Artificiell intelligens (AI) har under de senaste åren blivit ett begrepp inom de flesta branscher, även för logistik och supply chain management. Med löften om automatisering, effektivare arbetsflöden och bättre beslutsunderlag växer intresset för AI. Men vad är den verkliga effekten? Är AI redo att göra skillnad, eller är det mest hype?
Vad är AI egentligen och vad betyder det för tullhantering?
AI omfattar ett brett spektrum av tekniker. Maskininlärning gör det möjligt för system att självständigt lära sig av data och göra förbättringar utan programmering. Natural Language Processing (NLP) gör det möjligt för datorer att förstå och använda mänskligt språk, till exempel vid analys av dokument eller tullregler. Dessutom finns det expertsystem som fattar komplexa beslut baserat på domänspecifik kunskap, eller kan tolka visuell information som dokument och fraktsedlar.
Dessa tekniker används allt oftare i programvara för tullhantering. Till exempel finns det applikationer som hjälper till att automatiskt fastställa harmonized system (HS)-koder, upptäcka felaktigheter i deklarationer eller snabbare behandla olika dokument. Även utvecklingen av generativ AI, där system själva genererar nytt innehåll eller nya insikter baserat på stora datamängder, kan ge många fördelar.
Hur kan AI förbättra tullprocesser?
AI kan bidra till en effektivare tullhantering på flera sätt. Ett exempel är automatisk klassificering av varor utifrån beskrivningar och historiska data. Detta minskar risken för felaktiga HS-koder, som kan innebära förseningar eller sanktioner. AI kan också vara till hjälp vid kontroll av sanktionslistor och enheter med handelsbegränsningar. Tack vare förbättrad noggrannhet minskar antalet falskt positiva resultat avsevärt.
Ett annat viktigt användningsområde är dokumenthantering. Med hjälp av natural language processing och Computer Vision kan system automatiskt känna igen, läsa och extrahera relevanta uppgifter från dokument som fakturor, fraktsedlar och intyg om ursprung. Det sparar tid, minskar mänskliga fel och påskyndar deklarationsprocessen. Samtidigt kan AI upptäcka avvikelser och risker vid revisioner eller tullkontroller, vilket ger en mer proaktiv efterlevnad av gällande tullregler.
Dessutom ser vi att AI används i den bredare leveranskedjan för sådant som prognos för efterfrågan av en vara, ruttoptimering, last-mile-leveranser, simuleringar av störningar och utvärdering av leverantörer. Även inom tullområdet växer önskemålet om att få prediktiva insikter, till exempel om förseningar, estimated time of arrivals (ETA) eller potentiella flaskhalsar vid gränsövergångar.
Vilka är riskerna med AI inom tullhantering?
Trots fördelarna finns det också risker då AI-modeller är beroende av kvaliteten på träningsdatan. Om denna data är ofullständig eller partiska leder det till opålitliga prognoser. Dessutom är många AI-system fortfarande ”svarta lådor”: de ger resultat, men förklarar inte varför de kom fram till det beslutet. Det är problematiskt i en miljö där transparens och efterlevnad är avgörande.
Det finns också juridiska utmaningar då de internationella handelsreglerna ständigt förändras och AI måste kunna anpassa sig till detta. Dessutom förekommer så kallade ”hallucinationer” då AI-genererad information kan vara felaktig eller påhittad, vilket kan få allvarliga konsekvenser i tullrelaterade sammanhang. Säkerhetsrisker som ”prompt hacking” eller missbruk av modeller är också problem, liksom den enorma datorkraft och infrastruktur som krävs för att använda AI i stor skala.
AI i realiteten?
Användningen av AI inom tullhantering blir allt vanligare, men dess verkliga värde uppstår först när det tillämpas med tydligt syfte och med full transparens. En central princip är därför att arbeta med så kallad förklarbar AI (explainable AI), det vill säga modeller som inte bara ger resultat, utan också insikt i hur besluten har fattats.
AI bör ses som ett komplement till mänsklig expertis, inte som en ersättning. Genom att kombinera teknisk kapacitet med mänsklig kunskap kan verksamheter säkerställa att både lagkrav och regler följs på ett tillförlitligt sätt. Det är också avgörande att AI-lösningar hålls uppdaterade i linje med gällande regelverk.
Utvecklingen av AI-baserade lösningar inom tullområdet bör ske i nära samarbete med specialiserade partners som har fokus på riskbedömning och automatisering av regelefterlevnad. I syfte att leverera konkreta, mätbara fördelar för både tullavdelningar och logistikteam ska automatisk screening, dokumentigenkänning och smarta prognoser för förseningar vara inkluderade.
Slutsats: hype eller genombrott?
AI har potential att avsevärt förbättra programvara för tull och logistik, men förväntningarna måste vara realistiska. Många leverantörer erbjuder AI men i själva verket handlar det mer om enkel automatisering. Framtiden ligger i transparent, förklarbar och kontrollerad användning av AI, i samarbete med människor och experter som är insatta i tullhantering.
Skriven av:
Per Olafsen
Senior Account Executive, Global Sales
Kontakta mig gärna för ett samtal kring hur vi kan hjälpa till med att hitta den lösning som passar just ert företag.
