세금 산업의 AI: 모든 것을 자동화할 수 있습니까?

세무 산업은 인공 지능(AI)과 자동화가 번성할 수 있는 흥미로운 곳입니다. 세무 전문가들은 매년 수백만 건의 보고서를 준비하고 제출해야 하지만 사람들은 일을 꼼꼼하게 반복하는 데 최고가 아닙니다. 그들은 창의적이기를 원하고 대본을 따르기만 하는 것이 아닙니다.

그렇기 때문에 자동화는 특히 표준 공제를 계산할 때 반복적인 작업을 정리하는 데 매우 유용합니다. 그러나 그것은 또한 세금 세계에서 얼마나 정확한 신고가 가능한지에 대한 통찰력을 제공합니다.

세금 준비 및 규정 준수에 AI 및 자동화 적용

세금 준비 및 규정 준수는 업계에서 눈에 띄는 성공을 거두며 AI를 적용한 영역입니다. 이러한 프로세스는 다음을 통해 결합하는 알고리즘에 의존합니다. 큰 세금 데이터 세트 패턴을 찾고 이상을 식별합니다. 

이러한 기능은 이미 위험 평가 및 규정 준수와 같은 프로세스를 능률화하여 회계사 및 감사자의 효율성을 높였습니다.

다음은 세금 전문가가 세금 준비 및 규정 준수에 AI를 적용할 수 있는 몇 가지 방법입니다.

1. 세금 입력 자동화

세금 시즌은 모든 양식과 요구 사항으로 인해 스트레스를 받을 수 있습니다. 따라서 모든 것을 올바르게 보고하는 것은 귀하와 귀하의 회계사에게 달려 있습니다. AI는 이러한 부담을 덜어주고 지루한 프로세스를 자동화할 수 있습니다.

AI는 회계 소프트웨어 또는 비즈니스 시스템에 직접 세금 입력을 자동화하므로 모든 단일 데이터 포인트를 수동으로 입력할 필요가 없습니다.

그것은 또한 제거 데이터 입력의 인간 오류 모든 사용자 작업에 대한 감사 추적을 제공합니다. AI는 두 숫자 집합 사이의 불일치를 감지할 수 있으므로 세금 환급 처리에 실수가 없습니다.

2. 세금에 민감한 거래 분류

AI는 과세 여부에 따라 거래를 분류할 수 있습니다. 설문조사 XNUMX개를 찾았습니다. 납세자의 86%가 거래를 자동화하는 데 도움이 된다는 사실을 알게 되었습니다. 과세 및 비과세 거래를 식별하여 작동합니다. 그런 다음 제품과 서비스를 적절한 세금 범주에 연결하여 계산 정확도를 높입니다.

사용자는 다른 기술을 사용하여 이 프로세스를 추가로 자동화할 수 있습니다. 자연어 처리처럼 그리고 기계 학습.

3. 조세 부채의 미래 예측

기계 학습은 컴퓨터가 데이터로부터 학습하고 알고리즘을 사용하여 예측할 수 있도록 하는 일종의 AI입니다. 세무 업계에서는 규제 기관의 통지를 분석하는 데 유용합니다. 미래 부채를 예측하기 위해 세금 유치권 프로세스의 패턴을 식별할 수 있습니다.

또한 세금 사기 및 탈세를 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. 대규모 데이터 세트를 분석하면 감지되지 않았을 수 있는 관련 없는 정보를 연결할 수 있습니다.

4. AI는 가능한 공제 및 세액 공제를 식별합니다.

AI는 또한 사용자가 가능한 공제 및 세액 공제를 식별하는 데 도움을 줍니다. 이러한 주장의 타당성을 판단하지 못할 수도 있지만 추구할 가치가 있는지 여부를 판단하는 데 도움이 될 수 있습니다.

이 기능은 비즈니스 비용과 관련하여 특히 유용할 수 있습니다.

IRS에는 모든 적법한 공제 및 세액공제를 나열하는 여러 데이터베이스가 있습니다. 하지만 항상 탐색하기 쉬운 것은 아닙니다. 개인의 상황에 적용할 하나의 공제 또는 크레딧을 찾기 위해 이러한 페이지를 살펴보는 데 몇 시간이 걸릴 수 있습니다.

따라서 AI는 이 측면에서 모든 어려운 작업을 수행할 수 있습니다.

5. 보다 정확한 세금 예측에 도움

AI와 기계 학습은 세무 전문가가 보다 정확한 예측을 하는 데 도움이 될 수 있습니다. 세금 정책 변화, 경제 상황 및 비즈니스 성장이 회사의 재무 상황에 미치는 영향을 식별하면 내년에 예상되는 사항을 보다 명확하게 파악할 수 있습니다.

이 기능은 기업이 의회와 IRS가 정한 다양한 변화에 직면할 때 특히 유용합니다.

AI가 세금 산업의 모든 것을 자동화할 수 있습니까?

AI가 적어도 아직까지는 모든 작업을 자동화할 수 없다는 점에 유의하는 것이 중요합니다. 자동화할 수 있는 많은 프로세스가 있지만 일부 영역은 기계에 여전히 도전적입니다. 따라서 세금은 여전히 ​​인간이 특정 작업을 수행하도록 요구합니다.

예를 들어 감사는 세금 관련 프로세스의 일반적인 유형입니다. 그들은 누군가가 그들의 반환에 대해 돈을 빚지고 있는지 또는 세금이 어떻게 작용하는지 근본적으로 오해하고 있는지 인간이 결정하도록 요구합니다.

감사는 사람이 고의로 정부를 오도했는지 또는 세금 신고에 정직한 실수를 저질렀는지 컴퓨터가 판단하기 어렵게 만듭니다. 이것은 지금 인간의 판단력만이 잘 할 수 있는 일이다.

허위 신고는 종종 사람들이 다양한 허점을 사용하여 세금을 속일 수 있는 방법을 이해하는 숙련된 전문가의 신중한 검토가 필요합니다.

세금에 사람의 개입이 필요한 또 다른 예는 항소 사례를 구축하는 것입니다. 귀하가 동의하지 않는 평가를 받으면 평가를 낮추도록 호소할 수 있습니다. 그러나 묻는 것처럼 간단하지 않습니다. 귀하는 귀하의 주장을 뒷받침할 증거를 제공해야 하며 이는 숙련된 세무 팀의 업무입니다.

미래에도 여전히 세무 전문가가 필요합니까?

세무 산업은 복잡하고 역동적입니다. 사람들이 AI를 사용하여 세금 준비의 특정 측면을 자동화할 수 있더라도 적어도 가까운 미래에는 항상 인간의 해석과 전문 지식이 필요합니다.

예를 들어 AI 시스템은 데이터를 처리하여 몇 초 만에 소득세를 계산할 수 있습니다. 그러나 자격이 있는 공제 유형과 비즈니스에 포함할 수 있는 비용을 아는 데는 경험이 있는 사람이 필요합니다.

요컨대, 여전히 세무 전문가가 필요합니다. 그러나 기술에 적응하고 효율성을 높이려면 새로운 기술을 배워야 합니다. 또한 AI와 협력해야 합니다. 즉, 소프트웨어를 이해하고 특정 전문 분야에서 소프트웨어를 교육해야 합니다.

AI로 세무 프로세스 향상

AI는 세무 산업에 지대한 영향을 미칩니다. 그러나 이는 완벽하지 않으며 세금을 자동화하는 모든 경우에 적용되는 단일 솔루션은 없습니다. AI의 단점을 최소화하면서 장점을 극대화하는 가장 좋은 방법은 열린 마음을 유지하는 것입니다.

동시에 필요한 경우 프로세스를 안내해 줄 세무 전문가의 전문 지식이 여전히 필요합니다.