lượng tử

TÍN DỤNG HÌNH ẢNH:

iStock

Tự động hóa để kiểm toán người giàu: AI có thể đưa những người trốn thuế vào hàng ngũ không?

AI có thể giúp các chính phủ thực thi chính sách thuế đối với 1% không?

tác giả:
tên tác giả
Tầm nhìn lượng tử
25 Tháng Mười

Tóm tắt thông tin chi tiết

Các chính phủ trên toàn thế giới, bao gồm cả Trung Quốc và Mỹ, đang khám phá việc sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để hiện đại hóa hệ thống thuế. Trung Quốc đặt mục tiêu tự động hóa hoàn toàn vào năm 2027, tập trung vào việc trốn thuế của những người giàu có và những người có ảnh hưởng trên mạng xã hội. Ngược lại, Hoa Kỳ gặp khó khăn trong việc kiểm toán những người giàu có do ngân sách IRS giảm và lợi dụng các kẽ hở pháp lý. Salesforce đã phát triển AI Economist, một công cụ sử dụng phương pháp học tăng cường để khám phá các chính sách thuế công bằng. Mặc dù đầy hứa hẹn nhưng công nghệ này làm dấy lên những lo ngại như tăng cường giám sát công cộng và phản đối từ các cá nhân và tập đoàn giàu có, những người có thể chống lại việc tự động hóa thuế.

Tự động hóa để kiểm tra bối cảnh phong phú

Cục Quản lý Thuế Nhà nước Trung Quốc tuyên bố sẽ tăng cường sử dụng AI (2022) để xác định những người trốn thuế và đưa ra hình phạt khắc nghiệt nhất theo luật. Để cải thiện việc giám sát, Trung Quốc đang tiến hành phát triển hệ thống Golden Tax IV, theo đó dữ liệu và thông tin công ty từ chủ sở hữu, giám đốc điều hành, ngân hàng và các cơ quan quản lý thị trường khác sẽ được liên kết và sẵn sàng cho cơ quan thuế điều tra. Đặc biệt, quốc gia này đang nhắm đến những người sáng tạo nội dung trên mạng xã hội và những người có ảnh hưởng kiếm được hàng triệu đô la từ các luồng trực tuyến. Trung Quốc hy vọng sẽ triển khai tự động hóa hoàn toàn vào năm 2027, sử dụng đám mây và dữ liệu lớn. Những người giàu có ở Trung Quốc cũng dự kiến sẽ phải trả thuế nhiều hơn trong năm nay (2022-2023), nhờ chiến dịch “thịnh vượng chung” của Chủ tịch Tập Cận Bình.

Trong khi đó, việc đánh thuế người giàu ở Mỹ tiếp tục là một cuộc chiến khó khăn. Vào năm 2019, IRS thừa nhận rằng việc đánh thuế những người có mức lương thấp sẽ tiết kiệm chi phí hơn là đánh thuế các tập đoàn lớn và 1% những người có thu nhập cao nhất. Cơ quan này tuyên bố rằng vì giới siêu giàu có sẵn một đội quân gồm các luật sư và kế toán giỏi nhất, nên họ có thể tận dụng nhiều lỗ hổng pháp lý về thuế, bao gồm cả các tài khoản ở nước ngoài. Ngân sách của cơ quan này cũng đã bị Quốc hội cắt giảm trong nhiều thập kỷ, dẫn đến mức độ nhân sự dưới mức tối ưu. Và mặc dù có sự hỗ trợ của lưỡng đảng để tăng nguồn tài trợ cho cơ quan, nhưng công việc thủ công sẽ không đủ để bù đắp cho nguồn lực của các triệu phú.

Tác động gián đoạn

Tự động hóa chính sách thuế là một chủ đề phức tạp và thường gây tranh cãi. Nhưng điều gì sẽ xảy ra nếu có một cách làm cho nó ít mang tính chính trị hơn và dựa trên dữ liệu nhiều hơn để công bằng cho tất cả mọi người? Nhập AI Economist – một công cụ được phát triển bởi các nhà nghiên cứu tại công ty công nghệ Salesforce, sử dụng phương pháp học tăng cường để xác định các chính sách thuế tối ưu cho nền kinh tế mô phỏng. AI vẫn còn tương đối đơn giản (nó không thể giải thích được tất cả sự phức tạp của thế giới thực), nhưng đây là bước đầu tiên đầy hứa hẹn để đánh giá các chính sách theo một cách mới. Trong một kết quả ban đầu, AI đã tìm ra cách tiếp cận tối đa hóa năng suất và bình đẳng thu nhập công bằng hơn 16% so với khung thuế lũy tiến hiện đại được các nhà kinh tế hàn lâm nghiên cứu. Sự cải thiện so với chính sách hiện tại của Hoa Kỳ thậm chí còn có ý nghĩa hơn.

Trước đây, mạng lưới thần kinh (các điểm dữ liệu được kết nối với nhau) được sử dụng để quản lý các tác nhân trong nền kinh tế mô phỏng. Tuy nhiên, việc biến nhà hoạch định chính sách thành AI sẽ thúc đẩy một mô hình trong đó người lao động và nhà hoạch định chính sách thích ứng với hành vi của nhau. Bởi vì một chiến lược được học theo chính sách thuế này có thể không hiệu quả bằng chính sách thuế khác, nên các mô hình học tập tăng cường gặp khó khăn với môi trường năng động này. Điều đó cũng có nghĩa là AI đã tìm ra cách đánh lừa hệ thống. Một số nhân viên đã học cách cắt giảm năng suất của mình để đủ điều kiện hưởng khung thuế thấp hơn và sau đó tăng lại để tránh phải đóng thuế. Tuy nhiên, theo Salesforce, sự cho và nhận này giữa người lao động và các nhà hoạch định chính sách cung cấp một mô phỏng thực tế hơn bất kỳ mô hình nào được xây dựng trước đó, với các chính sách thuế thường được đặt ra và thường có lợi hơn cho người giàu.

Ý nghĩa rộng hơn của việc tự động hóa việc kiểm tra người giàu

Những tác động có thể có của việc tự động hóa được sử dụng để kiểm toán người giàu có thể bao gồm:

Tăng cường nghiên cứu về cách AI có thể đối chiếu, tổng hợp và thực hiện hồ sơ thuế.
Các quốc gia như Trung Quốc ban hành các quy định thuế chặt chẽ hơn đối với các tập đoàn lớn và cá nhân có thu nhập cao. Tuy nhiên, điều này có thể dẫn đến việc tăng cường giám sát công khai và thu thập dữ liệu xâm nhập.
Có thêm nguồn vốn công để tái đầu tư vào các loại dịch vụ công.
Tăng cường niềm tin của tổ chức công vào các cơ quan chính phủ trong việc áp dụng luật pháp và thuế một cách công bằng.
Các tập đoàn lớn và triệu phú đang phản đối việc đánh thuế tự động bằng cách tăng chi tiêu cho các nhà vận động hành lang, sử dụng quyền riêng tư dữ liệu và các mối lo ngại về hack để chống lại việc sử dụng công nghệ.
Những người giàu có thuê thêm kế toán và luật sư để giúp họ thực hiện việc đánh thuế tự động.
Các công ty công nghệ tăng cường đầu tư phát triển giải pháp máy học trong lĩnh vực thuế và hợp tác với cơ quan thuế.