Der Zollmarkt verändert sich nur langsam

Heutzutage verändern sich volatile, unsichere, komplexe und unklare (VUCA-) Märkte rasant, beeinflusst durch Globalisierung, technologischen Fortschritt und viele andere Faktoren. Infolgedessen erscheinen und verschwinden Unternehmen in einem atemberaubenden Tempo. Dies ist in der Zollindustrie nicht der Fall. Ein gutes Beispiel dafür sind elektronische Unterschriften für Zolldokumente, wie EUR.1, CITES usw. Diese einfache Technologie kann nicht angewendet werden, da die letztgenannten Dokumente weltweit eingesetzt werden, wobei das CITES-Dokument vielleicht von deutschen Zollbehörden akzeptiert wird, Ämter aus anderen Ländern es aber ablehnen würden.

Der Grund dafür ist, dass weltweit nur wenige Länder technologisch so weit fortgeschritten sind wie Deutschland. Daher wird der Gültigkeit von elektronisch signierten Dokumenten nicht vertraut, was zu einer unnötigen Zettelwirtschaft führt. Ähnlich mangelt es Anwendungen basierend auf künstlicher Intelligenz (KI) an Vertrauenswürdigkeit. Die Gründe für das fehlende Vertrauen in KI-Anwendungen unterscheiden sich jedoch vom vorherigen Beispiel und werden in den folgenden Abschnitten dargestellt.

Achtung der menschlichen Autonomie

Ein Hauptgrundsatz vertrauenswürdiger KI ist, dass der Mensch die volle und wirksame Kontrolle über seine eigenen Entscheidungen behalten muss. Dieses Grundrecht muss berücksichtigt werden, da KI-Systeme das Wissen von Zollspezialisten beeinträchtigen können. Angenommen, die Experten wissen nicht, dass die bereitgestellten Informationen/Einblicke fehlerhaft, instabil oder ungenau sein können, insbesondere zu Beginn solcher KI-Anwendungen. In diesem Fall könnten nicht so erfahrene Zollmitarbeiter, z. B. von Speditionen, falsches Wissen erlernen, was zu negativ manipulierten Entscheidungen der werdenden Experten führt.

Außerdem kann sich ein Zollexperte bedroht oder nicht respektiert fühlen, wenn das Unternehmen kein Bewusstsein für eine neue Anwendung geschaffen hat, die von seinen Mitarbeitern lernt. Eine Arbeitsumgebung sollte auf Vertrauen basieren, und sobald eine solche Basis fehlt, könnten mögliche Ängste entstehen, was zu weniger motivierten Mitarbeitern und einer negativen Atmosphäre führt. Wenn man bedenkt, dass Digicust den Fachleuten die Zollabfertigung erleichtern soll, so dass sie nicht alle Zollvorschriften auswendig kennen müssen, stellt sich eine weitere Frage: "Wie sollen die Zollfachleute mit Notfällen bei Softwareausfällen und IT-Totalausfällen umgehen, wenn sie nicht über eine fundierte Wissensbasis verfügen?"

Wenn man noch weiter denkt: Wenn der KI-Motor von Digicust erst einmal einen großen Teil der Zollabfertigung in einem Unternehmen übernommen hat, was passiert dann, wenn das KI-System von einem Zollagenten gelernt hat, der dieses Unternehmen hasst und anfängt, absichtlich Fehler zu machen (aufgrund des Gelernten von diesem Zollagenten)? Oder könnte die KI-Engine vielleicht die Entscheidung des Zollexperten unbeeinflusst manipulieren und so Fehler verursachen, für die der Mitarbeiter verantwortlich gemacht wird und nicht die Maschine?

Schadensverhütung

Nach den Stufen der Kritikalitätspyramide der deutschen Datenethikkommission kann eine KI-basierte Automatisierung bei der Zollabfertigung zu Datenmissbrauch, Datenverunreinigung, Transportverzögerungen, Verwaltungsstrafen, Steuerschäden und letztlich zu einem mehr oder weniger großen Schaden für den Käufer der Ware führen. Neben der Vermeidung der Beeinträchtigung der Entscheidungsautonomie des Anwenders sind die zuvor genannten potenziellen Schäden weitere Gründe für die Implementierung des "Human-in-the-Command"-Ansatzes.

Eines der Ziele von Digicust ist es, eine KI-Anwendung zu entwickeln, die sich um alle Beteiligten entlang der Wertschöpfungskette von Waren kümmert. So sollen z.B. chinesische Hersteller die gleiche Chance haben, ihre Waren nach Österreich / in die EU und andere Länder zu exportieren, obwohl ca. 80 % ihrer Dokumente und Sendungen derzeit große Probleme bei der Zollabfertigung verursachen. Andere Parteien, wie z. B. Speditionen, sollen die potenziellen Vorteile nutzen können, die KI durch frühzeitige Erkennung von schlechter Dokumentenqualität bieten könnte, anstatt ihnen Transportverzögerungen oder Verwaltungsstrafen zu verursachen. Die Regierung soll von einer verbesserten Betrugserkennung und Steuereinnahmen profitieren, indem sie Produktpiraterie, illegale Produkte und falsch klassifizierte Zölle/Waren aufdeckt. Die Datenschutzstrategie sollte ihren Feind kennen, damit entsprechende Maßnahmen geplant werden können (z.B. adversial AI).

Letztendlich soll die KI-Engine von Digicust die Komplexität der Zollabfertigung für Empfänger/Versender verringern, anstatt den Aufwand für den globalen Handel zu erhöhen, indem sie schnelle Antworten auf Fragen liefert und deren Kommunikation zentralisiert. Eine weitere große Herausforderung bei der Entwicklung eines Digicust-KI-Motors besteht daher darin, so viel technische Robustheit wie möglich zu erreichen, um allen am Prozess beteiligten Parteien Transparenz, Sicherheit und Fairness zu bieten.

Fairness

Bei der Zollabfertigung gibt es bekannte Gebiete/Länder, aus denen verdächtige Sendungen und schlechte Dokumentenqualität der importierten Waren zu erwarten sind.  Bei der Prüfung durch den virtuellen Zollroboter Neo kann es vorkommen, dass er Informationen liefert wie:" Sehr geehrter Zollagent, diese Waren wurden aus China verschifft, bitte kontrollieren Sie, ob die Waren und Dokumente zum Wegschmeißen sind." oder:" Sehr geehrter Zollagent, bitte stoppen Sie diese Sendung, da Waren aus Taiwan mit Produktpiraterie in Verbindung stehen." Lässt man den KI-Motor selbst Erkenntnisse und Empfehlungen ausarbeiten, könnten solche Sätze dazu führen, dass bestimmte Länder/Gebiete der Welt diskriminiert werden, obwohl nicht alle Unternehmen aus diesen Ländern schlechte Qualität und illegale Produkte verkaufen.

Ein anderes mögliches Diskriminierungsszenario wäre, alle chinesischen Sendungen automatisch als verdächtig zu markieren, nur weil die aktuellen Daten darauf hindeuten, dass z.B. 80 % der chinesischen Waren mit schlechter Dokumentenqualität und Produktpiraterie in Verbindung stehen. Diese Verallgemeinerung würde bedeuten, dass es bei 20% der chinesischen Sendungen zu Transportverzögerungen kommt, obwohl diese Sendungen regulär deklarierte Rechnungspreise und korrekt angeführte Informationen auf den Importdokumenten haben. Infolgedessen würden chinesische Unternehmen, die versuchen, Waren in Übereinstimmung mit europäischem Recht zu exportieren, einen Imageverlust erleiden.

Erklärbarkeit

Eine aktuelle globale CEO-Umfrage von PwC ergab, dass 85 % der CEOs der Meinung sind, dass KI ihr Unternehmen in den nächsten fünf Jahren erheblich beeinflussen/transformieren wird, und 84 % sind sich einig, dass KI-basierte Entscheidungen erklärbar sein müssen, um vertrauenswürdig zu sein. Bei der Analyse der Gründe für diese überzeugende Zahl wurde die mangelnde Interpretierbarkeit von KI-Entscheidungen nicht nur als frustrierend für Endnutzer oder Kunden angesehen, sondern kann ein Unternehmen auch betrieblichen, rufschädigenden und finanziellen Risiken aussetzen. Ein Beispiel dafür ist, dass Unternehmen, die zu viele Verwaltungsstrafen erhalten, ihre Lizenz für die Zollabfertigung verlieren können, insbesondere wenn sie nicht erklären können, warum Waren auf eine bestimmte Weise deklariert wurden.

Viele Falschdeklarationen, nicht nachvollziehbare Anfragen und eine nervige Kommunikation mit dem Kunden führen zu einem Imageverlust, und Verlader/Empfänger ziehen möglicherweise einen Wechsel des Spediteurs/Zollagenten in Betracht. Darüber hinaus sind Zollspezialisten (z. B. Spediteure) für ihre Zollanmeldungen verantwortlich und müssen wissen, wie die KI arbeitet, um Vertrauen in die Maschine zu gewinnen. Ebenso sind erklärbare Maschinenentscheidungen wichtig um im ständigen Kontakt mit den Behörden und Vorgesetzten die durchgeführte Zollabwicklung zu kommunizieren und von der Maschine zu lernen.

Die Personalplanung in der Zollabfertigung ist wichtiger denn je. Daher ist es für einen Spediteur ein großer Gewinn, das richtige Tool zur Personalbedarfs- und Einsatzplanung an Bord zu haben. Es sollte in der Lage ist, Prognosen und Kontrollmaßnahmen unter Berücksichtigung verschiedener Sendungsdaten, Saisonalitäten und möglicher, zeitaufwendiger Kontrollen der Zollbehörden zu erklären. Aus behördlicher Sicht ist es erforderlich, dass alle Anmeldungen, vergebene Zollcodes (inkl. Wareneinreihung) und Prüfungsentscheidungen ordnungsgemäß dokumentiert werden. Auch die Kunden wollen wissen, warum ihre Dokumente falsch sind, warum Informationen fehlen und warum Entscheidungen und Wareneinreihungen auf diese bestimmte Art und Weise durchgeführt wurden. Eine KI-unterstützende Software zur Zollabwicklung, die selbstständig nicht-erklärbare Zollerklärungen abgibt oder den Zollagenten Handlungen empfiehlt und diese Handlungen nicht erklärbar sind, wird daher früher oder später von der Regierung verboten werden, und Versicherungen werden verursachte Schäden nicht abdecken.

Abschließend soll gesagt werden, dass all diese Herausforderungen für Digicust Grund genug sind bei der Entwicklung eigener KI-Applikationen die zugrundeliegenden Modelle genau zu analysieren, die Daten zu erforschen, mit denen sie trainiert wurden, und schlüssige Erklärungen hinter jeder Entscheidung zu liefern, damit Schäden für alle Beteiligten so effektiv wie möglich vermieden werden.

Verfasst von

Borisav Parmakovic, M.A.

Als CEO von Digicust entwickelt Borisav leidenschaftlich innovative Lösungen zur Optimierung von Zollprozessen entlang der Wertschöpfungskette eines Gutes. Dabei lässt der Ideengründer seiner Kreativität freien Lauf, arbeitet gerne mit Personen zusammen, die Herausforderungen als Chance sehen und keine Scheu haben hochinnovative Technologien zur Lösung dieser Probleme einzusetzen.