IA y aprendizaje automático: Cómo India transforma la gestión de riesgos aduaneros
La Administración de Aduanas de India está utilizando Inteligencia Artificial (IA) y Aprendizaje Automático (Machine Learning) para transformar la manera en que identifica riesgos, analiza operaciones y detecta posibles irregularidades dentro de las cadenas de suministro internacionales.
Uno de los principales retos para las administraciones aduaneras es trabajar con grandes volúmenes de información que no siempre se presentan de forma estandarizada. Nombres de proveedores escritos de distintas maneras, direcciones incompletas o descripciones variables de una misma mercancía pueden dificultar la identificación de patrones y relaciones entre operaciones.
Frente a ello, India ha desarrollado un sistema capaz de ordenar, codificar y relacionar datos no estructurados, convirtiéndolos en información útil para la gestión de riesgos.
Identificación unificada de proveedores extranjeros
Una de las aplicaciones más relevantes consiste en asignar identificadores únicos a proveedores extranjeros, incluso cuando su nombre o domicilio aparecen escritos de forma distinta en diversas operaciones.
Mediante modelos de aprendizaje automático no supervisado y algoritmos de similitud textual, como Levenshtein y Jaro-Winkler, el sistema puede reconocer que diferentes variantes corresponden a una misma empresa.
Esto permite construir una visión más completa del comportamiento de un proveedor, sus clientes, operaciones y mercancías a lo largo del tiempo.
Inteligencia aplicada a las descripciones de mercancías
La misma lógica se utiliza para analizar las descripciones de los productos declarados.
A través de herramientas de Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN), el sistema depura elementos irrelevantes y agrupa mercancías con descripciones sintáctica o semánticamente similares bajo un mismo identificador.
Esto facilita comparar:
Valores declarados.
Clasificaciones arancelarias.
Importadores.
Proveedores.
Historial de operaciones.
Así, la autoridad puede detectar con mayor rapidez diferencias relevantes en precios o posibles inconsistencias en la clasificación de mercancías.
La cadena de suministro como una red
Otro avance consiste en visualizar digitalmente las relaciones entre importadores, agentes aduanales, proveedores y puertos.
En lugar de analizar cada operación de manera aislada, la autoridad puede observar las conexiones entre distintos actores y detectar patrones inusuales, concentraciones de riesgo o comportamientos atípicos dentro de una red comercial.
Este enfoque amplía la capacidad de análisis, ya que permite identificar relaciones que podrían pasar desapercibidas en una revisión tradicional.
Valoración y gestión de riesgos en tiempo real
Los modelos también permiten comparar el valor declarado de una operación en curso con el historial del proveedor y operaciones similares.
Cuando existe una desviación relevante, el sistema puede generar alertas que ayuden a focalizar revisiones y fortalecer la selección de operaciones de riesgo.
A ello se suma una base de datos de infracciones e incautaciones, que permite incorporar antecedentes al perfil de riesgo de los distintos actores.
El modelo ha sido utilizado para apoyar la detección de operaciones relacionadas con mercancías ilícitas, incluyendo narcóticos, tabaco y residuos electrónicos, además de fortalecer la recuperación de contribuciones omitidas.
¿Qué relación tiene con el marco aduanero mexicano?
Este tipo de herramientas encuentra paralelismos con diversas disposiciones aplicables en México.
La Ley Aduanera, particularmente su artículo 36-A, establece la transmisión electrónica de información relacionada con las mercancías, incluyendo datos sobre valor, descripción y origen.
Asimismo, los artículos 64 a 78-A regulan la determinación del valor en aduana y permiten a la autoridad revisar elementos relacionados con el valor de transacción.
Por su parte, los artículos 43 y 144 establecen facultades vinculadas con mecanismos de selección, comprobación y control aduanero.
A nivel internacional, el Convenio de Kioto Revisado de la Organización Mundial de Aduanas promueve la utilización de sistemas de gestión de riesgos apoyados en tecnologías de información para focalizar las inspecciones sin obstaculizar el comercio legítimo.
Del mismo modo, el Acuerdo relativo a la Aplicación del Artículo VII del GATT de 1994 establece las bases internacionales para la valoración aduanera.
El dato se convierte en inteligencia
La experiencia de India muestra que la verdadera transformación no depende únicamente de acumular grandes volúmenes de información, sino de convertir esos datos en relaciones, patrones y alertas útiles para la toma de decisiones.
La combinación de IA, aprendizaje automático y análisis de redes permite a las administraciones aduaneras identificar riesgos con mayor precisión, fortalecer la fiscalización y orientar los recursos hacia operaciones que presentan señales relevantes.
Para las empresas que participan en comercio exterior, esta evolución también representa un mensaje claro: la consistencia entre proveedores, valores, descripciones, clasificación arancelaria y documentación será cada vez más importante en un entorno aduanero basado en análisis inteligente de datos.
“En TLC Asociados desarrollamos un equipo multidisciplinario de expertos en auditorías y análisis de riesgos para asesorar y promover el cumplimiento en operaciones de comercio exterior”.
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