Design and development of an intelligent system based on artificial intelligence and machine learning using customs digital indicators
Notice bibliographique
Résumé
This paper aims to evaluate the role of AI and ML-driven innovative technologies in enhancing customs operations in Jordan. This research employed a quantitative approach to develop an overall conceptual model that encompasses both the technical and behavioral aspects of intelligent system adoption. The target population consisted of customs officers, border security personnel, and IT personnel responsible for customs clearance and trade facilitation in Jordan. The structured questionnaires were administered to the respondents to measure their perceptions of system effectiveness, satisfaction, performance outcomes, and evasion behavior and yielded a total of 358 valid responses. The research was conducted with proper statistical analysis, and the statistical techniques employed included primary data collected via SPSS Version 29 and advanced modeling using Structural Equation Modeling-Partial Least Squares (SEM-PLS) through the use of SmartPLS 4.0. The results indicated that the measurement model proved to be both valid and reliable, with Cronbach's alpha values exceeding 0.82 and AVE values above 0.50, indicating good internal consistency and convergent validity. Moreover, the structural model achieved good explanatory power, with R² values of 59% for Customs Evasion, 43% for User Satisfaction, and 100% for Digital Performance Indicators. These findings underscore the significance of user satisfaction as a key outcome of system effectiveness and a valuable tool for enhancing performance and deterrence. More specifically, the results shown how Intelligent System Effectiveness presents a positive and significant impact on User Satisfaction (β = 0.656, p < 0.001), which in turn has a high positive effect on both Digital Performance Indicators (β = 1.000, p < 0.001) and Customs Evasion reduction (β = 0.770, p < 0.001). The mediation analysis also confirmed that User Satisfaction fully mediates the relationship between system effectiveness and performance outcome, as well as between system effectiveness and evasion reduction. This research contributes to theory and practice by demystifying the design and implementation of AI-driven customs systems. It illustrates the importance of valuing both technical system quality and user-centric values in achieving and maintaining optimal performance in the digital space, as well as conformance with the law.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».