智慧海關偵測技術，防止關稅漏網之魚

2020 -12 -22

一直以來，查緝走私及執行貿易管制即是海關重要任務，光是今年上半年，就緝獲私菸300萬5748包，增幅高達128.7%。因此，如何透過AI技術有效查緝非法走私，減少海關壓力成為後疫情時代一大課題。

國立成功大學數據科學研究所李政德副教授與蔡育哲研究助理組成研發團隊，跨國與韓國基礎科學研究院、世界海關組織（Word Customs Organization）進行國際合作，以深度學習演算法開發「人工智慧海關非法走私偵測技術」，針對進口貨品產生具可解釋性的違法偵測結果，測試在奈及利亞與馬拉威的進口申報資料，並獲得史上最好的走私偵測準確率。

此技術有兩大創新──「深度學習雙重注意力機制」與「雙重任務學習」，可同時預測海關進口交易是否違法，並預測該進口交易能帶來多少額外關稅收益。此外模型亦具備可解釋性，輔助說明為何該交易貨品是違法交易。在奈及利亞海關交易真實資料尚可獲得92.7%的準確率，且只須透過偵測1%的AI偵測高風險交易，就能夠找回將近50%的關稅收益，為整體社會創造額外的經濟效益。

此技術目前開發於突尼西亞與馬拉威海關系統上，未來將推廣到所有WCO會員國，應用於全世界各國的海關；未來將可偵測進出口貿易的合法性，為政府增加額外關稅收益與防止逃漏關稅，同時也可應用於銀行業找出違法金融交易，如洗錢偵測與防治。
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