「火眼金睛」成大李政德 研发AI侦测系统协助国际海关查防走私
▲成大数据科学研究所副教授李政德与学生蔡育哲组成研究团队，发展AI侦测系统，协助国际海关查走私。（图／记者林悦翻摄，下同）
海关把守国境大门，查缉走私是主要业务之一，庞大货物量是各国海关沉重的负担，成大数据科学研究所副教授李政德与学生蔡育哲组成研究团队，在科技部哥伦布计划补助下，和韩国基础科学中心组成跨国团队，与世界海关组织（WCO）合作，研发AI人工智慧演算法进行海关走私侦测。
现正在奈及利亚与马拉威的海关进行每周线上测试，也着手开发该两国专属的海关查缉非法系统。这项AI人工智慧演算法，也将积极推广到世界各国的海关。相关研究论文将在2020年8月于AI人工智慧顶尖国际会议ACM KDD 2020发表。
此跨国合作计划自2019年11月开始，由于新冠肺炎COVID-19疫情蔓延全球期间完成，李政德指出，这项研究成果对目前防疫期间格外重要，因为海关走私抽查人员可透过AI侦测非法交易，避免暴露在可能接触被病毒感染货物的高风险环境中。虽然台湾并非WCO会员国，但这项台湾在AI走私侦测的贡献，也显示了Taiwan Can Help and Taiwan Is Helping！
李政德表示，此项演算法在奈及利亚与马拉威海关的线下测试以及每周进行的线上测试中，都能显著提升海关查缉非法交易上的成效，同时也可协助侦测企图以高价低报逃避关税者，间接提升海关的收益。WCO已于今年5月19日借由新闻稿正式宣布这项AI侦测海关非法走私的合作成果。
ACM KDD 2020 (知识发现与资料探勘国际会议)由ACM (美国计算机学会)主办，为全球大数据分析与AI领域最顶尖的国际会议，去年约有3500人参与，论文投稿接受度只有16％，论文可获接受并发表于ACM KDD 2020大会的手册，实属不易。
李政德指出，海关进口申报时必须填写来源国、进口商、商品价值等资料，传统海关以人工逐批抽查货物，但因每天涌入的货物很多，无法逐一抽查。团队运用AI机器学习与深度学习技术，让AI可以从每笔进口申报的资料中，找出进口单、货物、进口货物类型、数量、与价格的关联性，根据历史资料准确找出非法交易的有效线索，并建立出一套即时侦测模组。海关可透过这套模组，侦测货物是否有可能为非法走私交易，让有限的人力可以专注在较为可疑的货物交易上。
参与WCO合作计划的学生蔡育哲说，根据奈及利亚2012至2017年的资料，违法交易仅占了所有交易中的1％至2％，现行作法是仰赖人工检测与经验法则判断。研究团队透过让AI学习260万笔奈及利亚海关自2012至2017年的进口交易纪录。因AI会评估每笔交易是否违法的机率值并且予以排序，结果显示， 从260万笔资料中，排序最前的10％，就能揪出全部资料中90％的违法交易，相比人工侦测准确率仅2％，可说效果大幅提升。同时，该AI演算法亦能追回2倍以上非法交易带来的逃漏关税损失。团队所开发的AI侦测非法海关进口交易的相关程式码也已发布于开源网站，供各国海关组织及其他研究团队参考。
接下来，团队将继续精进研究，希望能让AI只用1％的海关进口交易资料，就能抓出绝大多数的违法交易、并尽量减少逃漏关税带来的损失。李政德更希望借由研究成果，能让世界看到台湾的AI研发能量，了解台湾虽然不是WCO会员国，却能对世界有帮助，协助各国海关打击非法，也期盼将来有机会可以争取加入WCO。
另外，团队也希望针对新冠肺炎COVID-19全球蔓延之前与之后，各国进出口商品类型、数量变化，分析与各国疫情是否有何关联，借此了解全球供应链的变化与影响，找出产业变化的蛛丝马迹，验证是否确实如媒体报导，未来全球产业链将越来越本土化、区域化，以期能预测哪些商品的需求可能会提高，对后疫情时期的经济复苏能有助益。