人工智能如何帮助收税员和纳税人 – 分析

快速阅读: 据《欧亚评论》最新报道，新技术，尤其是生成式人工智能，正在改变政府与公民之间的互动。例如，新加坡和韩国已开始使用虚拟助手和AI指南来简化税务流程，增强沟通。然而，这也带来数据质量和伦理挑战。成功的前提是确保结果可解释、公平，同时保护隐私。这需要强有力的领导和监管框架。

新技术有望改善政府与公民之间的关系。税务门户、海关信息系统及在线服务平台简化了与公共机构的互动，减少了官僚障碍，增加了透明度。如今，生成式人工智能（生成式人工智能）正成为下一个变革力量。以其理解并生成人类语言的能力而闻名，生成式人工智能开启了超越简单自动化的全新可能。然而，在税收这样高度政治敏感的领域，它引发的重要问题可能会迅速破坏公众信任。税务机关已经开始探索生成式人工智能，尽管大多数努力仍处于早期实验阶段。迄今为止，最明显的进展是在改善与纳税人的沟通上。在新加坡，一个虚拟助手以多种语言回答税务问题，并将呼叫中心的查询量减少了一半。韩国部署了一个人工智能指南来帮助公民报税和缴税。在法国，人工智能可以分析收到的电子邮件并为公务员提出草案回复。虽然这些应用前景广阔，但一个更为深刻的问题浮现出来：生成式人工智能能否显著改变政府与公民之间的关系？此外，它将如何影响公民对税收的体验和感知——这是一个受法律制约但深深植根于社会规范和实践的政治敏感过程？

生成式人工智能有哪些新进展？目前，税务和海关当局使用的大多数人工智能系统都是预测性的，专为单一功能设计。它们分析大量结构化数据，如过去的税务申报或交易，以生成风险评分等指标，指示可能的欺诈行为。相比之下，生成式人工智能是一个通才系统，能够理解几乎所有形式的信息，并设计为用任何语言与人类交互。它可以处理从起草信件到提供关于税务规定的互动指导，以及协助官员进行调查的各种任务。通过使用法律文本、税法、操作程序和内部指南训练生成式人工智能代理，管理部门可以将其适应特定需求。结果是一个动态系统，能够理解和生成公务员和纳税人可以互动的内容。

转变国家与社会的关系

虽然已经使用的传统人工智能工具通常会提高效率，但它们并没有从根本上改变收入部门的工作方式或与公民的互动方式。它们大多替代了手动任务或用于经济计量和统计建模的系统。有了生成式人工智能，会有更深远的影响。内部而言，它可以协助税务和海关官员专注于分析性和基于判断的角色，使他们成为监督专家并提高生产率。外部而言，它可以缩小管理部门与纳税人之间的知识鸿沟，有助于解释复杂的条款，导航法律，识别扣除项，甚至自动填写表格。对于低收入国家，生成式人工智能提供了推动组织改革和跃升至最现代系统的机遇。例如，在马达加斯加，海关当局希望利用生成式人工智能改进风险管理，打击欺诈行为并增加收入，使用十年积累的数据来训练其系统。有了生成式人工智能，会有更深远的影响。内部而言，它可以协助税务和海关官员专注于分析性和基于判断的角色，使他们成为监督专家并提高生产率。外部而言，它可以缩小管理部门与纳税人之间的知识鸿沟，有助于解释复杂的条款，导航法律，识别扣除项，甚至自动填写表格。

人工智能聊天工具提供的类人交互可以实现流程个性化，正如在新加坡和韩国所展示的那样，用户可以提问并获得简单的语言回复。公民组织、学者和政党也可以使用生成式人工智能来审查拟议的改革，比较情景，并参与更深入的政策辩论。这种双向转变可以增加整体信任，使税收感觉不像是令人沮丧的责任，而更像是纳税人和政府共同的责任。

成功前提条件

尽管有潜力，生成式人工智能也带来了挑战。必须解决与数据质量、伦理、隐私问题和幻觉（即错误的结果）相关的问题，以加强而非削弱信任。例如，韩国的做法——将特别敏感的问题转给人工代理——反映了对保密事项进行仔细监督的需求。结果必须在所有情况下都是可解释且被视为公平的。有效的知识管理是另一个要求。收入部门拥有广泛的法律、法规、案例记录和操作手册。然而，分散的档案和不完整的数字化可能会阻碍有效培训人工智能系统的努力。必须由人类确定哪些文件准确、相关且适合纳入训练材料。随着生成式人工智能被整合到收入管理的各个方面，员工需要接受解读、纠正和补充其输出的培训。政策制定者必须确保错误能及时上报并得到妥善处理。

通过提供类似人类的能力来支持纳税人和税务机构，生成式人工智能可以充当税务员和纳税人助理，自动化例行任务，澄清复杂问题，并促进更加透明和协作的关系。这项技术可以降低行政障碍，消除税收义务的神秘色彩，并邀请更广泛的政策辩论参与。然而，恰当引导这一技术需要强有力的领导、道德政策框架以及对数据质量、隐私和准确性的严格监督。

关于作者：托马斯·坎滕国际货币基金组织的技术援助顾问。赫尔夫·图尔佩国际货币基金组织的首席数字顾问。作为数字咨询主管，他帮助国际货币基金组织了解对其成员国相关的变革性技术，如金融科技、人工智能、区块链、大数据、云及相关网络安全风险。作为一名充满激情的“技术现实主义者”，他致力于提供无偏见和跨国界的关于技术趋势、机会和风险的专业知识，特别是针对新兴和低收入国家。

来源：本文发布于国际货币基金组织(IMF)博客。

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