AI稅務管理 違規避稅更難逃

評論‧世情 2020/06/11

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人工智能(Artificial Intelligence.AI)在稅務上的應用,一般人未必會注意到,無論是政府、會計師事務所以至公司等,關於稅務工作,一般人聯想到的印象,是稅務員工或律師聚精會神在查閱相關的會計法例條文,或者政府要審計一家公司的稅務,會派員到該公司進行實地觀察和審閱文件等,然而,目前情況已跟一般人此番聯想逐漸「大相徑庭」。

近年,人工智能在互聯網、大數據等技術推動下,發展迅速;當中的「機器學習」(Machine Learning.ML),利用資料樣本訓練機器辨識出運行規則,讓機器從數據中「學習」創出演算法,從而達致具人工智慧般的歸納,理解和處理數據,解決能力或方案。

事實上,無論是企業或稅務機關,在稅務管理上,AI都可派用場,用來處理和解決稅務問題,可見AI在商業上的應用,滲透面已愈來愈廣泛。

掃描資料分析數據 省人力

不少國家的稅務局,隨着信息量的不斷增加,不少已採用「機器學習」或「大數據」技術來處理稅務管理工作。甚或利用AI技術,去檢視一些「不正常」的稅務現象,包括不合規避稅的行為、逃稅等,使有限資源得到充分的利用和發揮。

在公司裏,AI的應用有廣闊空間。對公司內部稅務人員來說,其傳統的職能,大部分工作時間花在處理稅務申報的相關事宜上,包括收集來自不同來源的報稅資料,檢查、報讀、核對、把資料手動輸入電腦等環節,其工作一方面要閱讀大量數據,並進行處理;另一方面也要確保相關申報的資料具合規性,沒有違反稅務條例。如今在文書處理上,透過AI「光學字符識別」技術(Optical Character Recognition.OCR)的軟件處理,能夠識別文件的字符,把用相機或掃描的文書文件,內中的文字轉化為文字檔案,省卻人力閱讀和輸入電腦的繁重工作。

有效應用AI和機器學習的技術,使彙整稅務申請的繁多資料能夠自動化進行,更好的準備提供給稅務部門的資料。並且AI也具備對數據作出整合性分析的智能,查找或辨認出稅務違規風險,這樣一來,企業在相關稅務工作的效率,就可以大大地提高,公司內部的稅務工作人員便可以更專注於公司的核心事務,從而提高個人和整體公司的效率。

聊天機器人 答納稅人疑問

對稅務機關來說,利用AI或機器學習技術,使稅務管理和監督稅務申報合規性的效率提高,令納稅人隱藏涉稅信息更容易被查找或辨認出來,使隱藏涉稅信息最終無利可圖——違規的罰款比隱藏稅務信息所得的利益更高,致得不償失。在AI或機器學習技術的應用下,納稅人無論自願或「被迫」接受合規法則,最終都會如實地披露和提供相關的涉稅信息,可見在稅務上應用人工智能技術,的確有廣闊的發展空間。

早於2015年3月,經濟合作暨發展組織(Organization for Economic Co-operation and Development.OCED)舉行的稅務行政論壇(Forum on Tax Administration.FTA)會議上,通過成立專案計劃提案,專注研究可用於增進稅務機關服務傳輸的資訊科技最新發展,並就此舉行了多次國際性會議。第三次會議於2017年4月下旬在新加坡舉行,其中一項議題,是關於「人工智能、機器學習及數位勞動力在處理稅務資料上的運用」(Artificial Intelligence, Machine Learning and Digital Work-Force in Tax Administration)。

在這個議題環節,大會邀請了西班牙、英國、挪威和新西蘭四國分享其在稅務工作上應用新技術的經驗。如西班牙稅務局使用大數據技術計算個人或公司透過間接持股所控制的總資產;英國稅務局介紹該局開發的聊天機器人「Ask Ruth」。順筆一提,新加坡稅務局在2017年亦引入了聊天機器人「Ask Jamie」,回答納稅人的疑問。

很顯然,人工智能聊天機器人(AI Chatbot)是結合了機器學習和自然語言處理(Natural Language Processing.NLP)的演算法,具有聊天模塊、問題引導、多輪對話和用戶反饋等功能,理解用戶的意圖,從而可以智能地回應及處理用戶的查詢。

從目前稅務機關採用AI的一些具體技術範疇,包括識別納稅人身份、稅務聊天機器人(虛擬助手)、自動繙譯和稅收數據機器學習等技術領域,都不斷地積累應用經驗。雖然目前AI在稅務管理上仍處於初期應用階段,並未「如火如荼」,但可以預期,AI技術在稅務和會計上的應用,將愈來愈普遍。

檢查跨國轉移定價 防避稅

另一個應用方向,是不同國家有不同的稅務條款,尤其跨國公司在不同國家經營的公司,因不同的稅區有不同稅例,如何保証合規,過去需要靠人手來查閱,在浩如煙海的卷帙中翻查,是非常費時費力的工作,如今可以利用具人工智能的機器人幫忙。

再者,公司在跨國性交易上,譬如,一家公司在不同國家裏都有經營,公司內部的交易便需要有一定的格式,在稅務上所謂的「轉移定價」(Transfer Pricing),意指大企業集團,尤其是跨國公司利用不同子公司在不同地區稅率及免稅條件的差異,把利潤轉移至低稅率或可免稅的分公司,使整個集團的稅繳最小化。

簡言之,假如一家公司在英國和荷蘭都有分公司,在某種情況下,分公司的之間的交易,相關交易貨品的定價,不能違反自由市場的公平原則。稅務機關會留意和警惕,公司是否利用「轉移定價」,把收入或利潤挪移到稅率較低的國家,進行作避稅。所以,在審計時,稅務機關便會細心檢視大集團子公司之間的交易,是否按照公平正常的價格交易進行,所謂公平正常的交易,是指兩家公司在毫無關係的情況下完成市場交易的價格。在找出交易是否按公平正常的價格進行,AI機器便可以勝任。

聚焦核心業務 更公平高效

很顯然,會計或稅務管理正處於一個同科技與時並進的新階段。在會計專業上,愈來愈需要運用會計分析技術,所以,高等院校「Accounting analytics」的課程便「應運而生」;在會計業界上,有會計師行同大學合作,滙聚數據、機器學習、商學專家及國際專業服務精英,攜手研究透過先進科技應用解決複雜稅務問題,顯示了會計及稅務管理,目前已進入一個跟過往傳統有別的新發展階段。

總的來說,利用AI技術可大大提高稅務處理、數據處置和稅務管理的效率,公司內部的稅務員工,可以聚焦於公司更核心的業務,對公司作出更好的工作貢獻;對稅務機關來說,稅務管理的效率提高,過去追求「簡單稅制」,在效率與公平之間,因受到信息處理的局限,使稅制和稅例的設計更多傾向於效率而較少公平,但當AI使稅務管理工作的效率,不再受信息處理能力的過往約朿,相信可以為對稅收的公平性考慮,提供更多制度與條例設計的空間。

有效應用AI技術和機器學習,可以使稅務申請的繁多資料自動化運行。(新華社資料圖片)

撰文 : 黃昊 科大商學院會計系副教授

欄名 : 國是港事

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