人工智能在税务管理中的应用

引言

人工智能 (AI) 引入了新技术，革新了被认为是治理基本组成部分的税务机关。AI 在分析大数据集、识别规律和预测结果方面的优势，为税务机关提供了克服现代问题的有效技术。这意味着传统方法在应对日益复杂和先进的税收结构所带来的挑战时存在局限性，导致效率低下和合规滞后。AI 通过将效率、准确性和可扩展性引入此类操作来提供解决方案。

自动信息收集、欺诈识别和预测分析等应用重新设计了税收计算、征税和合规流程。这些增强功能不仅仅提高了组织的效率。它们还通过个性化互动和简化的纳税人流程来提升客户体验。

在税务管理中应用人工智能存在一定的挑战。在此之前，这需要在技术、设施和人员方面进行大量投入，才能实现改革的有效性。

应用

基于机器学习的税务争议管理

现代人工智能的应用旨在改进税务争议处理流程。人工智能有助于研究现有的实体和法律资源，并为正在进行的审判提供可能的结果或合理的选择。这些系统有助于税务机关和纳税人更有效地解决争议，避免税务法庭的延误，并获得公正的判决。

实时税率计算

人工智能系统能够帮助在多个司法管辖区运营的企业或拥有全球业务的公司自动计算税率，这成为一项宝贵的优势。地方、州和国际税法会影响税收，通过使用人工智能，税收计算尽可能实时进行。然而，这种应用对于在拥有多元化税收制度的国家/地区提供商品和服务的跨国公司非常有用。

组织的预测服务。

人工智能可以使用数据进行预测分析，以提出纳税人需求。根据员工与系统之间的先前活动和通信，系统提供有关扣除、抵免或申报选择的建议。这种方法的效果最大限度地减少了混乱，并为纳税人提供了利用现有利益的增强方式。

国际纳税申报的效率

对于从事跨境贸易的公司，人工智能通过跟踪全球税收法律和协议，帮助确定国际税收要求。为此，数值数据和记录被输入到人工智能工具中，这些工具检查是否符合转让定价规则、双重征税协定和其他国际标准，从而限制了处罚风险。

改进财产税评估。

人工智能现在通过地理信息、卫星图像和财产地图数据触及财产税评估。这些系统根据财产大小、位置和当前市场状况等标准方面提供高水平的准确性。这使得人们可以平等地接受评估，而不会出现对相关财产税的投诉。

人工智能驱动的电子发票系统

人工智能涉及电子发票的准备和检查，以及通过系统完成的此类发票使用符合税法的情况。这些系统可以在输入时验证发票，突出显示两个账单之间金额不同等问题。电子发票中的人工智能最大限度地减少了错误，缩短了处理时间，并提高了透明度。

纳税人教育及其行为分析

人工智能系统用于研究纳税人行为的某些模式，并确定何时何地理解或合规可能薄弱。税务机关使用这些信息来制定意图，以提供特定的教育课程、研讨会或网站。实施后，这种早期方法可以更好地合规，并最大限度地减少与无知相关的违规行为。

加强税收政策建模

人工智能在政策模拟和税法变化可能产生的影响建模中很重要。通过提供新的经济数据、人口统计数据和行业特定特征，人工智能工具预测拟议的变化将如何影响税收、纳税人和整体经济发展。这也有助于制定循证政策。

优点

精简收入征收

人工智能有助于改进与支付相关的工作机制，以促进收入征收。预测经常性账单和识别支付条目中的错误，包括与网上银行的链接，使交易更快更准确。这缩短了征收收入的时间，反过来又增加了政府的现金可用性。

优化资源分配

人工智能帮助税务机关最大限度地减少一些资源的浪费。这意味着在人工智能的帮助下，可以检查工作量模式，并预测大量申报的时期，以识别效率低下之处，从而保持适当的人员配备水平，以免在这些时期工作量过大。

加强部门间协作

人工智能帮助不同的税务部门将其信息整合到一个系统中。这有利于加强互动沟通，使多个相关团队可以轻松交换信息，并协作解决多个问题。但在这种情况下，它也减少了来自具有相当不同价值的不同信息孤岛的差异。

提高政策有效性

人工智能具有现实的概念，它有助于改革者评估税收改革的实施后果。通过税收、罚款、豁免等，人工智能有助于预测社会将如何应对政策变化，从而使税务机关能够制定有效的税收政策。

更好地服务纳税人

对于残疾人，智能语音识别和屏幕阅读器有助于使税收系统对残疾人友好。这些解决方案有助于简化申报流程，使合规活动更易于访问，从而更具包容性。

良好管理税收抵免和激励措施

人工智能还通过识别合适的资格标准，使税收抵免、扣除和激励措施的管理过程大大简化。这最大限度地减少了腐败批准的案例，带来了公平，并使政府能够监测激励措施的利用情况以进行政策审查。

缺点

使用高质量数据

人工智能系统依赖于高质量数据，并且这些数据必须涵盖尽可能多的方面。缺乏适当的数据或拥有上一时期的数据将导致无效的决策和结论，从而影响系统的工作。

抵制变革

税务管理中的人工智能通常会遇到来自员工以及纳税人的普遍阻力。员工可能会接受这种改变，担心他们会被解雇，或者他们不习惯在纳税人方面使用新技术。总会存在阻力，因为他们更喜欢手动操作系统，因此这些技术在市场上的发行速度很慢。

定制的复杂性

关于法规，重要的是要注意，这些人工智能系统通常需要应用于各种税法、地区法规或行政管理才能发挥作用。然而，这种方法可能需要时间并消耗大量资源，尤其是在税法众多的国家/地区实施时。

过度依赖的风险

过度依赖人工智能的一个限制是它使税务机关容易出现系统故障。有时，人工智能系统会发生故障，这可能会导致组织功能出现延误，因为重要的活动会停止，例如税收征收合规检查或退款。

法律框架和问责制缺陷

当决策结果不正确或决策在法庭上受到质疑时，人工智能决策的想法是值得商榷的。不幸的是，这种混淆导致难以确定谁应该为错误负责，无论它们发生在开发人员、操作员还是税务机关之间。

案例研究

加拿大税务局 (CRA)

加拿大税务局最近已开始使用人工智能来优化其合规能力。在税收方面，加拿大税务局借助计算机，特别是人工智能，在大量数据中寻找逃税或欺诈的迹象。为了使加拿大税务局能够更有效地进行审计，机器学习模型有助于检测纳税申报中的欺诈和不合规行为。人工智能还有助于加拿大税务局提高效率，因为它意味着可以自动完成日常流程。

阿拉伯联合酋长国联邦税务局 (FTA)

阿拉伯联合酋长国联邦税务局一直在将人工智能应用于其计划和税务管理中，以提高服务提供和合规性。通过提供技术，人工智能帮助企业和个人轻松处理纳税申报。联邦税务局还引入了人工智能来检测和预防交易过程中、合规问题以及欺诈行为中的异常活动。

新西兰国内税收局 (IRD)

将审查新西兰国内税收局应用人工智能技术以推进其税收征收并提高税收征收管理效率的情况。通过人工智能和数据分析，国内税收局可以估计报告和申报中的风险和挑战，并找出可能未能遵守税法的风险纳税人。人工智能系统还有助于执行重复性活动，提升客户体验，并让客户在预期税务部门服务（例如报税）时尽可能缩短等待时间。

结论

税务管理中的人工智能意味着向更优化、更有效和更明确的税收制度转变。人工智能解决了传统税务机关面临的问题，例如流程自动化、欺诈检测和改善对纳税人的服务。其采用涉及法律和道德问题以及运营问题，包括数据隐私、所用算法中的偏见和操作化。