هوش مصنوعی در حال شکلدهی مجدد نحوه انجام محاسبات مالیاتی: از ورود داده تا استراتژی
استفاده درست از ابزارهای هوش مصنوعی و اتوماسیون میتواند زمان مالیات را از یک فشار لحظه آخری به یک فرآیند یکپارچه و پیوسته در طول سال تبدیل کند.
تحول مالیاتی با اتوماسیون مبتنی بر هوش مصنوعی
دهههاست که فرآیند ثبت اظهارنامه مالیاتی سالانه با انباشت رسیدهای کاغذی در جعبه کفش تعریف میشود. اما اکنون، اتوماسیون هدایتشده توسط هوش مصنوعی در حال پایان دادن به این رسم پر هرج و مرج است. هوش مصنوعی در کارهایی مانند ورود دادهها، انتقال اطلاعات و محاسبات ریاضی که ماهیت تکراری دارند، بسیار کمککننده است. در مقابل، استراتژی مالیاتی مبتنی بر هوش مصنوعی از یادگیری ماشین (Machine Learning) و پردازش زبان طبیعی (NLP) برای شناسایی کسورات مالیاتی و ارائه اطلاعات نظارتی و انطباقی استفاده میکند. اگرچه ابزارهای هوش مصنوعی پیشرفته برای تحلیل ساختارهای مالیاتی پیچیده کسبوکارها هنوز کاملاً توسعه نیافتهاند، اما پیشرفتها در این زمینه نویدبخش فرآیندهای سادهتر و کاهش بدهیهای مالیاتی است.
با این حال، ادغام هوش مصنوعی در آمادهسازی مالیات خالی از چالش نیست. نگرانیهای اخلاقی و مسائل مربوط به حریم خصوصی دادهها از دغدغههای اصلی هستند. یک مطالعه نشان داد که ۸۲٪ از پاسخدهندگان به اخلاقیات هوش مصنوعی اهمیت میدهند. مزایایی مانند بازپرداختهای سریعتر، کاهش استرس و کسورات بزرگتر در برابر ریسکهای امنیتی و سوگیری الگوریتمی قرار میگیرند.
مزایا و معایب استفاده از هوش مصنوعی در مالیات
مزایا:
- افزایش سرعت بازیابی وجوه دریافتی بالقوه.
- کاهش هزینههای کلی.
- کاهش استرس مرتبط با پروندهسازی.
- شناسایی کسورات و اعتباراتی که ممکن است انسانها از قلم بیندازند.
- کاهش ریسک ممیزی بواسطه تشخیص پرچمهای قرمز.
معایب:
- خطرات جدی برای امنیت و حریم خصوصی دادهها.
- مسائل اخلاقی بالقوه و سوگیریهای الگوریتمی.
- دشواری در رفع اشکال سیستمهای یادگیری عمیق در صورت تولید نتایج نامطلوب.
- نیاز به نظارت انسانی که زمان و هزینه اضافی به همراه دارد.
سرعت و دقت در فرآیند مالیاتی
هوش مصنوعی با استفاده از فناوری تشخیص کاراکتر نوری (OCR) و NLP، اسکن فرمها و رسیدها را در عرض چند ثانیه انجام میدهد، در حالی که ورود داده دستی ساعتها زمان میگیرد. این امر به طور چشمگیری خطاهای ناشی از ورود دستی دادهها را کاهش میدهد. سیستمهایی مانند TurboTax و H&R Block از این فناوریها برای دستهبندی خودکار اسناد مالی استفاده میکنند. همچنین، مدلهای یادگیری ماشین در دستهبندی خودکار درآمد و هزینهها بر اساس الگوهای تراکنشها تخصص دارند، که این امر برای کارگران خویشفرما (مانند پیمانکاران ۱0۹۹) بسیار حیاتی است.
بیل پارک، مدیرعامل TaxHakr، میگوید: «اگر دادهها را وارد کنید، اکثر سیستمها بازخورد کلی ارائه میدهند. این کار میتواند مردم را به فکر کردن در مورد چیزهایی سوق دهد که ممکن است از دست داده باشند و احتمالاً آنها را تشویق میکند تا برخی سؤالات را از حسابدار رسمی (CPA) خود بپرسند.»
