Vopak ищет человека, чтобы он думал как машина. Может, проще взять машину?

Vopak ищет Head of Customs.

Давайте сразу к делу. Vopak – это не стартап в гараже. Это мировой титан в хранении всего, что течет, горит и испаряется: нефть, химия, газы. Компания с огромной инфраструктурой, сложнейшими процессами и репутацией, которую строили десятилетиями. Сейчас они, как и все гиганты, смотрят в будущее: водород, аммиак, зеленая энергетика. Очень солидно.

И вот этому гиганту нужен человек. Один человек на позицию “Глава Таможни”, который должен стать живым мостом между сухой буквой закона, ревущей логистической операционкой и молчаливым кодом IT-систем. Он должен разработать и контролировать таможенную политику по всей Бельгии, быть главным переговорщиком с суровой бельгийской таможней, обучать команды, управлять декларантами и, вишенка на торте, проложить рельсы для таможенного оформления продуктов будущего, вроде водорода, по которым еще никто толком не ездил. По сути, Vopak ищет не просто сотрудника. Они ищут ходячий суперкомпьютер с дипломатическими навыками и даром предвидения. Боль, которую они пытаются закрыть, – это колоссальный риск. Риск ошибок в декларациях, многомиллионных штрафов, потери AEO-сертификатов и, как следствие, простоя всего бизнеса. Они хотят заткнуть эту дыру одним очень опытным и очень дорогим человеком.

А теперь давайте нальем себе кофе и поговорим как взрослые люди из IT. Что, если я скажу, что 90% этой работы – это работа не для человека, а для нейронной сети? Вместо того чтобы искать “единорога”, который помнит все статьи Таможенного кодекса ЕС и при этом может обаять инспектора, можно построить систему, которая будет делать это надежнее, быстрее и 24/7.

Представьте себе диалог в переговорке Vopak. С одной стороны – условный Петрович, директор по операциям, старая гвардия. С другой – Макс, IT-директор.

Петрович: Макс, это таможня! Это не сайт в интернете переделать. Тут нужен опыт, чутье, личные контакты! Твоя машина не позвонит инспектору Янссенсу и не решит вопрос по-человечески!

Макс: Петрович, согласен. Для звонка Янссенсу у нас останется один высококлассный специалист. Но скажи, сколько процентов времени твой идеальный “Глава Таможни” будет звонить Янссенсу, а сколько – перелопачивать тысячи страниц законов, проверять сотни деклараций в день и пытаться предсказать, как новый регламент ЕС по выбросам повлияет на импорт аммиака через три года? 99% его работы – это анализ данных. Искусственный интеллект создан для этого. Мы не увольняем людей, мы даем им экзоскелет.

Как бы это выглядело на практике?

1. Создание “Единого Таможенного Мозга”. Это не фантастика, это технология Retrieval-Augmented Generation (RAG). Мы берем большую языковую модель (например, дообученную Llama 3 или GPT-4) и “скармливаем” ей всю релевантную информацию: полный Таможенный кодекс ЕС (DWU), все бельгийские законы и подзаконные акты, внутренние регламенты Vopak, всю историю их таможенных деклараций за последние 10 лет, включая все ошибки и спорные случаи. Эта система становится единым источником правды.

2. Система проактивного мониторинга. ИИ-агент 24/7 сканирует все официальные правительственные и европейские порталы на предмет обновления законодательства. Как только появляется новый документ, система не просто сообщает “вышел новый закон”. Она анализирует его, сравнивает с текущими операциями Vopak и выдает саммари: “Внимание, с 1 июля меняется акцизная ставка на продукт X. Это затронет наши поставки на терминалах A и B. Рекомендуется обновить шаблон декларации Z. Прогнозный рост издержек – 2%”. Ваш Head of Customs еще спит, а система уже подготовила план действий.

3. Интерактивный советник для всех. Вместо того чтобы менеджер по продажам бежал к Главе Таможни с вопросом “А какие документы нужны для ввоза новой партии химикатов из Норвегии?”, он просто пишет в корпоративный чат-бот: “Планируем импорт 100 тонн продукта Y, код ТН ВЭД такой-то, из Норвегии в Антверпен. Предоставь полный список требуемых лицензий, сертификатов и опиши процедуру таможенного оформления”. ИИ мгновенно выдает исчерпывающий чеклист со ссылками на конкретные статьи законов. Глава Таможни перестает быть “узким горлышком”.

4. Автоматический аудит и риск-менеджмент. Самое главное. Перед отправкой любой декларации человек-декларант загружает ее в систему. ИИ за секунды сверяет ее с тысячами правил, находит несоответствия, потенциально рискованные формулировки или неоптимальные коды. Он не просто говорит “ошибка”, он объясняет: “Код товара 12345 указан неверно. На основании состава продукта, более корректным будет код 12346, что также снизит пошлину на 0.5%. Источник: Регламент ЕС №…” Это снижает человеческий фактор практически до нуля и гарантирует сохранность AEO-сертификатов.

Как побороть недоверие? Петрович прав, люди не доверяют черному ящику. Поэтому внедрение должно быть поэтапным.
Шаг 1: Режим “Тени”. Запускаем систему параллельно с работой людей. Она анализирует все, но ничего не делает, только дает рекомендации. В конце месяца сравниваем: сколько ошибок, которые пропустили люди, нашел ИИ? Сколько времени сэкономил бы ИИ?
Шаг 2: Режим “Помощника”. ИИ становится обязательным инструментом для двойной проверки. Ни одна декларация не уходит без его “одобрения”. Люди все еще принимают финальное решение, но на основе данных от ИИ.
Шаг 3: Режим “Автопилота”. Рутинные, низкорисковые операции отдаются на полную автоматизацию под контролем человека.

Как валидировать результат? Все просто. ИИ – это не магия, это математика.
Во-первых, трассируемость. Каждую свою рекомендацию ИИ должен подкреплять ссылкой на источник – конкретную статью закона, пункт в регламенте или прецедент из прошлой декларации. Никаких “я так чувствую”.
Во-вторых, A/B тестирование на исторических данных. Берем декларации за прошлый год, где были допущены ошибки и начислены штрафы. “Прогоняем” их через систему. Нашла ли она эти ошибки? Предложила ли верное решение?
В-третьих, ключевые показатели. Снижение количества ошибок в декларациях на X%. Ускорение процесса оформления на Y%. Экономия на штрафах и пошлинах в Z евро. Цифры не врут.

Vopak ищет человека, который должен работать как идеальный алгоритм. Но может быть, в 2024 году пора нанять сам алгоритм, а человеку оставить то, что он делает лучше всего: принимать стратегические решения, вести сложные переговоры и управлять отношениями. А рутинную, сверхчеловечески сложную работу по анализу данных отдать тому, кто для этого и был создан.

Вакансия отсюда: https://www.linkedin.com/jobs/view/4407863573/