大利亚税务局已广泛采用人工智能技术，以辨识超过5.3亿澳元的未缴税款，并阻止25亿澳元因欺诈性索赔而流失。
据悉，澳大利亚税务局副专员Marek Rucinski提到，该机构的深度学习模型已成功协助员工辨识了2.95亿澳元的未缴养老金保证金，而自然语言处理模型则用于搜索泄漏文件，如巴拿马文件，自2018年以来，已发现逃税者欠下的2.42亿澳元。
Marek Rucinski上周在澳大利亚金融时报举办的政府服务峰会上表示：“我们拥有确凿的证据证明人工智能已对税收征收产生影响，这项技术不仅提供了良好的检索结果，还带来了显著的财政收益。”
他强调，人工智能已成为现实，正在以迅猛的速度发展。
澳大利亚税务局目前正广泛利用人工智能技术来梳理海量数据，并提供员工无法察觉的新见解，这项技术已成为机构强有力的工具，用以追回澳大利亚人未缴纳的近450亿澳元的税款。
自2018财政年度以来，该局的人工智能模型成功识别了最具欺诈可能性的雇主，成功率高达90%，同时也识别了养老金保证金欠款，共追缴了约2.95亿澳元的税务。
此外，该机构还利用自然语言处理技术分析泄漏的文件，如巴拿马文件，从中识别出对税务分析有价值的文件，帮助他们更精准地定位澳大利亚的逃税者。
通过运用人工智能搜索巴拿马文件，澳大利亚税务局已成功追缴了超过2.42亿澳元的税款，收回了六千万澳元现金，并进行了535次审计和审查。
该机构的女发言人指出，澳大利亚税务局还借助梯度增强机器学习模型来快速识别GST欺诈行为的演变。
这种梯度增强模型通过构建连续模型的方式工作，每个后续模型都在减少前一个模型错误的基础上进行。
截至去年12月31日，澳大利亚税务局已对超过5.3万名客户采取了合规措施，成功阻止约25亿澳元的欺诈性GST退款流失给试图欺诈系统的个人。
女发言人指出，所有自动化和人工智能应用都在人工决策控制和人工监督下进行。
她解释说，澳大利亚税务局利用人工智能来增强员工能力，通过开发能够整合相关信息并进行基础模式识别的工具，从而使员工能够专注于需要人类判断和同理心的任务。
Marek Rucinski表示，他的数据科学家们一直与澳大利亚税务局14个业务领域的领导团队合作，讨论大型语言模型的价值，就如同OpenAI的ChatGPT。
