ШІ в адмініструванні податків: як він допоможе їх збирати
Зараз мене закидають капцями, але я впевнений, що от де у вузького ШІ величезний потенціал, то це в адмініструванні податків (про це я вже писав на Facebook). Причому не у далекому майбутньому.
Як штучний інтелект можуть застосовувати податківці
По-перше, якість роботи алгоритму визначається масивом навчальних даних. А у податкових органів вони є.
По-друге, як ми бачимо на прикладі проблем з адмініструванням ПДВ в Україні, є дилема. З одного боку, передбачити та автоматизувати все «тупими» алгоритмами неможливо — бізнес дуже різноманітний, не вкладається у вузькі, точно виписані критерії та формули, і вони або зрізають доброчесних підприємців, або дають величезний простір для ухилення від податків. З іншого боку, залучення живих податківців у процес і надання їм широкої дискреції не лише підвищує корупційні ризики, а й потребує величезного людського ресурсу.
І це саме та дилема, яка добре вирішується вже наявним рівнем вузького ШІ. І щодо пошуку фроду, і щодо сервісної функції.
І особливо добре ШІ вписується у ризик-профілювання платників, до якого ми будемо рухатися у найближчі роки на заміну теперішній системі. Тут уже можна дивитися на досвід Іспанії та Канади, і шукати, хто ще.
В ідеалі — віддати перший рівень (floodgate) на штучний інтелект, залишивши людям функцію розгляду адміністративних оскаржень (рішень ШІ). Бо він теж помилятиметься, звісно. Але менше. І буде значно дешевшим. А також, що важливо і для сервісу, і для зупинки фроду, ЗНАЧНО швидшим.
Щойно кілька великих країн покажуть гарні результати, привабливість штучного інтелекту щодо економії та зменшення комплаєнс-гепу і політично стане занадто великою, щоб це ігнорувати.
Круто, звісно, було б лідити цей процес, як це вдалося у державних закупівлях, але не бачу, хто зможе це потягнути. Знаєте — познайомте.
