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CONTENTS
国际海关政策动态
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欧盟领导人同意启动乌克兰和摩尔多瓦入盟谈判 欧盟宣布对俄罗斯第 12 轮制裁
欧盟公布“碳关税”产品碳含量默认值
欧盟《反胁迫工具》生效实施
欧盟肯尼亚签署自贸协定
欧盟通过 2023 年 UCC 工作计划
美国欧盟就延长对双边钢铝贸易暂停征收关税达成一致
英国宣布将在 2027 年前征收“碳关税”
英国采取一系列简化海关程序措施
加拿大海关放宽对发展中国家特惠关税服装原产地规则
瑞士今日起取消所有工业品进口关税
孟加拉国通过新修订海关法
国际组织《贸易便利化协定》(TFA)动态
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TFA 签订最新进展 WTO 实质性结束部分全球数字贸易规则谈判
WCO 启动中国“智慧海关”项目
WCO 发布《战略贸易管制执法实施指南》2023 版
UNECE 强调联合国运输公约和贸易便利化工具对内陆发展中国家连通性的重要性
UNCTAD 发布建立贸易单一窗口路线图
秘鲁将于 2024 年 4 月启用 ATA 单证册
报告及评论摘要
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WCO 原产地证书数字化研究报告 2022/2023 海关数据自动化系统(ASYCUDA)报告
他山之石
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印度海关利用数据分析实现高效的风险管理
END
国际海关政策动态
欧盟领导人同意启动乌克兰和摩尔多瓦入盟谈判
欧盟宣布对俄罗斯第 12 轮制裁
欧盟公布“碳关税”产品碳含量默认值
欧盟《反胁迫工具》生效实施
欧盟肯尼亚签署自贸协定
欧盟通过 2023 年 UCC 工作计划
美国欧盟就延长对双边钢铝贸易暂停征收关税达成一致
英国宣布将在 2027 年前征收“碳关税”
英国采取一系列简化海关程序措施
2. 简化报关单,以进出口报关单填报数据项消减 1/4 为目标,英国海关将继续与利益相关方进行磋商;
3. 暂进口制度战略审议,旨在简化和完善程序以减轻企业行政负担和便利货物流动,2024 年初继续与贸易界进行磋商;
4. 审批现代化,实现海关审批程序简化和数字化,2024 年开始交付新的海关门户网站,2025 年完成交付;
5. 特别程序、临时储存和缓税担保业务改革,允许更多的贸易商尽量不需提供金融担保使用这些程序,放宽免除担保要求;
6. 简化过境政策,宣布三项简化和降低成本的过境程序改进措施,并将就另外两项过境简化措施与商界进行磋商。
加拿大海关放宽对发展中国家特惠关税服装原产地规则
瑞士今日起取消所有工业品进口关税
孟加拉国通过新修订海关法
国际组织《贸易便利化协定》
(TFA)动态
TFA 签订最新进展
WTO 实质性结束部分全球数字贸易规则谈判
WCO 启动中国“智慧海关”项目
2023 年 12 月 5 日,在 WCO 第 89 届政策委员会期间,WCO 秘书长御厨邦雄与中国海关总署(GACC)副署长王令浚签署一项合作协议,就此开启“智慧海关”项目。此举回应了当前海关合作方面日益增加的技术性需求。为使国际贸易更为安全和便利,GACC 一直在实施“智慧海关、智能边境、智享联通”理念,基于其国内经验,GACC 为 WCO 该 项目提供财政支持以惠及更多成员。
该项目目标包括:厘清成员的相关现状和需求;培育运用于海关事务的技术和创新方法;缩小成员间的技术差异;为成员应对全球挑战提供关于可用技术的信息,涉及有关技术应用的商业程序、政策安排、法律要求、(实施/一体化)最低技术规范、成本以及趋势等。此外,该项目还拟创建一个海关应用技术和创新解决方案的线上知识分享平台。
WCO 发布《战略贸易管制执法实施指南》2023 版
UNECE 强调联合国运输公约和贸易便利化工具对内陆发展中国家连通性的重要性
UNCTAD 发布建立贸易单一窗口路线图
秘鲁将于 2024 年 4 月启用 ATA 单证册
报告及评论摘要
WCO 原产地证书数字化研究报告
2022/2023 海关数据自动化系统(ASYCUDA)报告
他山之石
印度海关利用数据分析实现高效的风险管理
层级一将已申报和未申报可用数据进行交叉验证。申报数据包括进口报关单、舱单数据以及发票、提单和许可证中所载的数据,未申报数据是从开源情报 (OSINT) 和专有数据存储库获得的数据。此层的用途是整理与指定进口申报相关的未处理数据,数据还包括来自众多可比进口的信息。
特征工程是将原始数据转化成更好的表达问题本质的特征并将这些特征运用到预测模型中,以优化不可见数据的模型,它是通过使用算法来分析和聚类未标记的数据集。该层级由贸易中存在的众多“主题”组成,例如进口商、供应商、原产国和装运国。通过对层级一组合数据集的探索和全面理解,为每个主题创建多个“特征”。因此,层级二具有多个主题和相关功能,其中包含从原始数据中得出的重要见解。该层级的主要目标是将直接或间接捕获的各种贸易方面信息纳入数据中,例如将供应商详细信息和商品描述详细信息进行编码,以便进行有效定位。
通过“目标”有效地标记此类可疑的进口申报,这些目标经过精心设计以识别偏差或异常。目标是由机器和人工通过分析走私趋势、以前的缉获量和新出现的风险,将之与算法相结合,并将其编码到机器中。例如,机器生成的目标会标记错误归类和低报价的情况,并与系统中的犯罪数据库进行模式匹配,进而自动定位。
该层级结合了机器生成的风险和目标,用于精确识别有风险的进口货物,并创建一个包含数据集分析的结果以及数据处理的“仪表板”。机器生成的这些见解由机器通过网络关联针对每个目标进口申报自动生成,并突出潜在的风险因素,例如港口、商品、供应商和报关行、进口商与供应商的相关性和供应商风险分析等。
该层级将分析、见解和发现提炼成易于理解、可读的报告。海关官员可以全面了解检测到的异常情况和模式,从而能够迅速做出决策并采取行动。
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