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

24.07.2026
Диалоги с DeepSeek могут индексироваться поисковыми системами
24.07.2026
«Виртуальное имущество становится полноценным объектом гражданских правоотношений»
24.07.2026
В новый пакет евросанкций попали банки, криптоплатформы и один зампред ЦБ РФ
24.07.2026
ВШЭ — о телеком-трендах 2025 года в России
24.07.2026
Пентагон видит в российских вузах угрозу нацбезопасности
23.07.2026
Минцифры представило своё видение борьбы с ИКТ-преступлениями
23.07.2026
Indeed: ИИ — это новая электронная почта
23.07.2026
Для каждого второго ИБ-студента гибкий график важнее стартовой зарплаты
23.07.2026
Подкомиссии по вопросам развития цифровых платформ дали ход
23.07.2026
WiFi как новая критически важная инфраструктура

Стать автором BIS Journal

Поля, обозначенные звездочкой, обязательные для заполнения!

Отправляя данную форму вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности персональных данных