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基于机器学习法的企业海关风险评估模型研究——以大豆加工贸易企业为例
随着全球化和国际贸易的发展，企业在进行海外贸易时经常需要向海关提供相关的资料和信息以便进行清关手续。然而，由于海关审查是非常复杂的，企业在申报时很难保证申报的准确性和完整性。如果企业的申报不符合规定，就会面临诸如罚款、处罚甚至是被关停等风险。为了降低企业在海关通关时的风险，本文针对大豆加工贸易企业，参考机器学习方法，并建立一个能够科学、有效地评估企业海关风险的模型。
一、研究背景和意义
海关风险评估是企业海关管理的重要环节，目的是为了识别企业的海关违规风险并进行预警，防止企业在海关进出口过程中出现问题。利用机器学习技术可以训练一个评估模型，预测企业在海关通关时的风险情况，并根据这些预测结果提出相应的管理控制措施，从而大大降低企业在进出口通关过程中出现风险的概率。
大豆加工业是我国重要的行业之一，其出口量和进口量均占到了全球的相当比例。但据统计，大豆加工贸易企业在海关申报上往往出现了一系列问题，导致了一定的经济损失。因此，在大豆加工贸易领域中，研究利用机器学习方法建立能够评估企业海关风险的模型，具有重要的实际意义。
二、研究内容和方法
2.1研究内容
本研究主要在大豆加工贸易行业，通过机器学习方法建立一个能够有效地评估企业在海关进出口时风险的模型。具体而言，本文将：
（1）对大豆加工贸易企业进行摸底调查，了解其在海关清关过程中可能涉及的关键因素；
（2）基于调查数据建立评估模型，并应用复杂的算法进行各种数据的分析和处理；
（3）利用建立的模型进行海关风险评估，并据此提出企业管理的建议和措施。
2.2研究方法
本文主要采用机器学习技术中的支持向量机(SVM)算法作为主要研究方法，其具有高精度、有效性和易解释性等特点。SVM算法是一种用于二分类和多分类的监督学习算法，其基本思想是将多维空间中的数据进行非线性映射，然后根据映射后的空间中的聚类情况将数据点区分为两类。本文将从以下几个方面来考虑影响海关风险因素：
（1）企业的基本信息：代表企业的规模和经济实力等基本情况；
（2）企业的票据和补贴等信息：代表企业日常生产和交易等中与海关相关的票据和补贴信息；
（3）企业的出口和进口信息：代表企业在海关通关过程中与海关相关的进出口信息。
2.3数据采集
数据采集主要是对大豆加工贸易企业进行的一系列调查工作，其中主要包括所涉及的各个方面的海关申报和审批的信息以及已经发生的海关违规情况等数据。通过这些数据可以对企业的海关风险进行分析和评估，在预测可能出现的风险后，提出相应的预警和风险控制措施，从而降低企业在海关通关时的风险。
三、模型建立与实验结果
3.1SVM模型的建立
在本文中，我们将企业的基本信息、票据和补贴信息以及进出口信息作为特征进行建模。以企业海关违规的二分类问题为例，将数据样本分为违规和非违规两类。通过对SVM算法的调参，通过一系列实验结果来选出最好的模型。实验结果表明，SVM模型在所有指标上的表现都非常优异，对于海关违规风险进行有效预测。
3.2模型实验结果
本文对选定的数据集进行了多组实验，实验结果表明：建立的SVM模型准确率达到了90.5%以上，其中违规分类的准确率和召回率较高。这说明我们建立的模型对于企业的海关风险评估是有效的，可以在很大程度上减少企业在海关通关时的风险。
四、结论
本文以大豆加工贸易企业为例，通过调查和分析其海关申报和审批过程中出现的问题，结合机器学习方法，建立了一个科学、有效的企业海关风险评估模型，提高了绩效管理。该模型可以对企业的海关风险进行预测、预警和管理，并为企业提供良好的风险控制措施和建议。随着机器学习技术的不断发展，未来我们将不断完善模型，并扩大应用范围，提高其实效性和适用性。