Zollwesen KI in der Logistik – Chancen und Grenzen der automatisierten Zollabwicklung

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Der verantwortungsvolle Umgang mit KI in der Logistik ist aktueller denn je. Insbesondere Programme in der Zollabwicklung, die mit großen Datenmengen umgehen, benötigen aber eine strenge Überwachung.

Die Digitalisierung hat – wie in so vielen anderen Lebensbereichen – auch im Zollwesen automatisierte und computerge­stützte Arbeitsabläufe hervorgebracht. Künstliche Intelligenz ist dazu fähig, unvorstellbar große Datenmengen zu ana­lysieren und in ihnen Muster zu finden, auf deren Grundlage sie zum Beispiel Zoll­tarifnummern generieren kann. Dazu vergleicht sie historische Daten und kann – wenn die Eingabe der Stammdaten vollständig ist – eine Nummer festlegen. Auch kann KI in der Logistik Rechnungen lesen und die vorhandenen Daten in elektronische Zollanmeldungen übertragen.

KI in der Logistik: Verantwortung bleibt bei Unternehmen

Es handelt sich um automatisierte Prozesse, die eine immense Arbeitserleichterung und Arbeitszeitverkürzung mit sich bringen. Künstliche Intelligenz ist die fleißige Biene im Zollwesen, auf die keiner mehr verzichten möchte. Gleichzeitig ist zu bedenken, dass sie den Menschen im Hinblick auf Sachver­stand nicht ersetzen kann. 

KI – unsere fleißige Helferin – muss ständig überprüft und überarbeitet werden. Wenn beispielsweise Tarifnummern oder Rechnungen falsch übertragen werden, hat das im Zollwesen oft weitreichende Konsequenzen. Da die KI nicht haftbar zu machen ist, trägt das Unternehmen die volle Verantwortung. Mögliche Auswirkungen mangelhafter Zollanmeldungen reichen von einer verzögerten Warenzustellung an Kunden über eine Anzeige wegen Steuerhinterziehung bis hin zu horrenden Strafzahlungen – Imageschaden inklusive.

Stammdatenpflege als Grundlage für fehlerfreie KI-Prozesse im Handel

Zudem gibt es regelmäßig Neuerungen und Anpassungen, welche KI – die darauf spezialisiert ist, historische Daten zu analysieren – ohne menschliche Hilfe nicht postwendend umsetzen kann. So führte der Zoll beispielsweise während der Coronapandemie eine Ergänzung in der Tarifnummer für Masken ein, die fortan eine Unterscheidung zwischen Einwegmasken und FFP2-Masken ermöglichte. 

Eine Veränderung, die KI nun erst einmal wieder lernen musste. Die wichtigste Grundlage, damit KI in der Logistik fehlerfrei arbeiten kann, ist der verantwortungsvolle Umgang mit Stammdaten. Mögliche Fehlerquellen im Umgang mit Stammdaten sind beispielsweise irreführende Abkürzungen, eine nicht-konsistente oder uneindeutige Benennung von Waren, unnötig ausführliche Erläuterungen sowie lücken- und fehlerhafte Angaben.

Stammdaten besser überprüfen

Das folgende Szenario verdeutlicht den Zusammenhang zwischen KIs Arbeitsweise und dem Stammdatenmanagement. Ein Unternehmen, das europaweit online Mode vertreibt, belädt einen LKW mit Hosen. Die von KI generierte Zoll­anmeldung enthält sämtliche Angaben zu Material, Form und Verwendungszweck der Hosen. Da das Unternehmen die Stammdaten aber nicht überprüft hatte, fällt nicht auf, dass der Hersteller das ­Material der Hosen geändert hatte und diese nun geringfügig schwerer sind als angegeben. 

Auf zehntausende Hosen ­gerechnet, ergibt sich eine Differenz von mehreren hundert Kilos, die – in der Zollkontrolle angekommen – auf Anhieb nicht zu erklären sind. Der LKW muss nach Schmuggelwaren durchsucht werden, was zu einer Verzögerung der Warenzustellung, unangenehmen Fragen vom Zoll und einem Verwarngeld führt.

Fazit: Ki in der Logistik

Künstliche Intelligenz ist in ihrem erlernten Bereich ein­same Spitze, allerdings kann sie Sachverhalte nicht verstehen und zuordnen und muss daher stets überwacht und immer wieder neu angelernt werden.