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“Massima efficienza e precisione nella pianificazione doganale: il ruolo cruciale di automazione, analisi dei dati e intelligenza artificiale”

Background: il valore dei dati

La digitalizzazione dei processi e l’ampia diffusione delle interazioni web hanno condotto ad una straordinaria crescita nell’accumulo di dati e informazioni. In un breve lasso di tempo, la quantità di dati generata ha superato persino quella accumulata dall’umanità sin dall’avvento della rivoluzione industriale. Questo fenomeno ha dato vita a una consapevolezza sempre più marcata: i dati possiedono un valore intrinseco che va oltre la loro semplice raccolta e conservazione. All’interno di queste immense masse di dati, è possibile individuare preziose informazioni in grado di orientare decisioni strategiche e indirizzare lo sviluppo di nuove opportunità.

È in questo contesto che si è coniata l’espressione “i dati sono il nuovo petrolio“. Simile all’importanza strategica che il petrolio ha rivestito nell’economia industriale, i dati stanno emergendo come risorsa chiave nell’economia digitale.

I dati, una volta elaborati e compresi, possono generare nuove prospettive e approfondimenti, rivelando modelli, tendenze e relazioni che altrimenti rimarrebbero nascosti.

Queste informazioni possono essere impiegate per migliorare l’efficienza operativa, prevedere comportamenti dei clienti target, ottimizzare processi industriali e persino guidare la ricerca e lo sviluppo di nuovi prodotti innovativi.

Data set, data analysis e data mining: fondamenta della moderna efficienza doganale

Nel mondo in costante evoluzione del commercio internazionale, l’efficacia dei processi doganali riveste un’importanza sempre maggiore. La crescente complessità delle supply chain globali richiede un approccio integrato e strategico alla pianificazione e all’ottimizzazione dei processi doganali. In questo contesto, l’automazione, l’analisi dei dati e l’intelligenza artificiale emergono come pilastri fondamentali per garantire una gestione efficiente e precisa delle operazioni doganali.

La corretta raccolta dei dati doganali rappresenta il punto di partenza per qualsiasi sforzo di ottimizzazione. I dati, una volta aggregati in data set organizzati, costituiscono una miniera di informazioni utili per la pianificazione e il controllo delle attività doganali. L’analisi dei dati consente di individuare modelli, tendenze e anomalie nelle operazioni, fornendo una visione più chiara delle prestazioni passate.

L’applicazione del data mining, ovvero l’estrazione di informazioni nascoste dai dati, offre l’opportunità di scoprire dettagli significativi altrimenti sfuggiti all’occhio umano.

Questo processo può rivelare dettagli cruciali come il dazio pagato per le importazioni dai diversi Paesi extra-UE, i codici doganali utilizzati e le eventuali misure tributarie ed extra-tributarie. Spesso, queste informazioni possono essere nascoste sotto voci di costo generali come “oneri doganali” o “costi di sdoganamento”.

Pianificazione, programmazione e ottimizzazione con l’intelligenza artificiale

L’intelligenza artificiale (IA) gioca un ruolo fondamentale nella pianificazione e nell’ottimizzazione dei processi doganali. I sistemi di IA possono analizzare enormi quantità di dati in tempo reale, identificando pattern e tendenze altrimenti sfuggenti.

Gli strumenti dell’intelligenza artificiale possono aiutare a creare piani di sdoganamento e processi logistici più efficienti, considerando variabili come i tempi di transito, le restrizioni doganali e le scadenze di consegna.

Questa pianificazione avanzata riduce il rischio di ritardi e di blocchi doganali, migliorando le performance complessive delle operazioni commerciali.

Dashboard e indicatori di performance KPI

L’uso di key performance indicator (indicatori chiave di performance o KPI) è essenziale per consentire al management di misurare l’efficacia delle operazioni doganali.

Questi KPI possono includere tempi medi di sdoganamento, percentuale di conformità alle regolamentazioni e costi associati.

La creazione di dashboard interattive consente di monitorare in tempo reale i progressi e gli eventuali problemi. Queste dashboard forniscono una visione sintetica delle performance e agevolano la presa di decisioni tempestive.

Dall’analisi retrospettiva alla pianificazione futura

L’analisi dei dati è cruciale sia in prospettiva retrospettiva che predittiva. Esaminare le performance passate attraverso strumenti di data analysis permette di identificare aree di miglioramento e di prendere decisioni informate basate su evidenze.

D’altra parte, l’analisi predittiva utilizza algoritmi sofisticati per anticipare gli sviluppi futuri, aiutando le aziende a pianificare in modo proattivo e a prendere decisioni strategiche basate su possibili scenari.

Questi modelli predittivi consentono alle aziende di anticipare problemi potenziali, migliorando la pianificazione delle risorse e riducendo al minimo i ritardi nell’elaborazione delle merci.

L’analisi dei dati non solo aiuta a comprendere meglio il passato, ma costituisce anche una pietra angolare per la pianificazione futura. I dati storici possono essere sfruttati per creare modelli predittivi che forniscono indicazioni sulle tendenze future.

Con il prossimo Accordo di Libero Scambio tra l’Unione Europea e la Nuova Zelanda all’orizzonte, l’analisi predittiva diventa ancor più rilevante. Questo accordo porterà a cambiamenti significativi nei flussi commerciali e nelle dinamiche doganali. L’analisi dei dati potrà aiutare le aziende a comprendere le possibili implicazioni di questo accordo e adattare le loro strategie di importazione ed esportazione di conseguenza.

Compliance e futuro del processo doganale: Sdoganamento Centralizzato e Trust and Check trader

Una gestione accurata dei dati doganali non solo porta a una maggiore efficienza operativa ma è anche fondamentale in ottica di compliance.

Ad esempio, l’accesso alle facilitazioni doganali previste dalla normativa, come l’Autorizzazione AEO (Operatore Economico Autorizzato), i regimi doganali speciali o le procedure semplificate quali l’Easy Free Back, richiedono la tenuta di scritture contabili doganali efficaci, che possono essere facilitate dall’analisi dei dati.

I dati ben organizzati e analizzati possono dimostrare la corretta aderenza alle regole e ai requisiti, facilitando il processo di autorizzazione e minimizzando il rischio di violazioni.

Questo è particolarmente rilevante con l’evoluzione delle normative come la Riforma del doganale dell’Unione Europea, che introdurrà nuovi concetti come lo Sdoganamento Centralizzato e il Trust and Check trader. Questi approcci innovativi, infatti, richiedono una gestione avanzata dei dati per garantire la conformità e la sicurezza delle operazioni doganali.

L’analisi dei dati diventa uno strumento chiave per monitorare e dimostrare il rispetto di tali istituti.

L’automazione, l’analisi dei dati e l’intelligenza artificiale stanno ridefinendo il processo doganale, trasformandolo in un’operazione più efficiente, precisa e conforme.

L’utilizzo strategico dei data set, dell’analisi dei dati e delle tecnologie dell’intelligenza artificiale permette di ottimizzare la pianificazione, la programmazione e la gestione delle attività doganali. Questo approccio non solo migliora le performance correnti, ma fornisce anche la base per prendere decisioni informate e proattive per il futuro.

Con l’accelerazione dei cambiamenti nel commercio internazionale, adattarsi a queste nuove metodologie è cruciale per rimanere competitivi e conformi alle normative”[1].

Gianluca Sigismondi