Американская налоговая служба (Internal Revenue Service) прибегнет к помощи ИИ для поиска состоятельных неплательщиков, использующих «сложные схемы».

Под таковыми понимаются лица с общим доходом более миллиона долларов в год и задолженностью свыше 250 тыс. долларов (на данный момент в списке уже примерно 1600 подозреваемых). Для тех, чей доход ниже 400 тыс. долларов, ведомство обещает не повышать частоту проверок.

Пресс-релиз IRS гласит, что интеграция новых инструментов «поможет выявлять налоговые махинации, определять новые угрозы и совершенствовать процесс аудита», а собственно ИИ будет использоваться для аудита по 75 крупнейшим партнёрствам в США с активами, превышающими в среднем 10 млрд долларов. Основными целями налоговиков станут хедж-фонды, инвестпартнёрства в сфере недвижимости и юридические фирмы.

Заявление службы совпало с тем, что она наняла почти 90 тыс. новых сотрудников (ещё раньше налоговикам выделили 80 млрд на выполнение Закона о снижении инфляции).

11 сентября, 2023

Подписаться на новости BIS Journal / Медиа группы Авангард

Подписаться
Введите ваш E-mail

Отправляя данную форму вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности персональных данных

15.04.2026
Клиенты банков смогут заключать договоры удалённо
15.04.2026
НВБС: Без модернизации рост ИИ-нагрузок будет повышать риск перегревов
15.04.2026
Силовики получат внесудебный доступ к гаджетам россиян?
15.04.2026
«Нацмессенджеру» — «Национальную информационную платформу»?
15.04.2026
В «СёрчИнформ КИБ» интегрирован ИИ-модуль для анализа инцидентов
15.04.2026
Конференция «Внутренний контроль и аудит в России. Повышение эффективности бизнеса»
14.04.2026
«Спикател»: Telegram — главный информационный хаб
14.04.2026
При СПБ-операциях станет обязательным указание ИНН
14.04.2026
«Яндекс Браузер» знает про ваш VPN, но «Яндекс Go» — нет?
14.04.2026
Замедление интернета в России могут замедлить

Стать автором BIS Journal

Поля, обозначенные звездочкой, обязательные для заполнения!

Отправляя данную форму вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности персональных данных