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人工智能+税务 汤森路透称推出税务案例分析及结果预测工具

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  原标题:人工智能+税务,Blue J会动了“谁的奶酪”?

  有人说,加拿大人的一生只有3件事不可避免:出生,死亡和税务。

  4月,又是一年报税季,复杂的税务规定、厚厚的税单、密密麻麻的数字……不止让每个税务居民抓狂,深感“亚历山大”的还有会计师、税务师和税务律师们。那么,有没有一种方法让我们的报税季轻松愉快些呢?

  答案正在靠近

  近期,世界领先的财经资讯及服务商汤森路透集团宣称联合Blue J Legal发布全新的基于人工智能的税务案例分析及结果预测工具Tax Foresight。利用机器学习和人工智能(AI)的力量服务于加拿大各类税务机构和税务师、会计师、税务律师等专业人士。

  Tax Foresight通过分析海量税务案例中各种事实情景的组合以及这些案件的最终司法结果,构建了税务法律结果预测引擎。

  访问Thomson ReutersTaxnet Pro,加拿大税务和法律专业人员能够根据客户提供的事实,确定具体的税务问题,以更快的速度和自信来预测法庭判决结果。

  幕后英雄Blue J Legal

  Blue J Legal 2015年成立于加拿大多伦多。创始团队包括了多伦多大学法学院教授,税法及司法决策专家Benjamin Alarie;多伦多大学法学院教授,哈佛大学Ph.D Anthony Niblett;多伦多大学法学院教授,斯坦福大学Ph.D Albert Yoon以及前IBM技术大牛Brett Janssen。

  在税法领域,很多情况下争议双方都有合理的论据。当存在大量不同的事实情景时,分析案例结果将极其困难和低效,作出准确的建议需要专业人士大量的时间和精力。即便如此,这些昂贵的努力还往往导致极大的不确定性。

  Blue J Legal要做的就是使用机器学习和人工智能,使法律更加透明和易于访问。一方面,大量节省税务研究人员的时间;一方面,在具有挑战性的情况下提供建议,将法律领域中的灰色地带变得非黑即白。

  Tax Foresight

  Tax Foresight系统就像是税务领域的“Siri”:输入客户税务信息和问题,几秒钟的人工智能自动分析和处理,输出问题答案以及相关的判例和材料。更重要的是,系统会产生详细的解释和建议。专业人士可以模拟法庭就税务新情况给出的判决,并且了解为什么会达到这个结果以及结论在多大程度上是可信的,以及,接下来要考虑什么。如同一个专业、冷静、快速的法律助手,专业人士有机会做出更快更优的决策。

  在IBM沃森处理引擎基础上研发的TaxForesight系统,其机器学习模型遵循全行业的最佳实践接受培训:

  “师从”多伦多大学法学院税法专家学习税法。如同专业学生一样,它也从学习重要的概念区别开始,如区分税务和非税务居民,区分产生资本收益和收入的交易,区分资本支出与费用等等。这种构建方法意味着Tax Foresight将会对基础知识进行完整的掌握,而后再转向更高级的主题。

  “深度学习”加拿大税法法院,联邦上诉法院和加拿大最高法院产生的判例法的模式。那些最有可能影响法官做出决定的因素被反映在算法当中。

  “搜集”海量判例数据,并且“跟踪和监督”每年新发布的税务判决和案例法调整以保持系统始终处于最新状态。

  正式基于这种专家监督下的深度学习和海量且及时的数据,Tax Foresight目前在已经有的测试和应用中已经可以达到90%的正确预测。并且,随着更多案例的“训练”,系统准确性还将进一步提高。

  在商业上,Blue J Legal通过向ThomsonReuters嵌入自己的技术,已经可以向加拿大众多税务专业机构,律师事务所,政府以及税务师、会计师等专业机构提供服务,全球4大会计事务所中的3家已经开始使用或试用。

  AlphaGo已经战胜了人类最好的棋手,那么,Tax Foresight或者人工智能会取代税务律师,会计师和税务师吗?

  在Blue J Legal看来答案是明确的,不!

  一方面,税务律师、税务师和会计师实际上是BlueJ Legal最大的粉丝和用户。

  更重要的是,作为一种服务于专业人士的效率工具,它帮助专业人员减少失误,更快的识别客户案件的弱点,并且做出必要的弥补。但无论输入还是输出,专业人士的经验和判断力仍然不可或缺。

  原来,Blue J Legal不是要“动了谁的奶酪”,而是要让税务专业人士有一个“幸福”的报税季。

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