Как работает AI для подбора кодов ТН ВЭД

Введение


Правильный подбор кода ТН ВЭД давно стал головной болью для участников внешнеэкономической деятельности. От одного числа в декларации зависит размер пошлины, скорость прохождения таможни и отсутствие проблем с контролирующими органами. Любая ошибка может обернуться доначислениями, штрафами или задержками груза.

Традиционно эта задача решалась вручную: специалисты ВЭД часами листали классификаторы, сопоставляли описания, сверялись с практикой ФТС. Но объём данных и сложность правил постоянно растут. Сегодня на помощь приходит искусственный интеллект. Современные языковые модели, такие как DeepSeek, умеют читать и интерпретировать текст так же, как это делает человек, но с гораздо большей скоростью и вниманием к деталям. В этой статье разберём, как именно работают такие алгоритмы и почему они оказываются эффективнее ручного подбора.


1. Почему AI подходит для задачи ТН ВЭД

Классификатор ТН ВЭД — это не просто список кодов. Он построен по иерархическому принципу: от широких категорий (например, «текстиль») к всё более узким («футболки из хлопка для мужчин»). Чтобы найти правильный код, нужно «спуститься» по дереву и при этом учесть десятки исключений, примечаний и перекрёстных ссылок.

Человек может ошибиться, пропустив нюанс. Алгоритм, напротив, воспринимает классификатор как граф: каждая категория — это узел, а связи между ними задают правила перехода. Задача модели — пройти по этому графу, сопоставляя признаки товара с возможными ветвями, пока не останется один или несколько наиболее вероятных кодов. Именно поэтому AI так хорошо подходит для этой задачи: он работает не только с текстом, но и с логикой дерева классификатора.


2. Как DeepSeek обрабатывает описание товара

Работа модели начинается с текста, который вводит пользователь. Например: «женская куртка из полиэстера с подкладкой из хлопка». Для человека это описание звучит очевидно, но для машины его нужно сначала «разобрать».

Алгоритм разбивает предложение на смысловые единицы и извлекает ключевые характеристики: «женская», «куртка», «полиэстер», «подкладка из хлопка». Далее вступает в действие векторное представление: каждое слово превращается в набор чисел, описывающих его значение. Благодаря этому DeepSeek понимает, что «куртка» ближе по смыслу к «верхняя одежда», чем к «обувь».

Затем модель ищет совпадения между этими признаками и ветвями классификатора ТН ВЭД. Она не просто подбирает слова — она вычисляет вероятность того, что товар относится к той или иной категории. В результате мы получаем не один код, а ранжированный список: например, «6202 — женские пальто и куртки» с вероятностью 92%, «6102 — трикотажные куртки» с вероятностью 7%.


3. Работа с правилами и исключениями

Сложность ТН ВЭД в том, что коды определяются не только словами в описании, но и примечаниями. Например, если в одежде больше 50% синтетики, код будет один, а если преобладает хлопок — другой.

Чтобы справляться с такими условиями, алгоритм использует механизм «правил». Каждое правило кодируется в виде логического оператора. Если описание содержит «полиэстер» и «подкладка», AI понимает, что нужно проверить процентное соотношение. Когда информации недостаточно, система может запросить уточнение у пользователя: «Уточните, какой материал преобладает в изделии».

Таким образом, модель работает не как «угадайка», а как эксперт, который ведёт диалог и уточняет данные, чтобы исключить ошибки.


4. Как алгоритмы учатся

DeepSeek изначально обучен на огромных корпусах текстов, но для задачи ТН ВЭД его нужно дообучить. Для этого берутся исторические данные: описание товара и код, присвоенный таможней. Алгоритм анализирует эти пары и учится находить закономерности.

Сначала используется метод «обучения с учителем» — модель просто повторяет правильные ответы. Затем подключается «обучение с подкреплением»: эксперты проверяют результаты, указывают на ошибки, и AI корректирует свои стратегии. С каждой итерацией точность растёт.

Важно, что DeepSeek умеет самообучаться: если пользователи постоянно подтверждают один и тот же выбор, вероятность этого кода для схожих описаний повышается. Таким образом, система становится всё более точной по мере использования.


5. Обработка сложных случаев

Алгоритмы сталкиваются с товарами, которые сложно классифицировать даже специалистам. Например, «умные часы» могут относиться и к электронике, и к аксессуарам. В таких случаях модель анализирует «основную функцию» товара. Если основное назначение — передача данных, то ближе к электронике. Если акцент на аксессуаре, может быть выбран код из раздела «часы».

Другой пример — комбинированные материалы. Когда в куртке 60% полиэстера и 40% хлопка, DeepSeek сопоставляет данные с примечаниями и выбирает код для синтетики. Если процент не указан, модель может выдать несколько вероятных вариантов и подсказать, какие характеристики нужно уточнить.


6. Интеграция в бизнес-процессы

Алгоритмы работают не в вакууме. В Zayavki.SU подбор кодов ТН ВЭД встроен прямо в интерфейс: пользователь вводит описание, получает результат с вероятностями и может экспортировать код в CRM или ERP.

Через API система интегрируется с корпоративными платформами. Это позволяет автоматически классифицировать сотни товаров из Excel или базы данных. При этом DeepSeek не заменяет специалиста, а помогает ему: модель предлагает варианты, а эксперт подтверждает или уточняет. В результате ошибки снижаются, а скорость работы растёт в разы.


7. Как алгоритмы объясняют свои решения

Одна из проблем AI — «чёрный ящик». Чтобы бизнес доверял системе, важно, чтобы она могла объяснить, почему выбрала тот или иной код. В нашем решении DeepSeek выводит комментарии: «Код выбран на основании признака “куртка” и материала “полиэстер”, соответствующего группе 62».

Это делает работу прозрачной и позволяет пользователю быстро проверить правильность. Если товар спорный, специалист видит, на каких аргументах основан выбор, и может принять окончательное решение.


8. Экономический эффект

Автоматизация подбора кодов — это не только скорость, но и деньги. В среднем при ручной классификации ошибка встречается в 3–5% случаев. Каждая ошибка стоит десятки тысяч рублей. DeepSeek снижает этот процент почти до нуля, а значит, экономит миллионы.

Кроме того, скорость обработки возрастает в десятки раз. Там, где раньше уходили дни, теперь нужны часы. Это особенно важно для крупных импортеров и экспедиторов, работающих с тысячами позиций.


Заключение

Подбор кодов ТН ВЭД всегда был задачей, требующей опыта и внимания. Но объём данных и сложность правил превратили его в узкое место всей ВЭД.

Алгоритмы на базе DeepSeek меняют подход: они анализируют текст описания, интерпретируют правила, работают с исключениями и предлагают коды с высокой вероятностью. Система не только ускоряет процесс, но и делает его прозрачным и предсказуемым.

В итоге бизнес получает меньше ошибок, меньше штрафов и больше времени для развития.


Zayavki.SU: AI для классификации ТН ВЭД

На платформе Zayavki.SU подбор кодов работает на базе DeepSeek. Система анализирует описания, предлагает коды с вероятностями и интегрируется в бизнес-процессы. Это инструмент, который избавляет от рутины и снижает риски.