跨境货代日常业务中，HS 编码人工归类耗时且高度依赖资深报关员。本期以某中型货代 6 个月近 3.2 万条历史单据为样本，搭建报关品名自动预配号系统。
进展要点：
- 数据基线：清洗后保留 2.8 万条，含品名、规格、企业历史归类与十位/八位编码，作为微调与评测语料；
- 模型方案：Qwen2.5-7B 基座 + LoRA 微调，配合向量检索召回 Top-K 历史归类，用于压制长尾品名幻觉；
- 离线指标：9:1 留出集 Top-1 准确率 86.4%，Top-5 覆盖率 96.1%；纯检索基线 Top-1 仅 74.2%；
- 上线策略：保留人工改判入口并按周回流修正数据，灰度期内系统建议与最终申报编码一致率达 91.7%；
- 下一步：针对税率敏感与监管证件联动商品单独训练小模型，并启动两家货代客户的灰度试用。
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