娄泽黎++沈斌

[摘要]大数据目前在海关风险管理中的运用已相对普遍，但其带来的管理效益却见仁见智。这需将“厚数据”思维引入海关风险管理进行深度数据挖掘，让大数据开口说话。文章从我国海关风险管理的研究现状谈起，分析其存在的不足，在对“厚数据”与“大数据”进行比较的基础上，分析了其在海关风险管理运用中的优势，提出了未来以“厚数据”为核心的我国海关人工智能风险管理新思路。

[关键词]海关风险管理；“厚数据”；智慧风险管理

[DOI]1013939/jcnkizgsc201730154

随着AlphaGo对世界围棋高手的围剿，人工智能成为当前最热门的话题，这就是“大数据”时代。但是，人工智能也存在着“大数据”思维下注重数据相关性而弱化因果关系等局限性。因此，人们很快意识到在现代管理学中应尽可能地把“人”的因素融入到数据分析中去，这就是本文所要讨论的“厚数据”思维。希望“厚数据”思维下的中国海关AlphaGo诞生，其目的是为中国海关风险管理提供一条更具前瞻性的新思路。

1我国海关风险管理现状与国内研究概述

我国海关系统的风险管理起步于1999年海关总署综合统计司的海关执法评估系统，成型于2004年。迄今为止，风险管理在我国海关管理中的运用已超十年，逐渐形成了以海量数据为基础，设定参数下达指令为方法的风险管理模式。但在技术不断更新的今天，信息数据来源将更加分散、格式将更加多样，这就对我国海关的风险管理提出了新的挑战。特别是与欧美国家相比，我国的海关风险管理模式仍停留在“初代防火墙”水平，即根据“已知”去管理“未知”，根据已发生的违法情况来防范未来可能发生的相同违法情况。……