多国海关查验率上升,跨境电商物流如何应对?

深度好文 来源:跨境电商物流百晓生 作者: 2023-06-06 浏览量:3947
导读:出口跨境电商的整条链路非常长,而合规问题几乎贯穿这一链条的所有环节。

1.跨境电商从粗放走向精细


2017年是跨境电商行业从粗放走向精细的一道分水岭。随着欧洲、美国、东南亚的政策变更和新需求出现,为海外仓、平台和卖家带来了一些新问题。




在2017年之前,跨境电商行业处于粗放型阶段。卖家隐身在平台、海外仓、物流公司、清关行的背后,他们基本只需要到市场上采购商品,再上架到平台进行销售,无需关心当地法律法规之类的。而当地执法、海关、税务等机构,也会先找到当地有实体的物流公司、清关行、货代、海外仓或者平台,再由它们找到卖家。所以,当时的监管部门主要针对监管平台、物流服务商和仓储服务商,买家投诉到警察那里,警察也会来找这些物流服务商和平台。


到了2017年,由于英国的线上销售业务市场足够大,在本土除了亚马逊还有其他的电商平台,销量都非常好。因此,欧洲的海外仓最先在英国落地,其次是在德国。由于大量货物通过B2C小包模式进口到当地,英国很快注意到了税务和商品合规问题,并最先提出要取消150欧元以下免增值税的政策。


具体而言,此前在铺货模式下存在不少商品质量问题,在英国当地引发了频繁的质量纠纷,被消费者投诉到Trading Standards部门后,部门会找到海外仓甚至平台,要求各种赔付。到了2017年,针对这一问题,英国、欧盟、美国都出台了各种各样的质量安全法规,包括EPR、服装法,都在这一年开始执行。


随着跨境电商进一步快速发展,欧洲税局提出一站式税务申报必须应用到直发产品上,这也就是自2021年7月1日开始执行的IOSS政策。可见,无论是英国还是欧洲税局,都在很早的时候就开始关注合规业态,当造成税务损失、给本地消费者安全带来风险时,就开始推出合规要求。


2017年之后,跨境电商出现精品模式,后来又出现了垂直电商和独立站,到现在很多大卖家都有了自己的技术门槛或者商品专利,还要考虑前端产品的设计和研发,根据目的国市场的消费者作出产品定位,等等。


这充分表明,跨境电商已经慢慢走向精细化运营,在这一过程中,要考虑的合规化问题也有很多,而一个公司很难在短短一两年时间里马上建立起这种体系。




跨境电商物流中的合规化痛点

一直以来,跨境电商需要面对的合规问题主要体现在商品安全、知识产权、税汇监管、贸易壁垒和法律法规等方面,在粗放经营时期,这些问题主要集中于卖家和物流仓储服务商身上,而到了精细化运营时代,这些问题变得更为复杂,平台、卖家和物流仓储服务商需要共同面对更多合规化痛点和风险。


出口跨境电商的整条链路非常长,而合规问题几乎贯穿这一链条的所有环节。现在,甚至从产品生产前的原材料选择都需要考虑相关的合规问题,比如是否含有有害物质,这有可能会成为一个产品长期运营的风险点。在选品过程中,要考虑是否符合当地的政策法规,选品之后还需要核算目的国的关税、增值税等税务问题,以及税费计算、禁限要求。再到物流承运时关务的卡点,这是整个物流供应链中最难的部分,虽然关务所占的成本很小,但卡点带来的风险问题会很大,无论是B2B还是B2C都一样重要。


在B2B的环节中,过去有很多海外仓都遇到过相同的难题,即当地的执法机构、海关一旦发现问题,最先找的不是卖家和平台,而是在当地有资产的海外仓,询问货是怎么进来的,是否满足当地法律或者安全标准等。这是一开始建海外仓的一些问题,此外,在清关的时候,不管是美国、英国,遇到过大量的卡点。


在当时,货物进口到欧美的海外仓,需要做海关编码归类,但整个市场上根本找不到这样的系统,全部都要靠人工,为此需要建立一个人工团队,专门做海关编码归类、收集各种商品信息、确认是否符合认证标准和要求、清楚有哪些限制或许可等等。


要建立这样的团队,除了人力成本高之外,对于处理时效、以及信息的准确性都存在问题。


而到了B2C的环节,从2017年开始,多个国家开始取消对个人物品的免税额,甚至有很多国家效仿中国清关,要求小包货物进入当地需要提供当地税号或者身份证号,货物在平台上销售时也需要收取税金。这对物流及跨境电商企业而言其实也是一个卡点。




如何做到低成本快速合规?


各国对合规化的监管日益趋紧,且涉及的范畴广而复杂,仅从商品合规而言不仅涉及中国出口的合规化,还涉及生产地、运输、进出口关务的运营和许可,以及税务监管、贸易保护、平台政策等等。如何确保商品合规、关贸、税务合规已经成为跨境电商和物流企业成功的关键!


跨境电商和物流企业并非不愿意做好合规这件事,而是亟需在控制成本、降低合规风险、提升客户满意度之间寻求平衡。


要解决这些问题,需要一个智能化信息集成平台,也就是说在跨境电商全链路足够长的情况下,在每一个环节都尽可能地利用系统或者大数据和机器学习的方式,将大量信息和数据整合到一个系统上,通过大数据分析服务于物流商、卖家和平台。


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