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

15.05.2026
Банк России не будет наказывать МФК. Пока
15.05.2026
Криптотрейдеры получат готовую базу ещё до официального старта?
15.05.2026
MFASOFT и Ideco подтвердили совместимость Secure Authentication Server с NGFW Novum
15.05.2026
Semperis: Слишком много ИИ-агентов и слишком много разрешений
15.05.2026
Мнение: Операционная зрелость остаётся уделом меньшинства
15.05.2026
Чат-боты рекомендуют «Сбер» возрастным пользователям
14.05.2026
Россияне стали позволять себе больше (кредитов)
14.05.2026
Корейские «чиподелы» требуют свой кусок ИИ-пирога
14.05.2026
Минцифры изменит сроки импортозамещения софта на ЗО КИИ?
14.05.2026
ЕЦБ призвал европейский финсектор готовиться к новому классу угроз

Стать автором BIS Journal

Поля, обозначенные звездочкой, обязательные для заполнения!

Отправляя данную форму вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности персональных данных