Automatizācija bagātnieku auditēšanai: vai mākslīgais intelekts var tuvināt nodokļu nemaksātājus?

• Autors:
• Autors nosaukums

  Quantumrun Foresight
• Oktobris 25, 2023

Ieskata kopsavilkums

Valdības visā pasaulē, tostarp Ķīna un ASV, pēta mākslīgā intelekta (AI) izmantošanu, lai modernizētu nodokļu sistēmas. Ķīnas mērķis ir līdz 2027. gadam panākt pilnīgu automatizāciju, koncentrējoties uz izvairīšanos no nodokļu maksāšanas bagāto un sociālo mediju ietekmētāju vidū. Turpretim ASV cīnās ar turīgo auditu, jo tiek samazināts IRS budžets un tiek izmantotas juridiskas nepilnības. Salesforce ir izstrādājis AI Economist — rīku, kas izmanto pastiprināšanas mācības, lai izpētītu godīgu nodokļu politiku. Lai gan tehnoloģija ir daudzsološa, tā rada bažas, piemēram, pastiprināta sabiedrības uzraudzība un turīgu personu un korporāciju pretestība, kas var cīnīties ar nodokļu automatizāciju.

Automatizācija, lai pārbaudītu bagātīgo kontekstu

Ķīnas Valsts nodokļu administrācija solīja pastiprināti izmantot AI (2022), lai identificētu nodokļu nemaksātājus un piešķirtu viņiem bargāko sodu saskaņā ar likumu. Lai uzlabotu uzraudzību, Ķīna virzās uz priekšu ar Golden Tax IV sistēmas izstrādi, saskaņā ar kuru uzņēmumu dati un informācija no īpašniekiem, vadītājiem, bankām un citiem tirgus regulatoriem tiks saistīti un pieejami nodokļu iestādēm izmeklēšanai. Jo īpaši valsts ir vērsta uz sociālo mediju satura veidotājiem un ietekmētājiem, kas nopelna miljoniem dolāru no tiešsaistes straumēm. Ķīna cer līdz 2027. gadam ieviest pilnīgu automatizāciju, izmantojot mākoni un lielos datus. Ķīnas bagātie arī paredz lielākus nodokļu maksājumus šogad (2022-2023), pateicoties prezidenta Sji Dzjiņpina kampaņai “kopējā labklājība”.

Tikmēr nodokļu uzlikšana bagātajiem ASV joprojām ir kalnup cīņa. 2019. gadā IRS atzina, ka zemo algu saņēmēju aplikšana ar nodokļiem ir rentablāk, nekā sekot lielajām korporācijām un lielākajam 1 procentam. Aģentūra paziņoja, ka, tā kā īpaši bagāto cilvēku rīcībā ir labāko juristu un grāmatvežu armija, viņi var izmantot dažādas juridiskas nodokļu nepilnības, tostarp ārzonu kontus. Kongress gadu desmitiem ir samazinājis arī aģentūras budžetu, kā rezultātā darbinieku skaits nav optimāls. Un, lai gan ir abu partiju atbalsts aģentūras finansējuma palielināšanai, ar roku darbu nepietiks, lai cīnītos ar multimiljonāru resursiem.

Traucējoša ietekme

Nodokļu politikas automatizācija ir sarežģīta un bieži vien pretrunīga tēma. Bet ko darīt, ja būtu veids, kā padarīt to mazāk politisku un vairāk balstītu uz datiem, lai tas būtu godīgs pret visiem? Ievadiet AI Economist — tehnoloģiju uzņēmuma Salesforce pētnieku izstrādāto rīku, kas izmanto pastiprināšanas mācīšanos, lai noteiktu optimālu nodokļu politiku simulētai ekonomikai. AI joprojām ir salīdzinoši vienkāršs (tas nevar ņemt vērā visas reālās pasaules sarežģītības), taču tas ir daudzsološs pirmais solis ceļā uz politikas novērtēšanu jaunā veidā. Vienā agrīnā rezultātos AI atklāja pieeju, kas maksimāli palielina produktivitāti un ienākumu vienlīdzību, kas bija par 16 procentiem godīgāka nekā akadēmisko ekonomistu pētītā progresīvā nodokļu sistēma. Uzlabojumi salīdzinājumā ar pašreizējo ASV politiku bija vēl nozīmīgāki.

Iepriekš neironu tīkli (savstarpēji savienoti datu punkti) tika izmantoti aģentu pārvaldībai modelētās ekonomikā. Tomēr, padarot politikas veidotāju par AI, tiek veicināts modelis, kurā darbinieki un politikas veidotāji pielāgojas viens otra uzvedībai. Tā kā stratēģija, kas apgūta saskaņā ar vienu nodokļu politiku, var nedarboties tik labi saskaņā ar citu, pastiprināšanas-mācību modeļiem bija grūtības šajā dinamiskajā vidē. Tas arī nozīmēja, ka AI izdomāja, kā spēlēt sistēmu. Daži darbinieki iemācījās samazināt savu produktivitāti, lai pretendētu uz zemāku nodokļu kategoriju, un pēc tam to atkal palielināt, lai izvairītos no nodokļu maksāšanas. Tomēr saskaņā ar Salesforce teikto, šī atdošana starp darbiniekiem un politikas veidotājiem nodrošina reālistiskāku simulāciju nekā jebkurš iepriekš izveidots modelis, jo nodokļu politika parasti tiek noteikta un biežāk ir izdevīga turīgajiem.

Bagātnieku auditēšanas automatizācijas plašākas sekas

Iespējamās automatizācijas sekas, ko izmanto, lai pārbaudītu bagātos, var ietvert: 

• Pastiprināti pētījumi par to, kā AI var apkopot, sintezēt un izpildīt nodokļu deklarācijas.
• Tādas valstis kā Ķīna izdod stingrākus nodokļu noteikumus savām lielajām korporācijām un labi pelnošām personām. Tomēr tas var izraisīt pastiprinātu sabiedrības uzraudzību un uzmācīgu datu vākšanu.
• Pieejamāks publiskais finansējums, lai reinvestētu visu veidu sabiedriskajos pakalpojumos.
• Palielināta valsts institucionālā uzticība valdības aģentūrām, lai tās varētu vienlīdzīgi piemērot tiesību aktus un nodokļus.
• Lielas korporācijas un multimiljonāri atturas pret automatizēto nodokļu uzlikšanu, palielinot izdevumus lobistiem, izmantojot datu privātumu un uzlaušanas bažas, lai cīnītos pret tehnoloģiju izmantošanu.
• Bagātie algo vairāk grāmatvežu un juristu, lai palīdzētu viņiem apiet automatizēto nodokļu sistēmu.
• Tehnoloģiju uzņēmumi palielina ieguldījumus mašīnmācības risinājumu izstrādē nodokļu sektorā un sadarbojas ar nodokļu aģentūrām.

Jautājumi komentēšanai

• Vai jums ir pieredze automatizēto nodokļu pakalpojumu izmantošanā?
• Kā vēl AI var palīdzēt pārvaldīt nodokļu informāciju un sistēmas?