Mit Hilfe von Datenanalytik lassen sich wichtige Entscheidungen im Zollwesen schneller und gezielter treffen. Der Gedanke dahinter ist es, auf Basis von großen Datenmengen, auch Big Data genannt, Aussagen über eine bestimmte Ware oder Lieferung sowie zu möglichen Zollanforderungen zu treffen. Künstliche Intelligenz kann dann beispielsweise mit Blick auf vergangene Entscheidungen eine korrekte Zolltarifzuordnung vornehmen. Wie das Verfahren genau funktioniert, sehen wir uns im Folgenden an.
Möglichkeiten der Datenanalytik im Zollwesen
Erfolgreiche Strategien in der Datenanalytik beim Zollwesen basieren in der Regel auf Big Data. Diese Daten können aus dem eigenen System stammen, beim Zoll zum Beispiel bezüglich des Durchlaufs der Waren und bei Unternehmen bezogen auf die eigene Lieferkette sowie vergangene Zollanmeldungen. Software für Exportmanagement und Zollabwicklung, die internationale Daten analysiert, kann ebenfalls Vorschläge zu Best Practices machen und Entscheidungen schneller treffen.
Optimierung von Zollprozessen durch Datenanalytik
Am Anfang standen sogenannte „Large Language Models” (LLM), die auf der Basis enormer Datenmengen in verschiedenen Bereichen automatisierte Entscheidungen treffen konnten. Um die künstliche Intelligenz in Zollverfahren einzuführen und zu nutzen, ist ein Zugriff auf verschiedene Informationen notwendig. Diese können entweder aus öffentlich zugänglichen Datenbanken oder dem eigenen System stammen. Der Algorithmus wird die Daten innerhalb von wenigen Sekunden analysieren und zu einem Ergebnis kommen.
Beispiele für Datenanalytik im Zollwesen
Big-Data-Informationen können bei logistischen Herausforderungen helfen. So ist es sinnvoll, Sensoren und das Internet der Dinge mit einer Software zur Nachverfolgung zu koppeln. Hierüber kann im Zollwesen eine Datenanalyse der Verkehrswege und Lieferketten erfolgen. Dadurch lassen sich die Fahrtrouten und der Durchlauf durch bestimmte Zollkontrollpunkte optimieren. Kurzfristig kann man eventuell andere Wege wählen oder weitere Waren an einem nahegelegenen Ort aufnehmen.
Eine weitere Anwendungsmöglichkeit der Datenanalytik im Zollwesen ist das Risikomanagement in der internationalen Logistik. Hier müssen aufwendige Berechnungen angestellt werden, um die verschiedenen Risiken richtig einzuschätzen.
Mit Blick auf in der Vergangenheit eingetretene Ereignisse werden per Datenanalytik gewisse Muster ermittelt, die speziell im Zusammenhang mit Compliance-Fragen auftreten. Das können beispielsweise häufig vorkommende Fehler bei der Deklaration der Warenmenge sein, die dann zu entsprechenden Strafen führen. Ein Unternehmen, das mengenmäßig schwer messbare Artikel einführt, könnte so die entsprechende Fehleranfälligkeit mit Hilfe der Datenanalytik im Zollwesen ermitteln und verbessern.
Verwendung von Datenanalytik im Zollwesen
Für die Verwendung der Datenanalytik im Zollwesen bestehen verschiedene Möglichkeiten. Mit Hilfe diverser Technologien und Tools kann man sich die Informationen zu den Lieferketten und Waren genauer ansehen, um letztlich zu einer klaren Entscheidung zu kommen.
Technologien und Tools
Die Technologien zur Datenanalytik im Zollwesen bieten Möglichkeiten, die Informationen zu den Zollanmeldungen in Tools für das Export- und Importmanagement zu verwandeln. Hierfür laden Sie einfach die Datensätze in das digitale Hilfsmittel und können sie nun nach verschiedenen Mustern durchsuchen. Auf dieser Grundlage wird dann die Plausibilität einer bestimmten Zollanmeldung geprüft. Erkennt der Algorithmus hier einen Fehler, wird er Alarm schlagen und die Unternehmen können einen Compliance-Bruch durch interne Exportkontrolle frühzeitig verhindern.
Abgesehen davon lassen sich Punkte identifizieren, an denen hohe Kosten entstehen, beispielsweise aufgrund unnötiger Zollgebühren, die sich auf anderen Lieferwegen einsparen lassen. Indem der Algorithmus die Best Practices ermittelt, können die Zollprozesse an sich verbessert werden. Die Kosten für diese Verfahren sinken dann und gleichzeitig ist die Garantie einer strikten Einhaltung der Zollvorgaben gegeben.
Mit Zoll-Analyse-Tools soll nicht zuletzt auch Transparenz geschaffen werden. Das betrifft allem voran die Wege und die Zahlungen, welche im Rahmen von Import/Export einzuplanen sind. Mit der Datenanalytik eröffnen sich Möglichkeiten, Schwachstellen zu erkennen und diese zu beheben.
Implementierungsstrategien
Für eine Implementierung sollten Sie sich zunächst mit der Software zur Datenanalytik im Zollwesen vertraut machen. Entwickeln Sie Best Practices und prüfen Sie die beste Vorgehensweise für Ihr Unternehmen. Das richtige Einspeisen der Datensätze und die Wahl der optimalen Einstellung kostet gerade am Anfang meist noch etwas Zeit.
Wichtig ist nicht zuletzt, dass alle Mitarbeiter geschult sind. Hierfür sollten Sie erwägen, eventuell externe Berater und Zolldienstleister zu Rate zu ziehen, die Ihnen beim Aufbau eines kompletten Systems der Datenanalytik im Zollwesen helfen können.
Erfolg verspricht eine Kombination von Mensch und Maschine. Die künstliche Intelligenz ist zwar in der Lage, viele der Zollprozesse automatisiert abzuwickeln und dafür sichere Möglichkeiten wie die Blockchain-Technologie zu verwenden. Andererseits können sich aber auch Fehler einschleichen, die von den Mitarbeitern frühzeitig erkannt werden müssen.
Vorteile der Datenanalytik im Zollwesen
Die Auswertung von Big Data ist ein wichtiges Thema in der internationalen Logistik und bietet Ihnen bei Export und Import zahlreiche Vorteile. Mit Datenanalytik im Zollwesen zu operieren, senkt zum Beispiel die Kosten, minimiert die Risiken und steigert die Effizienz beim Handel.
Einige der wichtigsten Vorteile der Datenanalytik im Zollwesen sind:
- geringere Kosten für Personal und Material
- effizientere Zollabwicklung
- mehr Sicherheit
- Risikominimierung bzw. Erhöhung der Compliance
- transparente Lieferketten
Effizienzsteigerung und Kostenreduzierung
Der vermutlich größte Vorteil der Verwendung von Datenanalytik im Zollwesen ist die Steigerung der Effizienz. Mit Hilfe von Big Data und künstlicher Intelligenz lassen sich Entscheidungen auf Seiten von Unternehmen und Zoll wesentlich einfacher fällen. Zudem können Routen und Anmeldungen durch smarte Tools optimiert werden.
Das sorgt dafür, dass die Waren nicht so lange beim Zoll liegen bleiben, sondern bereits nach einem Scan und einer kurzen Prüfung weitergeleitet werden. Somit ist ein höherer Umlauf möglich. Die Umsätze steigen und die Endverbraucher sind zufrieden, weil die Artikel zügig geliefert werden können.
Abgesehen von höheren Einnahmen ist auch von einer Kostenreduzierung auszugehen. Sie sparen einerseits an Personal und manuellen Hilfsmitteln ein. Andererseits ist das Risiko von Strafen und zu hohen Zollkosten bei der Verwendung der Datenanalytik im Zollwesen wesentlich geringer.
Verbesserung von Compliance und Risikomanagement
Fehlerhafte Anmeldungen, ungenaue Mengenangaben und andere Compliance-Brüche sind die bedeutende dafür, warum bei Export- und Importunternehmen Kosten extrem ansteigen. Im schlimmsten Fall drohen bei falschen Angaben Nachzahlungen, Strafen und die Beschlagnahme der Ware. Ein solches Ereignis kann gerade kleine Unternehmen in den wirtschaftlichen Ruin treiben.
Um dies zu verhindern, ist ein perfekt ausgebautes Risikomanagement nötig. Die Datenanalytik bietet im Zollwesen Möglichkeiten, die Wahrscheinlichkeiten und potenziellen Verluste bei einem Ereignis genau zu ermitteln. Hierfür ist ein Pool an Daten notwendig, auf dessen Basis verschiedene Szenarien erstellt werden.
Das hilft den Risikomanagern, Compliance-Risiken besser zu verstehen und unerkannte Gefahren bei der Zollanmeldung zu identifizieren. Big Data und die Datenanalytik sind hier ein deutlicher Schritt in die Zukunft und ermöglichen es selbst Unternehmen mit wenig Erfahrung, die Zollanforderungen zu überblicken.
Zukunftsperspektiven der Datenanalytik im Zollwesen
Neben vielen anderen Technologien wie Smart Contracts, Blockchain und dem Internet der Dinge eröffnet die Datenanalytik im Zollwesen neue Möglichkeiten, um den internationalen Handel effizienter zu gestalten. Im Rückgriff auf große Datensätze kann der Algorithmus Muster erkennen und bestimmte Abläufe verständlicher machen.
So analysieren die Tools Schwachstellen, die auf den ersten Blick nicht auffallen. Gleichzeitig können bestimmte Entscheidungen beschleunigt werden, indem die künstliche Intelligenz zum Beispiel Vergleiche mit bestehenden Daten anstellt und dadurch zu einer Einreihung in den Zolltarif oder anderen Ergebnissen kommt.
Datenanalytik im Zollwesen ist schon jetzt nicht mehr wegzudenken und sollte in die Best Practices eines jeden importierenden und exportierenden Unternehmens integriert werden. Wer viel mit Zollanmeldungen arbeitet, wird die Vorteile von Big Data bereits kurz nach der Implementierung erleben und wertschätzen.
