AI Pematuhan Kastam: Kurangkan Risiko, Cepatkan Import

Musim hujung tahun selalu nampak sama di meja operasi logistik: jadual kapal dan penerbangan makin padat, pesanan e-dagang naik mendadak, dan tekanan pelanggan untuk “sampai sebelum cuti” jadi semakin ketat. Dalam keadaan begini, satu perkara yang sering dipandang remeh sebenarnya paling mudah jadi punca lewat—kemasukan kastam (customs entry) dan pengelasan tarif.

Realitinya, silap kod tarif bukan sekadar pembetulan di borang. Ia boleh bermakna tahan kontena, audit susulan, penalti, dan gangguan aliran tunai kerana cukai/duti tersalah kira. Sebab itu saya suka satu pendekatan yang makin jelas pada hujung 2025: AI untuk pematuhan perdagangan (trade compliance), khususnya pengelasan barang di bawah Harmonized Tariff Schedule (HTS).

Kerjasama Quickcode dan Magaya—melalui integrasi AI yang mencadangkan kod HTS dengan rujukan dan sitasi peraturan—bagi saya ialah contoh yang “kena pada tempatnya” dalam siri AI dalam Logistik dan Rantaian Bekalan: automasi yang mengurangkan kerja manual, mempercepat aliran, dan menurunkan risiko. Bukan sekadar gimik.

Kenapa pengelasan tarif jadi “bottleneck” rantaian bekalan

Jawapan ringkas: pengelasan tarif ialah keputusan kecil yang memberi kesan besar pada kelajuan pelepasan dan kos import. Bila proses ini lambat atau tidak konsisten, keseluruhan rantaian bekalan jadi terperangkap.

Pengelasan HTS memerlukan ketepatan tinggi kerana setiap produk mempunyai kod (kebiasaannya 10 digit untuk U.S.) yang menentukan:

• kadar duti dan cukai
• kuota dan syarat import
• semakan tambahan (contohnya tindakan antidumping/countervailing duties)
• risiko pemeriksaan fizikal dan penelitian susulan

Dalam operasi manual, pegawai pematuhan biasanya perlu menjejak nota tarif, rujukan keputusan terdahulu (contohnya pangkalan data keputusan kastam), dan perubahan tarif yang kerap. Dalam dunia sebenar, ini berlaku ketika:

1. SKU bertambah (e-dagang dan katalog produk makin besar)
2. pembekal berubah (diversifikasi sumber di Asia, Eropah, Amerika)
3. dokumen produk tidak seragam (spesifikasi tidak lengkap, nama bahan tak tepat)

Kesannya bukan sahaja pada kastam. Perancangan pengangkutan, pengurusan gudang, dan janji SLA pelanggan semuanya bergantung pada pelepasan yang lancar.

Apa yang Quickcode + Magaya buat, dan kenapa ia relevan untuk pasukan logistik

Jawapan terus: mereka memasukkan AI ke dalam aliran kerja broker/kastam untuk mencadangkan kod HTS dengan bukti rujukan—tetapi keputusan akhir kekal pada manusia.

Magaya terkenal sebagai platform pengurusan pengangkutan/freight dan operasi logistik untuk penyedia perkhidmatan (termasuk portal pelanggan dan WMS). Komponen pentingnya ialah pematuhan U.S. Customs and Border Protection (CBP) melalui ekosistem transaksi seperti ACE.

Quickcode pula fokus pada perisian pematuhan perdagangan yang memberi:

• keterlihatan perubahan tarif (real-time)
• cadangan kod produk
• penilaian risiko peraturan

Melalui integrasi API, Quickcode “duduk” dalam aliran kerja pemprosesan kemasukan kastam Magaya (melalui Broker AI Assistant). Model bahasa besar (LLM) dan data perdagangan digunakan untuk mempercepat dan menstandardkan pengelasan.

Perkara yang saya anggap paling penting: mereka tidak cuba jadikan AI kotak hitam. Sistem ini menyertakan:

• rujukan sumber
• sitasi peraturan
• dokumentasi sokongan (nota HTS, kemas kini, keputusan/ruling terdahulu, nota penjelasan)

Ini kritikal untuk pasukan pematuhan yang perlu mempertahankan keputusan ketika audit.

Ayat yang patut diingat: AI yang berguna dalam pematuhan bukan yang “paling bijak”, tetapi yang paling mudah diaudit.

“90% lebih cepat” bukan sekadar angka—ini kesan operasinya

Jawapan langsung: bila masa penyelidikan pengelasan turun sehingga 90%, anda bukan sahaja jimat jam kerja—anda kurangkan kelewatan, kos penahanan, dan keperluan tenaga kerja tambahan ketika puncak.

Quickcode mendakwa AI mereka boleh mengurangkan masa penyelidikan HTS sehingga 90% dan mengekalkan hampir 100% ketepatan melalui kemas kini berterusan.

Mari terjemahkan angka ini kepada realiti logistik:

1) Kurang “queue” di meja broker

Apabila volum naik (contohnya kempen 12.12, hujung tahun, atau lonjakan bahan mentah), pasukan biasanya akan:

• tambah syif
• outsource klasifikasi
• atau tangguhkan pelepasan beberapa penghantaran “kurang prioriti”

Jika AI memendekkan masa klasifikasi, queue berkurang, dan ini memotong risiko demurrage/detention dan kos storan.

2) Data yang lebih konsisten untuk perancangan rantaian bekalan

Kod tarif yang konsisten membantu:

• anggaran kos landed cost lebih tepat
• perancangan harga dan margin yang stabil
• keputusan sourcing (negara asal dan struktur duti)

Bila kod sering berubah kerana manusia mentafsir berbeza, organisasi akan nampak “noise” dalam laporan kos—dan keputusan S&OP jadi lemah.

3) Kurang keperluan “firefighting”

Kebanyakan kos tersembunyi pematuhan datang daripada kerja pembetulan:

• dokumen perlu diulang
• komunikasi berulang dengan pihak berkaitan
• pembetulan invois/cukai
• semakan semula SKU yang sudah lama berjalan

AI yang memberi cadangan dengan rujukan mengurangkan pembetulan. Bukan sifar, tapi jauh lebih terkawal.

AI pematuhan yang betul: manusia kekal pemilik keputusan

Jawapan ringkas: model terbaik ialah “human-in-the-loop”—AI cadang, manusia semak, kemudian baru dihantar kepada pihak berkuasa.

Kerangka kerja yang digambarkan dalam kes Quickcode–Magaya mudah tetapi kuat:

1. Permintaan dibuat untuk pengelasan HTS
2. AI mengembalikan cadangan + rujukan
3. Broker/pegawai pematuhan menyemak dan mengesahkan
4. Klasifikasi yang disahkan dihantar dalam proses kemasukan

Bagi saya, ini patut jadi standard untuk AI dalam pematuhan—terutamanya apabila melibatkan risiko penalti.

Soalan yang patut anda tanya vendor (dan diri sendiri)

Jika anda sedang mempertimbang AI pematuhan kastam, gunakan senarai ini:

• Boleh audit tak? Ada rujukan jelas, atau hanya “AI kata begini”?
• Berapa kerap data dikemas kini? Tarif dan tindakan perdagangan berubah pantas.
• Bagaimana sistem menangani kes kelabu? Produk komposit, kit, aksesori, bahan campuran.
• Apa polisi pembelajaran? Adakah keputusan manusia (yang disahkan) digunakan untuk meningkatkan cadangan seterusnya?
• Integrasi workflow? Boleh masuk ERP/TMS/WMS atau sistem broker tanpa kerja manual berganda?

Jika jawapan kabur, itu petanda risiko.

Bagaimana pematuhan kastam AI menyambung ke “AI dalam Logistik dan Rantaian Bekalan”

Jawapan terus: pematuhan kastam ialah salah satu titik data paling ‘mahal’ dalam rantaian bekalan—bila ia diautomasi dengan betul, kesan rantaian (cascade) menyentuh pengangkutan, gudang, dan perancangan permintaan.

Dalam siri ini, kita sering bercakap tentang:

• AI mengoptimumkan laluan pengangkutan
• automasi gudang dan produktiviti pekerja
• ramalan permintaan
• keterlihatan end-to-end

Pematuhan kastam AI mengikat semuanya kerana ia mempengaruhi flow barang merentas sempadan—iaitu titik di mana masa paling kerap “hilang” tanpa disedari.

Contoh praktikal yang saya selalu nampak:

• TMS boleh rancang ETA, tetapi jika dokumen kastam belum siap atau kod tarif belum disahkan, ETA itu hanya angka.
• WMS boleh optimumkan slotting, tetapi jika kontena tertahan, perancangan inbound jadi sia-sia.
• Ramalan permintaan boleh tepat, tetapi jika pelepasan lambat, tahap servis pelanggan tetap jatuh.

Maksudnya mudah: AI di kastam bukan fungsi sokongan—ia enjin kelancaran operasi.

Pelan tindakan 30 hari: mula kecil, ukur betul

Jawapan ringkas: mulakan dengan SKU berisiko tinggi dan ukur masa kitaran, ketepatan, dan kadar pembetulan. Ini lebih penting daripada mengejar automasi menyeluruh.

Berikut pelan 30 hari yang realistik untuk organisasi logistik, pengimport, atau 3PL:

1. Pilih skop kecil tetapi bermakna

   • 50–200 SKU paling kerap diimport atau paling kompleks
   • fokus kategori yang kerap berubah tarif atau melibatkan duti tambahan

2. Bersihkan data minimum yang diperlukan

   • penerangan produk yang standard
   • bahan, fungsi, cara penggunaan
   • gambar/lembaran data (jika ada) untuk rujukan dalaman

3. Tetapkan KPI yang “tak boleh menipu”

   • masa purata mengklasifikasikan satu SKU
   • kadar pembetulan selepas semakan
   • bilangan kes “escalation” kepada pakar

4. Wujudkan SOP semakan manusia

   • siapa meluluskan kes biasa vs kes kompleks
   • bila perlu dokumentasi tambahan
   • cara menyimpan rujukan dan rasional keputusan

5. Uji integrasi workflow

   • minimum: eksport/import fail
   • ideal: integrasi API terus ke sistem broker/operasi

Jika 30 hari pertama menunjukkan penjimatan masa dan pembetulan menurun, barulah skala.

Langkah seterusnya untuk pasukan anda

AI pematuhan kastam seperti yang ditunjukkan melalui integrasi Quickcode–Magaya membuat satu perkara jelas: automasi yang betul bukan menggantikan pakar, tetapi menyingkirkan kerja “mencari-cari” yang membazir masa. Bila rujukan disediakan dan keputusan kekal di tangan manusia, organisasi mendapat dua keuntungan serentak—kelajuan dan kebolehpercayaan.

Jika anda sedang mencari projek AI yang cepat menunjukkan hasil dalam logistik, saya akan letak pematuhan kastam dalam senarai teratas—terutama untuk perniagaan yang bergantung pada import bahan mentah, komponen, atau SKU runcit yang pelbagai.

Apa satu titik paling kerap melambatkan pelepasan import organisasi anda sekarang—data produk, proses semakan, atau integrasi sistem?