Gümrük sistemlerinde öğrenme algoritmaları ile doğru beyanname oluşturma ve kontrol uygulaması
Yükleniyor...
Tarih
2022
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Maltepe Üniversitesi, Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Gümrük sisteminde hatasız beyanname yazımı büyük önem taşımaktadır. Beyanname yazımında yapılan hatalar istenmeyen sonuçlara sebep olmaktadır. Özellikle yetkin ve yeterli insan kaynağının olmamasından dolayı beyanname yazımlarında hatalar yapılmaktadır. Beyannamelerin hatalı oluşturulmasından dolayı ciddi miktarlarda cezai durumlarla karşılaşılmaktadır. Bu durum firmaların operasyon maliyetlerini ve süreçlerini olumsuz etkilemektedir. Bu çalışma bu tür olumsuz sonuçların giderilmesi, operasyonel süreçlerin otomatize edilmesi, insan müdahalesinin asgari seviyeye çekilmesi, beyannamelerin hatasız ve doğru oluşturulması için yapılmıştır. Ayrıca gümrük operasyonlarındaki olası hataların doğurabileceği hukuki süreçlerin önüne geçilmesi de hedeflenmektedir. Bir gümrük beyannamesi birçok bileşenden oluşan karmaşık bir yapıya sahiptir. Bu bağlamda kontrol edilebilecek her bileşen için bir veri seti oluşturulmuştur. Çalışma kapsamında makine öğrenmesi ve derin öğrenme algoritmalarını modelleyerek oluşturulan büyük veri setleri üzerinde çalışılmıştır. Geliştirilen bu modeller sonucunda kullanıcıya her bileşen için önerilerde bulunulmaktadır. Öneri karşısında kullanıcının son kontrol ve onayı alınarak beyanname işlemi sonuçlandırılmaktadır. Böylece insan kaynaklı hataların tespiti sağlanarak hata oranlarının minimum seviyeye çekilmesi sağlanmıştır. Bu makine öğrenmesi tabanlı özgün yaklaşım ile gümrük beyannameleri oluşturularak dış ticarette önemli bir soruna çözüm sağlanmıştır.
Error-free declaration writing is of great importance in the customs system. Errors made in the writing of the declaration lead to undesirable consequences. Mistakes are made in the writing of declarations, especially due to the lack of competent and adequate human resources. Due to the incorrect creation of declarations, serious criminal cases are encountered. This situation negatively affects the operational costs and processes of companies. This study was carried out to eliminate such negative results, to automate operational processes, to minimize human intervention, and to create accurate and error-free declarations. In addition, it is aimed to prevent legal processes that may result from possible errors in customs operations. A customs declaration has a complex structure consisting of many components. In this context, a data set has been created for each component that can be controlled. Within the scope of the study, large data sets created by modeling machine learning and deep learning algorithms were studied. As a result of these developed models, recommendations are made to the user for each component. In the face of the proposal, the declaration process is concluded by obtaining the final control and approval of the user. Thus, it was ensured that human-caused errors were detected and error rates were minimized. With this machine learning-based original approach, customs declarations were created and a solution to an important problem in foreign trade was provided.
Error-free declaration writing is of great importance in the customs system. Errors made in the writing of the declaration lead to undesirable consequences. Mistakes are made in the writing of declarations, especially due to the lack of competent and adequate human resources. Due to the incorrect creation of declarations, serious criminal cases are encountered. This situation negatively affects the operational costs and processes of companies. This study was carried out to eliminate such negative results, to automate operational processes, to minimize human intervention, and to create accurate and error-free declarations. In addition, it is aimed to prevent legal processes that may result from possible errors in customs operations. A customs declaration has a complex structure consisting of many components. In this context, a data set has been created for each component that can be controlled. Within the scope of the study, large data sets created by modeling machine learning and deep learning algorithms were studied. As a result of these developed models, recommendations are made to the user for each component. In the face of the proposal, the declaration process is concluded by obtaining the final control and approval of the user. Thus, it was ensured that human-caused errors were detected and error rates were minimized. With this machine learning-based original approach, customs declarations were created and a solution to an important problem in foreign trade was provided.
Açıklama
Anahtar Kelimeler
Teknoloji ve yenilik, Gümrük beyannamesi, Öğrenme algoritmaları, Veri madenciliği, Sınıflandırma, Lojistik sektör, Büyük veri, Technology and innovation, Customs declaration, Learning algorithms, Data mining, Classification, Logistics sector, Big data
Kaynak
WoS Q Değeri
Scopus Q Değeri
Cilt
Sayı
Künye
Günerkan, M. (2022). Gümrük sistemlerinde öğrenme algoritmaları ile doğru beyanname oluşturma ve kontrol uygulaması / Application of designing and reviewing customs declaration by using learning algorithms. (Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi). Maltepe Üniversitesi, Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, İstanbul.
