Gümrük sistemlerinde öğrenme algoritmaları ile doğru beyanname oluşturma ve kontrol uygulaması

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Maltepe Üniversitesi, Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2022

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: MUSTAFA GÜNERKAN

Danışman: ÖNDER ŞAHİNASLAN

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

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.