CN105117426B - 一种海关编码智能搜索方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种海关编码智能搜索方法，其特征在于：所述搜索方法包括三个阶段，第一阶段是大数据采集，第二阶段是系统智能分析，第三阶段是用户输入特征属性后进行分析检索给出结果。本发明具有如下优点：通过周而复始大数据迭代概率统计，给用户在选择海关编码时提供高效的智能推荐。报关人员不需要通过查阅大量的海关税则，通过前人的归类经验规避错误风险，大大的降低了备案的门槛，为跨境电商阳光化通关解决了瓶颈性的问题。

Description

一种海关编码智能搜索方法
技术领域
本发明涉及智能搜索技术领域，具体是指一种海关编码智能搜索方法。
背景技术
海关编码即HS编码，为编码协调制度的简称，其全称为《商品名称及编码协调制度的国际公约》，一部供海关、统计、进出口管理及与国际贸易有关各方共同使用的商品分类编码体系。
海关编码对于出口贸易的重要性：一、确定进出口商品的HS归类；二、从而确定进出口商品适用的税率、监管条件；三、便于进出口贸易统计；四、进出口商品编码(HS编码)同时还是相关政府执法机关进行管理的基础，如确定出口退税率等；五、如果海关编码弄错还需负法律责任，一旦归类错误，无论事前事后，被海关查出，都会追究企业的责任，严重者还会移交缉私。
随着跨境电商的日益壮大，国家推出了针对跨境电商的9610监管方式，促进了跨境电商的阳光化通关，同时也面临了新的挑战，由于跨境电商跟传统的跨境贸易相比，订单碎片化、出口单品种类复杂，同一个订单包裹中可以包含上百个海关编码信息，商品信息的备案工作成为一大瓶颈，一个订单可能需要报关人员查阅多次海关税则，而且客单价又较低，投入的人力成本远高于报关的收益，导致传统的报关行不愿意接跨境电商报关业务。
发明内容
本发明要解决的技术问题是克服以上技术缺陷，提供一种能够提高备案的效率、精准选择备案号、降低错误风险、为跨境电商降低了门槛的一种海关编码智能搜索方法。
为解决上述技术问题，本发明提供的技术方案为：一种海关编码智能搜索方法，所述搜索方法包括三个阶段，第一阶段是大数据采集，第二阶段是系统智能分析，第三阶段是用户输入特征属性后进行分析检索给出结果。
所述的大数据采集包括两部分，一、运行人员通过传统的报关经验，搜集以往申请的海关编码实例通过关键字划分，把能表述产品特征信息的文字提炼出来，并以数据字典的形式存储在数据库中；二、用户录入的品类、材质、用途等产品特征属性，以及选择的海关编码。这些产品特征属性会和海关编码形成多对多的关系，再一次形成字典库，这部分操作是在实际使用时，由用户产生的数据。
所述的系统智能分析是指通过对这些关键数据进行统计计算，通过词频计算，权重分析等将海关编码的一串字符转化成许多具体的标签，让计算机可以识别海关编码这个数字和现实世界中的哪些描述的关联度高，在通关过程中计算其通过率、错误率、选择率。进一步通过监管过程来验证这些关键词与选择的编码是否匹配。
第三阶段是指当用户正确输入特征属性后，通过关键词在字典库中去匹配，通过单个关键词和组合关键词的出现词频和权重等一系列的算法，综合排序将最符合条件的海关编码智能推荐给用户。
在第三阶段中推荐给用户的信息还包括该海关编码有多少用户曾经选择过这些海关编码，显示该海关编码在通关服务平台被审核的通过率、追溯该海关编码是否有被追责的情况，对推荐的编码进行一个校验，如果几项考核较低说明备案号和事物匹配度低，给企业起到警示的作用。
用户选择海关编码后，又将当前申请海关的编码实例作为基础数据进入第一个阶段。
本发明具有如下优点：通过周而复始大数据迭代概率统计，给用户在选择海关编码时提供高效的智能推荐。报关人员不需要通过查阅大量的海关税则，通过前人的归类经验规避错误风险。大大的降低了备案的门槛。为跨境电商阳光化通关解决了瓶颈性的问题。
附图说明
图1是本发明一种海关编码智能搜索方法的运营人员进行大数据采集的结构示意图；
图2是本发明一种海关编码智能搜索方法的用户进行大数据采集的结构示意图；
图3是本发明一种海关编码智能搜索方法的总的工作流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明做进一步的详细说明。
结合附图，一种海关编码智能搜索方法，所述搜索方法包括三个阶段，第一阶段是大数据采集，第二阶段是系统智能分析，第三阶段是用户输入特征属性后进行分析检索给出结果。
第一阶段大数据采集
运营人员通过传统的报关经验，搜集以往申请的海关编码实例通过关键字划分，把能表述产品特征信息的文字提炼出来。并以数据字典的形式存储在数据库中。每个海关编码有了自己特性标签。这个过程需要人工参与，将过去的经验转换成部分基础数据。
用户录入的品类、材质、用途等产品特征属性，以及选择的海关编码。这些产品特征属性会和海关编码形成多对多的关系。再一次形成字典库，这部分操作是在实际使用时，由用户产生的数据。是将过程转换为部分基础数据。因为使用过程是重复迭代的，所以未来这部分数据将占到决定性的作用，通过互联网的海量数据，将形成一个庞大的产品特征属性的字典库，帮助我们分析用户的输入、及用户想要得到的结果。
第二阶段系统智能分析，对这些关键数据进行统计计算，通过词频计算，权重分析等，例如把海关编码为6104420000的一串无意义的字符。转换成许多具象的标签，这个字符串代表是连衣裙、税率17％、针织、钩编、棉制、女式、等大量标签，让计算机可以识别这个数字和现实世界中的那些描述关联度高。
然后分析计算企业用户的申报数据。例如企业输入连衣裙、女式等关键信息后，通过将这些关键词和用户选择的6104420000的编码关联起来，在通关过程中计算其通过率、错误率、选择率，进一步通过监管过程来验证这些关键词与选择的编码是否匹配。
第三阶段当用户正确输入特征属性后，搜索引擎将通过关键词在字典库中去匹配，通过单个关键词和组合关键词的出现词频和权重等一系列的算法，综合排序将最符合条件的海关编码智能推荐给企业操作人员。监管数据分析会显示多少用户曾经选择过这些海关编码，显示该海关编码在通关服务平台被审核的通过率、追溯该海关编码是否有被追责的情况，对推荐的编码进行一个校验，如果几项考核较低说明备案号和事物匹配度低，给企业起到警示的作用。企业选择海关编码后，又将当前申请海关的编码实例作为基础数据进入第一个阶段。
通过周而复始大数据迭代概率统计，给企业在选择海关编码时提供高效的智能推荐。报关人员不需要通过查阅大量的海关税则，通过前人的归类经验规避错误风险。大大的降低了备案的门槛。为跨境电商阳光化通关解决了瓶颈性的问题。
本发明的搜索方法也可称之为人工智能搜索方法，这里提到的人工智能搜索，是结合大数据的分析。帮助企业推荐合理的搜索结果，和一般的普通搜索有所不同。它能起到引导的作用。当数据量达到足够多的情况下，这个引擎可以通过用户录入的产品信息描述自动的去完成海关编码的筛选，不需要再人工去干预它。
通过率：根据产品的特征属性选择的海关编码在海关端有海关人员进行审核。信息有误会被驳回，审核通过率＝通过次数/提交次数。通过率越高表示这些特征属性和海关编码越匹配。
错误率：被选择的海关编码通过了海关审核，但在通关过程中可能会被查验到真实物品和海关编码不符，情节严重会导致移交缉私。错误率＝被查验错误次数/过检次数
选择率：企业根据产品特征属性选择那类海关编码，用大多数人的选择来引导企业选择正确的编码，选择率＝选择数/推荐总数。

Claims (1)

1.一种海关编码智能搜索方法，其特征在于：所述搜索方法包括三个阶段，第一阶段是大数据采集，第二阶段是系统智能分析，第三阶段是用户输入特征属性后进行分析检索给出结果；
所述的大数据采集包括两部分，一、运行人员通过传统的报关经验，搜集以往申请的海关编码实例通过关键字划分，把能表述产品特征信息的文字提炼出来，并以数据字典的形式存储在数据库中；二、用户录入的品类、材质、用途产品特征属性，以及选择的海关编码；这些产品特征属性会和海关编码形成多对多的关系，再一次形成字典库，这部分操作是在实际使用时，由用户产生的数据；
所述的系统智能分析是指通过对这些关键数据进行统计计算，通过词频计算，权重分析将海关编码的一串字符转化成许多具体的标签，让计算机可以识别海关编码这个数字和现实世界中的哪些描述的关联度高，在通关过程中计算其通过率、错误率、选择率；进一步通过监管过程来验证这些关键词与选择的编码是否匹配；
第三阶段是指当用户正确输入特征属性后，通过关键词在字典库中去匹配，通过单个关键词和组合关键词的出现词频和权重一系列的算法，综合排序将最符合条件的海关编码智能推荐给用户；
在第三阶段中推荐给用户的信息还包括该海关编码有多少用户曾经选择过这些海关编码，显示该海关编码在通关服务平台被审核的通过率、追溯该海关编码是否有被追责的情况，对推荐的编码进行一个校验，如果几项考核较低说明备案号和事物匹配度低，给企业起到警示的作用；用户选择海关编码后，又将当前申请的海关编码实例作为基础数据进入第一个阶段。
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