本文提出了一种将人工智能（AI）整合到税务管理机构的战略框架。该框架旨在解决缺乏结构化方法实施AI所带来的挑战，并强调人机协作的重要性。它提出了一个三阶段实施策略——启动、巩固和优化，旨在逐步建立能力、建立治理结构，并随着时间的推移优化AI系统。
核心观点：
- 人工智能在税务管理和海关领域的应用日益广泛，但实施过程中存在诸多挑战，如数据治理、模型透明度和潜在的偏见等。
- 成功的AI整合需要一个战略框架，允许逐步发展和实施，并解决能力建设、数据管理、治理结构和人机协作等关键问题。
- 该框架强调人机协作的重要性，将AI视为增强人类能力的强大工具，而不是取代人类工作者。
- 框架提出了一个三阶段实施策略：
- 启动阶段： 重点关注为AI整合奠定基础，建立初始能力，并通过 contained pilot projects 产生早期成功，以建立动力和支持。
- 巩固阶段： 扩大AI在整个组织中的应用，并开发更强大的AI系统管理结构。这包括扩展试点项目，实施更复杂的AI解决方案，并建立全面的数据治理框架。
- 优化阶段： 代表AI整合的最先进阶段，重点关注实现复杂的AI能力，充分实现人机协作的潜力，并将税务管理机构建立为AI使用的领导者。这包括实施尖端AI模型，开发适应和改进的AI系统，并建立全面的AI相关责任管理框架。
关键数据：
- 超过50%的税务管理机构现在以某种方式使用AI。
- 人工智能在税务管理中有多种用例，包括纳税人援助、风险评估和欺诈检测。
- 人工智能在海关管理中有多种用例，包括货物检查、贸易伙伴风险评估和违禁品检测。
研究结论：
- 通过遵循该框架，税务管理机构可以有效地利用AI的力量来提高效率，改善纳税人服务，并加强合规工作，同时保持公众信任和透明度。
- 人机协作对于成功整合AI至关重要，因为它可以结合人类的专业知识和AI的能力来实现优于单独使用任何一方的结果。
- 税务管理机构需要了解AI发展的进化性质，并培养一种持续学习和适应的文化，以最大限度地发挥AI的效益。
