人工知能（AI）の新時代が税務機関の革新を促し、市民サービスの向上に貢献する可能性がある。IBM®による最近の研究では、調査対象となった大企業の42%がAIを積極的に導入しており、さらに40%がAI技術の使用を積極的に探求していることが示された。しかし、公共セクターでは潜在的なリスクのために、AIの使用事例の探求と新しいAIツールの導入が遅れがちである。IBM Institute for the Business Valueの最新のCEO調査によると、政府のリーダーの72%がAIと自動化からの生産性向上の可能性は競争力を維持するために重大なリスクを受け入れる必要があると述べている。
税務機関は、責任あるAIツールの使用から恩恵を受ける可能性が高い公共セクターの一部である。生成AIは税務管理を革命的に変え、より個人化され倫理的な未来に向かうことができる。しかし、税務機関はリスクを軽減し、公共の信頼を構築するために適切な監督とガバナンスを持ってAIツールを採用する必要がある。これらの機関は、各国固有の複雑な課題を抱えているが、効率を向上させ、納税者が求める透明性を提供するという共通の目標を持っている。
IBMは、信頼できるAIのための5つの基本的な特性（説明可能性、公平性、透明性、堅牢性、プライバシー）に依存することで、これらのリスクを管理・軽減するのに役立つ。また、意思決定プロセスの中心に人間を置くAI設計と導入戦略を作成し、実行することもできる。
IBM Center for The Business of GovernmentとAmerican University Kogod School of Business Tax Policy Centerは、世界の税務機関のリーダーの視点を探るために一連のラウンドテーブルを組織し、AIと税金に関するレポートを発表した。このレポートは、税務機関が技術を活用して効率を向上させ、納税者にとってより良い体験を提供する方法を理解するのに役立つ。
FTAの「税務管理2023」レポートによると、個人納税者の85%と企業の90%が現在デジタルで税金を申告しており、世界中の80%の税務機関が納税者データを捉えるための先進的な技術を導入している。これは2018年から30%の増加を示している。税務機関にとって、バーチャルアシスタントは市民の問い合わせに対する待ち時間を減らす強力な方法であり、24時間365日対応のアシスタントは、税務サポートの分散化を助け、税申告の誤処理を防ぐためのエラーを減らすことができる。
しかし、これらの先進的なAIと生成AIアプリケーションにはリスクが伴い、機関はデータのプライバシーと保護、信頼性、税権、生成モデルからの幻覚に関する懸念に対処する必要がある。さらに、マージナライズされたグループに対する偏見のリスクが残っている。現在のリスク軽減戦略は必ずしも十分ではない。各国は、税政策の複雑さと公共の信頼を考慮して、AIの適切なリスク管理戦略を独立して決定する必要がある。
グローバルな税務リーダーは、リスクを管理し、評判への損害を軽減し、コンプライアンスプログラムをサポートするために、AIガバナンスフレームワークを優先するべきである。これは、自身の品質データを使用して生成AIモデルをトレーニングし、リスク軽減と有害言語のインスタンスの識別と警告のための透明なプロセスとセーフガードを持つことによって可能である。税務機関は、技術が透明で偏見のない、適切な結果をもたらすことを確認する必要がある。
【ニュース解説】
人工知能（AI）の進化は、税務機関の運営方法に革命をもたらす可能性があります。IBMによる研究によれば、多くの企業がAIの導入や活用を進めていますが、公共セクターではリスクへの懸念から導入が遅れています。しかし、政府のリーダーたちはAIと自動化による生産性の向上が競争力を維持するためには不可欠であると認識しています。
税務機関は、効率性の向上や納税者に対する透明性の提供という共通の目標を持っています。生成AIを活用することで、税務管理がより個人化され、倫理的な未来へと進むことが期待されます。しかし、リスクを軽減し、公共の信頼を築くためには、適切な監督とガバナンスが必要です。
IBMは、信頼できるAIを実現するための5つの基本特性（説明可能性、公平性、透明性、堅牢性、プライバシー）を提唱しています。これらの特性を基に、人間中心のAI設計と導入戦略を立てることが推奨されています。
税務機関がAIを活用することで、顧客サービスの向上、脅威の迅速な検出、税金詐欺の効果的な特定と対処、市民がより速く福祉を受け取ることが可能になります。デジタルでの税申告は増加傾向にあり、バーチャルアシスタントの使用によって、24時間365日の税務サポートが実現し、納税者の体験が向上しています。
しかし、データのプライバシーと保護、信頼性、税権、生成モデルからの誤情報などのリスクが存在します。特に、マージナライズされたグループに対する偏見のリスクは依然として問題です。現在のリスク軽減戦略だけでは不十分であり、各国は税政策の複雑さと公共の信頼を考慮した独自のリスク管理戦略を策定する必要があります。
今後、税務機関はAIガバナンスフレームワークを優先し、リスクを管理し、評判への損害を軽減し、コンプライアンスプログラムをサポートすることが求められます。これには、品質データを使用したAIモデルのトレーニングや、リスク軽減のための透明なプロセスとセーフガードの設置が含まれます。税務機関は、技術が透明で偏見のない適切な結果をもたらすようにする責任があります。
このように、AIの責任ある導入と運用は、税務機関にとって大きなチャンスでありながら、同時に慎重な取り組みが必要な分野です。AIのポテンシャルを最大限に活用しつつ、リスクを適切に管理することで、税務機関は市民サービスの質を高め、より効率的な税務管理を実現することができるでしょう。
from Responsible AI can revolutionize tax agencies to improve citizen services.
