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A análise de dados está transformando a gestão da cadeia de suprimentos

As autoridades alfandegárias em todo o mundo estão adotando o uso de big data e análise de dados, um evento que gera oportunidades para importadores e exportadores. Saiba mais no blog!

Keith Haurie Vice-presidente de Desenvolvimento de Negócios, Gestão de Comércio Internacional, Fiscal e Contabilidade ONESOURCE, Thomson Reuters

As autoridades alfandegárias em todo o mundo estão adotando o uso de big data e análise de dados, um evento que cria riscos e oportunidades para importadores e exportadores.

Na verdade, a Organização Mundial de Alfândegas (OMA) promoveu essa pauta por vários anos. Em 2016, por exemplo, o Dia Internacional das Alfândegas da OMA apresentou o tema Alfândega Digital: Engajamento Progressivo. As agências alfandegárias foram incentivadas a adotar a tecnologia mais moderna, e os membros da OMA foram convidados a usar computação em nuvem, blockchain e outras tecanologias que poderiam “melhorar a coordenação e os mecanismos de troca de dados com outras partes interessadas, como outras agências governamentais envolvidas no movimento transfronteiriço de bens e a comunidade de profissionais comerciais”, de acordo com um relatório do World Customs Journal.

No ano seguinte, o Dia Internacional das Alfândegas focou no uso de análise de dados para revelar insights do enorme volume de dados que as agências alfandegárias geram e coletam de importadores e exportadores em suas operações diárias.

Um ano depois, em 2018, a OMA publicou um projeto de orientação sobre o uso de análise de dados para descobrir padrões, associações e anomalias - e tirar conclusões práticas - de conjuntos de dados. “Ao reunir todos os dados da cadeia de suprimentos completa, a agências alfandegárias podem obter imagens precisas e holísticas, permitindo-lhes identificar tendências - entendendo as ações de cada um ao longo da cadeia”, observou o projeto de orientação. “A identificação de tendências pode permitir que as autoridades alfandegárias descubram atividades suspeitas que podem levar à detecção de fraudes (por exemplo, contrabando de mercadorias, subfaturamento), além de encontrar falsificações e outras mercadorias restritas/proibidas.”

Leia o blog: Big data: como ele ajuda a aprimorar o comércio exterior?, publicado pela Thomson Reuters, aqui.

Agora, a União Europeia embarcou em um projeto de três anos, intitulado PROFILE, para alavancar o aprendizado de máquina, análises baseadas em gráficos e processamento de linguagem natural para melhorar as técnicas de gerenciamento de riscos alfandegários.

Algumas dessas iniciativas incluem:

  • A Holanda coleta informações de preços de marketplaces online e as compara com os valores dos produtos declarados durante a importação de remessas de comércio eletrônico.
  • A Bélgica está desenvolvendo uma ferramenta para alavancar o aprendizado de máquina para estabelecer indicadores de risco que permitam traçar o perfil de operadores econômicos.
  • A Suécia e a Noruega estão atualizando as avaliações de risco de importação/exportação na fronteira.

A adoção da análise de dados pelas agências alfandegárias, junto com a mudança para os requisitos de apresentação eletrônica das informações, está produzindo informações que podem ser compartilhadas entre os governos de forma mais eficiente. Isso deve reduzir as taxas de erro, reduzir o tempo de entrada e melhorar a detecção de fraude fiscal, além de proporcionar a avaliação das necessidades de prevenção de ameaças para aumentar a segurança.

Insights mais rápidos e mais detalhados dos processos alfandegários, por meio da aplicação de análise de dados, também podem aumentar a probabilidade e o volume de auditorias alfandegárias para empresas multinacionais e outros importadores e exportadores. Consequentemente, as empresas que não possuem as ferramentas analíticas que as agências alfandegárias estão implantando podem estar em desvantagem.

Em um recente relatório especial, Como Big Data e Análise de Dados Transformarão as Cadeias de Suprimentos, publicado pela Thomson Reuters, muitos desses problemas para empresas e importadores/exportadores foram tratados. “Os três maiores benefícios do uso de big data em cadeias de suprimentos são rastreabilidade, gerenciamento de relacionamento (por exemplo, melhor atendimento ao cliente) e previsão/previsibilidade”, afirma o relatório.

“Os benefícios da rastreabilidade são óbvios. Saber onde seus produtos estão localizados em qualquer ponto da cadeia de suprimentos, ser capaz de prever ou ser notificado sobre interrupções na cadeia de suprimentos e ter planos de contingência para resolver esses problemas têm um enorme impacto na lucratividade, planejamento de recursos e satisfação do cliente.”

Outras conclusões do relatório especial incluem:

  • O uso dessas tecnologias pelas corporações multinacionais está crescendo à medida que enfrentam pressão para aumentar as margens de lucro e reduzir os ciclos de pedido até a entrega. A empresa de pesquisas Gartner reportou recentemente vendas de US$ 24,6 bilhões em 2019 no mercado de inteligência de negócios e análise de dados, um aumento de quase 50% em três anos.
  • A análise de dados pode melhorar a eficiência da cadeia de suprimentos de várias maneiras: validação de dados; detecção de anomalias; operações de benchmarking; permitindo relatórios e visibilidade da logística global em dispositivos móveis, oferecendo otimização de rota em tempo real, melhores previsões de demanda e gerenciamento de estoque; além de fornecer respostas às auditorias governamentais.
  • O poder da inteligência artificial (IA) para auxiliar no planejamento da cadeia de suprimentos ficou claro durante a epidemia do COVID-19. “As empresas de saúde e aeroespacial encarregadas de garantir a entrega oportuna de suprimentos médicos essenciais alavancaram a IA para modificar rapidamente os planos de remessa e assim minimizar atrasos e falhas no serviço”, observa o relatório. “A Airspace Technologies foi um dos primeiros provedores logísticos neste espaço em que o tempo é um fator crítico a implementar uma plataforma inovadora movida a IA que lhes permitiu ajustar rapidamente as operações, sem interrupções em seus serviços, 24 horas por dia, 7 dias por semana, 365 dias por ano.”
  • As empresas modernas estão focadas em análises de dados prescritivas para abordar oportunidades e problemas identificados por meio de análises de dados preditivas. A Gartner informa que o mercado de software de análise de dados prescritiva chegará a US$ 1,88 bilhão em 2022, representando uma taxa de crescimento anual composta de 20,6% a partir de 2017. “Ao analisar os conjuntos de dados atuais em busca de padrões”, diz o relatório da Thomson Reuters, “a análise de dados prescritiva avalia os resultados possíveis dos vários cursos de ação. Isso não apenas fornece aos tomadores de decisão várias opções sobre como lidar com o problema, mas também o impacto hipotético de cada opção.”

Ao mesmo tempo, a análise de dados pode reduzir tarefas rotineiras e manuais, além de permitir que as equipes de comércio global se concentrem no planejamento estratégico, proporcionem benefícios tangíveis para suas empresas e acompanhem as agências alfandegárias com tecnologia cada vez mais moderna.

Saiba mais sobre nossa solução de análise de dados, o ONESOURCE Global Trade Data Analytics.