Maksu- ja tolliamet (MTA) on asunud analüüsima, kas tehisintellekti saaks kasutada efektiivsemaks maksukogumiseks. Peamiselt võiks süsteem välja selgitada, missugused firmad on kõige tõenäolisemalt ümbrikupalkade maksjad.
MTA maksuauditi osakonna arendusspetsialisti Pille Muni sõnul on esmane eesmärk saada selgeks, kas on võimalik luua tehisintellekti abil andmemudelit, mis võimaldaks praegusega võrreldes efektiivsemat maksude kogumist.
Praeguseks on hanke järel ka välja valitud partner, kes uudse lahenduse prototüüpi välja töötama hakkab – 82 800 eurose lepingu võitis firma Mindtitan OÜ.
Mida see kõik aga tegelikult tähendab? MTA teeb ka praegu otsused andmeanalüüsi alusel, selgitades nii välja millised on need sektorid, mis just mingil ajahetkel tähelepanu vajavad.
Ameti riskianalüüs põhineb real deklaratsioonidel. Andmeid esitavad ettevõtted igakuiselt ning nende baasil toimub ka riskianalüüs, kui kõik nõuetele ei vasta. Riskianalüüs on praegu reeglitepõhine – nõudeid kas täidetakse või mitte.
Riskiga isikutest tehakse prioriteetide nimekiri vastavalt sellele, kui suur või väike risk on. Algselt automaatselt tehtud objektivaliku vaatavad üle analüütikud, lõpliku valiku teeb audiitor, kes otsustab ka, kuidas asjaga edasi minna.
Läheb palju aega ja vaeva
Probleem on aga selles, et ümbrikupalga maksmise tõenäosuse hindamine läbi maksudeklaratsioonidel esitatud info on reeglipõhise andmete analüüsi mudeliga ressursimahukas – nii aja kui vajamineva inimressursi mõttes. Seesugused mudelid ei ole piisavalt täpsed, et teha lõplikke otsuseid, sealhulgas objektivalikul.
Nii ongi väikeste ettevõtete auditeerimisel, kontrollide teostamisel ja nõustamisel väga keeruline saavutada head tulemuslikkust, selgitab MTA hanke tehnilises kirjelduses. Samuti pole senised reeglite põhised mudelid piisavalt efektiivsed soovitud tulemuse saavutamiseks.
Kuidas aga tehisintellekt asja parandada võimaldab? See ongi uue projekti peamine eesmärk – saada selgeks, kas seesugune uus mudel teeks maksude kogumise tänasest efektiivsemaks.
Siht oleks saada paika selline mudel, mis aitaks lihtsamini määrata ümbrikupalga maksmise tõenäosust läbi maksudeklaratsioonidel esitatud info (näiteks käibe) ning aidata paremini leida sobivaid objekte ehk kontrollitavaid ettevõtteid.
