क्वांटमरुन

इमेज क्रेडिट:

iStock

अमीरों का ऑडिट करने के लिए स्वचालन: क्या एआई कर चोरों को लाइन में ला सकता है?

क्या AI सरकारों को 1 प्रतिशत पर कराधान नीति लागू करने में मदद कर सकता है?

लेखक:
लेखक का नाम
क्वांटमरन दूरदर्शिता
अक्टूबर 25

अंतर्दृष्टि सारांश

चीन और अमेरिका सहित दुनिया भर की सरकारें कर प्रणालियों को आधुनिक बनाने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) के उपयोग की खोज कर रही हैं। चीन का लक्ष्य 2027 तक पूर्ण स्वचालन का लक्ष्य है, जिसमें अमीरों और सोशल मीडिया प्रभावितों के बीच कर चोरी पर ध्यान केंद्रित किया जाएगा। इसके विपरीत, अमेरिका आईआरएस बजट में कमी और कानूनी खामियों के कारण अमीरों का ऑडिट करने में संघर्ष कर रहा है। सेल्सफोर्स ने एक एआई इकोनॉमिस्ट विकसित किया है, जो निष्पक्ष कर नीतियों का पता लगाने के लिए सुदृढीकरण सीखने का उपयोग करने वाला एक उपकरण है। आशाजनक होते हुए भी, यह तकनीक बढ़ती सार्वजनिक निगरानी और अमीर व्यक्तियों और निगमों के प्रतिरोध जैसी चिंताओं को उठाती है जो कराधान में स्वचालन से लड़ सकते हैं।

समृद्ध संदर्भ का ऑडिट करने के लिए स्वचालन

चीन के राज्य कराधान प्रशासन ने कर चोरों की पहचान करने और उन्हें कानून के तहत कड़ी से कड़ी सजा देने के लिए एआई (2022) का उपयोग बढ़ाने की कसम खाई है। निगरानी में सुधार के लिए, चीन गोल्डन टैक्स IV प्रणाली के विकास के साथ आगे बढ़ रहा है, जिसके तहत कंपनी के डेटा और मालिकों, अधिकारियों, बैंकों और अन्य बाजार नियामकों की जानकारी को जोड़ा जाएगा और कर अधिकारियों को जांच के लिए उपलब्ध कराया जाएगा। विशेष रूप से, देश ऑनलाइन स्ट्रीम से लाखों डॉलर कमाने वाले सोशल मीडिया सामग्री निर्माताओं और प्रभावशाली लोगों को लक्षित कर रहा है। चीन को उम्मीद है कि वह क्लाउड और बड़े डेटा का उपयोग करके 2027 तक पूर्ण स्वचालन लागू कर देगा। राष्ट्रपति शी जिनपिंग के "साझा समृद्धि" अभियान के कारण, चीन के अमीर भी इस वर्ष (2022-2023) बड़े कर भुगतान की उम्मीद कर रहे हैं।

इस बीच, अमेरिका में अमीरों पर कर लगाना एक कठिन लड़ाई बनी हुई है। 2019 में, आईआरएस ने स्वीकार किया कि बड़े निगमों और शीर्ष 1 प्रतिशत के बजाय कम वेतन पाने वालों पर कर लगाना अधिक लागत प्रभावी है। एजेंसी ने घोषणा की कि चूंकि अति धनाढ्य लोगों के पास सर्वश्रेष्ठ वकीलों और एकाउंटेंटों की एक सेना है, इसलिए वे विदेशी खातों सहित विभिन्न प्रकार की कानूनी कराधान खामियों का लाभ उठाने में सक्षम हैं। कांग्रेस द्वारा दशकों से एजेंसी का बजट भी कम कर दिया गया है, जिससे कर्मचारियों का स्तर इष्टतम से कम हो गया है। और जबकि एजेंसी की फंडिंग बढ़ाने के लिए द्विदलीय समर्थन है, बहु-करोड़पति के संसाधनों का मुकाबला करने के लिए मैन्युअल काम पर्याप्त नहीं होगा।

विघटनकारी प्रभाव

कर नीतियों को स्वचालित करना एक जटिल और अक्सर विवादास्पद विषय है। लेकिन क्या होगा अगर इसे कम राजनीतिक और अधिक डेटा-संचालित बनाने का कोई तरीका हो ताकि यह सभी के लिए उचित हो? एआई इकोनॉमिस्ट दर्ज करें - प्रौद्योगिकी फर्म सेल्सफोर्स के शोधकर्ताओं द्वारा विकसित एक उपकरण जो एक अनुरूपित अर्थव्यवस्था के लिए इष्टतम कर नीतियों की पहचान करने के लिए सुदृढीकरण सीखने का उपयोग करता है। एआई अभी भी अपेक्षाकृत सरल है (यह वास्तविक दुनिया की सभी जटिलताओं का हिसाब नहीं दे सकता), लेकिन यह एक नए तरीके से नीतियों का मूल्यांकन करने की दिशा में एक आशाजनक पहला कदम है। एक प्रारंभिक परिणाम में, एआई ने उत्पादकता और आय समानता को अधिकतम करने वाला एक दृष्टिकोण पाया जो अकादमिक अर्थशास्त्रियों द्वारा अध्ययन किए गए अत्याधुनिक प्रगतिशील कर ढांचे की तुलना में 16 प्रतिशत अधिक उचित था। वर्तमान अमेरिकी नीति में सुधार और भी अधिक महत्वपूर्ण था।

इससे पहले, सिम्युलेटेड अर्थव्यवस्थाओं में एजेंटों को प्रबंधित करने के लिए तंत्रिका नेटवर्क (परस्पर जुड़े डेटा बिंदु) का उपयोग किया जाता था। हालाँकि, नीति निर्माता को एआई बनाना एक ऐसे मॉडल को बढ़ावा देता है जिसमें कार्यकर्ता और नीति निर्माता एक-दूसरे के व्यवहार को अपनाते हैं। क्योंकि एक कर नीति के तहत सीखी गई रणनीति दूसरे के तहत उतनी अच्छी तरह से काम नहीं कर सकती है, सुदृढीकरण-सीखने के मॉडल को इस गतिशील वातावरण में कठिनाई हुई। इसका मतलब यह भी था कि एआई ने यह पता लगा लिया कि सिस्टम को कैसे चलाना है। कुछ कर्मचारियों ने कम कर सीमा के लिए अर्हता प्राप्त करने के लिए अपनी उत्पादकता में कटौती करना और फिर करों का भुगतान करने से बचने के लिए इसे फिर से बढ़ाना सीख लिया। हालाँकि, सेल्सफोर्स के अनुसार, श्रमिकों और नीति निर्माताओं के बीच यह लेन-देन पहले से निर्मित किसी भी मॉडल की तुलना में अधिक यथार्थवादी अनुकरण प्रदान करता है, जिसमें कर नीतियां आमतौर पर निर्धारित होती हैं और अक्सर अमीरों के लिए फायदेमंद होती हैं।

अमीरों की ऑडिटिंग के लिए स्वचालन के व्यापक निहितार्थ

अमीरों के ऑडिट के लिए इस्तेमाल किए जा रहे स्वचालन के संभावित निहितार्थों में शामिल हो सकते हैं:

एआई टैक्स फाइलिंग को कैसे एकत्रित, संश्लेषित और निष्पादित कर सकता है, इस पर शोध में वृद्धि।
चीन जैसे देश अपने बड़े निगमों और उच्च आय वाले व्यक्तियों पर सख्त कर नियम जारी कर रहे हैं। हालाँकि, इससे सार्वजनिक निगरानी और दखलंदाजी डेटा एकत्रण में वृद्धि हो सकती है।
सभी प्रकार की सार्वजनिक सेवाओं में पुनर्निवेश के लिए अधिक उपलब्ध सार्वजनिक धन।
कानून और कराधान को समान रूप से लागू करने के लिए सरकारी एजेंसियों में सार्वजनिक संस्थागत विश्वास में वृद्धि।
बड़े निगम और बहु-करोड़पति प्रौद्योगिकी के उपयोग का मुकाबला करने के लिए लॉबिस्टों पर बढ़ते खर्च, डेटा गोपनीयता और हैकिंग चिंताओं के साथ स्वचालित कराधान के खिलाफ जोर दे रहे हैं।
अमीर लोग स्वचालित कराधान में मदद के लिए अधिक एकाउंटेंट और वकीलों को काम पर रख रहे हैं।
प्रौद्योगिकी कंपनियाँ कर क्षेत्र में मशीन लर्निंग समाधान विकसित करने और कर एजेंसियों के साथ साझेदारी में निवेश बढ़ा रही हैं।