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부자를 감사하는 자동화: AI가 탈세자를 추적할 수 있을까?

AI가 정부가 1%에 대한 과세 정책을 시행하는 데 도움을 줄 수 있습니까?

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2023 년 10 월 25 일

인사이트 요약

중국과 미국을 포함한 전 세계 정부는 조세 시스템을 현대화하기 위해 인공지능(AI) 활용을 모색하고 있습니다. 중국은 2027년까지 부자와 소셜 미디어 영향력자의 탈세에 초점을 맞춰 완전 자동화를 목표로 하고 있습니다. 반면 미국은 국세청(IRS) 예산 삭감과 법적 허점 활용 등으로 부유층 감사에 어려움을 겪고 있다. Salesforce는 공정한 세금 정책을 탐색하기 위해 강화 학습을 사용하는 도구인 AI Economist를 개발했습니다. 이 기술은 유망하지만 과세 자동화에 맞서 싸울 수 있는 부유한 개인과 기업의 공공 감시 증가 및 저항과 같은 우려를 불러일으킵니다.

풍부한 컨텍스트를 감사하는 자동화

중국 국세청은 탈세자를 식별하고 법에 따라 가장 가혹한 처벌을 제공하기 위해 AI(2022)를 활용하겠다고 다짐했습니다. 모니터링을 개선하기 위해 중국은 Golden Tax IV 시스템 개발을 추진하고 있습니다. 이 시스템을 통해 소유주, 경영진, 은행 및 기타 시장 규제 기관의 회사 데이터와 정보가 연결되어 세무 당국에서 조사할 수 있습니다. 특히, 국가는 온라인 스트림에서 수백만 달러를 벌어들이는 소셜 미디어 콘텐츠 제작자와 영향력 있는 사람들을 표적으로 삼고 있습니다. 중국은 클라우드와 빅데이터를 활용해 2027년까지 완전 자동화를 구현하기를 희망하고 있다. 중국 부유층도 시진핑 주석의 '공동 번영' 캠페인으로 인해 올해(2022~2023년) 세금 납부액이 더 늘어날 것으로 예상하고 있다.

한편, 미국의 부유층에 대한 세금 부과는 계속해서 힘든 싸움이 되고 있습니다. 2019년 IRS는 대기업과 상위 1%에 세금을 부과하는 것보다 저임금 소득자에게 세금을 부과하는 것이 더 비용 효율적이라는 점을 인정했습니다. 이 기관은 초부유층이 최고의 변호사와 회계사로 구성된 군대를 보유하고 있기 때문에 해외 계좌를 포함한 다양한 법적 과세 허점을 활용할 수 있다고 선언했습니다. 또한 기관의 예산은 의회에 의해 수십 년에 걸쳐 삭감되어 최적이 아닌 직원 수준으로 이어졌습니다. 그리고 기관의 자금을 늘리기 위한 초당적인 지원이 있지만, 수작업으로는 수백만 장자의 자원과 싸우기에는 충분하지 않습니다.

파괴적 영향

세금 정책 자동화는 복잡하고 종종 논란의 여지가 있는 주제입니다. 하지만 모든 사람에게 공평하도록 덜 정치적이고 더 데이터 중심적으로 만드는 방법이 있다면 어떨까요? 강화 학습을 사용하여 시뮬레이션된 경제에 대한 최적의 세금 정책을 식별하는 기술 회사 Salesforce의 연구원이 개발한 도구인 AI Economist를 입력하세요. AI는 여전히 상대적으로 단순하지만(현실 세계의 모든 복잡성을 설명할 수는 없음) 새로운 방식으로 정책을 평가하기 위한 유망한 첫 단계입니다. 초기 결과 중 하나에서 AI는 학계 경제학자들이 연구한 최첨단 누진세 체계보다 16% 더 공정한 생산성과 소득 평등을 극대화하는 접근 방식을 발견했습니다. 현재 미국 정책에 비해 개선된 점은 훨씬 더 컸습니다.

이전에는 신경망(상호 연결된 데이터 포인트)을 사용하여 시뮬레이션된 경제에서 에이전트를 관리했습니다. 그러나 정책 입안자를 AI로 만드는 것은 작업자와 정책 입안자가 서로의 행동에 적응하는 모델을 촉진합니다. 한 세금 정책에서 학습된 전략이 다른 세금 정책에서는 잘 작동하지 않을 수 있기 때문에 강화 학습 모델은 이러한 동적 환경에서 어려움을 겪었습니다. 이는 또한 AI가 시스템을 게임하는 방법을 알아냈다는 것을 의미했습니다. 일부 직원은 낮은 세금 등급을 받기 위해 생산성을 줄인 다음 세금 납부를 피하기 위해 생산성을 다시 높이는 방법을 배웠습니다. 그러나 Salesforce에 따르면 근로자와 정책 입안자 간의 이러한 주고받기는 이전에 구축된 어떤 모델보다 더 현실적인 시뮬레이션을 제공하며, 일반적으로 세금 정책이 설정되고 부유층에게 더 많은 도움이 됩니다.

부자를 감사하는 자동화의 광범위한 의미

부자를 감사하는 데 사용되는 자동화의 가능한 영향은 다음과 같습니다.

AI가 세금 신고서를 대조, 종합 및 실행하는 방법에 대한 연구가 증가했습니다.
중국과 같은 국가에서는 대기업과 고소득 개인에 대해 더 엄격한 세금 규제를 시행합니다. 그러나 이로 인해 공공 감시가 증가하고 침해적인 데이터 수집이 발생할 수 있습니다.
모든 종류의 공공 서비스에 재투자할 수 있는 공공 자금이 더 많이 제공됩니다.
법과 과세를 공평하게 적용하는 정부 기관에 대한 공공 기관의 신뢰가 높아졌습니다.
대기업과 억만장자들은 로비스트에 대한 지출을 늘려 자동화된 과세에 반대하고 데이터 프라이버시와 해킹 문제를 이용해 기술 사용에 대응합니다.
부유한 사람들은 자동화된 과세를 우회하는 데 도움을 주기 위해 더 많은 회계사와 변호사를 고용합니다.
기술 기업은 세금 부문에서 기계 학습 솔루션을 개발하고 세무 기관과 협력하는 데 투자를 늘리고 있습니다.