Outomatisering om die rykes te oudit: Kan KI belastingontduikers in lyn bring?

• Author:
• Author naam

  Quantumrun Foresight
• Oktober 25, 2023

Insig opsomming

Regerings wêreldwyd, insluitend China en die VSA, ondersoek die gebruik van kunsmatige intelligensie (KI) om belastingstelsels te moderniseer. China mik na volle outomatisering teen 2027, met die fokus op belastingontduiking onder die rykes en sosiale media-beïnvloeders. Daarteenoor sukkel die VSA met die ouditering van die rykes as gevolg van verminderde IRS-begrotings en die gebruik van wetlike skuiwergate. Salesforce het 'n AI Economist ontwikkel, 'n instrument wat versterkingsleer gebruik om billike belastingbeleide te ondersoek. Alhoewel dit belowend is, wek die tegnologie kommer soos verhoogde openbare toesig en weerstand van ryk individue en korporasies wat outomatisering in belasting kan beveg.

Outomatisering om die ryk konteks te oudit

China se staatsbelastingadministrasie het belowe om AI (2022) te gebruik om belastingontduikers te identifiseer en hulle die strengste straf onder die wet te gee. Om monitering te verbeter, beweeg China voort met die ontwikkeling van die Golden Tax IV-stelsel, waarvolgens maatskappydata en inligting van eienaars, bestuurders, banke en ander markreguleerders gekoppel en beskikbaar sal wees vir belastingowerhede om te ondersoek. Die land mik veral op skeppers van sosiale media-inhoud en beïnvloeders wat miljoene dollars verdien uit aanlynstrome. China hoop om volle outomatisering teen 2027 te implementeer deur die wolk en groot data te gebruik. China se rykes verwag ook vanjaar groter belastingbetalings (2022-2023), as gevolg van president Xi Jinping se veldtog vir “gemeenskaplike welvaart”.

Intussen is die belasting van die rykes in die VSA steeds 'n opdraande stryd. In 2019 het die IRS erken dat dit meer kostedoeltreffend is om laeloonverdieners te belas as om agter die groot korporasies en die top 1 persent aan te gaan. Die agentskap het verklaar dat aangesien die ultrarykes 'n leër van die beste prokureurs en rekenmeesters tot hul beskikking het, hulle in staat is om voordeel te trek uit 'n verskeidenheid wettige belastingskuiwergate, insluitend buitelandse rekeninge. Die agentskap se begroting is ook oor dekades deur die Kongres verminder, wat tot suboptimale personeelvlakke gelei het. En hoewel daar tweeledige ondersteuning is om die agentskap se befondsing te verhoog, sal handwerk nie genoeg wees om die hulpbronne van multimiljoenêrs te bekamp nie.

Ontwrigtende impak

Outomatisering van belastingbeleide is 'n komplekse en dikwels omstrede onderwerp. Maar wat as daar 'n manier was om dit minder polities en meer data-gedrewe te maak sodat dit regverdig is vir almal? Voer die KI Economist in – 'n instrument wat ontwikkel is deur navorsers by die tegnologiefirma Salesforce wat versterkingsleer gebruik om optimale belastingbeleide vir 'n gesimuleerde ekonomie te identifiseer. Die KI is steeds relatief eenvoudig (dit kan nie rekening hou met al die kompleksiteite van die werklike wêreld nie), maar dit is 'n belowende eerste stap in die rigting van die evaluering van beleide op 'n nuwe manier. In een vroeë resultaat het die KI 'n benadering gevind om produktiwiteit en inkomstegelykheid te maksimeer wat 16 persent regverdiger was as 'n moderne progressiewe belastingraamwerk wat deur akademiese ekonome bestudeer is. Die verbetering teenoor huidige Amerikaanse beleid was selfs meer betekenisvol.

Voorheen is neurale netwerke (onderling gekoppelde datapunte) gebruik om agente in gesimuleerde ekonomieë te bestuur. Om die beleidmaker 'n KI te maak, bevorder egter 'n model waarin die werkers en beleidmaker by mekaar se gedrag aanpas. Omdat 'n strategie wat onder een belastingbeleid aangeleer is dalk nie so goed onder 'n ander werk nie, het versterkingsleermodelle probleme ondervind met hierdie dinamiese omgewing. Dit het ook beteken dat die KI's uitgevind het hoe om die stelsel te speel. Sommige werknemers het geleer om hul produktiwiteit te verminder om vir 'n laer belastingkrag te kwalifiseer en dit dan weer te verhoog om belasting te vermy. Volgens Salesforce bied hierdie gee-en-neem tussen werkers en beleidmakers egter 'n simulasie meer realisties as enige voorheen geboude model, met belastingbeleide wat tipies gestel word en is meer dikwels voordelig vir die rykes.

Wyer implikasies van outomatisering wat die rykes oudit

Moontlike implikasies van outomatisering wat gebruik word om die rykes te oudit, kan insluit: 

• Verhoogde navorsing oor hoe KI belastingaansoeke kan versamel, sintetiseer en uitvoer.
• Lande soos China stel strenger belastingregulasies uit op sy groot korporasies en hoogverdiende individue. Dit kan egter lei tot verhoogde openbare toesig en indringende data-insameling.
• Meer beskikbare openbare befondsing om te herbelê in openbare dienste van alle soorte.
• Verhoogde openbare institusionele vertroue in regeringsinstansies om die wet en belasting billik toe te pas.
• Groot korporasies en multimiljoenêrs stoot terug teen geoutomatiseerde belasting met verhoogde besteding aan lobbyiste, gebruik dataprivaatheid en inbraakprobleme om die gebruik van die tegnologie teë te werk.
• Die rykes huur meer rekenmeesters en prokureurs om hulle te help om outomatiese belasting te omseil.
• Tegnologiefirmas verhoog beleggings in die ontwikkeling van masjienleeroplossings in die belastingsektor en vennootskap met belastingagentskappe.

Vrae om op kommentaar te lewer

• Het jy ondervinding met die gebruik van outomatiese belastingdienste?
• Hoe anders kan KI help met die bestuur van belastinginligting en -stelsels?