每日数以万计的货物跨境流动中，潜藏着价格低报、品名虚报等欺诈风险。传统查验方式效率低、成本高，难以应对狡猾的逃税手段。世界海关组织（WCO）近期开发的DATE神经网络模型，为这一难题提供了智能化解决方案。
BACUDA项目：数据驱动海关现代化
作为WCO BACUDA（海关数据分析师联盟）项目的核心成果，DATE（Dual-Attentive-Tree-aware-Embedded）模型由WCO联合基础科学研究所（IBS）和成功大学（NCKU）共同研发。该模型通过分析海量贸易数据，可自动识别价格低报等欺诈行为，其研究成果已获国际顶级学术会议KDD2020收录。
自2020年3月起，尼日利亚海关在廷坎港与奥尼港的试点测试表明，DATE模型能有效识别潜在欺诈交易，显著提升查验精准度。
核心技术：双重注意力机制
DATE模型创新性地采用源自机器翻译领域的注意力机制（ATTENTION），使系统能像人类专家般聚焦关键数据：
- 树注意力： 自动加权不同决策树模型的输出，形成"专家共识"
- 特征注意力： 动态评估商品价格、原产地等特征的重要性
相比传统XGBoost模型，DATE在数据量有限或查验率低的情况下仍保持优异性能，特别适合发展中国家海关部署。
工作原理解析
DATE模型的工作流程可分为四个关键阶段：
- 从报关单提取价格、数量、HS编码等特征
- 构建多棵决策树进行并行风险评估
- 通过树感知嵌入技术形成特征向量空间
- 运用双重注意力机制生成最终风险评分
技术优势与实施路径
该模型具备三大核心优势：
- 准确率较传统方法提升37%（尼日利亚试点数据）
- 支持风险决策过程的可解释性分析
- 可无缝集成至现有海关信息系统
目前模型代码已开源，海关部门可通过导入交易数据直接获取风险评估报告。WCO正编写技术手册，未来将提供定制化支持服务。
这项技术创新标志着海关监管正式进入智能化时代，为全球贸易合规性管理树立了新标杆。