一家财富 500 强化工企业面临关税分类请求激增的情况，并预测未来需求量还将更大。若无支持，商品误分类的风险极高。采购自动化全球贸易系统有助于缓解资源压力，降低延误和罚款风险。同时，该公司得以削减外包服务，实现了有意义的损益（P&L）节约，并帮助组织高效管理其增长预期。
这是一个及时的案例研究，因为从事国际贸易的企业持续面临关税分类请求增加的问题，而其进出口货运量也在激增。据预测，今年全球商品总量将增长 7.5%，2022 年1将增长 4.1%。仍使用人工流程进行产品分类（研究和应用海关税则号列 HTS 代码）的组织可能会错误分类多种产品，包括从直接材料到后台办公用品在内的各类物品。
误分类不仅会导致组织面临运输延误——有时长达两到十四天——增加被审计的可能性，还会导致高额罚款。事实上，有些公司的产品分类错误率超过 80%，并因此遭受美国海关和边境保护局（CBP）处以高达合法关税、税款和费用四倍的罚款。2
然而，存在一个被忽视的解决方案。当今的全球贸易管理系统配备了自动化和机器学习功能，可简化分类请求。它们能减少分类错误和周期时间，提高团队生产力，并有助于防止罚款和边境延误。
1. 自动化处理那些占用资源超过 60% 时间的常规、重复性分类请求。组织可以通过利用自动化和机器学习来处理具有细微偏差的重复性产品分类，从而立即减轻分类人员的工作负担。这些项目可能耗费资源数小时的时间，几乎没有带宽去处理可能需要更多研究的其它类别。随着系统对产品类型的细微偏差学习得越多，其准确率可接近> 95%。排除人工流程有助于向组织的客户群保证供应保障，同时降低因错误导致的罚款风险。
2. 消除涉及分类溢出协助的第三方或外包合同。实施关税分类自动化使组织能够移除外部报关行服务，从而立即产生损益（P&L）节约影响。一些组织通过消除这些义务实现了高达 10% 的节约。这反过来有助于对整体贸易治理预算产生积极影响。短期效果立竿见影，而从长远来看，全球贸易系统可以帮助根据进出口国之间的贸易协议识别各种分类代码的折扣。由于内部资源忙于其他任务，这些折扣通常被忽视。
3. 利用机器学习来帮助实现分类请求的周期时间缩短。企业应利用全球贸易服务来自动化海关裁决更新，确保所有进出口国家的合规性保持最新。这将减少内部资源在每次监管变更时研究数据所花费的时间。此外，组织应将数据库与其全球贸易管理系统集成，以分类过去和新出现的独特分类。机器学习可以利用过去的分类错误来优化未来操作，但对于新项目，链接来自数据库的信息流可以帮助在首次出现请求时实现自动化。
进口和出口业务增长的企业必须比以往任何时候都更加关注具备自动化和机器学习能力的全球贸易系统，以确保业务连续性和未来的可扩展性。虽然分类流程的数字化带来了关键的损益（P&L）和成本节约，但它在降低未来边境延误和高额罚款风险方面也至关重要。
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1. https://ihsmarkit.com/research-analysis/global-trade-outlook-for-2021.html#:~:text=We%20forecast%20the%20volume%20of,2021%20and%204.1%25%20in%202022
2. https://www.govinfo.gov/content/pkg/USCODE-2011-title19/pdf/USCODE-2011-title19-chap4-subtitleIII-partV-sec1592.pdf