文 / 张雅杰 孙小晰 孟雷 李童

在数字经济时代下，数据已渗透到各个行业和业务职能领域，数据和情报能够从战略层面为社会主义现代化海关建设提供极为重要的监管资源。世界各国中，美国在数据和情报网络及能力建设方面独领全球。当前，我国智慧海关建设已进入推进落实阶段，积极借鉴国际海关改革成功经验，加强“情报+大数据”分析支撑，对提升智慧海关建设水平意义重大。

美国海关数据与情报分析建设的经验做法

从战略层面加强数据和情报分析能力建设

《美国海关与边境保护局2021—2026战略》提出，计划加强情报和数据分析能力建设，以情报和数据为驱动，加强海关执法能力，维护国家安全。一方面，美国海关和边境保护局（CBP）设立创新团队（INVNT），负责识别、调整和提供给海关部门创新和颠覆性的商业技术解决方案，以提升一线执法人员工作效能，保持其技术全球领先。INVNT主要关注IT基础设施、人员绩效与适应力、传感器与数据、自主功能、人工智能和分析、通信六大领域。数据与情报分析是其中的核心内容，不断强化以大数据、云计算等先进数据分析手段为关键战略和战术决策提供支撑。

另一方面，建立全天候国家情报观察站，将情报能力转化为高效执法和贸易、通关便利化措施，加强与其他机构和伙伴国家的合作，建立跨国情报网络，联合打击跨国犯罪和恐怖主义。同时，在各地设立卫星培训地点，为员工提供灵活的学习培训机会。

构建范围广泛的数据网络，为精准监管提供有力支撑

2012年，在美国国土安全部指导下，CBP建立了情报分析框架（Analytical Framework for Intelligence，AFI），综合了国土安全部辖下CBP、移民与海关执法局（ICE）、国土安全调查局（HSI）、美国公民及移民局（CIS）的60多个数据库以及美国国务部、司法部等部门的10多个数据库。如，CBP的旅客提前信息系统（APIS）、美版AEO项目（C-TPAT）、资产扣押和案件跟踪系统、ICE的生物特征识别跨国移民警报系统、国务部的个人身份安全比较与评估系统等核心数据库均纳入其中。同时，CBP重视商业数据采集和使用，与包括律商联讯（LexisNexis）在内的多家企业合作，收集商业数据并与自身数据库进行交叉比对，帮助CBP更好地了解企业的运作情况和违法记录，用以辅助对企业和个人的合规性审查。

运用先进的数据分析工具，实现“让数据说话”根本性转变

CBP维护着大型、非结构化的事务数据库，以完成其各种边境安全和执法任务。为了更好地了解和可视化现有数据集中的模式和异常情况，CBP部署企业分析（信息技术和工具的集合）工具集（Enterprise Analytics），使用内部数据集和CBP可用的其他数据源来支持其边境安全和执法任务。企业分析工具集整合CBP能得到的所有数据，将数据模式和异常可视化，在不改变原有数据完整性的基础上，帮助更好地分析和解读现有数据，实现“用数据说话”到“让数据说话”的根本性转变。EA工具集包含有Athena/Data Cube、Qlik、Power BI等多种数据分析工具，可以自动提取、比对、分析多个数据库中的数据，提供可视化的完整交易信息和实体生命周期，分析统计数据的均值、最大值、最小值、让步比，生成点状、条状、线状图等（如计算一段时间内不同的美国移民拘留中心拘留时间的变化等），进行置信区间、假设检验、解析算法、网络分析、趋势预测、地理空间数据分析等更高级的分析。如，根据不同的美国移民拘留中心拘留时间的变化，合理分配现有执法人员。

强化数据与情报分析结果的执法运用，不断提升海关执法效能

强大的数据与情报分析能力为美国海关精准监管提供了有力支撑，有效将风险拒于国门之外。近年来，由CBP、ICE的国土安全调查处（HIS）、美国公民和移民服务局（CIS）、美国国务院（DoS）、美国司法部联邦调查局（FBI）和毒品执法局（DEA）共同组织发起哨兵行动（Operation Sentinel）。在哨兵行动中以数据和情报为核心调查跨国组织实施犯罪所需的所有人员和资源，通过阻止跨国罪犯赴美，与美国实体企业进行金融、贸易活动，切断其获取利润的途径，破坏这些组织赖以成功的后勤网络。充分利用国内外权威机构的数据，分析绘制犯罪组织网络，针对其成员、合伙人采取一系列有针对性的行动和制裁，包括撤销旅行证件、暂停和禁止其贸易实体、冻结与犯罪组织物流网络相关的银行账户和其他金融资产等等。

同时，CBP建立了人工智能创新中心，加强与企业、高校、其他政府部门的人工智能合作，在技术、流程和工具等方面提供监管解决方案，不断拓展监管应用场景，包括视频和图像编辑、流式视频中的对象识别、提高效率和吞吐量以及数据类别和标签等，在解决复杂棘手的任务问题中发挥了重要作用。

启示

我国海关信息化数据化建设起步较晚，2010年后才开始逐步应用大数据技术，并且将大数据与通关作业集成，支撑能力逐步从传统职能向非传统职能延伸，但在数据和情报分析应用方面与美国海关相比仍有差距。如，数据与情报来源不够广泛，仍未形成系统的数据和情报网络。数据和情报分析工具运用不足，数据分析智能化程度不高。数据与情报分析结果应用不够充分，无法满足新形势下海关执法监管的需求等。为此，我们在智慧海关建设中必须借鉴先进经验，更好保障国家安全和经济发展。

注重顶层设计，加强对数据和情报分析能力建设的规划指导

一是加强海关数据及情报分析工作的统筹，大力推进数据和情报在战略层面的应用，在服务大国外交中精准提供决策支撑。二是探索建立开源情报机构，统筹海关数据的收集、整理、存储、处理、分析，负责对业务司局及地方海关的情报决策支持与咨询。招募经验丰富的数据情报分析工作团队，与国内知名情报数据企业达成战略合作关系。

加强合作共享，拓展数据与情报的获取能力

一是监管数据全面多元化。通过多种方式、多种渠道获取数据，拓展与国内外政府部门、社会组织和企业等各方主体的合作，实现数据自由交换和共享。二是建立智能终端自动采集功能。引入智能终端和物联网技术，实现现场监管数据的自动采集，以提高数据的准确性和时效性。三是加大数据采集力度。加强公共资源数据、互联网数据、企业生产经营数据的采集和整理力度，充分利用现有的数据资源，推动数据的标准化和统一，确保数据的可比性和一致性。四是加强境外数据收集。通过与其他国家海关、国际组织等建立合作机制，从源头获取各领域的信息情报。

强化创新驱动，提升海关数据与情报的转化效能

一是促进数据向结构化方向转化。推动将非结构化数据（如文本、图像、音频、视频）转化为结构化数据，通过自然语言处理、图像识别、音频处理等技术，将这些数据转化为可被计算机理解和分析的形式。二是提供多维度的数据支持。通过整合不同来源、不同类型的数据，提供多维度的数据支持和校核，以实现对监管对象的精准识别，并能够在决策和行动中使用多样化的数据视角。三是建立多源数据分析系统。利用复杂网络等算法，建立能够分析处理不同数据类型和结构的多源数据分析系统，针对重要监管对象、异常时段、重要事件节点等实现多层次多维度的关联性分析，进行行为轨迹分析、数据溯源分析、时间情景分析等。

坚持安全开放，促进海关数据与情报的安全运用

一是加强专业人才培养。紧跟海关治理数字化趋势，开展数据分析和人工智能技术培训，加强与相关高校、科研院所的共建，充分利用好内外部培训资源。二是加强数据和信息安全治理。尽快健全完善相关管理制度，推动数据共享开放的同时，要以安全可控为前提条件，为拓展数据和情报运用的广度和深度提供坚实保障。三是加强联合执法，与其他执法部门在知识产权、固体废物管理、疫情疫病等领域开展专项行动，加强国内国际合作，强化数据与情报互联互享，不断提升数据和情报对海关监管支撑能力。

（作者单位：海关总署研究中心）