Алгоритм принятия управленческих решений по совершенствованию таможенных услуг в интеллектуальном пункте пропуска на основе анализа данных, полученных с использованием интеллектуальных систем
Аннотация
Статья посвящена развитию концепции интеллектуального пункта пропуска (ИПП) как ключевого элемента цифровой экосистемы трансграничного взаимодействия. В отличие от традиционных и даже интегрированных моделей, ИПП представляет собой технологическую платформу, генерирующую значительные объемы гетерогенных данных в реальном времени. Автором предложен формализованный алгоритм принятия управленческих решений, направленный на непрерывное совершенствование таможенных услуг, основанный на замкнутом цикле сбора, интеллектуального анализа и оперативного применения данных, полученных от компонентов самой ИПП. Предложенный алгоритм не просто использует внешние аналитические инструменты, но базируется на данных, генерируемых комплексом интеллектуальных систем ИПП, обеспечивая переход к проактивной и самообучающейся модели управления. Внедрение алгоритма позволяет формализовать процесс управления, повысить скорость и обоснованность решений, что ведет к росту пропускной способности, снижению издержек участников ВЭД и повышению уровня соблюдения таможенного законодательства.Ссылка для цитирования: Набиева М.Р. Алгоритм принятия управленческих решений по совершенствованию таможенных услуг в интеллектуальном пункте пропуска на основе анализа данных, полученных с использованием интеллектуальных систем. – 2026. – Т. 10. – № 1 (37). – С. 54-57. – EDN ACKSAC.
Литература
Афонин П.Н., Лебедева А.Ю. Применение искусственного интеллекта для анализа массива данных, формируемых с использованием интегрированной информационной системы пункта пропуска // Вестник Российской таможенной академии. – 2024. – № 1(66). – С. 97-112.
Афонин Д.Н., Афонин П.Н., Берзан А.А. и др. Управление инновациями в таможенном администрировании: история, современность и будущее. – Санкт-Петербург: ООО "Издательский центр "Интермедия", 2025. – 220 с.
Анисимов В.Г., Анисимов Е.Г., Бажин Д.А. и др. Модели организации и проведения испытаний элементов системы информационного обеспечения применения высокоточных средств // Труды Военно-космической академии имени А.Ф. Можайского. – 2015. – № 648. – С. 6-12.
Макрусев В.В., Любкина Е.О. Исследование экономических систем с гибридным интеллектом на основе теории полезности // Экономический анализ: теория и практика. – 2025. – Т. 24, № 1. – С. 58-75.
Макрусев В.В. Теория интеллектуализации систем и технологий управления: учебник. – Москва: Общество с ограниченной ответственностью "Проспект", 2024. – 296 с.
Афонин П.Н., Лобас Е.В., Шемякин Н.А. Применение цифровых двойников в таможенном контроле // Инновации. – 2021. – № 10(276). – С. 9-13.
Yang Y., Yang B., Nguyen H., Onofrei G. Developing analytics-driven maintenance data mining processes: a design science approach // International Journal of Quality & Reliability Management. – 2024. – December.
Шелгинская В.А. Внедрение «умных» технологий в управление event-деятельностью: социокультурный аспект // Цифровая социология. – 2022. – Т. 5, № 2. – С. 51–60.
Мозер С.В. Анализ концептуальных подходов ВТамО для развития правового института электронной коммерции в рамках пересмотра Киотской конвенции // Пробелы в российском законодательстве. – 2023. – Т. 16, № 5. – С. 451-464.
Круподерова М.А., Максимова Т.П. Проблемы цифровизации систем менеджмента качества российских предприятий и цифровые перспективы развития // Вестник Волжского университета им. В.Н. Татищева. – 2023. – Т. 2, № 3(52). – С. 79-93.
Copyright (c) 2026 Набиева М.Р.

Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-NoDerivatives» («Атрибуция — Некоммерческое использование — Без производных произведений») 4.0 Всемирная.
