Kunstig intelligens (AI) har de siste årene blitt et begrep i de fleste bransjer, også innen logistikk og forsyningskjedestyring. Med løfter om automatisering, mer effektive arbeidsflyter og bedre beslutningsgrunnlag vokser interessen for AI. Men hva er den reelle effekten? Er AI klar til å gjøre en forskjell, eller er det mest hype?
Hva er egentlig AI, og hva betyr det for tollhåndtering?
AI omfatter et bredt spekter av teknikker. Maskinlæring gjør det mulig for systemer å selvstendig lære av data og gjøre forbedringer uten programmering. Natural Language Processing (NLP) gjør det mulig for datamaskiner å forstå og bruke menneskelig språk, for eksempel ved analyse av dokumenter eller tollregler. I tillegg finnes det ekspertsystemer som tar komplekse beslutninger basert på domenespesifikk kunnskap, eller kan tolke visuell informasjon som dokumenter og fraktsedler.
Disse teknikkene blir stadig mer brukt i programvare for tollhåndtering. For eksempel finnes det applikasjoner som hjelper til med å automatisk fastsette HS-koder, oppdage feil i deklarasjoner eller behandle ulike dokumenter raskere. Også utviklingen av generativ AI, der systemer selv genererer nytt innhold eller nye innsikter basert på store datamengder, kan gi mange fordeler.
Hvordan kan AI forbedre tollprosesser?
AI kan bidra til mer effektiv tollbehandling på flere måter. Et eksempel er automatisk klassifisering av varer basert på beskrivelser og historiske data. Dette reduserer risikoen for feilaktige harmoniserte systemkoder (HS-koder), som kan føre til forsinkelser eller sanksjoner. AI kan også være nyttig ved kontroll av sanksjonslister og enheter med handelsrestriksjoner. Takket være forbedret nøyaktighet reduseres antallet falske positive resultater betydelig.
Et annet viktig bruksområde er dokumenthåndtering. Ved hjelp av Natural Language Processing (NLP) og Computer Vision kan systemer automatisk gjenkjenne, lese og trekke ut relevante opplysninger fra dokumenter som fakturaer, fraktbrev og opprinnelsesattester. Dette sparer tid, reduserer menneskelige feil og fremskynder deklareringsprosessen. Samtidig kan AI oppdage avvik og risikoer ved revisjoner eller tollkontroller, noe som gir en mer proaktiv etterlevelse av gjeldende tollregler.
I tillegg ser vi at AI brukes i den bredere forsyningskjeden til ting som prognoser for etterspørsel etter en vare, ruteoptimalisering, last-mile-leveranser, simulering av forstyrrelser og evaluering av leverandører. Også innen tollområdet øker ønsket om å få prediktive innsikter, for eksempel om forsinkelser, estimated time of arrivals (ETA) eller potensielle flaskehalser ved grenseoverganger.
Hva er risikoen ved AI innen tollhåndtering?
Til tross for fordelene finnes det også risikoer, da AI-modeller er avhengige av kvaliteten på treningsdataene. Hvis disse dataene er ufullstendige eller partiske, fører det til upålitelige prognoser. I tillegg er mange AI-systemer fortsatt «svarte bokser»: de gir resultater, men forklarer ikke hvorfor de kom frem til den beslutningen. Det er problematisk i et miljø hvor transparens og etterlevelse er avgjørende.
Det er også juridiske utfordringer, da internasjonale handelsregler er i stadig endring og AI må kunne tilpasse seg dette. I tillegg forekommer såkalte «hallusinasjoner», der AI-generert informasjon kan være feil eller oppdiktet, noe som kan få alvorlige konsekvenser i tollrelaterte sammenhenger. Sikkerhetsrisikoer som «prompt hacking» eller misbruk av modeller er også problemer, i tillegg til den enorme datakraften og infrastrukturen som kreves for å bruke AI i stor skala.
AI i praksis
Bruken av AI i tollhåndtering blir stadig mer vanlig, men den virkelige verdien kommer først når den brukes med et klart formål og full åpenhet. Et sentralt prinsipp er derfor å arbeide med såkalt forklarbar AI (explainable AI), det vil si modeller som ikke bare gir resultater, men også innsikt i hvordan beslutningene er tatt.
AI bør ses som et supplement til menneskelig ekspertise, ikke som en erstatning. Ved å kombinere teknisk kapasitet med menneskelig kunnskap kan virksomheter sikre at både lovkrav og regler følges på en pålitelig måte. Det er også avgjørende at AI-løsninger holdes oppdatert i tråd med gjeldende regelverk.
Utviklingen av AI-baserte løsninger innen tollområdet bør skje i tett samarbeid med spesialiserte partnere som har fokus på risikovurdering og automatisering av regeloverholdelse. For å levere konkrete, målbare fordeler for både tollavdelinger og logistikkteam skal automatisk screening, dokumentgjenkjenning og smarte prognoser for forsinkelser være inkludert.
Konklusjon: hype eller gjennombrudd?
AI har potensial til å forbedre programvare for toll og logistikk betydelig, men forventningene må være realistiske. Mange leverandører tilbyr AI, men i realiteten handler det mer om enkel automatisering. Fremtiden ligger i transparent, forklarbar og kontrollert bruk av AI, i samarbeid med mennesker og eksperter som er kjent med tollhåndtering.
Skrevet av:
Per Olafsen
Senior Account Executive, Global Sales
Ta gjerne kontakt for en prat om hvordan vi kan hjelpe dere med å finne den løsningen som passer best for deres virksomhet.
