, вопросы внедрения методов многопараметрического анализа являются мало изученными и образуют широкое поле для теоретического осмысления, методологического обоснования и авторских методических разработок, что и предопределило цель, задачи и структуру диссертационной работы.
Таким образом, в целом к настоящему времени существует определённый задел по научно-методическому аппарату в части методологии количественной оценки рисков нарушения таможенного законодательства Таможенного союза и Российской Федерации.
Вместе с тем, как показывает анализ, вопросы многопараметрического анализа риска в СУР, обусловленные неразработанностью методического аппарата применения математических методов, не получили должного развития. Это, в конечном итоге, стало одной из причин недостаточной эффективности СУР.
Следовательно, имеет место противоречие между достигнутым и требуемым уровнями развития научно-методического аппарата многопараметрической оценки риска СУР.
Необходимость разрешения этого противоречия и обусловила постановку научной задачи исследования.
Научная задача – развитие научно-методического аппарата многопараметрического анализа рисков при осуществлении таможенных операций с товарами, ввозимыми на территорию Таможенного союза.
Решение этой задачи в диссертации обеспечивается последовательным выполнением ряда частных задач, которыми являются:
1. Анализ состояния проблем управления рисками в таможенном деле.
2. Разработка теоретико-методических основ многопараметрического анализа при управлении рисками при осуществлении таможенных операций с товарами, ввозимыми на территорию Таможенного Союза.
3. Разработка практических рекомендаций по совершенствованию управления рисками при осуществлении таможенных операций с товарами, ввозимыми на территорию Таможенного союза.
Указанные задачи определили приведенную на рис. 1 общую логику проведенных исследований.
Теоретической и методологической основой исследования явились:
– методология системного анализа;
– методология экономико-математического анализа;
– моделирование, методы статистического анализа.
Информационную базу диссертации составили:
– результаты диссертационных исследований, выполненных по проблемным вопросам использования СУР ФТС России;
– нормативные и методические документы, формулирующие основные положения построения и применения СУР;
– результаты деятельности таможенных органов с использованием СУР.
Новыми научными и практическими результатами, полученными лично автором, являются следующие положения:
1) в качестве методической основы анализа данных при управлении таможенными рисками целесообразно использовать методы многопараметрического анализа;
2) для обеспечения поддержки принятия решения должностным лицом таможенных органов необходимо применять количественные методы оценки ситуации в условиях определенности и неопределенности;
3) для выявления наиболее критичных элементов в системе обеспечивающих СУР таможенных подразделений следует применять модельный подход, учитывающий нарастание ошибки при осуществлении отдельных форм таможенного контроля.
В ходе выполнения исследований получены следующие новые научные результаты, выносимые на защиту:
1. Методика многопараметрического анализа данных для определения степени вероятности нарушения таможенных правил, отличающаяся от ранее разработанных тем, что позволяет выделять объекты таможенного контроля, имеющие общие отклонения по совокупности своих параметров и потенциально представляющие ситуации нарушения таможенного законодательства от общего множества объектов контроля.
2. Методика классификационного анализа признаков нарушения таможенного законодательства в отличие от ранее проведенных исследований позволяет обоснованно на основе количественных методов анализа обеспечивать поддержку принятия решения должностным лицом таможенных органов в условиях определенности, риска и неопределенности.
3. Полученные новые научные результаты в отличие от ранее известных позволяют сформировать рекомендации по выявлению таможенных рисков и повысить эффективность СУР путем анализа графологической модели осуществления таможенных операций.
4. Модель нарастания ошибки при применении на основе СУР отдельных форм таможенного контроля, впервые позволяет выявлять и совершенствовать наиболее критичные элементы в системе обеспечивающих применение СУР таможенных подразделений.
Апробация и реализация результатов исследования велись по нескольким направлениям:
Основные положения диссертации нашли отражение в научных публикациях общим объемом около 2,3 п. л., в том числе в трех публикациях, рекомендованных ВАК, объёмом около 1 п.л.
Результаты исследования реализованы в:
– учебном процессе по дисциплинам «Информационные таможенные технологии», «Статистический анализ с применением современных программных средств» и «Теория и практика применения технических средств таможенного контроля» на кафедре технических средств таможенного контроля и криминалистики Санкт-Петербургского имени В.Б.Бобкова филиала Российской таможенной академии;
– отчётах по научно-исследовательским работам, выполняемых на кафедре технических средств таможенного контроля и криминалистики Санкт-Петербургского имени В.Б.Бобкова филиала Российской таможенной академии.
- практической деятельности ЗАО «Восход», ООО «Бадис».
Реализация подтверждена соответствующими актами и справками.
Обоснованность результатов исследования обеспечивается полнотой учета факторов, влияющих на эффективность применения СУР, корректностью принятых ограничений и допущений и использованием апробированного методического аппарата.
Достоверность результатов исследования подтверждается согласованностью полученных выводов с практикой применения СУР ФТС России, а также положительными результатами внедрения основных научных результатов.
Значение исследований для теории заключается в возможности применения совокупности сформулированных научно-методических положений и разработанного научно-методического аппарата при проведении исследований в области функционирования СУР.
Практическая ценность исследований состоит в возможности использования в практике применения СУР организационно-методических предложений, реализация которых способствует повышению качества применения СУР.
Объем работы. Диссертация выполнена на 123 страницах машинописного текста, содержит 18 рисунков, 23 таблицы, список использованных источников из 73 наименований, 4 приложения.
Анализ методов и средств управления рисками
Основным назначением СУР в таможенных органах РФ является выбор конкретных объектов анализа рисков (рис. 1.2) и определение степени их контроля для целей минимизации рисков.
Значительную помощь в выборе методов анализа рисков оказывает исследование международного опыта таможенных служб других государств. Результаты подобных исследований достаточно широко представлены в публикациях [10, 34, 46, 65, 70, 71, 72]. Примечательно, что большинство зарубежных авторов склоняется к мнению о том, что терминологическая база таможенных СУР в интересах научной гармонизации семантически не должна сколько-нибудь значительно отличаться от других областей управления рисками.
Аккумулировать опыт исследователей из различных стран в области таможенного дела призван журнал World Customs Journal (www. worldcustomsj ournal. org).
Общими характерными чертами применения СУР в других странах мира является внедрение технологий пост-контроля, расширение технологий применения инспекционно-досмотровых комплексов. Методологической основой в основном остаются экспертные методы анализа данных. Отличительной чертой публикаций последнего времени стало наличие результатов исследования применения эконометрических методов для анализа рисков в таможенном деле [12, 69].
Интерес представляет выявляемость таможенных правонарушений и преступлений с использованием СУР, по данным работы [65] (рис. 1.4).
Укрупненная схема деятельности таможенных органов при управлении рисками в соответствии с рекомендациями WCO [68, 70] состоит из следующих этапов:
1. Сбор информации и анализ рисков - сбор информации и определение области риска и индикаторов риска на основе анализа массива информации; выявление значимых данных, характеризующих вероятность нарушения таможенного законодательства.
2. Разработка мер по минимизации рисков на основе оценки уровня риска и определения возможных последствий его реализации.
3. Непосредственное применение мер по минимизации рисков при совершении таможенных операций должностными лицами таможенных органов.
4. Обратная связь обеспечивается накоплением и анализом информации о результатах применения мер по минимизации рисков, внесением изменений в элементы СУР. Эта схема согласуется с положениями стандартов ISO 31000:2009 «Управление рисками - Принципы и руководство» (Risk management -Principles and guidelines) и стандарт І80ЛЕС 31010:2009 «Управление рисками -Методы оценки рисков» (Risk management - Risk assessment techniques) [53, 66, 67]. В стандарте ISO 31000:2009 описана связь между принципами управления рисками, структурой и процессом управления рисками, что показано на рис. 1.5.
Руководство ІБОЯЕС 31010:2009 Risk Management. - Risk Assessment Techniques содержит структурированное описание более 30 популярных методик оценки риска, включая HAZOP, FMEA, FTA, Bow Tie и другие [15].
Таким образом, мировая практика демонстрирует активное развитие процессов стандартизации в области управления риском, в том числе на национальном и международном уровнях. В целом, все методы анализа рисков делятся на качественные и количественные.
При качественном анализе риска используемые методы можно разделить на четыре группы [11, 18]:
1. Методы, базирующиеся на анализе имеющейся информации. Например, рассмотрение и анализ первичных документов финансовой и управленческой документации, анализ данных периодических (годовых, квартальных) отчетов организации.
2. Методы сбора новой информации. Новая информация может быть получена при помощи использования стандартизированного опросного листа, путем проведения инспекционных посещений подразделений организации, а также с проведением консультаций со специалистами как работающими в самой организации, так и внешними.
3. Методы моделирования деятельности организации. К данным методам относятся составление и анализ различных диаграмм, карт, схем, отражающих деятельность организации.
4. Эвристические методы качественного анализа.
Рассматривая методы количественного анализа рисков, их можно классифицировать следующим образом [22, 30]:
1. Аналитические методы:
- анализ чувствительности;
- анализ сценариев.
2. Вероятностно-теоретические методы:
- статистические методы - основываются на изучении имеющейся статистики, к ним относятся корреляционный и дисперсионный анализ, анализ временных рядов, факторный анализ и другие методы многомерной классификации;
- имитационное моделирование (метод симуляций Монте-Карло, метод исторических симуляций);
- методы построения деревьев (деревья событий, деревья отказов, события-последствия);
- логико-вероятностные методы.
3. Эвристические методы количественного анализа.
4. Нетрадиционные методы:
- системы искусственного интеллекта (нейронные сети);
- моделирование на основе аппарата нечеткой логики (fuzzy logic).
Методы качественного и количественного анализа рисков используются совместно. Методы качественного анализа используются для идентификации рисков, исследования их особенностей, выявления последствий реализации рисков. Количественные методы анализа применяются для численного определения вероятности реализации риска и возможных потерь.
Для снижения риска используются различные методы управления риском. В риск-менеджменте все методы управления риском делятся на три группы [2, 32]:
1. Методы уклонения от рисков - заключаются в избегании, уходе от риска. Например, организации, занимающиеся околотаможенной деятельностью (владельцы складов временного хранения, владельцы таможенных складов, таможенные перевозчики, таможенные брокеры) могут быть исключены из соответствующих реестров при неоднократном совершении АП в области таможенного дела. Таким образом, таможенная служба минимизирует риск совершения АП в сфере таможенного дела путем лишения соответствующих субъектов права дальнейшего осуществления своей деятельности.
2. Методы локализации рисков. Суть данного метода состоит в ограничении неблагоприятных последствий в случае реализации риска. Например, при применении новой технологии таможенного контроля: вначале она применяется в регионе деятельности одного таможенного поста или таможни с целью ограничить неблагоприятные последствия в случае реализации риска.
Методика многопараметрического анализа данных для определения вероятности нарушения таможенного законодательства
Особенность современного этапа развития технологий таможенного контроля в целях установления вероятности нарушения таможенного законодательства заключается в резком сокращении объема результативных таможенных досмотров, инициированных выявлением профилей риска. Вследствие этого традиционный подход к актуализации профилей рисков в данных условиях более не применим. Этими обстоятельствами продиктована задача поиска новых подходов к процессу определения вероятности нарушения таможенного законодательств а.
Для решения данной задачи целесообразно рассматривать объем товаров, ввозимых на таможенную территорию Таможенного союза, как совокупность товарных партий, каждая из которых обладает определенным набором характерных признаков. При этом поставки аналогичных товаров со схожими характеристиками можно сгруппировать по ряду признаков. Совокупность признаков, присущих каждой из рассматриваемых товарных партий в отдельности, необходимо рассматривать как многомерное пространство признаков. В качестве основы для построения методики многомерного анализа данных для изучения структуры распределения исследуемых товарных партий в многомерном пространстве признаков целесообразно использовать факторный анализ, а именно, его разновидность - метод главных компонент, позволяющий снизить размерность данных [52]. В целом, факторный анализ исследует внутреннюю структуру ковариационной и корреляционной матриц системы признаков изучаемой товарной партии.
Предположим, что через таможенный пост осуществлено N импортных поставок. В каждой из них измерены значения К признаков Xkt (в качестве признаков могут выступать, например, страна происхождения товара, условия поставки, соотношение веса нетто и брутто товара и т.д.) и получены значения случайных многомерных нормально распределенных величин: ХНХхь X2t, ... Xkt), где t= 1,2, ... N.
Ясно, что эти значения случайных многомерных величин обусловлены какими-то объективными причинами, которые будем называть факторами. Предполагается, что число этих факторов всегда меньше, чем число К измеряемых параметров (признаков) изучаемого объекта (товарной партии). Эти факторы являются скрытыми, их нельзя непосредственно измерить, и поэтому они представляются гипотетическими. Однако их можно выявить с помощью факторного анализа.
Метод главных компонент позволяет [52] преобразовывать данную последовательность наблюдаемых переменных в другую последовательность переменных. Например, в двумерном случае при коррелированности данных переменные можно расположить по двум взаимно перпендикулярным осям, повернутым относительно первоначальных (также перпендикулярных). Главная ось Р; проходит по линии, вдоль которой располагается основная часть данных; вторая ось Р2., напротив, по линии с меньшей частью данных. Теперь предположим, что нужно представить точки в терминах только одной размерности (оси). В этом случае естественно выбрать ось Pj, потому что в целом она ближе описывает данные наблюдений. Тогда первая главная компонента есть не что иное, как представление точек вдоль выбранной главной оси. Точка же с единичными значениями X и Y будет иметь координату, большую 1 по оси Р\ и меньшую 1 по оси Р2. Если мы описываем каждую точку в терминах Pi и Р2 в новой системе координат, потери информации не происходит. Тем не менее, мы можем сказать, что первая ось (и первая компонента) является более информативной в описании точек, так как связь между X и Y становится сильнее. Если X и Y связаны линейной зависимостью, первая главная компонента будет содержать всю информацию, необходимую для описания каждой точки. Если X и Y независимы, то главная ось отсутствует, и анализ главных компонент не способствует даже минимальному сохранению (сжатию) результатов наблюдений. Если же X и Y коррелируют между собой, то вокруг главной оси Pi сосредоточивается большая часть дисперсии.
Таким образом, метод главных компонент позволяет редуцировать (сократить) совокупность используемых переменных [6].
Снижение размерности данных достигается путем определения незначительного числа линейных комбинаций исходных признаков, объясняющих большую часть изменчивости данных в целом и дающих однозначное решение [5, 56].
Идентифицируем предлагаемую методику многомерного анализа данных в виде алгоритма, представленного на рис. 2.2.
Массив признаков, характеризующих товарную партию, может быть выбран либо на основе Компендиума WCO, либо на основе внутренних рекомендаций, содержащихся в том числе в нормативных правовых актах ФТС России. В частности, некоторые из рекомендуемых Компендиумом WCO признаков риска представлены на рис. 2.3.
Для получения исходных данных целесообразно использовать следующие программные средства, применяющиеся в таможенных органах:
1. База данных выпущенных ДТ - Oracle Express, позволяющая формировать запросы с указанием необходимых для анализа полей ДТ.
2. Информационная система «Мониторинг-Анализ», позволяющая определить за выбранный период времени основные показатели по конкретным товарным группам, в т.ч. такие, как статистическая стоимость товара, средний индекс таможенной стоимости и другие для выбранного кода ЕТН ВЭД ТС как в отдельно взятом таможенном органе, так и по РТУ и ФТС России в целом.
На основе данных, полученных из данных источников информации, необходимо выделить конкретную товарную группу ЕТН ВЭД ТС, которая будет анализироваться в связи с предполагаемым заявлением недостоверных сведений относительно весовых и стоимостных характеристик декларируемого товара.
Предварительный анализ по выявлению товара, обладающего вышеупомянутыми признаками, возможно провести с использованием информационной системы «Мониторинг-анализ». Следующим шагом является обращение к базе данных выпущенных ДТ Oracle Express. При этом формируется выборка данных из массива ДТ по заранее определенным полям электронной копии ДТ.
Для выбранной товарной группы ЕТН ВЭД ТС осуществляется выборка исходных статистических данных из таблицы DCLHEAD электронной копии ДТ за период времени не менее трех, но не более шести месяцев. Перечень полей электронной копии ДТ, использующихся для формирования выборки, приведен в табл. 2.1.
Реализация предлагаемой методики была осуществлена в статистическом пакете Statistica 6.0, успешно зарекомендовавшем себя для выполнения статистического анализа в самых разнообразных отраслях знания и обладающем широким спектром возможностей для визуализации полученных результатов.
Апробацию данной методики рассмотрим на примере товарной группы 61 «Предметы одежды и принадлежности к одежде трикотажные машинного или ручного вязания». Товары, относящиеся к данной товарной группе, являются одними из типичных объектов поставок Балтийской таможни. Объем выборки составлял 500 товарных партий.
Анализу были подвергнуты в нормированном виде следующие признаки, характеризующие товарную партию:
1) ВН - вес нетто (кг);
2) СС - статистическая стоимость товара, долл.;
3) KT - код товара по ЕТН ВЭД ТС (данному показателю были присвоены балльные значения в соответствии с данными экспертного анализа частоты нарушений таможенного законодательства в зависимости от вида и величины ставки таможенной пошлины для декларируемых товаров, приведенные в табл. 2.2);
4) СО - страна отправления (данному показателю были присвоены балльные значения в соответствии с данными экспертного анализа частоты нарушений таможенного законодательства в зависимости от декларируемой страны отправления товаров, приведенные в табл. 2.3);
5) УП - условия поставки товаров в соответствии с Инкотермс-2010 (данному показателю были балльные значения в соответствии с данными экспертного анализа частоты нарушений таможенного законодательства в зависимости от условий поставки товаров, приведенные в табл. 2.4).
Методика классификационного анализа признаков нарушения таможенного законодательства с позиций принятия решения в условиях определенности, неопределенности и риска
Ответственность за нарушение таможенного законодательства Таможенного союза установлена различными статьями КоАП РФ и УК РФ. В соответствии со ст. 18 Федерального закона от 27.11.2010 № 311-ФЗ «О таможенном регулировании в Российской Федерации», одним из основных критериев оценки работы таможенных органов является эффективность противодействия преступлениям и административным правонарушениям [62].
Каждое из нарушений таможенного законодательства, выявляемое таможенными органами в процессе реализации своих полномочий по таможенному контролю ввозимых товаров, имеет свои характерные особенности. Совокупность выявленных таможенными органами правонарушений в сфере таможенного дела можно охарактеризовать как многомерный массив правонарушений. Поскольку каждое из правонарушений имеет свои уникальные особенности, выработка методики пресечения для каждого отдельно взятого правонарушения представляется нецелесообразной. Таким образом, из невозможности разработки методик выявления и пресечения отдельных правонарушений в таможенной сфере вытекает необходимость классификации правонарушений.
В зависимости от уровня неопределенности ситуации, в которой находится должностное лицо таможенных органов при классификации нарушения таможенного законодательства и выборе адекватных мер по минимизации их возможных проявлений, можно выделить три вида типовых задач, определяемых объемом априорной информации о состоянии внутренней и внешней среды:
- задачи принятия решения в условиях определенности;
- задачи принятия решения в условиях неопределенности;
- задачи принятия решения в условиях риска.
В соответствии с рекомендациями [14, 37, 38] методика решения подобных задач заключается в нахождении оптимальной стратегии на основе максиминного метода: Kopt = max\nmfatJ\], где atJ - значения выбранного критерия полезности, который может быть представлен в случае многокритериальной задачи в матричном виде.
Тем не менее, особенности каждой из обозначенных задач определяют необходимость расширения применения минимаксного метода и могут быть представлены как методика классификационного анализа (далее -МКА) признаков нарушения таможенного законодательства и визуализировано в виде алгоритма, представленного на рис. 2.11.
Практическая реализация алгоритма, представленного на рис. 2.11, будет отражена ниже в ряде примеров, основанных на модельных данных.
Частная методика принятия решения в условиях определенности
Принятие решения в условиях определенности характеризуется максимально полной информированностью принимающего решение должностного лица таможенных органов о возможных альтернативах развития ситуации и их последствиях. Частным случаем принятия решения в условиях определенности является взаимодействие таможенных органов с уполномоченным экономическим оператором, выполнившим все необходимые требования для обеспечения лояльности в его отношении со стороны таможенных органов.
Особенностью задачи принятия решения в условиях определенности является факт того, что показатели полезности, используемые для оценки состояния исследуемых процессов осуществления таможенных операций, могут иметь разную направленность. Так, например, при определении количества товарных партий, подвергаемых таможенному контролю в форме таможенного осмотра товара (с применением инспекционно-досмотрового комплекса), очевидно, что чем большее количество товарных партий будет подвергнуто таможенному осмотру, тем ниже будет вероятность не выявления совершаемых участником ВЭД правонарушений в части недостоверного декларирования в зоне деятельности данного таможенного органа. При этом чем больше будет количество подвергнутых таможенному осмотру товарных партий, тем, очевидно, ниже будет эффективность применения инспекционно-досмотрового комплекса (исходя из правил, установленных применяемыми на уровне ФТС России методиками расчета показателей эффективности деятельности таможенного органа).
Таким образом, должностное лицо таможенного органа, ответственное за выбор из общего товаропотока товарных партий, подвергаемых та моженному осмотру с применением инспекционно-досмотрового комплекса, сталкивается с показателями полезности, изменяющимися обратно пропорционально друг другу. В общем случае возможна ситуация, когда такие показатели неоднородны, обладая различными единицами измерения, что требует нормализации показателей. Под нормализацией показателей понимается последовательность процедур, с помощью которой все показатели приводятся к единому, безразмерному масштабу измерения. Используя изложенный подход, решим часто встречающуюся в таможенной практике задачу в следующей постановке: определить оптимальную стратегию выбора объекта таможенного досмотра на таможенном посту - товарной партии. С использованием СУР для каждого объекта таможенного контроля определяются значения локальных показателей, не обходимых для анализа. Товарные партии представлены товарами группы 84, поставляемыми различными видами транспорта из США на территорию Таможенного союза различными участниками ВЭД при использовании различных логистических схем (табл. 2.9).
В качестве ограничений при определении оптимальной стратегии выбора объектов таможенного контроля возьмем следующие условия, характерные для реальной практики осуществления таможенного контроля в зоне деятельности Балтийской таможни: объектов досмотра всего семь (т=7), локальных показателей, характеризующих объект таможенного контроля, - четыре (N=4). Также необходимо определить Aj - коэффициенты значимости для должностного лица, принимающего решение о применении мер в рамках СУР, каждого из локальных показателей. Поскольку относительная роль каждого из локальных показателей в рассматриваемой задаче не определена, положим Aj=0,25.
Рассмотренный подход к решению такого рода ситуаций может применяться при решении таможенных задач, связанных с оценкой риска по нескольким признакам риска объектов контроля (товарных партий), перемещаемых участниками ВЭД с учетом логичности поставки товаров.
Принятие решения в условиях риска
Операции, выполняемые в условиях риска, называются вероятностными. Возможны два способа измерения значений вероятностей возникновения таможенных рисков. Первый из них основан на использовании статистических данных о частотах возникновения нарушений таможенного законодательства, то есть речь идет о прошлом опыте и накоплении определенных статистических данных о свершении ситуации.
Оценка вероятностей рисков на основе статистических данных носит объективный характер и основывается на технологии интеллектуального анализа данных (технология Data Mining). Точность измерения таких вероятностей зависит от объема статистических данных и возможности их использования для будущих событий, т.е. от сохранения условий, в которых происходили прошлые события.
В случаях, когда при принятии решения статистические данные о частотах появления исследуемой ситуации весьма малы по объему либо вообще отсутствуют, используется второй путь измерения вероятностей таможенных рисков, основанный на субъективных измерениях лица, принимающего решение. В условиях риска однозначность соответствия между альтернативными вариантами решения и их исходами нарушается. Это означает, что каждой альтернативе at (i = l,...jn) ставится в соответствие не один, а множество исходов ук с известными условными вероятностями появления р[ук1а-).
Эффективность систем в вероятностных операциях находится через математическое ожидание функции полезности на множестве исходов ук, (& = 1,...,/) с непрерывными значениями показателей, каждый из которых появляется с условной вероятностью р{ук/а{) и имеет полезность F\yk).
Направления дальнейшего совершенствования СУР
Совершенствование и развитие СУР производится в форме постепенной модернизации, а не радикальной перестройки. В ходе процесса модернизации существующие элементы СУР будут доработаны, а также будут созданы некоторые новые, отсутствующие в действующей СУР элементы. Процесс модернизации должен обеспечить переход к полнофункциональной СУР. Длительность процесса перехода к полнофункциональной СУР составляет 2-3 года. Указанный период обоснован необходимостью совершенствования правового и методического обеспечения СУР, разработки и внедрения новых или модернизации применяемых программных средств, баз данных и изменений в информационной системе в целом, длительностью организационно-структурных изменений, временем на формирование и обучение кадров в таможенных органах.
В действующей СУР содержатся некоторые наработки, которые могут использоваться при модернизации СУР. Например, действующая СУР включает отлаженный механизм срочных профилей риска, которые используются в полнофункциональной СУР для реализации точных целеуказаний. Подсистема комплексной оценки рисков в ограниченных пределах заимствует потенциал и знания, накопленные в процессе разработки и применения профилей рисков и перечня индикаторов рисков. Существуют наработки в части случайной выборки и оперативного мониторинга.
Ниже приведены основные направления совершенствования и развития СУР, а также указаны задачи, решаемые в каждом направлении. Наиболее приоритетным направлением является разработка полноценной системы оценки эффективности СУР, включающей в себя оценки всех ключевых параметров СУР. При отсутствии этой системы невозможно объективно измерять результаты проводимых мероприятий по совершенствованию и развитию СУР, эффективно настраивать инструменты СУР, в частности - подсистему комплексной оценки рисков.
1. Разработка полноценной системы оценки эффективности СУР.
Данное направление включает в себя решение следующих задач:
- завершение эксперимента по применению случайной выборки, внедрение этого инструмента в СУР на постоянной основе;
- разработка описания процесса настройки случайной выборки и методики определения параметров случайной выборки;
- разработка описания процесса и методики оценки уровня соответствия требованиям таможенного законодательства (замеров соответствия);
- определение ключевых процессов СУР, требующих контроля эффективности наряду с инструментами СУР и мерами по минимизации рисков;
- разработка состава показателей эффективности процессов и инструментов СУР, мер по минимизации рисков, а также разработка методик расчета этих показателей, обеспечивающих получение максимально объективных оценок;
- разработка описания процесса оценки эффективности СУР на всех уровнях системы таможенных органов (кто и в каких случаях производит контроль эффективности).
2. Оптимизация технологии управления рисками и организационной структуры СУР.
Данное направление включает в себя решение следующих задач:
- уточнение задач и функций каждого уровня структуры таможенных органов, а также подразделений на одном уровне; уточнение полномочий и ответственности подразделений в части СУР;
- оптимизация процессов анализа и управления рисками, в том числе определение критических участков и разработка подходов к их устранению;
- определение требований к процессам СУР, проистекающих из иных процессов, с которыми взаимодействует СУР;
- определение ресурсоемкости процессов анализа и управления рисками, требуемых временных и иных затрат;
- определение необходимой штатной численности подразделений, уровня квалификации сотрудников, обучение.
3. Внедрение подсистемы комплексной оценки рисков и максимальная формализация профилей риска.
Данное направление включает в себя решение следующих задач:
- уточнение полностью формализованного состава индикаторов риска, которые будут использоваться в подсистеме комплексной оценки рисков, а также в профилях риска (в формализованной части СУР);
- классификация рисков, определение возможных способов нарушения таможенного законодательства, частоты нарушений, возможного ущерба и определение стандартных сценариев применения мер по минимизации рисков для каждого способа нарушения таможенного законодательства при определении высокой и средней степени риска;
- описание правил согласования сценариев применения мер по минимизации рисков с целью формирования единых сценариев; разработка методики оценки последствий нарушения таможенного законодательства и формирования сценария применения мер по минимизации рисков на основе оценки степени риска и оценки последствий;
- разработка программного средства управления подсистемой комплексной оценки рисков (ведения базы данных моделей оценки уровней рисков), в том числе с обеспечением возможности присвоения баллов индикаторам риска, а также определения алгоритма вычисления суммы баллов, поддержки шкалы степеней риска и правил формирования единых сценариев применения мер по минимизации рисков; в силу полной формализации индикаторов риска, обеспечиваемой в других задачах, программные средства должны работать полностью автоматически;
- определение особенностей действующих профилей риска, препятствующих их формализации; решение проблем формализации (реорганизация/актуализация части профилей риска в составе подсистемы комплексной оценки рисков);
- перевод части актуальных и подлежащих формализации областей рисков в профилях рисков в модели оценки уровня риска;
- разработка описания процесса и методики корректировки баллов у индикаторов риска на основе результатов работы подсистемы комплексной оценки;
- уточнение подходов к тестированию моделей оценки уровня риска, разработка описания процесса и методики тестирования с помощью соответствующих программных средств;
- разработка описания процесса и методики корректировки в заданном диапазоне значений баллов индикаторов риска подразделениями координации и применения СУР РТУ в целях учета специфики РТУ;
- разработка методики изменения степени риска с учетом категории субъекта ВЭД (реализация «зеленого сектора»).
