澳洲税局经过AI从逃税者手中追回数十亿澳元

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澳洲金融时报：澳洲税局经过人工智能从逃税者手中追回数十亿澳元

文章要点：

1. 澳洲税局（ATO）应用人工智能辨认了超越5.3亿澳元的未付税款，并禁止了25亿澳元的讹诈行动。

2. 自然言语模型细心研讨了巴拿马文件，发现澳洲的逃税者欠税，检测到逃税者自2018年以来欠下的2.42亿澳元。

3. 自动化和人工智能的一切用处，都有人工决策控制和人类手动监视。


澳洲税局曾经大范围运用人工智能来辨认超越5.3亿澳元的未付税款，并禁止25亿澳元被讹诈性地讨取。

澳洲税局副专员Marek Rucinski表示，该机构的深度学习模型已帮忙其任务人员辨认了2.95亿澳元的养老金担保欠款，自然言语模型已搜索泄漏的文件，例如巴拿马文件，自2018年以来检测到逃税者欠下的2.42亿澳元。

他上周在澳洲金融时报举行的政府办事峰会上说，我们有明白的证据标明人工智能对收税发生了影响，人工智能发生了很好的检索后果和不错的财务收益。

他说，人工智能是真实的，它在这里，并且正在迅速开展。

澳洲税局正在运用人工智能阅读其庞大的数据集，并提供人类没法辨认的新见地，这已成为该机构追回澳洲人欠下的，近450亿澳元未付税款的无力工具。

Marek Rucinski于2018年从征询公司埃森哲参加，他担任指导 Smarter Data、澳洲税局的数据和剖析才能，并开发该部门的人工智能和数据技艺。

自2018财年以来，澳洲税局的人工智能模型辨认了最有能够诈骗员工的雇主，成功率达90%，检测到养老金欠款，追缴约2.95亿澳元的税债。

人工智能还帮助揭-穿GST讹诈

澳洲税局还将其自然言语处置用于泄漏的文件，例如巴拿马文件，这些文件提示了其税局的剖析师梦，哪些是最有价值的文件，并告知了他们在信息中何处以及寻觅甚么以准确定位澳洲逃税者。

运用人工智能搜索巴拿马文件，澳洲税局已追缴超越2.42亿澳元的税债，发出了六千万澳元现金，并完成了535次审计和审查。

一名澳洲税局女发言人表示，该部门还运用了梯度加强机器学习模型（gradient-boosting machine learning models）来辨认GST讹诈行动的疾速演化。

梯度加强模型经过构建延续模型任务，其中每一个后续模型都试图增加前一个模型中的毛病。

截至去年12月31日，澳洲税局已对超越5.3万名客户采取了合规办法，并禁止了约25亿澳元的讹诈性GST退款领取给试图讹诈零碎的团体。

女发言人说，一切自动化和人工智能的运用都有人工的决策控制和人类手动监视。

她说，澳洲税局正在运用人工智能来加强我们员工的才能，经过开发可以组装相干信息并进行根底形式辨认的工具，从而使员工可以专注于需求人类判别和同情心（human judgment and empathy）的义务。

Marek Rucinski说，他的数据迷信家不断忙于与澳洲税局的14个业务范畴的指导团队举行会议，讨论大型言语模型的价值，就像OpenAI的ChatGPT一样。

Marek Rucinski说，我们想要教育澳洲税局的员工们有关大型言语模型，这样学习和应用人工智能。

我们想要吸引利益相干者，由于精灵曾经从瓶子里出来了，制止人工智能实践上是不成能的。

Marek Rucinski说，公共办事需求就如安在业务中运用LLMs，以及它们如何使员工更高效以及它们所带来的风险进行“成人对话”。

不管你喜欢与否，人工智能将被用于好的和不太好的目的。
















来源：

https://www.afr.com/technology/a ... -ai-20230727-p5drnf

Tess Bennett
Technology reporter
Aug 1, 2023 – 5.00am