Финская Налоговая служба повышает эффективность с помощью генеративного искусственного интеллекта
Осень 2025 года стала значительным шагом для Финской налоговой администрации, когда они приступили к испытаниям с использованием генеративного искусственного интеллекта (ИИ) для решения сложных налоговых запросов. Под руководством Бюро управления продуктом инициатива отразила перспективные результаты.
Перед внедрением этой технологии ИИ точность ответов на налоговые запросы колебалась в районе 30-40%. Однако после проведения обширного обучения точность ответов улучшилась до впечатляющих 70-80%. Саку Айросмаа, старший директор подразделения, отметил увеличение уровня точности после внедрения ИИ. Этот сдвиг свидетельствует о революционном шаге в сфере эффективного управления налогами и обслуживания клиентов.
Более того, Айросмаа предсказал, что ИИ может революционизировать аналитику, используемую аналитиками Налоговой администрации. Их роль традиционно заключается в выявлении налоговых рисков, направлении проверок и соблюдении на основе оценок. Внедрение ИИ направлено не только на улучшение точности аудитов, но и подразумевает существенный финансовый потенциал. Айросмаа намекнул на возможность достижения прибыли на сотни миллионов без необходимости повышения ставки налога, что выгодно для всех заинтересованных сторон.
Эта стратегия, основанная на ИИ, призвана более точно нацеливать аудиты, снижая ненужную проверку для соблюдающих законопослушных налогоплательщиков. Стремление к эффективности через исследование ИИ Финской налоговой администрации свидетельствует о их обязательстве как к технологическому инновационному развитию, так и к справедливому обращению с налогоплательщиками.
Применение ИИ в налоговой администрации по всему миру
Погружение Финской налоговой администрации в использование генеративного искусственного интеллекта является частью глобальной тенденции, когда налоговые органы применяют передовые технологии для повышения эффективности и соблюдения. Несколько стран, такие как Соединенные Штаты, Канада и Великобритания, исследуют потенциал ИИ в различных налоговых процессах, начиная с выявления мошенничества и заканчивая обслуживанием клиентов.
Основные вопросы и ответы:
Что такое генеративный ИИ и каким образом его использует Финская налоговая администрация?
Генеративный ИИ относится к искусственному интеллекту, способному генерировать содержание или шаблоны данных. В случае Финской налоговой администрации его используют для ответа на сложные налоговые запросы с более высокой точностью по сравнению с предыдущими методами.
Каковы потенциальные финансовые последствия применения ИИ в налоговой администрации?
Ожидается значительный финансовый потенциал, поскольку улучшенная точность и эффективность в аудитах и оценках рисков могут привести к увеличению доходов без повышения налогов, благодаря лучшему выявлению несоблюдения.
Основные проблемы и споры:
1. Конфиденциальность данных: Обработка чувствительных личных и финансовых данных с помощью систем ИИ вызывает опасения в связи с конфиденциальностью и защитой данных.
2. Опасения от потери рабочих мест: Внедрение ИИ может вызвать опасения по поводу сокращения рабочих мест среди сотрудников налоговых органов.
3. Предвзятость ИИ: Если ИИ обучен на предвзятых данных, это может привести к несправедливому обращению с определенными группами налогоплательщиков.
4. Прозрачность: Может быть требование прозрачности в процессе принятия решений ИИ, особенно в случаях спорных или неоднозначных ситуаций.
Преимущества:
— Улучшенная точность: ИИ может увеличить точность налоговых решений и ответов.
— Эффективность: Автоматизация рутинных задач ускоряет время обработки.
— Расширение аналитики: ИИ может раскрывать инсайты из огромного объема данных, которые люди могли бы упустить.
— Выявление мошенничества: ИИ может эффективнее идентифицировать шаблоны, указывающие на мошенническую деятельность, чем традиционные методы.
Недостатки:
— Сложная реализация: Настройка систем ИИ может быть технологически сложным и затратным процессом.
— Зависимость от качества данных: Эффективность ИИ зависит от высококачественных, непредвзятых данных.
— Необходимость контроля со стороны человека: Системы ИИ по-прежнему требуют человеческого контроля для управления ошибками или этическими вопросами.