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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.
Perante um volume crescente de declarações aduaneiras com descrições de mercadorias em texto livre complexo, o Comité Estatal Aduaneiro da República do Uzbequistão, liderado pelo presidente A. Yu. Mavlonov, trabalhou com a IBM Expert Labs e a IBM Client Engineering para construir um sistema de IA para classificação automática de mercadorias e processamento de declarações.
O sistema usa o IBM watsonx.ai como estúdio de desenvolvimento e o watsonx.data para processar dados distribuídos em grande escala, com um modelo de linguagem Llama 3.3 a extrair dados estruturados de campos de texto livre das declarações e a classificar produtos segundo os códigos aduaneiros do Uzbequistão. Segundo o estudo de caso publicado pela IBM, a ferramenta reduziu o tempo de processamento por declaração de 2-3 horas para segundos, e em 2024 mais de 80 000 declarações no valor combinado de 5 mil milhões de dólares foram concluídas sem intervenção humana; o projeto também reclassificou 44 000 itens de mercadorias em 93 códigos aduaneiros para 12 categorias adicionais, reregistou 80 declarações cobrindo 975 itens e identificou 246 000 dólares adicionais em receita. Separadamente, o departamento de TI do Comité expandiu a sua infraestrutura digital 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 Internacional de Tashkent, concebido para complementar, não substituir, os agentes humanos.
Os números de desempenho provêm de um estudo de caso publicado pelo fornecedor, que inclui a ressalva padrão de que 'os resultados reais podem variar consoante as configurações e condições do cliente', e não foi tornada pública nenhuma avaliação de precisão ou taxa de erro auditada de forma independente do modelo de classificação.
Leia o estudo de caso completo: https://www.ibm.com/case-studies/state-customs-of-uzbekistan
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