Vigtigheden af et moderne toldsystem

I en verden, hvor data er blevet en uundværlig del af alle aspekter af vores liv, er det afgørende for virksomheder at udnytte potentialet fuldt ud. Vi efterlader digitale spor overalt, fra de hjemmesider vi besøger, til de loyalitetsprogrammer vi tilmelder os. Virksomhedsejere analyserer disse data for at optimere effektiviteten af marketing, salg og drift. Men for at data kan være nyttige, skal de være strukturerede – det vil sige, at de skal være organiseret i et foruddefineret format. Strukturerede data er lette at søge i, hvilket giver virksomheder mulighed for at udføre analyser og opnå indsigter, der kan identificere forbedringsmuligheder, forudsige tendenser og opdage fejl. Disse indsigter er præcis, hvad nutidens virksomheder har brug for for at forblive konkurrencedygtige.

Inden for virksomheder har toldafdelinger traditionelt været langsomme til at adoptere ny teknologi. Men ved at tage moderne softwareløsninger i brug kan de centralisere og automatisere deres told- og handelsoverensstemmelsesprocesser og dermed frigøre værdien af deres data. Dette sparer ikke kun tid og penge, men informerer også strategiske beslutninger. Selvom denne artikel primært henvender sig til virksomheder, er den også relevant for toldmyndigheder, der ønsker at forstå de løsninger og værktøjer, der er tilgængelige på markedet, og som gør det muligt for virksomheder at modernisere deres processer.

Har du kontrol over dine tolddata?

Hvis din virksomhed har fuld kontrol over de data, der kræves for toldoverholdelse, er du allerede et skridt foran konkurrenterne. Desværre er disse data ofte ustrukturerede og spredt ud over interne systemer samt eksterne systemer hos toldmæglere, toldmyndigheder og havnesystemer. Disse systemer er sjældent integrerede, hvilket gør dataindsamling til en besværlig og tidskrævende proces. Historisk set har dette forhindret toldchefer i at få et fuldt overblik over deres operationer.

Strukturering af data gennem indsamling og centralisering er en game-changer. Når data er samlet ét sted, kan de analyseres for at afsløre indsigter i målinger og KPI'er, der kan fremme vækst og informere beslutninger om salg, indkøb, forsyningskæden og drift. Data kan føres tilbage til andre kildesystemer, såsom ERP- eller WMS-systemer, hvilket gør hvert enkelt system smartere og mere effektivt.

Mens andre afdelinger i en virksomhed i årevis har høstet fordelene ved dataanalyse, er dette et relativt nyt område for told- og handelsafdelinger. Bevæbnet med disse nye indsigter har toldteams mulighed for at øge deres relevans og skifte fra at være et omkostningscenter til at blive en strategisk spiller. Forestil dig, hvad du kunne opnå, hvis du med et tryk på en knap havde indsigt i potentielle toldbesparelser, garantitærskler, lagerniveauer, status på deklarationer og den præcise placering af hver eneste af dine forsendelser.

Brug af maskinlæring til at sikre datakvalitet

Værdien af dine indsigter er naturligvis direkte relateret til kvaliteten af dine data. Når du indsamler data fra flere kilder, udgør kvaliteten en stor udfordring. Du skal kunne stole på de parter, der leverer data, samt kontrollere og validere dataene, før de føres ind i det centraliserede system, der fungerer som den "eneste sandhedskilde". Data skal verificeres for at sikre, at de er nøjagtige, relevante, fuldstændige, aktuelle og konsistente.

Dette opnås mest effektivt med maskinlæring. Ved at indsamle data fra tidligere adfærd bygger maskinlæring statistiske modeller og genererer forslag, der bliver mere og mere præcise, jo flere data der indsamles. Selvom nogle måske betragter maskinlæring som en ny teknologi, blev den faktisk taget i brug af fremtrædende industrier allerede i de tidlige 1990'ere. Den anvendes i dag af medicinalsektoren til at finde frem til præcise medicindoser, af postvæsener til at tolke håndskrevne adresser og af vores digitale assistenter som Siri og Alexa til talegenkendelse.

Inden for told er maskinlæring et fremragende værktøj til at opdage uregelmæssigheder og fejl i de leverede data. Det kan bruges til at forbedre datakvaliteten, øge nøjagtigheden og effektiviteten i toldangivelsesprocessen, reducere menneskelige fejl, opdage betydelige forskelle i varers værdi og foreslå bedre klassifikationskoder for at reducere omkostninger. Og jo mere det bruges, jo smartere bliver det.

Praktiske anvendelser af maskinlæring i told

Maskinlæring er ikke blot en teoretisk øvelse; den har konkrete og værdifulde anvendelser i den daglige håndtering af toldprocesser.

Opdagelse af værdiforskelle i deklarationer

Toldværdien af en given vare er baseret på dens fakturaværdi plus eller minus visse justerbare omkostningselementer. Den forventede adfærd er, at fakturaværdien kan variere lidt på grund af ændringer i materialeomkostninger, men ikke vil svinge markant. Menneskelige fejl kan dog føre til, at forkerte omkostninger indtastes i kildesystemet, hvilket resulterer i betydelige værdiforskelle. Disse fejl kan let blive overset i mængden af transaktioner og udgøre en finansiel risiko, herunder forhøjede toldafgifter og bøder for forkert værdiansættelse. Maskinlæring kan opdage disse uregelmæssigheder ved at sammenligne toldværdien for hvert unikt varenummer med værdien af samme varenummer i nylige, lignende forsendelser.

Standardisering af varekoder

I masterdata kan varenumre have en klassifikationskode (f.eks. en TARIC-kode). Den forventede adfærd er, at forskellige varenumre med meget ensartede beskrivelser for det meste vil have den samme klassifikationskode. Med titusindvis af varer er det dog en udfordring for en medarbejder at opdage små forskelle og sikre konsistens. Maskinlæring kan hjælpe med at standardisere de klassifikationskoder, der bruges til lignende produkter, og endda foreslå bedre koder for at reducere omkostningerne.

Forberedelse på ændringer med simuleringer

Når nye formaliteter træder i kraft, som f.eks. ved Brexit, hjælper det virksomheder at kende konsekvenserne på forhånd. Maskinlæring gør det muligt at simulere deklarationer og andre procedurer ved at anvende de foreslåede nye parametre. Simuleringer kan afsløre områder, der udgør en risiko for manglende overholdelse og dermed forsinkelser. De er også nyttige til at forberede sig på frihandelsaftaler, for eksempel ved at beregne og estimere oprindelsesbesparelser, hvis en præferencetoldsats blev anvendt.

Centraliserede data plus automation: Vejen frem

Ved at implementere en softwareløsning, der samler alle tolddata og automatiserer toldprocesser, åbner der sig en verden af muligheder for virksomheder. Når man skal vælge en løsning, er det vigtigt at tænke globalt for at give plads til fremtidig ekspansion. Det betyder, at man bør vælge en løsning, der dækker flere lande og fungerer som et centralt lager for alle tolddata, hvor interessenter fra hele verden kan få rollebaseret adgang på deres eget sprog. Løsninger med en modulær tilgang giver virksomheder mulighed for at starte med de funktioner, de har mest brug for, f.eks. automation af deklarationer, og tilføje andre funktioner, såsom specialprocedurer og analyse, efterhånden som deres behov udvikler sig.

Automation af told kan have en betydelig økonomisk indvirkning og give et relativt hurtigt afkast af investeringen, selv for virksomheder med begrænset handel. For eksempel kan en lille til mellemstor virksomhed, der håndterer omkring 5.000 deklarationer om året i tre forskellige lande, realisere en årlig besparelse på op til €91.500 sammenlignet med at bruge en toldmægler. Derudover får toldchefer den ekstra fordel, at de genvinder kontrollen over deres data, hvilket åbner endnu flere døre for effektivitet og vækst.

Sammenligning: Manuel vs. Automatiseret Toldhåndtering

Fremtidens toldlandskab

Selvom toldafdelinger traditionelt har været langsomme til at omfavne ny teknologi, er der en stigende tendens til at forlade papirbaserede processer til fordel for digitale løsninger. Dette har sat spotlys på værdien af automation. Automation og maskinlæring giver en effektivitet, som manuelle processer ikke kan matche, og vil derfor spille en nøglerolle i den fremtidige styring af told- og handelsprocesser. Dette vil gøre det muligt for alle involverede parter at vokse og operere mere effektivt.

At udnytte værdien af data er hurtigt ved at blive afgørende for at forblive konkurrencedygtig. Ved at indføre et toldsystem, der centraliserer, standardiserer og konsoliderer data, kan virksomheder genvinde kontrollen over deres toldoperationer. De kan analysere data via dashboards og rapporter for at forbedre processer, fremme effektivitet og åbne døren for vækst. Alle disse teknologiske fremskridt gør det muligt at allokere værdifulde ressourcer til mere strategiske initiativer, hvilket giver større værdi for forretningen. Datadrevne toldløsninger bruges allerede af markedsledere. Dette er fremtiden for told for alle.

Ofte Stillede Spørgsmål (FAQ)