Новая система управления рисками ФТС России: «Управление рисками — Управление доверием» (2026)

Введение: от правил к аномалиям и реальному времени

Новая система управления рисками ФТС России: «Управление рисками — Управление доверием» (2026). Федеральная таможенная служба России в начале 2026 года официально обнародовала своё видение принципиально новой модели системы управления рисками (СУР). Концепция получила название «Управление рисками — Управление доверием» и представляет собой серьёзную попытку перейти от преимущественно субъектно-ориентированного подхода (оценка в основном по надёжности компании-декларанта) к гибридной модели, где решающую роль играет каждая отдельная товарная партия уже на этапе подачи декларации.

Идея не нова — она отсылает к презентациям В.И. Булавина ещё нескольких лет назад, когда впервые заговорили о категорировании именно товарных партий с оценкой уровня доверия к лицу. Однако сейчас ФТС делает акцент на многофакторном анализе в реальном времени, выявлении аномалий и максимальном снижении человеческого фактора при первичной оценке.

Ключевые тезисы из официальных материалов ФТС (январь 2026):

Новая СУР предусматривает проведение многофакторного анализа в отношении товарной партии и лица на основании системы критериев, за счёт которых будет определяться уровень доверия, а также осуществляться выявление аномалий, свидетельствующих о наличии признаков нарушений.
Принципиально новым моментом является то, что определяющая роль в новой модели отдана непосредственно товарной партии. Её оценка должна производиться на этапе декларирования.

Это означает, что даже у компаний с высоким уровнем доверия (УЭО, низкий риск, без нарушений) отдельная поставка может попасть в «красный» канал, если система зафиксирует аномалию в данных партии.

Что именно будет оценивать новая СУР в реальном времени

Согласно целевой модели ФТС, система должна одновременно анализировать:

1. Декларанта — история, нарушения, статус УЭО, финансовые показатели, частота корректировок и т.д. (это остаётся, но критерии станут жёстче и шире).
2. Данные из транзитных деклараций и деклараций на товары — все предыдущие операции по этому ТН ВЭД, маршрутам, странам.
3. Коммерческие и товаросопроводительные документы — инвойс, упаковочный лист, контракт, сертификаты происхождения, транспортные накладные и т.д.
4. Весь исторический массив по аналогичным операциям этого лица и по рынку в целом (средние цены, типичные веса, страны отправления и т.д.).

Всё это должно происходить в реальном времени — то есть в момент подачи электронной декларации (ЭД-2) система мгновенно выдаёт уровень риска и решает: автоматический выпуск, автоматическая проверка или отправка на ручной контроль.

Почему ФТС делает ставку именно на детекцию аномалий

Традиционная система на основе жёстких правил (если цена ниже среднего на 30 % → красный канал) давно критикуется за огромное количество ложных срабатываний. Это приводит к:

• перегрузке инспекторов;
• задержкам «белых» импортёров;
• отмене слишком многих добросовестных операций.

ФТС прямо ссылается на зарубежный опыт: модели на основе машинного обучения и детекции аномалий позволяют:

• автоматически одобрять большинство «хороших» операций;
• отбрасывать явные нарушения;
• отправлять на проверку только действительно неоднозначные случаи.

Это особенно важно в условиях роста объёма мгновенных (реального времени) операций и перехода к предварительной уплате экосбора и другим автоматизированным процедурам.

Реалистичность внедрения в 2026 году: красиво на слайдах, сложно на практике

На бумаге новая модель выглядит масштабно и современно. Однако на текущий момент (январь 2026) у ФТС России отсутствуют ключевые технологии для полноценной реализации:

• Нет зрелых систем машинного обучения и ИИ для обработки миллионов деклараций в реальном времени.
• Нет потокового оптического распознавания (OCR) и анализа неструктурированных документов (сканы инвойсов, контрактов, сертификатов).
• Нет больших языковых моделей или продвинутых anomaly detection систем уровня тех, что используют таможни ЕС, США или Китая.
• Даже с риск-менеджментом после выпуска (РМ СТО) до сих пор не всё гладко.

Разработка собственного ИИ уровня, способного работать в реальном времени на таких объёмах, обойдётся в десятки миллионов долларов (по оценкам — от 40 млн только на обучение модели уровня GPT-4, без инфраструктуры). С учётом санкций на GPU, дефицита вычислительных мощностей и необходимости строить новые дата-центры — стоимость возрастает в несколько раз.

Поэтому в 2026 году с высокой вероятностью мы увидим:

• расширение и уточнение существующих правил (больше пороговых значений, индикаторов);
• усиление автоматического категорирования партий (низкий/средний/высокий риск);
• простые ML-модели на отдельных направлениях (например, для стоимости или классификации);
• больше внимания к аномалиям в постконтроле (после выпуска товаров);
• но не полноценный ИИ в реальном времени на всех декларациях.

Что это значит для бизнеса прямо сейчас

• Даже надёжные импортёры рискуют попасть в проверки из-за аномалий в отдельной партии.
• Растёт число автоматических корректировок по стоимости, классификации, весу.
• Увеличивается роль постконтроля — риски доначислений после выпуска товаров.
• Для «серых» схем и рисковых поставок станет сложнее — система будет лучше ловить отклонения от рынка.

Рекомендации от STEL Freight Forwarder (наш профиль — минимизация рисков в СУР и таможенном оформлении):

• Усиливайте комплаенс: проверяйте каждую партию на соответствие рыночным индикаторам до подачи ДТ.
• Готовьте максимально полные и непротиворечивые документы (инвойс, контракт, упаковочный лист).
• Используйте аутсорсинг ВЭД — профессиональные декларанты лучше знают актуальные критерии риска.
• Работайте с проверенными партнёрами, чтобы избежать подозрительных цепочек.

STEL Freight Forwarder специализируется именно на таких задачах: таможенное оформление, аутсорсинг ВЭД, минимизация рисков в новой СУР, подготовка документов под реальное время и аномалии.

Звоните или пишите — поможем настроить процесс под новые правила 2026 года и минимизировать задержки и доначисления.