智慧海关建设专栏

风险管理司课题组

经过多年发展，荷兰海关风险管理形成了统一规范的风险管理制度和实用性、操作性较强的风险分析作业机制，基于数据驱动的风险管理等理念已全面运用并取得明显成效，成为发达国家海关风险管理的成功范例，其风险管理和数据管理经验值得我们学习借鉴。

一、荷兰海关风险管理和数据管理概况

（一）组织架构。

荷兰海关隶属于荷兰财政部，内设署长办公室、安全及廉洁办公室2个办公室，以及执法政策司、业务监管司、信息管理司等5个司局。其中，业务监管司下辖国家风控中心（以下简称“NTC”），负责涉税、安全准入风险管理以及数据收集、分析和应用。NTC下设数据工作部门（DWO），统一归口管理数据，负责收集、分析和应用数据，开展数据的内外部共享，其开发的数据交换系统，可与其他政府机构合作获取数据。信息管理司主要负责数据基础设施建设，创建数据目录，开展精细化分类和授权，其建设的中央数据库实现了荷兰海关内部不同系统之间数据的互联互通。

（二）风险管理体系。

风险管理体系突出三个特点：一是数据驱动开展风险分析；二是信息化系统实施风险作业；三是强化数据安全和隐私保护。

1.数据驱动的风险管理。提出了“无处不在，无所不知”的风险管理理念。“无处不在”体现在广泛收集全球范围内货物流动和商业主体行为数据，开展实时监控和分析；“无所不知”体现在深入分析海量交易和运输数据，利用大数据、云计算和人工智能等技术手段，发现潜在问题和风险。根据风险甄别结果，建立贸易主体之间的贸易链关系，对贸易商实行分类分级管理，提出了“最受信任的贸易商”概念，优化监管资源配置。经认证的合规企业（信任的贸易商）进入信任通道，可进行简易申报和快速通关，反之则进入非信任通道，需进行详细申报和全面检查。

2.风险作业信息化系统。一是搭建了风险管理平台（Prisma）。与我海关的新一代风险作业系统相类似，汇集所有进出口货物申报数据，基于已建立的风险规则进行数据处理，依托人工智能技术应用与人工审核相融合的方式，实现精准风险甄别并输出处理决策。二是建立了支持自定义分析的大数据平台。与我海关的“云擎”大数据通用分析平台相类似，通过对接业务系统的数据服务接口，实现数据集成调用自动化，用于辅助海关执法决策。

3.数据安全和隐私保护。严格限制个人信息的使用，根据风险等级设定个人信息的存储时长，最小化存储个人信息范围。实施系统封闭运行及分类授权管理，避免数据外泄。对外部数据服务进行脱敏处理，保留并核查数据使用审计记录。通过加密、访问控制、权限管理等技术手段以及管理机构之间的相互制衡，确保数据使用和数据交换安全。

（三）开源情报收集利用。

挑选具备互联网技术和供应链管理知识的人员，成立开源情报工作小组。该小组通过多渠道收集开源情报信息，开发自动化分析模型，使用统一的“数据门户”发布分析结果，实现全海关信息情报共享。具体做法包括：

1.关联对比分析互联网数据，去伪存真。一方面，应用开源数据可视化收集工具（Maltego），连接超过100个数据供应商，依托分析对象的上下游供应链网站开展信息溯源拓展，在汇聚大量公开数据基础上进行关联比对分析，研判上下游供应链真实性，判断分析对象的可信度，有效识别异常情况。另一方面，利用“古斯塔”社交媒体监控软件，实时监控社交媒体中与海关相关的信息，开展舆情分析，为海关决策提供社会舆论指引。

2.收集重点领域情报信息，深度挖潜。利用开源情报开展易制毒前体物分析。比对评估前体物正常用途需求量与实际流通量，判断是否存在数量异动；关注前体物价格走势，判断是否存在囤积聚敛可能；强化供应链追踪，深入分析供应链各环节，锁定高风险收货人等关键信息。通过综合应用上述手段，荷兰海关显著提升了毒品查缉工作的针对性。

（四）空运风险防控。

加强与航空公司等外部单位合作，应用信息化、智能化手段，创新监管作业模式，对旅客、行李风险进行智能识别。

1.智能识别风险。依托与移民、安全、民航等多部门共享共用的TRIP系统，汇集机场、航空公司、执法部门等多部门数据，开展风险管控。目前，通过开展全面的旅客行李风险分析，建立了150多个风险参数，实现了对旅客的自动化标记和评分，直接定位可疑旅客、可疑行李，推动海关监管效能的提升。

2.创新作业模式。目前各国海关面临的一个共同难题是无法自动识别旅客和行李的匹配关系。荷兰海关推行“三角洲计划”，强化与机场集团、航空公司等私营公司的公私合作。利用先进的感应标签技术，将RFID标签提前放入审图发现的可疑行李内侧，锁定高风险行李，在旅客提取行李通过监管现场时予以报警，助力海关执法“人赃俱获”。利用人脸生物识别技术，使用欧洲出入境系统识别高危人员，实现高风险对象重点管控。公私合作模式不仅拓宽了资源和信息的获取渠道，也为实现更高效的风险管理提供更多可能性。

（五）港口信息互联互通。

荷兰鹿特丹港和阿姆斯特丹港等主要港口，通过统一的港口信息化平台（Portbase），实现了信息互联互通。该平台为港口物流中的组织机构提供共享和交换数据的基础设施，实现政府部门、口岸监管部门及私营部门之间的数据共享与信息交换，覆盖港口的核心业务流程，被形象地称为“一站式购物中心”。港口物流相关企业可通过Portbase提交海运货物的详细信息，平台将收集到信息数据汇总后，统一分发给相关方和政府监管部门，实现全境海运港口信息互联互通，使港口物流更加透明和顺畅，以更便捷、更高效、更低成本运作提升港口的吸引力和竞争力。

此外，为应对全球贸易环境变化和增长挑战，欧盟海关提出了“一个数据中心”理念，实施以数字化转型为核心的改革，以期达到优化管理、严密监管、简化流程目标。按照改革计划，2026年将成立欧盟海关局并下设数据中心，到2038年，欧盟范围内所有进出口企业都需向数据中心提交数据。数据中心建成后，欧盟海关局可以高效地收集、处理和使用欧盟贸易企业数据，统一开展风险管理、危机管理和业务协调，从而简化海关流程。

二、中荷海关风险管理和数据共享的合作基础和现状

自上世纪80年代起，中荷两国海关不断深化在风险管理上的合作。2018年中荷海关签署了合作框架协议，将数据交换纳入合作范畴。在合作框架下，上海海关与鹿特丹海关积极探索数据应用实践，开展数据交换和比对分析，发现了多个风险点；通过数据提前共享有效缩短了涉婴幼儿配方奶粉相关货物的通关时间，数据价值得以初步呈现。

近年来，我国和欧盟先后发布了《数据安全法》和《通用数据保护条例》等数据保护法律法规，原合作框架下的数据交换工作需要重新进行法律合规性评估。2023年8月，中荷海关风险部门通过线上会议，议定以适度的规模重新启动合作。

三、对中国海关风险管理发展的启示

（一）加强数据共享，用好外部数据资源。

外部数据对海关强化监管、防控风险、高效服务具有重要意义。应加强顶层设计，借助国家数据局在数据互联互通、全国一体化算力等方面统筹作用，依托国办政务数据共享交换平台，加强组织推进，积极获取海关所需各部门数据；系统化梳理企业接入海关的数据要素，在简化优化企业申报的同时，获取海关监管必需的数据要素；引入智能化工具，提升海关对互联网开源信息数据获取和治理水平；加强与数据服务提供商的合作，获取优质数据资源，通过强化数据链，提升海关全链条监管和全方位服务能力。

（二）深化数据治理，释放海关数据价值。

荷兰海关在数据处理中广泛使用Maltego软件等智能工具，辅助海关快速汇聚数据，有效破解数据获取难、统计难、分析难的问题。我们应以智慧海关建设为契机，深入研究各业务场景建设中存在的难点堵点，尤其是牢牢抓住数据这个“牛鼻子”，逐项解决智慧海关建设的“用数”突出问题，充分发挥主流智能化工具优势，购买、开发智能数据处理工具，破解数据治理中人力有限、能力不足等难题，建成高质量的海关数据底座。

（三）强化情报互通，提升风险防控能力。

荷兰海关强调通过统一的数据门户向系统内全员提供情报信息即时获知服务，开源情报工作小组整合全国情报信息及需求，分类分级形成100多个主题，提供给全体人员使用。我们可探索构建中国海关数据门户，统筹全国海关数据、情报和其它信息需求，依托海关大数据湖，对数据分级分类，数据赋能直达基层。建立需求和问题反馈解决机制，各部门单位充分发挥在各自领域的优势和主体作用，及时通过数据门户反馈信息情报，积极参与风险联合研判，提升风险防控效能，实现风险整体防控。

（四）注重科技赋能，推动智能化升级。

当前我们与荷兰海关均面临传统监管手段不适应业务发展的难点堵点，以ChatGPT为代表的大模型技术为海关数字化转型和智能化升级提供了新思路、新手段。WCO高度重视ChatGPT等大模型技术海关应用，各国海关也在积极探索。我们可探索在海关管理网尽快部署相关通用大模型，以其为底座进行微调训练并开展海关业务专有领域学习，构建具有海关特色的大模型。在商品智能归类、单证自动识别、查验结果自动分类、报告撰写、12360客服自动应答等应用场景开展基于大模型的人工智能多场景应用研究与实践，赋能海关数字化转型、智能化升级。

（课题组成员：总署风控司石云峰、高凤荣，总署人教司马钰，黄埔海关于勇，总署风险防控局（黄埔）霍春衡）