Introdotta con Regolamento CE n. 1206/2001 e soggetta a successivi emendamenti e modifiche nel corso degli anni, la Long Term Declaration è uno strumento che semplifica l'iter burocratico per il fornitore che spedisce con regolarità a un acquirente merci la cui origine preferenziale si prevede resti costante per lunghi periodi di tempo.
In questi casi, è possibile presentare un'unica dichiarazione, la “Long Term Declaration” per l'appunto, che copra invii precedenti o successivi di dette merci e che abbia validità massima di 24 mesi, così da evitare l'emissione di una molteplicità di dichiarazioni identiche per ogni spedizione di merce. Un valido aiuto nella gestione della Trade Compliance.
Cosa è la Long Term Declaration
Si tratta di una forma di autocertificazione attraverso la quale il fornitore dichiara al proprio cliente che la merce da lui venduta rispetta i criteri di attribuzione dell'origine preferenziale dei prodotti, previsti negli accordi tra l'Unione Europea e il Paese di destinazione, e rappresenta un elemento di prova per la richiesta del rilascio dei certificati di circolazione EUR.1 o della dichiarazione preferenziale in fattura.
Non si tratta di un atto obbligatorio, ma in assenza di una dichiarazione sull'origine preferenziale è impossibile accedere ai benefici previsti dagli accordi.
Di converso, si tratta di un atto da produrre con estrema cura e attenzione, poiché le Autorità Doganali hanno il diritto/dovere di effettuare controlli e verifiche che accertino la veridicità delle dichiarazioni. In caso di errore o dichiarazione mendace, il fornitore incorre in sanzioni anche penali secondo quanto previsto dalle legislazioni vigenti.
Come si compilano la dichiarazione di origine preferenziale e la Long Term Declaration
Che si tratti di “semplice” dichiarazione di origine preferenziale o di una Long Term Declaration, che alleggerisce l'iter burocratico, il processo è alquanto articolato e richiede al fornitore in primis l'identificazione delle voci doganali corrette per i prodotti per i quali si fornisce la dichiarazione, per poi scoprirne l'origine preferenziale sulla base degli accordi in essere tra l'Unione e il Paese terzo. In questo caso, entrano in gioco elementi informativi determinanti: come è stato fabbricato il prodotto, qual è il valore percentuale dei componenti non originari della UE confluiti nel processo produttivo, qual è il tipo di lavorazione utilizzato, ecc.
Un processo complesso per il quale da tempo si sta cercando di trovare forme di semplificazione, a partire dall'adozione di APP ad hoc, per arrivare al più recente utilizzo di leve tecnologiche di ultima generazione come il machine learning.
Come il machine learning può aiutare nella dichiarazione di origine preferenziale e la Long Term Declaration
Come accennato, ci sono una serie di complessità che possono rendere ostica la compilazione delle dichiarazioni di origine preferenziale.
In particolare, gli ostacoli comunemente identificati includono l'aggiornamento dei database di valutazione, lo scambio di informazioni tra le parti coinvolte, l'identificazione dei prezzi di trasferimento, la gestione di grandi volumi di transazioni.
Spesso, i funzionari doganali per accertare la veridicità di una dichiarazione fanno riferimento a dei database di valutazione, che consentono di confrontare le caratteristiche di un articolo dichiarato rispetto a quelle di merci identiche o simili.
Parliamo comunque di complessità amministrative e tecniche non da poco, che richiedono l'esame di molteplici variabili e l'adeguamento dinamico a condizioni spesso di continua o frequente evoluzione. Sono processi ad alta intensità di risorse, che richiedono competenze specifiche, ad esempio per quanto riguarda la classificazione delle materie prime, su tematiche strettamente interconnesse e dunque difficilmente affrontabili in modo isolato l'una dalle altre.
Ed è qui che una tecnologia come il machine learning, ovvero una forma di apprendimento automatico basata sulla ricerca di pattern e sullo sviluppo di algoritmi basati sull'analisi dei dati, può essere di grande aiuto.
Uno schema interessante sviluppato dalla World Custom Organization, che qui riportiamo in lingua inglese, mostra quali sono i valori che un sistema di machine learning può prendere in esame e con quali obiettivi.
Ad esempio, alla voce “Descrizione del bene” è possibile inserire la descrizione commerciale dei prodotti fornita dall'importatore: l'elaborazione in linguaggio naturale analizza accuratamente la descrizione dei prodotti, indipendentemente dalla lingua, e laddove venga considerata insufficiente o ambigua il modello stesso può contrassegnarla per la revisione da parte del dichiarante.
Analogamente, l'anagrafica dell'esportatore viene utilizzata per correlare merci ed esportatori. In base al nome, all'indirizzo e al paese dell'esportatore, i modelli utilizzano le informazioni storiche al fine di determinare l'insieme di codici tariffari validi, anche laddove i prodotti sono mal descritti.
Naturalmente, più dati ci sono, più precisa è la valutazione da parte dello strumento, che è comunque in grado di prendere in considerazione un'ampia gamma di variabili, fino ad arrivare a determinare i cosiddetti “valori accettabili” per merci identiche o comparabili e dunque velocizzando e semplificando il lavoro degli ispettori doganali e mettendoli nella condizione di valutare eventuali azioni di controllo mirate.
Cosa evidenzia il Machine Learning
Una volta eseguita l'analisi, dunque, il sistema è in grado di evidenziare casi di errata classificazione, ovvero i casi in cui l'operatore abbia utilizzato un codice non corretto, proponendo direttamente i codici alternativi che si potrebbero applicare allo specifico bene, riparametrando, nel caso, anche le tariffe doganali applicabili; i casi di sottovalutazione, che si applicano in particolare sui beni ad alta fluttuazione di prezzi, per obsolescenza o deperimento, anche in questo caso con un ricalcolo automatico delle tariffe applicabili; errori nella dichiarazione di origine preferenziale o nella Long Term Declaration basandosi su dati storici relativi alle importazioni di un determinato Paese.
Il sistema evidenzia anche eventuali errori di digitazione, contrassegnando in modo automatico i documenti per la revisione, velocizzando di nuovo le operazioni sia per le autorità doganali sia per il trasportatore che ha modo di correggere gli errori prima di incorrere in sanzioni.
Un webinar per comprendere le evoluzioni in atto nel settore del trasporto merci
Come è facile intuire, il settore del trasporto merci è in piena trasformazione e sta attraversando un periodo non certo facile, a causa della pandemia Covid-19, che ne ha rallentato l'attività con pesanti ripercussioni sia sull'export sia sull'import.
Alla luce di quanto accaduto in questi mesi e dell'importanza dei cambiamenti in atto, vi invitiamo a guardare la video-registrazione gratuita del webinar dal titolo “Come gestire al meglio Origine Non Preferenziale e Made In: documenti e normative da seguire”, dove abbiamo potuto analizzare i fattori per l’assegnazione dell’origine ai prodotti finiti, che permettono agli operatori di individuare con certezza il Paese di origine.
