Warum Traide AI?

Aktualisiert: 12. Sept.


Die Relevanz der Zolltarifnummer


Die Globalisierung und der weltweite Handelsverkehr bilden die Basis moderner Wertschöpfungsketten. Sie erlauben es Unternehmen, sich stark zu spezialisieren, Rohstoffe, Vorprodukte und Produktionsgüter weltweit zu beziehen und über den lokalen Markt hinaus zu wachsen. Dieser Warenverkehr funktioniert allerdings nicht ohne Regularien, Zölle und Vorschriften. Diese Beschränkungen werden von den Ländern erlassen um lokale Märkte zu schützen, Nationale Bestimmungen und Qualitätsstandards durchzusetzen oder Ländern mit Sanktionen zu begegnen, die die internationale Gemeinschaft gefährden.

Um zu definieren, welche Produkte unter eine Vorschrift fallen, oder einem bestimmten Zollsatz unterliegen, werden alle Waren im Handelsverkehr mittels einer bestimmten Codierung verschlüsselt, der sogenannten Zolltarifnummer. Diese Codierung ist das zentrale Element im Bereich Zoll und Außenwirtschaft.

Die Zolltarifnummer repräsentiert die rechtliche Einordnung bzw. Klassifizierung (auch Tarifierung genannt) eines physischen Produktes in einem international gültigen, von der Welt Zoll Organisation standardisierten Klassifikationsschemas, dem Warentarifbaum.

Nahezu alle internationale Zolltarifsysteme bauen auf dem Harmonisierten System der Welthandelsorganisation auf. Dieser sogenannte HS-Code besteht aus sechs Stellen und definiert über 6.000 mögliche Zolltarifnummern. Innerhalb Deutschlands sind die Zolltarifsysteme der EU relevant. Die EU definiert die Kombinierte Nomenklatur (8 Stellen) für den Warenexport und den TARIC (10 Stellen) für den Warenimport. Einzelne Länder - so auch Deutschland - differenzieren sogar noch weiter um nationale Interessen zu codieren. Der Warentarifbaum wächst hier bis auf 20.000 mögliche Zolltarifnummern an.


Aufbau der Zolltarifnummer und des Warentarifbaums


Wofür wird die Zolltarifnummer verwendet?


Zolltarifnummern bilden die Basis für eine reibungslose und einheitliche Zollabfertigung. Außer zur Erstellung einer korrekten Zollanmeldung wird die Zolltarifnummer auch für viele weitere Prozesse benötigt. Beispiele hierfür sind:

  • die Ermittlung der Zollsätze und Verbrauchssteuern

  • Ermittlung von Präferenzstatus für die Präferenzkalkulation

  • Feststellung von Verboten und Beschränkungen, Kontingenten, Antidumpingmaßnahmen

  • Ermittlung von notwendigen Unterlagen z.B. bei der Zollanmeldung

  • statistische Meldungen z.B. Intrastat oder Außenhandel

  • und vieles mehr

Die richtige Zolltarifnummer ist somit unerlässlich für über 4 Millionen Unternehmen, die am internationalen Handel beteiligt sind und jährlich Waren im Wert von 18 Billionen US Dollar importieren und exportieren.



Alles ist eine Zolltarifnummer


Relevanz für Unternehmen


In Anbetracht der Komplexität der Zolltarife und der schieren Größe des Warentarifbaums mit bis zu 20.000 Kategorien sind Experten mit Fachwissen erforderlich, um eine Tarifierung zuverlässig zu ermitteln. Aber selbst für Experten kann die korrekte Bestimmung einer Zolltarifnummer ein mühsamer und fehleranfälliger Prozess sein, insbesondere wenn sie mit der betreffenden Warengruppe nicht vertraut sind.

Aber was passiert, wenn man bei der Warentarifierung Fehler macht?

Die Konsequenzen von falsch tarifierten Produkten können vielfältig und tiefgreifend sein, viele Rechtsgebiete betreffen und für das Unternehmen ein großes Risiko bergen:

  • Auswahl einer falschen “zu teuren” Zolltarifnummer und damit das Bezahlen von zu viel Zöllen und Steuern

  • Auswahl einer falschen “zu günstigen” Zolltarifnummer, unerwartete und empfindliche Nachzahlungen, bis hin zu Bußgelder und Verurteilung wegen Steuerhinterziehung drohen

  • Stellt der Zoll grobe Sorgfaltsverletzungen innerhalb der Zollprozesse eines Unternehmens fest, wird dem Unternehmen besondere Aufmerksamkeit durch spezielle Beobachtung und häufige Zollprüfungen geschenkt.

  • Verzug von Lieferungen aufgrund von Beanstandung bei der Zollabfertigung, möglicherweise damit auch unerwartete Lagerkosten

  • Missachtung von Antidumpingregeln, Import oder Exportrestriktionen oder Dual Use Fälle, sowie die Gefahr von Entzug von Lizenzen und Rechten

Die Konsequenz von dagegen einem zolltarifrechtlich gut gepflegten Warenstamm reduziert nicht nur die oben genannten Gefahren erheblich, sondern wirkt sich weiterhin positiv auf das Unternehmen aus:

  • Zeit- und Ressourcenersparnis durch weniger Beanstandungen und Rückfragen bei der Zollabwicklung im Import und Export.

  • Erhöhtes Vertrauen von Zollbehörden in das Unternehmen

  • Transparenz und Sicherheit bei der Produktekalkulation durch Berücksichtigung der Zollkosten

  • die Vorteile eines Freihandelsabkommens (Präferenzen) nutzen



Das unternehmerische Problem


Wir, als Unternehmen traide AI, haben die Bedeutung der Zolltarifnummer in verschiedenen Bereichen und die schwerwiegenden Folgen eines Warenstammes mit schwacher Zolltarifqualität erkannt. Dagegen sehen wir auch die Realität im unternehmerischen Alltag, welcher oft davon geplagt ist, das komplexe Problem der Warentarifierung unter immer größeren Anforderungen an Durchsatz und Qualität stemmen zu müssen, während Fachpersonal und Expertise immer mehr zu einer Mangelware werden. Unter diesen Umständen ist es nicht verwunderlich, dass nach Umfrageberichten eine durchschnittliche Fehlerquote von 20-40 % bei den Unternehmen vorherrscht.




Das Ziel von Traide


Wir bei Traide widmen uns voll und ganz der Zolltarifnummer. Wir verfolgen das Ziel mit Traide ein intelligentes Softwarepaket anzubieten, das die Vollständigkeit, Aktualität und Integrität des kompletten Produktwarenstamms eines Unternehmens (manchmal Millionen von Produkten) nach zolltarifrechtlichen Anforderungen erreicht und über die Zeit aufrecht erhält. Darüber hinaus adressieren wir die Probleme, die bereits vor dem eigentlichen Tarifierungsprozess auftreten und diesen somit maßgeblich beeinflussen. Zum Beispiel betrifft das insbesondere die Qualität der Produktbeschreibung die oft unzureichende Informationen bereithält, oder diese Informationen unstrukturiert und verteilt vorliegen (z.B. im HTML Format auf einem Webshop oder in Produktdatenblättern).

Traide stellt im Kern der Software einen intelligenten digitalen Zolltarifexperten dar. Er hilft zum einen, schnell die richtige Zolltarifnummer zu finden: "Tarifierungsassistent". Zum anderen prüft er automatisch vorhandene Bestände bereits tarifierter Produkte auf formale und inhaltliche Richtigkeit und gibt dem Nutzer bei Fehlern Feedback und Verbesserungsvorschläge: "Qualitätskontrollhelfer".

Der Effekt ist ein stark erhöhter Durchsatz und eine geringere Fehlerquote bei tarifierten Produkten. Das setzt gebundene Personalressourcen frei, schafft Raum für Skalierung und erhöht die Sicherheit.




Die Rolle der KI und die Rolle des Menschen


Wir glauben an eine Zusammenarbeit von “KI” (Künstlicher Intelligenz) und menschlicher Intelligenz. Erfahrungen zeigen, dass die Kooperation von KI-Software und Mensch fast immer zu einer höheren Produktivität und zu einer geringeren Fehlerquote führt, als jedes System für sich einzeln betrachtet. Die KI erkennt häufig Fehler, die dem Menschen entgehen und hat wiederum Wissen, was dem Menschen fehlt und vice versa. Dieses robuste "Vier-Augen-Prinzip" oder "Human in the Loop" wird besonders wichtig in uneindeutigen oder schwierigen Tarifierungsfällen.

Darüber hinaus streben wir eine Teilautomatisierung der Verarbeitung an (”Wenn die KI sich sicher genug ist”), insbesondere bei einfachen oder repetitiven Fällen. Über unsere Web-App bieten wir die Möglichkeit des "Human in the Loop" an. Vom Anwender können hier die Ergebnisse eingesehen, nachvollzogen, Prozesse gemonitort und Tarifierungs-Aufgaben abgearbeitet werden. Daneben sind alle wesentliche Funktionalitäten und Tools bereitgestellt, die ein Tarifierungsexperte erwartet (z.B. den Tarifierungsbaum, die Anmerkungen und Erläuterungen usw.). Die volle Kontrolle bleibt dem Anwender trotz intelligentem KI-System und Automatisierung erhalten.



Die Warentarifierung als komplexes Problem


Die Warentarifierung an sich ist ein hochkomplexes Problem. Die Warentarifierung hat den Anspruch jedes physische Produkt der Welt und alle Produkte, die zukünftig existieren werden, in ein Klassifikationsschema, dem Warentarifbaum, einordnen zu können. Dabei erhebt sie weiterhin den Anspruch, dass eine einzige Zolltarifnummer richtig ist und das bei einer Auswahl von zehntausenden möglichen Zolltarifnummern. Diese Klassifizierung muss dann anhand abstrakter zollrechtlicher Beschreibung der Zolltarife und unzähligen Regeln und Ausnahmeregelungen vorgenommen werden. Das Ganze geschieht auf Basis von sehr divers dargestellten Warenbeschreibungen und oft fehlenden Informationen.

Für eine erfolgreiche Tarifierung müssen zudem auch noch zwei Expertisen zusammenspielen, die des Tarifierungsexperten (z.B. repräsentiert vom Zolldienstleister) und die des Produktexperten (z.B. dem Konstrukteur des Produktes). Selten sind beide Expertisen in einer Person vereint.

Zusätzlich wird die Komplexität erhöht durch ständige Änderungen im Warentarifbaum, die teilweise jährlich (z.B. die Kombinierte Nomenklatur) oder in größerem Umfang alle 6 Jahre (das HS) erfolgen.


Bisherige Lösungsansätze


Versuche, die Warentarifierung zu automatisieren, oder eine intelligente Lösung zu entwickeln, die Abhilfe schafft, existieren bereits, seitdem es die Warentarifierung überhaupt gibt, was die Notwendigkeit einer guten Lösung verdeutlicht.

Wir haben mit vielen unterschiedlichen Unternehmen (Produzenten, Service und Software Anbieter) gesprochen, die schon vor vielen Jahren gestartet haben, eine Lösung zu bauen und dabei eine Menge Ressourcen in das Thema investiert haben.

Die Ansätze sind häufig sehr ähnlich und scheitern immer am selben Grund. Der Grund ist die vorgestellte Komplexität des Problems, an der klassische Lösungs-Ansätze scheitern. Bei einem Ein-Produkt-Unternehmen wird das Problem einfach und trivial, aber insbesondere wenn der Produktwarenstamm groß und vielfältig ist (wie das meistens bei einem großen Unternehmen der Fall ist) gewinnt das Problem an Relevanz und die Komplexität nimmt überhand.

Vorhandene Lösungsansätze bauen auf gut gepflegten Stammdaten auf. Alle Eigenschaften eines Produktes werden einzeln aufbereitet und abgespeichert. Auf Grund dieser Datenlage kommt dann häufig einer von zwei Ansätzen zum Einsatz:

Beim “Matching” werden die Produkteigenschaften eines Produktes mit den Eigenschaften aller vorhandenen und bereits tarifierten Produkte verglichen. Produkte, die starke Ähnlichkeiten aufweisen, werden dem Tarifierendem präsentiert, oder die Tarifnummer sofort automatisiert abgelegt. Matching Systeme sind besonders dann erfolgreich, wenn bereits ein gut gepflegter Warenstamm existiert und die Daten in vergleichbarer Form abgelegt werden. Unternehmen, die auf einzelne Warengruppen spezialisiert sind und viele ähnliche Produkte anbieten, können so die Tarifierung teilweise beschleunigen. Der Ansatz ist allerdings stark limitiert: Arbeitet das Unternehmen mit fremden Produktinformationen, wie zum Beispiel beim Import von Produkten oder in der Logistik, kann der Ansatz nur schlecht angewendet werden. Eine Pflege der Daten lohnt sich nicht gegenüber der manuellen Tarifierung. Werden oft neuartige oder unterschiedliche Produkte tarifiert, kann ein Matchingsystem auch nicht helfen. Tarifierungsfehler von Bestandsdaten werden zudem selten erkannt und weiter auf neue Produkte übertragen.

Ein “regelbasiertes” System versucht zugrundeliegende Logik eines Tarifsystems in Entscheidungen zu übersetzen. Die Entscheidungen können dann von einem Menschen, oder auf Grund der vorliegenden Produktdatenlage, automatisiert getroffen werden. Nachdem eine Reihe von Entscheidungen beantwortet wurde, kann dann eine Tarifnummer ermittelt werden. Diese Entscheidungen zu extrahieren ist aufwendig und kann deswegen nur für einzelne Produktgruppen mit der nötigen Sorgfalt umgesetzt werden. Bei “regelbasierten” Systemen müssen sehr viele Annahmen getroffen werden, die schnell unter der Komplexität des Problems brechen. Kompensationen, die vorgenommen werden müssen, sind zum Beispiel eine Einschränkung auf wenige Teilkapitel. Diese Vorannahmen auf wenige Positionen des Warentarifbaums können sehr gefährlich sein, da sie vielleicht relevante Tarifnummern erst gar nicht in Betracht ziehen. Der Wartungs- und Anpassungsaufwand sowie der Personalaufwand ist hier besonders hoch. Für große Unternehmen kann es sich aber lohnen, einzelne Produktbereiche aufzuschlüsseln und mit den vorhandenen Produktdaten aufzuschlüsseln.

Viele Projekte scheitern deswegen in der Praxis. Die Ergebnisse sind wenig zufriedenstellend, während die Kosten für den initialen Start eines solchen Projektes aufgrund des hohen manuellen Aufwandes von Fachpersonal extrem hoch sind. Die weiterführende Pflege für neue, veränderte Produkte und Warenbeschreibungen führt dazu, dass sich der Projektaufwand vermutlich nie amortisiert.




Traides Lösungsansatz


Bei Traide verfolgen wir einen ganz anderen Ansatz, um das Problem der Warentarifierung zu lösen. Dieser Ansatz respektiert die Komplexität des Warentarifbaums und des Tarifierungsprozesses. Dabei maßen wir uns beispielsweise nicht an mit unserem begrenztem Wissen ein Regelwerk aufzustellen, das diesen komplexen Prozess beherrschen könnte.

Wir respektieren dagegen die Expertise von Tausenden von Zollexperten und deren Wissen, das diese zur Anwendung gebracht haben, als Sie in der Historie diese Arbeit in den letzten Jahren an realen Produktbeispielen schon millionenfach durchgeführt haben. Dieses Wissen beinhaltet implizit das Wissen des Tarifbaumes, der Tarifierungsregeln und Produkt-Wissen. Auf diesem Wissen wollen wir aufbauen. Die Aufgabe besteht nur noch dieses Wissen über Technologie zu utilisieren.

Den Ansatz den wir verfolgen wird im Kern durch eine Künstliche Intelligenz “KI” realisiert und ist rein Daten getrieben. Genauer genommen durch die Deeplearning Technologie. Mit dieser Technologie haben wir nun die Möglichkeit, das Wissen all dieser historischen Entscheidungen effektiv nutzbar zu machen.

Mit unseren proprietären KI-Modellen und hochqualitativen Datenquellen trainieren wir eine KI, die selbständig eine Funktion von der Warenbeschreibung (und anderer Eingangsparameter) zu der Tarifnummer erlernt. Die KI wird durch ein riesiges neuronales Netzwerk modelliert (mit Milliarden von Neuronen), welches im Trainingsprozess das Wissen der historischen Entscheidungen (repräsentiert durch unsere proprietären Datenquellen) sozusagen in das Neuronales Netzwerk hinein destilliert.

Man kann sich vielleicht vorstellen, dass wenn ein einzelner Mensch diese Millionen von Produkten aus unserem Trainingsdatensatz schon einmal selbst gewissenhaft tarifiert hätte, wäre dieser sicherlich der stärkste Tarifierungsexperte der Welt. Unserer KI wird diese Aufgabe im Trainingsprozess gestellt.

Dabei lernt die KI nicht einfach nur den Datensatz auswendig, sondern versucht die Zusammenhänge zu generalisieren, das heißt die dahinterliegenden Konzepte und Regeln werden verstanden (wie ein guter Schüler bei einer Aufgabe nicht die Lösung auswendig lernen soll, sondern den Sachverhalt und Konzepte dahinterliegend verstehen soll).

Die Deeplearning Technologie hat in den wenigen Jahren, in denen Sie bisher existiert und zur Anwendung kommt, herausragende Errungenschaften im Bereich der Problemlösung von komplexen Aufgaben gezeigt (Siehe “Deepmind’s AlphaGo, AlphaFold”, “OpenAI’s Dalle 2”, "Imagenet Challenge”, "GLUE - general language understanding evaluationusw. ).

Aufgaben die kognitive Fähigkeiten zur Lösung des Problems benötigen, wie das Lernen selbst, abstrakte Konzepte und Muster verstehen, logisches Schlussfolgern und Kreativität. Diese Kognitiven Eigenschaften waren bis vor kurzem nur dem Menschen vorbehalten. Nun mit Deeplearning können wir den Computer utilisieren diese Fähigkeiten zu nutzen um komplexe Probleme wie die Warentarifierung zu lösen.



Vorteile unseres Ansatzes


Unser Ansatz hat den Vorteil, dass wir eine Software haben, die eine wirkliche Art von Intelligenz beinhaltet, die der menschlichen Intelligenz auf vielen Ebenen ebenbürtig ist. Die Vorteile sind vielfältig.

Dies zeigt sich in erster Linie an der sehr guten Performance der KI, die richtige Zolltarifnummer zu finden und nicht plausible Zolltarifnummern ausfindig zu machen. Wir haben die KI-Performance mit anderen Softwareanbietern verglichen und schlagen diese oft bei weitem. Darüber hinaus ist die KI keine statische Software, sondern lernt im Laufe der Zeit weiter, um ihre Leistung in den verschiedene Anwendungsbereichen stetig zu verbessern.

Traide kann neue Produkte auf Anhieb zuverlässig tarifieren oder bereits tarifierte Produkte prüfen ohne diese jemals gesehen zu haben. Die KI funktioniert nach dem “Plug and Play”-Prinzip auch bei neuen Produkten neuer Unternehmen. Damit entfällt der Setupaufwand den bisher viele Tarifierungsprojekte begleiten.

Traide ist robust gegenüber unterschiedlichen Darstellungen und Standards der Ausgangsdaten von Warenbeschreibungen (in Bezug auf Informationsgehalt, Stil oder Präsentation) und erfordert auch in dieser Hinsicht keine Anpassungsmaßnahmen.

Die KI gibt Feedback zur Sicherheit ihrer Aussage, basierend auf der Sicherheit bzw. Unsicherheit der zur Verfügung stehenden Informationen über das Produkt, sowie der Sicherheit der KI selbst. Damit kann eine Risikoabschätzung erfolgen und ein unternehmerisches Optimum in der Zielfunktion von Durchsatz versus Qualität eingestellt werden.

Außerdem ist die KI nicht auf einige wenige Kapitel oder Positionen beschränkt, sondern betrachtet den gesamten Warentarifbaum. Dies macht sie zu einem universellen Tarifexperten, während bisherige Systeme oder Tarifexperten oft nur auf einige wenige Kapitel spezialisiert sind.

Dies ist vielleicht der erste technologische Ansatz, der das Problem auf dem Niveau eines Zollexperten digital lösen kann.


Weitere Vorteile unserer Lösung


Unser Produkt Traide ist eine sogenannte Tarifmanagement Software. Diese besteht im Kern aus der vorgestellten KI, stellt aber weit mehr Funktionalität bereit um die unternehmerischen Ziele zu erreichen. Wesentliche Features sind:

  • Massen-Upload und -Verarbeitung von Produkten

  • Produktmanagement, wie z.B. das Ansehen, Suchen und Bearbeiten von Produkten mit zolltarifrechtlichen Informationen

  • Tarifierungs-Tool:

  • Prozesse und Features für die effiziente Neutarifierung von Produkten

  • Features für das sichere und professionelle Tarifieren, wie z.B. aktuellste Warentarifbäume und Tarifinformationen, sowie Dokumentationen

  • Automatische und Intelligente Suche von ähnlichen Produkten im Produktwarenstamm und in der VZTA Datenbank

  • QS-Tool für das Finden und Beheben von falsch tarifierten Produkten oder veralteten Tarifen


Traide's AI based Solution


Warum Traide?


In diesem Artikel haben wir die Bedeutung der Zolltarifnummer für das Unternehmen aufgezeigt, aber auch die Limitationen bisheriger Versuche von Unternehmen, das Problem der Warentarifierung mit einem digitalen Werkzeug zufriedenstellend zu lösen.

Dies ist ein solider Grund, warum es nicht nur ein weiteres IT-Projekt in einem lokalen Unternehmen braucht, sondern ein Unternehmen wie Traide, das sich zu 100 % dem Thema annimmt.

Wir verfolgen den vorgestellten ganzheitlichen Ansatz, der der Komplexität des Themas wirklich gerecht wird, mit einem Team, das die entsprechenden Voraussetzungen dafür mitbringt, diesen realisiert zu haben und weiter auszubauen.

Wir sind ein diverses Team, mit Mitarbeitern von verschiedenem Hintergrund und Know-How. Die Kern-Teammitglieder von Traide haben Erfahrung von über 10 Jahren in den Bereichen Software-, KI- und Produktentwicklung vorzuweisen. Zudem sind stark erfahrene Domainexperten aus dem Zoll & Außenhandel Teil des Teams und unseres Beraternetzwerkes. Dank unserer Erfahrung mit der jungen und revolutionären Technologie "Deeplearning", haben wir einen Technologievorsprung und Know-how, das in dieser Stärke kaum anderswo vorzufinden ist.

Mit dem Team haben wir es geschafft in dem kurzen Bestehen von Traide AI eine Software zu entwickeln, die einen eindeutigen Mehrwert für den Endkunden bietet, dabei Konkurrenzprodukte in den wesentlichen Kriterien bei weitem schlägt. Zudem hat Traide ein starkes Partnernetzwerk, sowie einen riesigen hochqualitativen Datenpool für unsere KI aufgebaut.

Aber vor allem sind wir Lerner und Entdecker. Wir sind begeistert von den Herausforderungen der Branche und lieben es mit unseren Kunden Probleme und Chancen zu erkennen und unsere Software stetig weiter zu verbessern.


Wir freuen uns auf eine Zusammenarbeit!

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