自动化审计富人：人工智能能否让逃税者遵守规定？

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  量子运行远见
• 2023 年 10 月 25 日

洞察总结

包括中国和美国在内的世界各国政府正在探索利用人工智能 (AI) 实现税收系统现代化。 中国的目标是到 2027 年实现全面自动化，重点关注富人和社交媒体影响者的逃税行为。 相比之下，美国由于国税局预算减少和利用法律漏洞而难以对富人进行审计。 Salesforce 开发了人工智能经济学家，这是一种利用强化学习来探索公平税收政策的工具。 尽管该技术前景广阔，但也引起了人们的担忧，例如公共监督的增加以及富裕个人和企业的抵制，他们可能会反对税收自动化。

自动化审计丰富的上下文

中国国家税务总局誓言将加强使用人工智能（2022）来识别逃税者，并依法给予他们最严厉的惩罚。 为了加强监管，中国正在推进金税IV系统的开发，根据该系统，公司数据和来自所有者、高管、银行和其他市场监管机构的信息将被链接起来，供税务机关调查。 该国特别瞄准了通过在线流媒体赚取数百万美元的社交媒体内容创作者和影响者。 中国希望到2027年利用云和大数据实现全面自动化。 由于习近平主席的“共同富裕”运动，中国的富人还预计今年（2022-2023年）的纳税额将增加。

与此同时，对美国富人征税仍然是一场艰苦的战斗。 2019 年，美国国税局 (IRS) 承认，对低工资者征税比对大公司和最富有的 1% 人征税更具成本效益。 该机构宣称，由于超级富豪拥有一支由最好的律师和会计师组成的军队，他们能够利用各种合法的税收漏洞，包括离岸账户。 数十年来，国会还削减了该机构的预算，导致人员配置水平不理想。 尽管两党都支持增加该机构的资金，但手工工作不足以对抗千万富翁的资源。

破坏性影响

税收政策自动化是一个复杂且经常引起争议的话题。 但如果有一种方法可以减少政治因素，更多地以数据为导向，从而对每个人都公平呢？ AI Economist 是由科技公司 Salesforce 的研究人员开发的工具，它使用强化学习来确定模拟经济的最佳税收政策。 人工智能仍然相对简单（它无法解释现实世界的所有复杂性），但它是以新颖的方式评估政策的有前途的第一步。 在一项早期结果中，人工智能发现了一种能够最大限度提高生产率和收入平等的方法，该方法比学术经济学家研究的最先进的累进税框架公平 16%。 相对于美国现行政策的改善更为显着。

之前，神经网络（互连的数据点）用于管理模拟经济中的代理。 然而，让政策制定者成为人工智能可以促进工人和政策制定者适应彼此行为的模式。 由于在一种税收政策下学到的策略可能在另一种税收政策下效果不佳，因此强化学习模型在这种动态环境中遇到了困难。 这也意味着人工智能弄清楚了如何玩弄系统。 一些员工学会了降低生产率以获得较低的税级，然后再次提高生产率以避免纳税。 然而，根据 Salesforce 的说法，工人和政策制定者之间的这种让步提供了比任何以前构建的模型都更现实的模拟，税收政策通常是制定的，并且通常更有利于富人。

自动化审计富人的更广泛影响

使用自动化来审计富人的可能影响可能包括： 

• 加强对人工智能如何整理、综合和执行税务申报的研究。
• 中国等国家对其大公司和高收入个人颁布了更严格的税收法规。 然而，这可能会导致公共监视和侵入性数据收集的增加。
• 更多可用的公共资金可用于再投资于各种公共服务。
• 提高公共机构对政府机构公平适用法律和税收的信任。
• 大公司和千万富翁通过增加游说者的支出来抵制自动征税，利用数据隐私和黑客问题来对抗该技术的使用。
• 富人雇佣更多的会计师和律师来帮助他们规避自动税收。
• 科技公司加大对税务部门机器学习解决方案开发的投资，并与税务机构合作。

要评论的问题

• 您有使用自动税务服务的经验吗？
• 人工智能还能如何帮助管理税务信息和系统？