近年来，中国海关全面启动以风险管理为中心环节的现代海关制度的发展战略，通关模式由传统的“橄榄型”向“哑铃型”的现代模式发展。作为国际贸易港，澳门的旅游业、轻工业、跨境电商业非常发达，澳门海关在货物通关效率、货物通关风险、过境旅游通关风险、统计分析等信息化管理水平有进一步提升的需求。

近日，澳门海关携手烽火基于大数据挖掘和分析算法、通过设计风险管理模型，并利用人工智能，机器学习等前沿技术建立了一套澳门海关风险管理平台，实现对进出境企业、货物、车辆、旅客的风险智能分析和评估，为澳门海关在货物通关验放、出入境旅客物品安全、物品走私等方面提供风险管理的决策依据，提高澳门海关的通关效率和查验准确率，为澳门提供更加安全的国际贸易环境。

澳门海关基于大数据思维，利用信息化和智能化的手段来实现以风险管理为中心环节的现代海关管理方法。海关风险管理是指海关以风险识别、分析和评估为基础，通过建立统一的风险指标体系和风险评估标准，在通关审单、征税、验放等环节对不同风险等级的管理对象（货物、企业），按照不同的管理策略，实施差别化管理，并在通关后有针对性的开展后续稽查，从而有效控制海关执法风险，促进企业守法自律，旅客出入境行为自律，实现海关管理资源的优化配置，提高通关管理的整体效能。

 

方案亮点

 

1、分级分类管理策略

建立数据标准体系，将海关内部各业务系统整合，并基于大数据技术，通过建立适合的数学模型，对海关各类风险指标进行聚类、分析。

建立风险评估体系，并通过机器学习技术，不断优化风险控制模型的各项指针阈值，根据风险评估体系的评估结果，为澳门海关各项业务提供实时的风险管理依据。

建立企业和旅客违法库、行为库，并通过多维分析等方法有效过滤低风险出入境车辆和旅客，提高各口岸的查验效率和准确率。

2、采用高效灵活的技术架构和技术路径

采用hadoop+NoSQL+关系型数据库的架构模式，是效率与成本的最佳组合，可伸缩性强。对于编解码模块，采用了高性能PC服务器集群，保证处理的实时性；对于原始视频、音频数据，使用hadoop+NoSQL的方案，提供可伸缩的存储性能，有效控制了成本；对于KPI/报表/专题类数据，采用关系型数据库发布数据，可实现复杂的关联查询和商业智能。

澳门海关风险管理系统是基于烽火FitData大数据平台，以海关业务知识与系统设计理念相结合，融入了一系列海关风险监控的理论和方法，以大数据的思维方式，为满足澳门海关风险管理的实际需要而量身打造了全面风险数据分析及管理解决方案。

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