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德勤的CogTax将AI注入间接税收回收中

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四大公司德勤(Deloitte)创建了一种新产品CognitiveTax Insight,或“ CogTax”,用于使用人工智能分析间接税数据集。

与传统的抽样方法相比,该产品使用AI来评估客户应付账款交易的全部数量。在会计领域中,AI的使用正在激增,尤其是像在审计中那样,跳过简单的采样数据,并直接处理整个数据总体。

新加入的内容是德勤“2020年的税收" 战略,一项为期三年的全球税收数字化转型计划,德勤正在大力投资。

德勤税务有限责任公司首席转型官查克·科萨尔(Chuck Kosal)表示:“我们专注于使AI在税收报告领域中成为现实。新闻报道和文章通常侧重于使用AI的未来突破,但现实是Deloitte正在部署机器学习为今天的客户提供支持。这成为我们2020年税收策略的核心-我们将未来带入当下,我们的客户现在正在受益。”

通常,间接税收回收的数据分析是通过统计分析和样本集完成的。由于数量庞大的数据和复杂的管辖区规则,公司可能无法分析所有间接税收交易,从而导致金钱留在桌上。能够在几秒钟或几分钟内分析每个数据点-如果没有技术,这是根本不可能完成的任务-改变了间接税回收的格局。

德勤(Deloitte)吹捧CogTax还可以帮助公司避免支付过多的间接税款。 CogTax利用光学字符识别以及先进的机器学习算法和分析功能来有效地分析全部数据和文档,以帮助客户间接收回多收的税款,并减少未来多付或少付的可能性。

“我们发现,通过结合更大,更丰富的不同数据集以及新兴认知技术的应用,我们可以改变客户处理其间接税超额支付和欠款分析的方式,”多州税收创新合伙人安迪·戈德(Andy Gold)说。一份声明中的德勤税务服务实践。

间接税负责人Deval Reddy补充说:“ CogTax将税收分析从手动的管理过程转移到了自动化的机器学习过程,从而带来了以前无法实现的准确性和规模。”

借助CogTax等新的认知恢复和补救解决方案,德勤税务专业人员现在可以通过以下方式为客户提供帮助:

  • 识别,追回和补救多缴的间接税;
  • 在几天甚至几小时内(而不是几周或几个月)从数千张发票和文档中捕获关键数据点;
  • 将间接税分析(例如回收)从前瞻性评估转变为实时分析和补救;和,
  • 分析退款潜力和风险/负债。

“作为2020年税收倡议的一部分,德勤致力于开发创新技术,为我们的客户发展未来的税务部门提供支持,”德勤税务局主席兼首席执行官史蒂夫·金布尔说。 “通过诸如CogTax之类的解决方案,我们利用OCR和机器学习的力量来提供更深刻的见解并提高效率-有效减轻客户的负担并为他们提供更高的价值。”

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