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Boa prática Importada

Comité Estatal Aduaneiro do Uzbequistão Usa IBM watsonx.ai e Llama 3.3 para Automatizar 80 000 Declarações Aduaneiras

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O Comité Aduaneiro do Uzbequistão implementou o IBM watsonx.ai com um modelo Llama 3.3 para classificar mercadorias e processar declarações automaticamente, reduzindo o processamento por declaração de 2-3 horas para segundos e automatizando totalmente mais de 80 000 declarações no valor de 5 mil milhões de dólares em 2024.

80,000+
Declarações totalmente automatizadas (2024)
$5 billion
Valor das declarações automatizadas (2024)
2-3 hours -> seconds
Tempo de processamento por declaração
$246,000
Receita adicional identificada
Comité Estatal Aduaneiro do Uzbequistão Usa IBM watsonx.ai e Llama 3.3 para Automatizar 80 000 Declarações Aduaneiras

Detalhes

Maturidade
Em expansão
Promotor
State Customs Committee of the Republic of Uzbekistan (with IBM Expert Labs and IBM Client Engineering)
Período
2024-2025
Palavras-chave
customs administration, trade facilitation, generative AI, public-sector productivity

Contexto

Perante um volume crescente de declarações aduaneiras com descrições de mercadorias em texto livre complexas, o Comité Estatal Aduaneiro do Uzbequistão colaborou com a IBM Expert Labs e a IBM Client Engineering para construir um sistema de IA para classificação automatizada de mercadorias e processamento de declarações.

Atividades

O sistema utiliza o IBM watsonx.ai e o watsonx.data com um modelo Llama 3.3 para extrair dados estruturados de campos de texto livre e classificar produtos de acordo com os códigos aduaneiros do Uzbequistão; o parque informático do Comité expandiu-se de 9 sistemas de informação em 2021 para 37 em 2025, interligados com 33 agências governamentais, e introduziu o 'AiRo', um robô de orientação aduaneira para passageiros no aeroporto de Tashkent.

Resultados

O tempo de processamento por declaração caiu de 2-3 horas para segundos; em 2024, mais de 80.000 declarações no valor de 5 mil milhões de dólares foram concluídas sem intervenção humana, 44.000 itens de mercadorias foram reclassificados e foram identificados 246.000 dólares adicionais de receita.

Implementação
Custo indicativo
Elevado (500 mil €–5 M€) — Enterprise-scale watsonx.ai/watsonx.data deployment plus LLM integration; likely a high-cost multi-year vendor engagement (exact contract value not published).
Tempo até resultados
Médio (1–3 anos) — IT systems expanded from 9 (2021) to 37 (2025); AI classification system reached 80,000+ automated declarations in 2024.
Equipa e competências
IBM Expert Labs and IBM Client Engineering technical teams, State Customs Committee IT department (37 information systems by 2025)

Condições de sucesso

  • large historical declaration dataset for classification model training
  • integration across 33 government agencies' data systems

Modos de falha comuns

  • no independently audited accuracy or error-rate assessment published

Habitualmente financiado por

National / regional programmes

Vias de financiamento indicativas para práticas deste tipo — verifique sempre os avisos abertos e as regras de elegibilidade de cada programa.

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Fontes de dados

De onde foi obtida a informação desta prática, e quando.

Anexos

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