Automatizimi për të audituar të pasurit: A mund t'i sjellë AI shmangësit e taksave në linjë?

• Author:
• Emri i autorit

  Parashikimi Kuantumrun
• Tetor 25, 2023

Përmbledhje e pasqyrës

Qeveritë në mbarë botën, përfshirë Kinën dhe SHBA-në, po eksplorojnë përdorimin e inteligjencës artificiale (AI) për të modernizuar sistemet tatimore. Kina synon automatizimin e plotë deri në vitin 2027, duke u fokusuar në evazionin fiskal mes të pasurve dhe ndikuesve të mediave sociale. Në të kundërt, SHBA lufton me auditimin e të pasurve për shkak të buxheteve të reduktuara të IRS dhe përdorimit të boshllëqeve ligjore. Salesforce ka zhvilluar një AI Economist, një mjet që përdor të mësuarit përforcues për të eksploruar politika të drejta tatimore. Ndërsa premtuese, teknologjia ngre shqetësime si rritja e mbikëqyrjes publike dhe rezistenca nga individë dhe korporata të pasura që mund të luftojnë automatizimin në taksa.

Automatizimi për të audituar kontekstin e pasur

Administrata Shtetërore e Tatimeve e Kinës u zotua të shtojë përdorimin e AI (2022) për të identifikuar shmangësit e taksave dhe për t'u dhënë atyre dënimin më të ashpër sipas ligjit. Për të përmirësuar monitorimin, Kina po ecën përpara me zhvillimin e sistemit Golden Tax IV, sipas të cilit të dhënat dhe informacionet e kompanisë nga pronarët, drejtuesit, bankat dhe rregullatorët e tjerë të tregut do të lidhen dhe do të jenë të disponueshme për autoritetet tatimore për t'i hetuar. Në veçanti, vendi po synon krijuesit e përmbajtjeve të mediave sociale dhe ndikuesit që fitojnë miliona dollarë nga transmetimet në internet. Kina shpreson të zbatojë automatizimin e plotë deri në vitin 2027, duke përdorur cloud dhe të dhëna të mëdha. Të pasurit e Kinës po parashikojnë gjithashtu pagesa më të mëdha taksash këtë vit (2022-2023), për shkak të fushatës së Presidentit Xi Jinping për "prosperitetin e përbashkët".

Ndërkohë, taksimi i të pasurve në SHBA vazhdon të jetë një betejë e vështirë. Në vitin 2019, IRS pranoi se është më kosto-efektive të tatohen fituesit me paga të ulëta sesa të shkojnë pas korporatave të mëdha dhe 1 përqindëshit kryesor. Agjencia deklaroi se duke qenë se të pasurit ultra të pasur kanë në dispozicion një ushtri të avokatëve dhe kontabilistëve më të mirë, ata janë në gjendje të përfitojnë nga një sërë boshllëqesh ligjore tatimore, duke përfshirë llogaritë në det të hapur. Buxheti i agjencisë është ulur gjithashtu gjatë dekadave nga Kongresi, duke çuar në nivele jo optimale të personelit. Dhe ndërsa ka mbështetje dypartiake për të rritur financimin e agjencisë, puna manuale nuk do të jetë e mjaftueshme për të luftuar burimet e multimilionerëve.

Ndikim shkatërrues

Automatizimi i politikave tatimore është një temë komplekse dhe shpesh e diskutueshme. Por, çka nëse do të kishte një mënyrë për ta bërë atë më pak politik dhe më shumë të drejtuar nga të dhënat, në mënyrë që të ishte e drejtë për të gjithë? Hyni në AI Economist - një mjet i zhvilluar nga studiues në firmën e teknologjisë Salesforce që përdor mësimin përforcues për të identifikuar politikat optimale tatimore për një ekonomi të simuluar. Inteligjenca artificiale është ende relativisht e thjeshtë (nuk mund të llogarisë të gjitha kompleksitetet e botës reale), por është një hap i parë premtues drejt vlerësimit të politikave në një mënyrë të re. Në një rezultat të hershëm, AI gjeti një qasje që maksimizonte produktivitetin dhe barazinë e të ardhurave që ishte 16 për qind më e drejtë se një kornizë tatimore progresive moderne e studiuar nga ekonomistët akademikë. Përmirësimi ndaj politikës aktuale të SHBA ishte edhe më i rëndësishëm.

Më parë, rrjetet nervore (pikat e të dhënave të ndërlidhura) përdoreshin për të menaxhuar agjentët në ekonomitë e simuluara. Megjithatë, bërja e politikëbërësit një AI promovon një model në të cilin punëtorët dhe politikëbërësi përshtaten me sjelljet e njëri-tjetrit. Për shkak se një strategji e mësuar nga një politikë tatimore mund të mos funksionojë aq mirë në një tjetër, modelet e të mësuarit përforcues patën vështirësi me këtë mjedis dinamik. Kjo do të thoshte gjithashtu se AI-të kuptonin se si të luanin sistemin. Disa punonjës mësuan të ulin produktivitetin e tyre për t'u kualifikuar për një grup tatimor më të ulët dhe më pas ta rrisin atë përsëri për të shmangur pagimin e taksave. Megjithatë, sipas Salesforce, kjo dhënie e marrje mes punëtorëve dhe politikëbërësve ofron një simulim më realist se çdo model i ndërtuar më parë, me politika tatimore të përcaktuara zakonisht dhe janë më shpesh të dobishme për të pasurit.

Implikime më të gjera të automatizimit të auditimit të të pasurve

Implikimet e mundshme të automatizimit që përdoret për të audituar të pasurit mund të përfshijnë: 

• Rritja e kërkimit se si AI mund të mbledhë, sintetizojë dhe ekzekutojë dosjet tatimore.
• Vende si Kina lëshojnë rregulla më të rrepta tatimore për korporatat e saj të mëdha dhe individët me të ardhura të larta. Megjithatë, kjo mund të çojë në rritjen e mbikëqyrjes publike dhe mbledhjen e të dhënave ndërhyrëse.
• Më shumë fonde publike të disponueshme për të riinvestuar në shërbimet publike të të gjitha llojeve.
• Rritja e besimit institucional publik tek agjencitë qeveritare për të zbatuar ligjin dhe tatimet në mënyrë të barabartë.
• Korporatat e mëdha dhe multimilionerët që kundërshtojnë taksimin e automatizuar me rritjen e shpenzimeve për lobistët, duke përdorur privatësinë e të dhënave dhe shqetësimet e hakerimit për të kundërshtuar përdorimin e teknologjisë.
• Të pasurit punësojnë më shumë kontabilistë dhe avokatë për t'i ndihmuar ata të shmangin taksimin e automatizuar.
• Firmat e teknologjisë rrisin investimet në zhvillimin e zgjidhjeve të mësimit të makinerive në sektorin e taksave dhe në partneritet me agjencitë tatimore.

Pyetje për të komentuar

• A keni përvojë në përdorimin e shërbimeve të automatizuara të taksave?
• Si tjetër mund të ndihmojë AI në menaxhimin e informacionit dhe sistemeve tatimore?