MANAGEMENT ANALYSIS OF THE EFFECTIVENESS OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE TECHNOLOGY IMPLEMENTATION AS PART OF THE 2030 STRATEGY
Статья поступила в редакцию: 29.04.2026
Статья принята к публикации: 22.05.2026
Статья опубликована: 01.07.2026
Keywords:
artificial intelligence, digital customs, Strategy 2030, automation of customs procedures, big data, semantic analysis, Federal Customs Service.Abstract
The article examines the issues of introducing artificial intelligence technologies into the activities of the Federal Customs Service of the Russian Federation in the context of the implementation of the Customs Service Development Strategy until 2030. The key areas of digital transformation are analyzed, including automatic registration of declarations, the use of semantic analysis of documents, the development of a risk management system, and the creation of the Main Data Processing Center. Based on statistical data from the Federal Customs Service of Russia for 2022–2025, the dynamics of growth in the share of automatically registered declarations to 85% and a reduction in the average time for the release of goods by 1.5–2 times are revealed. It is established that the use of artificial intelligence elements in control measures has increased their effectiveness by 23%. The main problems hindering digital transformation are identified, including a shortage of IT specialists and limited capacity for storing big data. The prospects for the transition to an «intelligent customs» model by 2030 are substantiated, provided that the migration of information systems to the unified digital platform «GosTech» is completed.
Информация о публикации
Финансирование: Исследование выполнено без привлечения внешнего финансирования, если иное не указано авторами.
Вклад авторов: Все авторы внесли существенный вклад в подготовку статьи, ознакомились с окончательной версией рукописи и одобрили ее к публикации.
Конфликт интересов: Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов, если иное не указано в публикации.
Правообладатель: Издательский дом «Академический».
Лицензия: Статья распространяется на условиях лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0).
Машиночитаемый файл метаданных: JATS XML
References
Федеральная таможенная служба Российской Федерации: официальный сайт. [Электронный ресурс]. URL: https://customs.gov.ru (дата обращения 11.04.2026).
Федеральная служба государственной статистики Российской Федерации: официальный сайт. [Электронный ресурс]. URL: https://rosstat.gov.ru (дата обращения 11.04.2026).
Центральный банк Российской Федерации: официальный сайт. [Электронный ресурс]. URL: https://cbr.ru (дата обращения 11.04.2026).
Указ Президента Российской Федерации от 21.12.2021 № 728 «О Стратегии развития таможенной службы Российской Федерации до 2030 года». [Электронный ресурс]. URL: http://kremlin.ru (дата обращения 11.04.2026).
Постановление Правительства Российской Федерации от 23.04.2021 № 636 «Об утверждении Положения о единой автоматизированной информационной системе таможенных органов». [Электронный ресурс]. URL: http://government.ru (дата обращения 12.04.2026).
Приказ ФТС России от 29.06.2022 № 462 «О внедрении технологий искусственного интеллекта в деятельность таможенных органов».
Отчёт о деятельности Федеральной таможенной службы за 2025 год. М. : ФТС России, 2026. 118 с.
Материалы коллегии ФТС России «Итоги цифровой трансформации в 2024–2025 годах». [Электронный ресурс]. URL: https://customs.gov.ru/collegium (дата обращения 12.04.2026).
Министерство промышленности и торговли Российской Федерации: официальный сайт. [Электронный ресурс]. URL: https://minpromtorg.gov.ru (дата обращения 12.04.2026).
Министерство экономического развития Российской Федерации: официальный сайт. [Электронный ресурс]. URL: https://economy.gov.ru (дата обращения 12.04.2026).
Нехороших И.Н. Международные экономические отношения: учебное пособие. Курск, 2025. 215 с.
