Общая картина

Нет областей финансов, на которые не повлияли бы возможности машинного обучения. Сегодня мы видим, как новые технологии начинают влиять на традиционные виды деятельности, такие как налоговый учет. В то время как платежи, богатство и управление активами, банковское дело было затронуто очень заметным образом.

Ключевые задачи налоговых функций могут быть решены за счет сочетания решений AI/ML и автоматизации.

  • Автоматизируйте повторяющиеся задачи
  • Извлечение ключевых данных из налоговых документов
  • Классифицировать чувствительные к налогообложению операции
  • Анализ уведомлений от налоговых органов
  • Выявление потенциальных случаев налогового мошенничества
  • Определить возможные вычеты и налоговые кредиты
  • Сравните структуры ценообразования для более точного трансфертного ценообразования
  • Сделайте налоговое прогнозирование более точным

Будьте умнее

Все следующие стартапы решают разные задачи налоговой функции:

  • Boast.ai специализируется на применении налоговых льгот для НИОКР.
  • Bluedot помогает читать и правильно отражать расходы для целей налогообложения
  • Налоговое Форсайт может предсказать вероятный исход налогового спора
  • MetaTaskerPT фокусируется на классификации, таксономии и извлечении данных.

Налоги и бухгалтерский учет — это аспекты финансовых услуг, которые еще не претерпели изменений. Это больше не относится к 2 недавним сборам средств в космосе:

Boast.aiПервой из них является Boast AI, которая привлекла 100 миллионов долларов от Brevet Capital в феврале 2021 года. Boast.ai — компания-разработчик программного обеспечения, чей продукт автоматизирует сложный процесс подачи заявок на исследования и разработки. налоговые кредиты. Это новое финансирование является дополнением к Серии A Boast.ai на 23 миллиона долларов во главе с Radian Capital, о которой было объявлено в декабре прошлого года.

BluedotВторой — Bluedot, израильский стартап, который использует искусственный интеллект, чтобы помочь компаниям вести налоговый учет. Они привлекли 32 миллиона долларов от Ibex Investors в партнерстве с Lutetia Technology Partners, а также внесли свой вклад прошлые инвесторы La Maison Partners, Viola и Target Global. Они специализируются на создании удобных инструментов, помогающих читать и правильно классифицировать расходы для целей налогообложения.

Blue J Tax
 Другие игроки в этой области, такие как Blue J Tax, могут предсказать вероятный исход налогового спора с точностью не менее 90 процентов. Продукт использует искусственный интеллект — в частности, контролируемое машинное обучение для анализа налогового законодательства и постановлений и точного прогнозирования обработки новых налоговых ситуаций. Blue J tax позволяет смоделировать решение суда в новой ситуации. Используя достижения в области искусственного интеллекта и обширную подготовку ученых-компьютерщиков и профессоров права из Университета Торонто, Tax Foresight помогает вам ориентироваться в неопределенности, когда есть конкурирующие разумные аргументы. Blue J Legal анализирует фактические ситуации с помощью глубокого обучения, обнаруживая за секунды скрытые закономерности в прецедентном праве. Он предоставляет ответы, ссылки на соответствующие случаи и создает индивидуальные объяснения своего анализа. При использовании Налогового Форсайта вы всегда можете быть уверены в его выводах, почему он пришел к такому результату и что учитывать дальше.

Программное обеспечение Metatasker по налогу на имущество от Crowdreason.
Одной из их ключевых особенностей является способность решать одну из ключевых проблем, с которыми сталкиваются налоговые практики. Классифицировать документы. Определите таксономию документа. Извлеките необходимые данные из документа. Со временем MetaTaskerPT начинает распознавать документы и может заменить эти человеческие процессы данных машинными ответами.

Программное обеспечение CrowdReason MetaTaskerPT использует алгоритмы машинного обучения и краудсорсинг, чтобы помочь системе получить ответы на вопросы, которые в противном случае потребовали бы от людей принятия таких решений:

Ведение новостей
Служба внутренних доходов разрабатывает машинные графики для отображения отношений между участниками деловых сделок, WSJ
Налоговое управление США недавно подписало контракт на 99 миллионов долларов США. договор с Palantir Technologies закон Блумберга

Да, но
А как насчет конфиденциальности данных?
Кимберли Хаузер, клинический доцент коммерческого права в Карсонском бизнес-колледже WSU, заявила, что IRS нарушает федеральный закон о конфиденциальности, который гласит, что граждане должны:
– Информироваться, когда правительство сбор данных о них.
— Предоставляется возможность просмотреть и исправить информацию.
Такая политика требуется в соответствии с принципами честной информации, включенными в Закон о конфиденциальности 1974 года. Они вообще этого не делают. , и они, конечно же, не информируют людей, когда делают это, — сказал Хаузер. Она излагает свои доводы в 55-страничной статье в летнем выпуске Vanderbilt Journal of Entertainment and Technology Law. ВГУ

Копните глубже:
За пределами прогнозов: использование машинного обучения для обоснования стратегии налогового планирования
Расширяющаяся роль искусственного интеллекта в налоговой сфере

Применение искусственного интеллекта к налоговым системам может помочь найти убежища и поддержать равенство (Обязательно к прочтению)
Нарушение налоговых процессов с помощью технологии искусственного интеллекта
Как налоговые органы используют искусственный интеллект — в том числе машинное обучение — PwC
Искусственный интеллект и машинное обучение — PwC

Этот пост является частью Convergences by Melvine. Серия статей о том, как программное обеспечение меняет каждый аспект человеческой деятельности. Мелвин Манчау