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【記者林孟翰／南市報導】成大數據科學研究所副教授李政德與學生蔡育哲組成研究團隊，在科技部哥倫布計畫補助下，和韓國基礎科學中心組成跨國團隊，與世界海關組織（ＷＣＯ）合作，研發ＡＩ人工智慧演算法進行海關走私偵測，成效卓著。

現正在奈及利亞與馬拉威的海關進行每週線上測試，也著手開發該兩國專屬的海關查緝非法系統。這項ＡＩ人工智慧演算法，也將積極推廣到世界各國的海關。相關研究論文將在一０九年八月於ＡＩ人工智慧頂尖國際會議ＡＣＭ　ＫＤＤ　２０２０發表。

 

此跨國合作計畫自一０八年十一月開始，由於新冠肺炎疫情蔓延全球期間完成，李政德指出，這項研究成果對目前防疫期間格外重要，因為海關走私抽查人員可透過ＡＩ偵測非法交易，避免暴露在可能接觸被病毒感染貨物的高風險環境中。雖然台灣並非ＷＣＯ會員國，但這項台灣在ＡＩ走私偵測的貢獻，也顯示了Ｔａｉｗａｎ　Ｃａｎ　Ｈｅｌｐ　ａｎｄ　Ｔａｉｗａｎ　Ｉｓ　Ｈｅｌｐｉｎｇ！

李政德表示，此項演算法在奈及利亞與馬拉威海關的線下測試以及每週進行的線上測試中，都能顯著提升海關查緝非法交易上的成效，同時也可協助偵測企圖以高價低報逃避關稅者，間接提升海關的收益。ＷＣＯ已於今年五月十九日藉由新聞稿正式宣布這項ＡＩ偵測海關非法走私的合作成果。

李政德指出，海關進口申報時必須填寫來源國、進口商、商品價值等資料，傳統海關以人工逐批抽查貨物，但因每天湧入的貨物很多，無法逐一抽查。團隊運用ＡＩ機器學習與深度學習技術，讓ＡＩ可以從每筆進口申報的資料中，找出進口單、貨物、進口貨物類型、數量、與價格的關聯性，根據歷史資料準確找出非法交易的有效線索，並建立出一套即時偵測模組。海關可透過這套模組，偵測貨物是否有可能為非法走私交易，讓有限的人力可以專注在較為可疑的貨物交易上。

參與ＷＣＯ合作計畫的學生蔡育哲說，根據奈及利亞二０一二至二０一七年的資料，違法交易僅佔了所有交易中的一至二％，現行作法是仰賴人工檢測與經驗法則判斷，研究團隊透過讓ＡＩ學習二百六十萬筆奈及利亞海關自二０一二至二０一七年的進口交易紀錄。因ＡＩ會評估每筆交易是否違法的機率值並且予以排序，結果顯示，從二百六十萬筆資料中，排序最前的一成，就能揪出全部資料中九成的違法交易，相比人工偵測準確率僅二％，可說效果大幅提升。同時，該ＡＩ演算法亦能追回二倍以上非法交易帶來的逃漏關稅損失。團隊所開發的ＡＩ偵測非法海關進口交易的相關程式碼也已發布於開源網站，供各國海關組織及其他研究團隊參考。