ATO祭出新“武器”，严打逃税！利用人工智能追缴数亿澳元税款！去年已审查超5万名用户

ATO（澳大利亚税务局）在工业规模上使用人工智能来识别超过5.3亿澳元的未付税单，并阻止了25亿澳元的欺诈性索赔。

 

ATO副专员Marek Rucinski表示，该机构的深度学习模型（deep learning models）帮助他的员工识别了2.95亿澳元的养老金保障少付情况，自然语言模型（natural language models）搜索了Panama Papers（巴拿马文件）等泄露的文件，目的是检测自2018年以来逃税者欠下的2.42亿澳元。

 

“我们有明确的证据表明人工智能产生了影响、结果和财务收益，”他上周在澳大利亚金融评论政府服务峰会上说。

 

“人工智能是真实的，它就在这里，而且也在快速发展。”

 

ATO正在使用人工智能来追踪其大型数据集，它可以提供人类无法识别的新见解，这已成为该机构追回澳大利亚人欠下近450亿澳元未缴税款的有力工具。

 

Rucinski先生于2018年从咨询公司Accenture离职，领导搭建Smarter Data——ATO的数据分析库，并发展该部门的人工智能和数据技能。

 

自2018财年以来，ATO的人工智能模型能够识别最有可能拖欠员工款项的雇主，在检测养老金支付不足方面成功率为90%，筹集了约2.95亿澳元的欠款，而且在打击消费税欺诈方面也发挥了重要作用。

 

ATO还将其自然语言处理功能对准泄露的文件，如巴拿马文件，该功能可以提醒其分析师注意最有价值的文件，并显示信息中的位置和内容，以查明税务欺诈。

 

ATO利用人工智能搜寻巴拿马文件，筹集了超过2.42亿澳元的欠款，收取了6000万澳元的现金，并完成了535项审计和审查。

 

ATO发言人表示，该部门还使用梯度提升机器学习模型（gradient-boosting machine learning models）来识别GST欺诈行为的快速演变。梯度提升模型的工作原理是按顺序构建模型，其中每个连续模型都试图减少前一个模型中的误差。

 

这位女发言人说，截至去年12月31日，ATO已对超过53000名客户采取了合规审查行动，并阻止了约25亿澳元的欺诈性商品及服务税退税。

 

她说，自动化和人工智能的所有用途都有决策控制和人类监督。

 

她说：“ATO正在使用人工智能来扩大我们员工的能力，方法是开发收集相关信息的工具，并进行地面模式识别，使员工能够专注于那些需要人类判断和同理心的任务。

 

Rucinski先生说，他团队的数据科学家一直忙于与ATO 14个业务领域的领导团队举行会议，讨论大型语言模型的价值，例如为Open AI的Chat GPT提供支持的模型。

 

“我们希望围绕大型语言模型对组织进行教育，让利益相关者参与进来，因为‘精灵’已经从瓶子里出来了，禁止它实际上是不可能的，”Rucinski先生说。

 

Rucinski先生表示，公共服务部门需要就LLM如何在商业中使用，提高员工的工作效率以及它们带来的风险进行“成人对话”。

 

“这些东西的应用可能会出于不同的目的——或好或坏。”他说。

编译：Siebe

来源：AFR

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