Kot se IRS spopada z zahtevnim opravilom obdelave davčnih napovedi, se na obzorju pojavi nova luč upanja s potencialno integracijo umetne inteligence (UI). Ta poročilo analizira vpoglede dr. Tinglonga Daja, profesorja na Poslovni šoli Carey na Univerzi Johns Hopkins, ki je nedavno razpravljal o preoblikovalnem vplivu, ki ga lahko ima UI na davčno upravo.
Umetna inteligenca s svojimi različnimi oblikami – sistemov na osnovi pravil, napovednih modelov in velikih jezikovnih modelov – bi lahko potencialno poenostavila obdelavo davkov, postopek, ki je znan po svoji kompleksnosti. Medtem ko so tradicionalni sistemi UI na osnovi pravil zaslužni za svojo zanesljivost in preglednost, so obenem nekoliko nefleksibilni in se spopadajo z nestrukturirani podatki. Nasprotno so napovedni modeli postali bolj zanesljivi, zahvaljujoč napredkom v računalniškem vidu, zlasti pri branju besedila s slik, kot so optično prebrana dokumenti.
Integracija naprednih sistemov umetne inteligence, kot so tisti, navdihnjeni z OpenAI ChatGPT, bi lahko prinesla pomembno spremembo. Ti jezikovni modeli lahko obvladujejo bolj kompleksne, prilagodljive podatkovne formate celovito. Na primer, združitev tehnologije za optično prepoznavanje znakov s širokimi jezikovnimi modeli bi lahko odpravila napake, kot so napačno razumljeni datumi poteka potnih listov – kar nakazuje njihov potencial za popravljanje in potrjevanje informacij na obrazcih za obdavčitev.
Dr. Dai poudarja potrebo po usposabljanju teh UI modelov z davčnimi podatki, da bi jih naredili učinkovitejše za te uporabe. Kljub njihovim sposobnostim orodja UI, kot je ChatGPT, blestijo pri ustvarjanju verjetnih vsebin, a lahko izmišljajo informacije brez strogega spoštovanja dejanskih podatkov, kar postavlja natančnost kot ključno za naloge visoke natančnosti, kot je obdelava davkov.
Nazadnje Dr. Dai osvetli mejo med osnovnimi logičnimi operacijami in UI, s pojasnilom, da neomejeno število spremenljivk v davčnem zakoniku zahteva uporabo načel umetne inteligence za obvladovanje kompleksnosti onkraj dosega človeške učinkovitosti.
Povzeto, UI ima potencial za preoblikovanje mučnega postopka obdelave davkov z izboljšanjem natančnosti, hitrosti in učinkovitosti, vendar zahteva previdno izvedbo in izobraževanje na področju domene, da se zagotovi njena učinkovitost.