Россия
УДК 33 Экономика. Народное хозяйство. Экономические науки
Работа направлена на комплексное изучение роли инструментов искусственного интеллекта (ИИ) в обеспечении внешнеэкономической деятельности (ВЭД), а также на выявление факторов, влияющих на их эффективность и перспективы интеграции в международную практику. Исследование основано на междисциплинарном подходе, включающем анализ статистических данных международной торговли, широкого ряда аналитических отчетов, эконометрическое моделирование, методы машинного обучения для прогнозирования динамики ВЭД. Полученные данные показывают, что использование ИИ-инструментов снижает транзакционные издержки, повышает точность прогнозирования спроса на, а также способствует сокращению времени таможенной обработки. Вместе с тем выявлены ключевые ограничения, связанные с недостаточной прозрачностью алгоритмов, киберрисками и иными рисками. Инструменты ИИ демонстрируют высокий потенциал для трансформации ВЭД, однако их масштабное применение требует институциональной адаптации, разработки международных стандартов регулирования и повышения цифровой компетентности участников рынка. В перспективе именно интеграция ИИ-технологий может стать драйвером устойчивого развития глобальной торговли и повышения конкурентоспособности национальных экономик.
искусственный интеллект, внешнеэкономическая деятельность, предиктивная аналитика, эконометрика, управление на основе данных, конкурентоспособность
Введение
Современная международная торговля переживает беспрецедентную трансформацию под влиянием цифровизации, геополитических сдвигов и усложнения глобальных цепочек поставок [1, 2, 3]. Компании и государства все активнее ищут новые способы повышения устойчивости, сокращения издержек и обеспечения соответствия изменяющимся нормативным требованиям. В этих условиях искусственный интеллект (ИИ; также в тексте будет использоваться англоязычная аббревиатура – AI) выступает стратегическим инструментом, способным переосмыслить архитектуру и режимы функционирования не только экономики в целом [4, 5, 6, 7], но и отдельных экономических подсистем, в частности – внешнеэкономической деятельности (ВЭД).
Технологии ИИ все шире применяются для решения задач прогнозирования спроса, оптимизации логистики, управления рисками в реальном времени и обеспечения трансграничного комплаенса. Интеграция ИИ в процессы международной торговли обеспечивает значимый рост эффективности: снижает транзакционные издержки, повышает точность прогнозирования и ускоряет таможенные процедуры [8]. В то же время, организации сталкиваются с серьезными вызовами, связанными с качеством данных, непрозрачностью алгоритмов, киберрисками и фрагментарностью нормативно-правовой базы, этическими аспектами [9].
Несмотря на возрастающее значение ИИ для глобальной торговли (см.: https://www.tfafacility.org/sites/default/files/2022-08/WCOWTOPUB.pdf), до сих пор наблюдается дефицит системного анализа его реальной эффективности в контексте ВЭД, а также отсутствие комплексных рамочных подходов для оценки долгосрочного потенциала ИИ-технологий. Кроме того, перспективы развития ИИ-технологий порождает необходимость и нового взгляда на регуляторные аспекты [10, с. 61], а также на государственное участие в его развитии [11]. Настоящая статья призвана восполнить этот пробел, исследуя то, каким образом инструменты ИИ могут поддерживать внешнеэкономическую деятельность, какие измеримые эффекты они обеспечивают и какие барьеры необходимо преодолеть для их устойчивого внедрения [12, 13].
Архитектура исследования
Вклад данного исследования в развитие экономической науки заключается в двух ключевых аспектах. Во-первых, оно предлагает структурированную оценку инструментов ИИ в ВЭД с позиций экономики, менеджмента и цифровой трансформации. Во-вторых, формирует стратегические сценарии и рекомендации для бизнеса, регуляторов и международных институтов, призванные способствовать формированию будущего глобальной торговли, основанного на технологиях ИИ.
Для Российской Федерации использование инструментов ИИ в обеспечении внешнеэкономической деятельности приобретает особое значение в условиях санкционных ограничений и глобализации [14, 15], переориентации торговых потоков на азиатские и ближневосточные рынки, а также необходимости диверсификации логистических маршрутов (например, развитие международного транспортного коридора «Север–Юг» [16] и использование Северного морского пути [17]).
Применение ИИ позволяет российским компаниям более точно прогнозировать спрос на новые рынках, оптимизировать управление поставками при ограниченном доступе к традиционной инфраструктуре и минимизировать валютные и регуляторные риски. Таким образом, внедрение ИИ-технологий становится не только инструментом повышения конкурентоспособности, но и критическим фактором адаптации российской экономики к новой архитектуре глобальной торговли.
Настоящая статья структурирована по пяти ключевым направлениям применения инструментов ИИ во внешнеэкономической деятельности.
Во-первых, рассматриваются возможности использования машинного обучения в таможенно-тарифном регулировании и контроле – от автоматизированного анализа таможенных деклараций и классификации товарных кодов (HS) до выявления несоответствий и ускорения процедур обработки.
Во-вторых, анализируются методы прогнозной аналитики (XGBoost, LightGBM и др.), применяемые для предсказания экспортно-импортных потоков и международного спроса на российские товары.
Третье направление связано с цифровыми платформами поддержки экспорта, такими как «Мой экспорт» (см.: https://myexport.exportcenter.ru) и маркетплейсы, где ИИ применяется для анализа контрактов, логистических цепочек и каналов сбыта.
В-четвертых, внимание уделено системам антифрода, борьбе с отмыванием денег и финансовому мониторингу, где используются специализированные модели (например, аналоги LaundroGraph) для выявления подозрительных транзакций в экспортно-импортных операциях.
Наконец, пятое направление охватывает логистику и управление цепочками поставок: прогнозирование маршрутов, оптимизацию загрузки и мониторинг транспортных узлов с применением ML-алгоритмов и аналитических платформ (в частности, решений, представленных на TADviser). В рамках каждого из этих блоков проводится критическая оценка эффективности и ограничений выявленных решений, а также обсуждаются перспективы их дальнейшего использования в контексте специфических геоэкономических и институциональных условий Российской Федерации.
1. Андросова И.В., Шаламов Л.С. Оценка результатов внешнеэкономической деятельности России и зарубежных стран в условиях глобализации. Теория и практика сервиса: экономика, социальная сфера, технологии; 2017; 1; 14-17.
2. Анисимова Я.А., Плотников В.А. Экономическая безопасность, санкции и переориентация российских внешнеторговых потоков. Известия Юго-Западного государственного университета. Серия: Экономика. Социология. Менеджмент; 2023; 2; 10-23.
3. Мунасыпов А.М. Перспективы экспорта российского газа на рынке ФРГ в условиях преодоления последствий Covid-19, зеленого курса ЕС и цифровой трансформации. Известия Санкт-Петербургского государственного экономического университета; 2022; 2; 169-176.
4. Бедрик О.И., Несутулов А.С., Никитин Е.Н. Технологии искусственного интеллекта как фактор развития цифровой экономики: оценка социально-экономических эффектов. Экономика и управление; 2025; 5: 593–601.
5. Вертакова Ю.В., Шкарупета Е.В. Интеллектуальное производство в условиях индустрии X.0. Экономическое возрождение России; 2025; 1; 146-162.
6. Князьнеделин Р.А., Курбанов А.Х., Плотников В.А. Возможности и риски применения технологий искусственного интеллекта на предприятиях российского оборонно-промышленного комплекса. Научные проблемы материально-технического обеспечения Вооружённых Сил Российской Федерации; 2024; 3; 32-38.
7. Федоров М.В., Репин Д.А., Игнатьев С.А. Технологии искусственного интеллекта в государственном управлении: разработка парадигмы разумного (само)ограничения. Известия Санкт-Петербургского государственного экономического университета; 2024; 5; 46-53.
8. Хайдобин А.А. Применение искусственного интеллекта в ВЭД: взгляд таможни и бизнеса. Новизна. Эксперимент. Традиции. 2022; 8; 75-81.
9. Репин Д.А., Игнатьев С.А. «Внедрять нельзя отказаться»: влияние этики на применение технологий искусственного интеллекта в управлении социально-экономическими процессами. Экономика и управление. 2024; 12; 1503–1509.
10. Савинов Ю.А., Тарановская Е.В. Искусственный интеллект в международной торговле. Российский внешнеэкономический вестник; 2020; 4; 58–71.
11. Сахаров Д.М. Развитие инструментов государственной финансовой поддержки российского экспорта в современных условиях. Мир новой экономики; 2022; 16 (4); 54-66.
12. Исаков И.В. Перспективы и барьеры применения искусственного интеллекта во внешнеэкономической деятельности. Московский экономический журнал; 2025; 6; 266–279.
13. Комелова А.Ю., Федотова Г.Ю. Исследование возможности применения искусственного интеллекта «AI HS Code» для целей таможенно-тарифного регулирования. Учёные записки Санкт-Петербургского имени В.Б. Бобкова филиала Российской таможенной академии; 2024; 2; 34–40.
14. Курушина Е.М., Курушин Д.А. Роль технологических факторов обеспечения прозрачности искусственного интеллекта в развитии мирохозяйственных связей РФ в условиях глобализации. Вестник Забайкальского государственного университета; 2024; 4; 113–119.
15. Kamolov S., Molchanovskaya I., Kaunov E. Artificial intelligence as a strategic instrument of economic development of Russia and improvement of its public administration. E3S Web of Conferences; 2021; 291; 04002.
16. Крюкова Е.В. Концепция развития международного транспортного коридора «Север – Юг». Вестник Волгоградского государственного университета. Экономика; 2020; 2; 141–147.
17. Плотников В.А., Волкова А.А. Технологические и санкционные вызовы в региональном развитии (кейс Северного морского пути). Актуальные направления научных исследований XXI века: теория и практика; 2024; 1; 95-107.
18. Максакова М.А., Ткаченко С.С. Использование цифровых технологий для поддержки российского экспорта. Экономические и социальные проблемы России; 2024; 3; 176–190.
19. Arslanalp S., Mo Choi S., Kamali P., Koepke R., McKetty M., Ruta M., Saraiva M., Sozzi A., Verschuur J. Nowcasting Global Trade from Space. IMF Working Papers; 2025, 093.
20. Alghushairy O. Enhancing Global Logistics Forecasting: Leveraging Machine Learning Approaches for Predicting Import and Export Flows. International Conference on Innovation in Artificial Intelligence and Internet of Things (AIIT), Jeddah, Saudi Arabia; 2025; 1-15.
21. Котельвин М.О. Прозрачный блокчейн: тенденции развития государственного контроля за использованием криптовалюты в преступной деятельности. Право и государство: теория и практика; 2022; 10; 138–139.
