Als retailer heb je vast en zeker regelmatig te maken gehad met HS-codes. Ze maken onder andere duidelijk welk soort goederen er in een zending zitten, welke invoer- en uitvoerrechten erop berusten en welke verplichte documenten of vergunningen vereist zijn.
Helaas zijn HS-codes een complex gegeven. Je dient niet alleen de juiste hoofdstukken, rubrieken en subkoppen aan een zending toe te kennen, maar ook nog rekening te houden met specifieke regels van individuele landen, continenten of productgroepen. Het brede scala aan mogelijkheden maakt de classificatie van HS-codes erg foutgevoelig. Dat is vervelend, want door onjuiste codes kun je bijvoorbeeld te veel of te weinig invoerrechten betalen. Dat leidt niet alleen tot vertragingen, maar mogelijk ook tot boetes. Met de volgende drie componenten realiseer jij een efficiënt en geautomatiseerd classificatieproces.
Kwalitatieve productbeschrijving
Het classificatieproces begint bij een volledige productbeschrijving. Want ook voor HS-codes geldt: garbage in, garbage out. De productbeschrijving is zodoende een cruciaal element om de juiste HS-code aan een zending te kunnen toekennen. Onduidelijke beschrijvingen, onvoldoende productdetails of verkeerde specificaties vergroten de kans dat er een verkeerde HS-code aan een zending wordt toegekend. Met alle gevolgen van dien. Investeer daarom in productbeschrijvingen en betrek waar nodig ook productmanagers of ontwikkelaars om te zorgen dat de juiste beschrijving of technische details goed staan weergeven.
Intelligente classificatielogica
Of je nu handmatig of geautomatiseerd HS-codes classificeert, correcte en intelligente logica is een vereiste. Dit omvat veel verschillende zaken. Denk aan het correct classificeren van een niet genderspecifiek kledingstuk, het negeren van irrelevante productspecificaties (bijvoorbeeld de kleur van een product) of het beslissen over een kenmerk dat soms wel en soms niet relevant is (bijvoorbeeld het gewicht van een zending). Ook moet de logica slim omgaan met zaken als synoniemen, spreektaal, jargon én zelfs afbeeldingen. Wanneer je kiest voor een geautomatiseerde classificatie, is het daarom verstandig om kunstmatige intelligentie of machine learning te integreren, zodat de tool blijft leren en zichzelf blijft verbeteren. Dit verhoogt zowel het aantal geclassificeerde items dat verwerkt kan worden, als de kwaliteit van de classificaties.
Betrouwbare referentiedatabase
Ten derde moet er een kwalitatieve referentiedatabase zijn waarin de classificatielogica kan zoeken naar de juiste HS-code die bij de beschrijving van een product past. Het vinden van de juiste match in de database gaat verder dan het matchen met één onderdeel van de beschrijving. Ook zaken als de toelichting en bredere context van het product moeten overeenkomen met de betreffende code. Dit kan bijvoorbeeld een referentie zijn van een vrachtlijst of informatie die al eens is verkregen door eerdere invoer- en classificatiebestanden van identieke producten. Deze informatie moet daarom goed worden bijgehouden en overzichtelijk worden weergeven. Het is echter altijd aan te raden om alle referenties te controleren voordat een definitieve classificatie wordt vastgesteld.
Het toekennen van de juiste HS-code blijft een complex proces waarbij het maken van fouten grote en kostbare gevolgen met zich mee kan brengen. Of je het classificatieproces nu handmatig uitvoert of wilt automatiseren, bovenstaande drie componenten zijn cruciaal voor een efficiënt proces. Dat is niet alleen goed voor je business, maar ook voor je klanttevredenheid.
Deze blog verscheen voor het eerst bij Twinkle
