Китай готовится применить искусственный интеллект против налоговых мошенников

Москва, 17:16, 24 Дек 2019, редакция FTimes.ru, автор Сергей Кузнецов.

Исследователи, участвующие в проекте, говорят, что избежать обнаружения обмана искусственным интеллектом (ИИ) будет практически невозможно, в то время как текущую фрагментированную систему налогообложения легче обойти

Опасения по поводу экономического воздействия могут задержать внедрение новшества, так как многие частные фирмы полагаются на неформальные сделки с местными налоговыми органами для ограничения суммы, которую они платят.

За последние три года около 300 000 государственных налоговых инспекторов помогали обучать систему искусственного интеллекта, которая использует большие данные для выявления поведения, которое может быть трудно обнаружить человеческим инспекторам.

По словам исследователей, участвующих в проекте, теперь машина может отмечать более 95 процентов преступлений, в том числе некоторые новые уловки, незнакомые большинству налоговиков.

Механизм искусственного интеллекта был встроен в сердце «Золотой налоговой системы», программного обеспечения, используемого Государственной налоговой администрацией, ведущей налоговой службы Китая.

Система была разработана корпорацией Aisino в сотрудничестве с учеными из Харбинского технологического института и Пекинского университета почты и телекоммуникаций.

Правительство еще не одобрило полномасштабный запуск системы, но ее эффективность была опробована в пилотных программах в нескольких областях, в основном в экономических центрах страны на востоке, и достигла «очень положительных» результатов, по мнению исследователей.

Исследователи утверждают, что существующие методы обнаружения уклонения от уплаты налогов являются медленными и неэффективными, а ограниченность сотрудников означает, что инспекторы-люди полагаются на выборочные проверки, что позволяет налоговым мошенникам проскользнуть сквозь «лазейки».

Система ИИ может помочь решить проблему фрагментации данных, потому что она подключена ко всем правительственным базам данных, включая информацию о собственности, товарах, международной торговле и регистрации бизнеса.

Это позволяет технологии автоматически обнаруживать, сообщали ли компании и частные лица ложные данные при подаче налоговых деклараций, и может определять методы уклонения, ранее неизвестные властям.

Налоговые инспекторы также обучают систему ИИ, помечая данные, которые сигнализируют об ее ошибках, и исправляют их всякий раз, чтобы улучшить алгоритмы.

В то же время ИИ автоматически обновляет свои алгоритмы, чтобы держать их в курсе последних налоговых норм.

Исследователи не хотели предлагать слишком много подробностей о системе, опасаясь, что она будет скомпрометирована, но один из них привел пример строительной компании, которая преувеличивала цену не облагаемых налогом предметов, таких как цемент, при подаче налоговой декларации.

В этом случае система ИИ сможет сравнить заявленную цену компании со средней рыночной ценой в то время, чтобы определить, была ли компания честной.

По словам ученых, сочетание больших данных и ИИ «значительно повысит операционную эффективность налоговой системы и… стимулирует институциональные реформы техническими инновациями».

«Это имеет значение не только для компаний, но и для каждого человека», — считают авторы, отметив, что налоговый ИИ потенциально может быть связан с государственными базами данных, такими как система социального кредитования и даже национальная сеть надзора.