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CPDA數據分析師優秀原創文章:大數據助海關精準打擊“洋垃圾”走私

來源:中國數據分析行業網 | 時間:2019-09-23 | 作者:數據委

作者:CPDA數據分析師 金敏

 

知道什么是“洋垃圾”嗎?

先來普及一下相關知識!

 

洋垃圾:指以走私、夾帶等方式進口國家禁止進口的固體廢物或未經許可擅自進口屬于限制進口的固體廢物。

 

這些“洋垃圾”進口到中國后,往往夾雜著很多有毒有害物質,在處理過程中會導致地方河水、土地、空氣被污染。

 

2018年,黨中央和國務院提出,全面禁止“洋垃圾”入境,嚴厲打擊走私,大幅減少固體廢物進口種類和數量,力爭2020年年底前基本實現固體廢物零進口。

 

為落實黨中央和國務院的政策,維護國家生態環境安全,中國海關作為阻攔“洋垃圾”流入國內的第一道關鍵屏障,迅速采取措施,組織開展了打擊“洋垃圾”走私的一系列行動,并取得了顯著成效。在運用傳統手段保持打擊走私高壓態勢以外,中國海關還亮出了一張創新的“科技牌”,通過人工智能技術,讓計算機實現對“洋垃圾”的自動甄別和處置,將“洋垃圾”更為有效的攔截在國門之外,切實維護國門安全。

 

這項創新工作由海關總署風險司、科技司牽頭,信息中心、數據中心及全國各關120名業務、技術骨干參與,聯合業界知名機構,開展了一場創新度高、難度性大、專業性強的大數據應用“百日攻關”,通過構建“洋垃圾偽瞞報風險甄別和處置模型”,切實提高海關現場口岸監管能力。

 

 

該模型以海關內外部數據為基礎,從報關單、物流、商品、企業等多個方面進行交叉比對分析,挖掘行為特征進行機器學習訓練,同時設定了多個專家經驗風險規則。

 

洋垃圾偽瞞報風險甄別和處置模型攻關人員

 

考慮到該模型本質上是一種反欺詐模型,目標是對偽瞞報行為的微弱特征進行甄別和放大,因此攻關團隊在比較了CATBoost、XGBoost、隨機森林、GBDT等多種機器學習算法后,最終選擇了反欺詐效果較好的算法,大幅提高了模型的預測精度。

 

2019年3月,“洋垃圾偽瞞報風險甄別和處置模型”正式部署至海關作業系統,在天津、南京、寧波、廈門、青島、廣州、黃埔、深圳、湛江、江門等10個海關現場投入應用,命中報關單上百票,經海關技術中心鑒定,查獲多票屬于我國禁止進口的固體廢物。

 

 

?打擊“洋垃圾”走私是打贏藍天保衛戰、建設美麗中國的重要一環,信息中心將繼續按照總署統一部署,運用人工智能、大數據等技術手段,為精準打擊“洋垃圾”走私、保障國家生態環境安全和人民群眾的生命健康安全提供技術支持,堅決對“洋垃圾”說“不”!。

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