澳大利亚金融时报：澳大利亚税务局利用人工智能从逃税者身上追回数十亿澳元
文章要点：
1. 澳大利亚税务局（ATO）利用人工智能识别了超过 5.3 亿澳元的未缴税款，并制止了 25 亿澳元的欺诈行为。
2. 自然语言模型深入解析巴拿马文件，发现澳大利亚逃税者欠税，自2018年以来检测到逃税者欠税2.42亿澳元。
3、全部采用自动化和人工智能，有人工决策控制和人工监督。
澳大利亚税务局已大规模使用人工智能来识别超过 5.3 亿澳元的未缴税款，并阻止 25 亿澳元的欺诈申报。
ATO 副局长 Marek Rucinski 表示，该机构的深度学习模型已帮助其员工确定了 2.95 亿澳元的养老金担保欠款，自 2018 年以来，自然语言模型一直在搜寻巴拿马文件等泄露的文件，以查明 2.42 亿澳元的欠税金额逃避者。
他上周在英国《金融时报》政府服务峰会上表示：“我们有明确的证据表明人工智能正在对税收产生影响，人工智能会产生良好的搜索结果和良好的财务收益。”
他说，人工智能是真实存在的，它就在这里，而且正在迅速发展。
澳大利亚税务局正在利用人工智能来导航其庞大的数据集，并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所欠近 450 亿澳元未缴税款的有力工具。
Marek Rucinski 于 2018 年从咨询公司埃森哲加入，负责领导 ATO 的数据和分析能力 Smarter Data，并开发该部门的人工智能和数据技能。
自2018财年以来，澳大利亚税务局的人工智能模型已识别出最有可能欺骗员工的雇主，成功率高达90%，检测到养老金拖欠情况，并追缴约2.95亿澳元的税债。
人工智能还有助于揭露商品及服务税欺诈
ATO 还对巴拿马文件等泄露的文件使用自然语言处理，提醒分析师注意哪些文件是最有价值的文件，并告诉他们在信息中的何处查找以及寻找什么。如何查明澳大利亚逃税者。
利用人工智能搜索巴拿马文件，ATO 追回了超过 2.42 亿澳元的税务债务，追回了 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来识别商品及服务税欺诈的快速演变。
梯度增强模型通过构建连续模型来工作，其中每个后续模型都试图减少前一个模型中的误差。
截至去年 12 月 31 日，ATO 已对超过 53,000 名客户采取了合规措施，并阻止了向试图欺骗系统的个人支付约 25 亿美元的欺诈性 GST 退款。
该发言人表示，所有自动化和人工智能的使用都需要人工决策控制和人工监督。
她表示，ATO 正在利用人工智能来开发可以收集相关信息并进行基础模式识别的工具，从而增强我们的员工队伍的能力，以便员工能够专注于人类判断和同理心的需求。任务。
Marek Rucinski 表示，他的数据科学家一直忙于与澳大利亚税务局的 14 个业务领域领导团队举行会议，讨论 OpenAI 的 ChatGPT 等大型语言模型的价值。
Marek Rucinski 表示，我们希望对澳大利亚税务局的工作人员进行大语言模型方面的教育，以便学习和使用人工智能。
我们希望让利益相关者参与进来，因为魔鬼已经从瓶子里出来了，禁止人工智能实际上是不可能的。
Marek Rucinski 表示，公共服务部门需要就如何在商业中使用法学硕士、如何提高员工的工作效率以及它们带来的风险进行“成人对话”。
不管你喜欢与否，人工智能将被用于好的目的和不那么好的目的。
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