Soluciones a la clasificación
Debido a que hay tantos productos diferentes y reglas que cambian con frecuencia, esto puede complicarse. Los humanos, incluso los expertos, solo aciertan con el código aproximadamente 7 de cada 10 veces, y la clasificación manual de productos es una carga de trabajo adicional.
Otra solución es escribir un programa de computadora con todas las reglas. Los expertos de la industria classify productos y los ingenieros de software añaden las reglas que siguen los expertos. Un sistema así puede obtener el código correcto aproximadamente 9 de cada 10 veces. Sé esto porque nuestro equipo en Zonos ha hecho esto. Las reglas que creamos prestan atención a lo siguiente:
- La forma en que se describe un producto
- Qué imagen se utiliza para publicitar el producto
- Quién está vendiendo el producto
- El costo del producto
Prestar atención a estos factores resulta en una máxima precisión de clasificación.
Tener una precisión de clasificación de 9/10 artículos es increíble, pero aún no hemos terminado. Ese artículo mal clasificado es valioso para nosotros porque lo utilizamos como dato para identificar patrones difíciles y mejorar nuestra precisión y resultados. Por ejemplo, recientemente vi un producto en una tienda en línea descrito como calcetines que “se ven bien en un traje a medida y serían el complemento perfecto para un par caro de zapatos de vestir,” lo que podría ser difícil de classify. Los humanos saben que el producto es para calcetines, pero la descripción podría referirse a trajes o zapatos.
Para evitar que la computadora se confunda, las reglas se vuelven cada vez más complicadas. Puedes imaginar que esto se vuelve aún más difícil cuando solo se utiliza un nombre de marca, se escribe mal una palabra o la imagen de un producto incluye varios artículos.
Con todos estos factores problemáticos existentes, para obtener la clasificación correcta al menos 99 veces de cada 100, utilizamos el aprendizaje automático. El aprendizaje automático dice que vamos a dejar de decirle a la computadora cada pequeño detalle que podría ser importante y pedirle a la computadora que aprenda qué es importante por sí misma. Aún tenemos expertos y reglas, pero la computadora tiene un trabajo mucho más grande y a menudo puede obtener resultados mucho mejores que los humanos.
Aprendizaje automático: Reconociendo patrones
Una forma en que le pedimos a la computadora que resuelva este problema por nosotros es dándole las imágenes de los productos y pidiéndole que encuentre patrones en esas imágenes. Una vez que esté lista, la computadora puede identificar diferencias que los humanos podrían pasar por alto.
Aquí hay un ejemplo de faros de automóviles. Dada miles de imágenes de faros de automóviles, le pedí a la computadora que las organizara según cuán diferentes son las imágenes entre sí. No le dije nada a la computadora sobre las imágenes. Cuando hizo esto, la computadora decidió que había tres o cuatro tipos diferentes de imágenes comúnmente utilizadas para vender un faro de automóvil. Ejemplos de cada tipo de imagen de producto se ven así:
En estas imágenes, hay dos formas de faros de automóviles y uno que está en un coche. Si miro otras imágenes en cada grupo, veo que cada grupo está lleno de imágenes que son similares. Si las tiendas de autopartes comenzaran a vender faros de automóviles con imágenes de la caja, las herramientas de aprendizaje automático lo notarían y se adaptarían automáticamente. Utilizo esta información para miles de categorías de productos diferentes en millones de productos.
A menudo, las herramientas de aprendizaje automático pueden notar patrones que los humanos pasan por alto. Por ejemplo, un faro de motocicleta se ve ligeramente diferente a un faro de automóvil; o, un producto de belleza a menudo se vende con una mujer sosteniendo el artículo cerca de su cara, o un artículo de ropa caro a menudo se coloca en un modelo y un artículo más barato a menudo se coloca en un maniquí o simplemente doblado en una mesa. Estos parecen ser patrones y detalles fáciles de notar una vez que los reconozco, pero en realidad son bastante fáciles de pasar por alto.
Las máquinas también pueden aprender sentido común. Si una tienda se enfoca en productos de salud y belleza, sabemos que las flores y las uvas que están en algunas de las imágenes de productos no se están vendiendo; solo son decorativas. O si un camión de carga se está vendiendo por $24.99, probablemente sea un camión de juguete o una camiseta. Estas fuentes comunes de confusión son tratadas por la máquina más o menos de la misma manera que tú o yo las trataríamos. Cuanto más se utiliza el sistema, más mejora.
Podemos enseñar a las máquinas a aprender de nuestros errores. Después de que una clasificación confunde las uvas o las flores en la imagen la primera vez, se le puede enseñar a ignorar estos elementos decorativos irrelevantes y enfocarse en el tarro de crema de belleza en el centro de la imagen. Esto ocurre a menudo cuando algo es nuevo. Siempre podemos traer a un clasificador humano para mirar problemas difíciles o nuevos.
Hacer que la computadora busque patrones y que un experto revise esos patrones es una excelente manera de enviar más productos con menos problemas. Al final del día, esto crea confianza. Enviar un producto a través de fronteras no debería requerir que sepas todo lo que implica el esfuerzo; pero sabiendo que el trabajo se ha realizado, puedes confiar en que nuestro sistema de clasificación es una herramienta importante para hacer crecer tu negocio.
La clasificación de códigos arancelarios HS se encuentra con el aprendizaje automático
En Zonos, nuestro equipo de expertos en la industria y en software siempre está trabajando en formas de simplificar el comercio transfronterizo. Un aspecto de esto es asegurar que cualquier negocio que mueva productos a través de las fronteras tenga esos artículos correctamente clasificados. Todos los países utilizan el mismo sistema para describir los productos que vendes, llamado sistema de Código Armonizado. Tener tus productos correctamente clasificados utilizando códigos HS o HTS ayuda a garantizar la consistencia cuando tus paquetes son examinados en la frontera.
Hay muchas complejidades cuando se trata de enviar productos a través de fronteras; pero cuando se trata de códigos HS, las clasificaciones automatizadas precisas pueden servir como una herramienta crítica para hacer crecer tu negocio. Aunque la clasificación precisa de productos ha sido un proceso tedioso y costoso en el pasado, estamos solucionando eso. Zonos tiene una herramienta que cambia la industria llamada Classify que asigna un Código Armonizado a las descripciones de productos.
Como especialista en la industria y ingeniero de software, puedo explicar cómo funciona esto desde una perspectiva única. Desglosemos cómo la clasificación HS para el comercio transfronterizo se encuentra con el aprendizaje automático.
Si estás vendiendo un producto llamado, “Calcetines de lana Windsor Gold Toe para hombres (12 pares) negros,” nuestro sistema podría asignarle un código, 6115.94. El oficial de aduanas que inspecciona los artículos enviados al país puede mirar el código, entender qué hay en el paquete y mover el artículo sin demora.
Los primeros dos números, 61, le dicen al oficial que el artículo es ropa de punto o ganchillo, en lugar de 62 para artículos no tejidos. Los siguientes dos números, 15, indican que se trata de calcetines. Los últimos dos números, 94, revelan que son calcetines de longitud completa.
Puede parecer obvio que un producto con un nombre como, “Calcetines de lana Windsor Gold Toe para hombres (12 pares) negros” encajaría en la descripción 6115.94, pero hay muchos códigos similares que podrían haberse elegido dependiendo del grosor del hilo u otras consideraciones. Nuestra herramienta de clasificación necesita hacer coincidir un código con un producto y encontrar la mejor coincidencia disponible.
Esto se complica aún más una vez que sabemos a dónde se envía el artículo. Cada país asigna códigos adicionales. Por ejemplo, el 00 adicional al final de 6115.94.00 le dice a un oficial de aduanas canadiense que se trata de un calcetín de lana y 6115.94.0000 proporciona aún más detalles, informándoles que los impuestos adeudados sobre el artículo son bastante más altos que los de un simple calcetín de lana. No pude encontrar una explicación de por qué esto es diferente, razón por la cual la clasificación adecuada es tan importante; es muy fácil cometer un error al clasificar productos.
La descripción 6115.94.0000 es idéntica a la descripción 6115.94.00, sin embargo, esos dos ceros adicionales pueden aumentar la rate. Nuestras herramientas no solo deben entender la clasificación más correcta, sino también comprender cómo nuestras decisiones afectan a nuestros clientes.