Hoe AI zowel belastingbetaler als fiscus kan helpen (OPINIE)

Belastingdiensten zijn al een pak toegankelijker geworden, met dank aan belastingportalen, IT-systemen voor de douane en verschillende onlinediensten. Technologie en IT hebben bureaucratische hindernissen weggenomen en de transparantie vergroot. Nu ontpopt ‘generatieve kunstmatige intelligentie’ (GenAI) zich als de volgende transformatieve kracht.

Taalsysteem

GenAI oogst succes met zijn vermogen om menselijke taal te begrijpen en te reproduceren, en het opent mogelijkheden die veel verder gaan dan gewoon automatisering. Maar in een thema dat zo politiek gevoelig ligt als belastingen, roept het ook belangrijke vragen op die het vertrouwen snel kunnen ondermijnen.

Belastingdiensten beginnen al stilaan te experimenteren met de mogelijkheden van GenAI. De meest voor de hand liggende toepassing is een betere communicatie met de belastingbetaler.

In Singapore bijvoorbeeld beantwoordt een virtuele assistent al belastingvragen in meerdere talen, waardoor het aantal telefoontjes naar het callcenter gehalveerd is. In Korea helpt een AI-gids burgers bij hun aangifte. En in Frankrijk analyseert AI inkomende e-mails en stelt het conceptantwoorden op, die ambtenaren vervolgens kunnen valideren.

Die toepassingen zijn veelbelovend, maar er doemt een grotere vraag op: kan GenAI de relatie tussen overheden en burgers ook ingrijpend veranderen? Hoe zal het de manier beïnvloeden waarop burgers belastingen ervaren - een politiek gevoelig proces dat wordt beheerst door de wet, maar ook nauw verweven is met sociale normen en praktijken?

Nieuw aan GenAI

De meeste AI-systemen die momenteel door belasting- en douanediensten worden gebruikt, zijn voorspellend en gebouwd voor één enkele functie. Ze analyseren grote sets gestructureerde gegevens zoals eerdere belastingaangiftes of transacties. Daarmee genereren ze dan bijvoorbeeld risicoscores die mogelijke fraude aangeven.

GenAI is van een heel andere orde: het is een generalistisch systeem dat bijna alle vormen van informatie begrijpt, en het is ontworpen om in elke taal met mensen te kunnen communiceren. Het kan een waaier aan taken aan, van brieven opstellen tot interactieve begeleiding bieden bij de aangifte en ambtenaren helpen bij hun onderzoek.

Door het systeem te trainen met wetteksten, belastingcodes, operationele procedures en interne richtlijnen, kunnen overheden het aanpassen aan hun specifieke behoeften. Het resultaat is een dynamisch systeem dat inhoud kan begrijpen en produceren, en dat zowel met ambtenaren als belastingbetalers kan communiceren.

De relatie tussen staat en maatschappij

De al bestaande AI-tools hebben vaak de efficiëntie verbeterd, maar ze hebben de manier waarop belastingautoriteiten werken of met burgers omgaan niet fundamenteel veranderd. Meestal vervingen ze handmatige taken, econometrische of statistische modellen.

Dat is anders met GenAI, dat meer diepgaande implicaties heeft. Intern kan het belasting- en douaneambtenaren helpen om zich te concentreren op meer analytische en beoordelende taken, waardoor ze toezichthoudende specialisten kunnen worden en ook productiever handelen.

Extern kan het de kenniskloof tussen administraties en belastingbetalers verkleinen, door te helpen bij de interpretatie van complexe bepalingen, de navigatie door wetten, de identificatie van aftrekposten en zelfs het automatisch invullen van formulieren.

Voor lage-inkomenslanden biedt GenAI de mogelijkheid om organisatorische hervormingen door te voeren en versneld over te stappen op de modernste systemen. In Madagaskar bijvoorbeeld wil de douane GenAI gebruiken om het risicomanagement te verbeteren, fraude te bestrijden en de belastinginkomsten te verhogen. Het systeem zal getraind worden met gegevens die tien jaar lang zijn verzameld.

De ‘menselijke’ interacties die AI-chatbots bieden, kunnen het proces personaliseren, zoals blijkt in Singapore en Korea, waar gebruikers vragen kunnen stellen en duidelijke antwoorden kunnen verwachten.

En burgerorganisaties, academici en politieke partijen kunnen GenAI gebruiken om de impact van wetsvoorstellen te onderzoeken, scenario's te vergelijken en diepere beleidsdebatten te voeren.

Dat tweerichtingsverkeer kan het vertrouwen doen groeien, waardoor belastingen minder als een frustrerende verplichting voelen en meer als een gedeelde verantwoordelijkheid van zowel de belastingbetaler als de overheid.

Voorwaarden

Maar ondanks dat grote potentieel brengt GenAI ook uitdagingen met zich mee. Problemen rond de kwaliteit van de data, ethiek, privacy en de zogenaamde ‘hallucinaties’ (onjuiste resultaten) moeten worden aangepakt om het vertrouwen te versterken - en het niet te ondermijnen.

De aanpak van Korea, waarbij gevoelige vragen nog altijd doorgespeeld worden aan menselijke ambtenaren, toont bijvoorbeeld de noodzaak van zorgvuldig toezicht op vertrouwelijke thema’s. Resultaten moeten in alle gevallen uitlegbaar zijn en als eerlijk worden ervaren.

Effectief kennisbeheer is een tweede vereiste. Belastingdiensten hebben uitgebreide wetten, voorschriften, dossiers en operationele handleidingen. Verspreide archieven en een onvolledige digitalisering kunnen de training van AI-systemen in de war gooien. Menselijke medewerkers zullen moeten bepalen welke documenten nauwkeurig, relevant en geschikt zijn voor opname in het trainingsmateriaal.

Naarmate GenAI wordt geïntegreerd in verschillende aspecten van belastingdiensten, moeten ambtenaren ook worden getraind om de output ervan te interpreteren, te corrigeren en waar nodig aan te vullen. Beleidsmakers moeten erop toezien dat fouten snel worden gemeld en aangepakt.

Door quasi-menselijke mogelijkheden te bieden ter ondersteuning van belastingbetalers en de fiscus kan GenAI zowel als een belastingambtenaar als een assistent voor de belastingbetaler fungeren, routinetaken automatiseren, complexe kwesties verduidelijken en een transparantere relatie stimuleren die meer gericht is op samenwerking.

De technologie kan administratieve hindernissen verlagen, belastingverplichtingen minder mysterieus maken en de bevolking meer doen participeren in het beleidsdebat. Maar om het op de juiste manier vorm te geven, is niet alleen sterk leiderschap nodig, maar ook de juiste ethische beleidskaders en een waakzaam toezicht op de kwaliteit, privacy en nauwkeurigheid van de gegevens.

-

Thomas Cantens is hoofd van de afdeling Onderzoek en Beleid bij de Werelddouaneorganisatie; Herve Tourpe is hoofd van de afdeling Digitaal Advies van het Internationaal Monetair Fonds (IMF).