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为了适应当前新的外贸形势,海关监管部门需要不断强化风险防控管理。本文通过调研分析当前海关风险防控中的重难点问题,借助最新的大数据和人工智能技术,改进风险防控管理流程,本文提出通过将海关报关单数据进行二维化表示,用现有的深度学习架构进行训练,从而得出风险评估结果。这种方法相比于传统的人工方法能够有效提高通关时效。实验验证了这种方法在风险防控中的有效性。本文提出的方法也可以被通用于多字段表格数据的处理问题。