De Chris Gaetano
Publicat pe 15 aprilie 2026, 9:44 a.m. EDT | Actualizat pe 15 aprilie 2026, 9:52 a.m. EDT
Cu ani în urmă, când cineva depunea o declarație IRS, se presupunea că cel care o citea și lua decizii pe baza a ceea ce spunea ar fi o ființă umană. Cu toate acestea, pe măsură ce tehnologia a avansat, acești oameni au început să joace un rol mai mic până când, astăzi, majoritatea revizuirii frontale este realizată de sisteme automatizate care citesc datele și iau propriile decizii pe baza acestora. În zilele noastre, publicul implicit pentru o declarație fiscală nu este o persoană, ci o mașină, ceea ce a creat un set ușor diferit de factori pe care preparatorii trebuie să-i ia în considerare.
Procesarea conținutului
Darren Guillot, director național al firmei de consultanță Alliantgroup, care a lucrat în IRS timp de 36 de ani (cel mai recent ca comisar al diviziei pentru întreprinderi mici/independenți a IRS), a menționat că mecanismele automatizate de aplicare nu sunt deloc noi. Încă din anii '70, IRS a avut sisteme pentru detectarea deficitelor de conformitate, precum și analize pentru a determina dacă ceva este un caz bun pentru un audit.
"IRS a folosit analiza predictivă de mult timp pentru a determina care este cel mai bun caz de audit, care este cea mai bună declarație pentru a o examina, pentru un audit sau într-un caz de colectare, pe baza tuturor acestor caracteristici ale acestei afaceri sau a acestui individ și ceea ce datorează, ce fel de notificare ar trebui să primească? Câte notificări ar trebui să primească? Cu ce cadență pe ce perioadă de timp? În ce moment ar trebui să meargă la aplicare sau la teren?", a spus el.
Așadar, marea diferență dintre atunci și acum nu este atât introducerea analizei, ci mai degrabă amploarea și sfera lor de aplicare. Înainte, lucrurile erau axate pe declarația efectivă, deoarece aceasta era informația prezentată IRS. Acum, prin sisteme de date conectate, examinarea nu se referă doar la o singură declarație, ci la contextul acesteia în cadrul matricei mai largi de date disponibile guvernului despre entitatea sau individul atașat la declarație.
"Așadar, când învățarea automată AI se află deasupra analizei, poate analiza, teoretic, toate datele, și mă refer la toate, milioane de declarații fiscale sau cazuri de către IRS în ultimul an, cinci ani, 10 ani, 20 de ani, și pot face tot felul de conexiuni și le pot analiza, ceea ce ar fi necesitat o echipă de, știți, cinci analiști, sute de analiști, ani de zile pentru a o face înainte, o va face în câteva secunde", a spus el.
Jenny Groberg, fondatoare și CEO a BookSmarts Accounting din Utah, a spus că acest lucru înseamnă că, în timp ce procesul de dinainte era foarte mult bazat pe reguli, unde preocuparea principală era asigurarea că depunerea specifică a urmat toate instrucțiunile, lucrurile acum se bazează mai mult pe modele, unde principala provocare este încadrarea în normele așteptate nu numai ale contribuabilului însuși, ci și ale altor contribuabili similari.
"Aș spune că, în cazul declarațiilor fiscale, inteligența artificială caută inconsecvențe. Deci, înainte era doar o ființă umană care revizuia o declarație fiscală care putea să se uite și să spună: 'Ei bine, asta pare ciudat pentru mine'. Poate că acum aveți inteligență artificială care poate evalua riscurile pentru declarație. Puteți detecta anomalii. Puteți potrivi datele între sisteme și este, de asemenea, specifică industriei", a spus ea.
Așadar, cei care depun declarații trebuie să fie conștienți de faptul că sistemele vor căuta discrepanțe în W2 și 1099, scutiri necorespunzătoare și raportare inconsistentă. De exemplu, analiza IRS ar putea observa că un restaurant raportează un venit brut neobișnuit de mare (sau scăzut) în comparație cu restaurante similare, sau ar putea observa că deducerile caritabile au crescut de la 10.000 de dolari pe an la, brusc, 50.000 de dolari.
"Deci, în loc să spună doar: 'oh, ați introdus toate casetele [corect], arată destul de bine', vă va compara apoi cu alte industrii.... Dacă aveți mai multe puncte de date, puteți vedea tendințe. Așadar, dacă IRS are mai multe puncte de date pentru a vă compara cu alte persoane, chiar și pentru a vă compara cu declarațiile anterioare, vor putea semnala indicatori că există inconsecvențe", a spus ea.
O altă parte a acestei potriviri a modelelor sunt elementele care au produs de obicei audituri în trecut. De exemplu, Timothy Wijtenburg, un proprietar unic din Florida, a menționat că IRS tinde să acorde o atenție suplimentară oricărui lucru din Anexa C, deoarece a existat mult abuz înainte. Prin urmare, este necesar ca un preparator să acorde o atenție suplimentară atunci când lucrează cu formularul.
"Cred că vor continua să vâneze în zonele de bază unde există cea mai mare activitate, cum ar fi Anexa C. Va trebui doar să o pregătiți și mai eficient și mai eficient", a spus el.
Deoarece aplicarea automatizată a IRS se bazează atât de mult pe date, totuși, sistemul ar putea avea probleme cu lucruri mai ambigue care nu pot fi strict cuantificate. Mașinile sunt excelente la sistematizarea cuantificabilă, dar nu atât de mult la nuanțe.
"Mașinile sunt foarte bune la identificarea nepotrivirilor și a tiparelor. Sunt mai puțin despre nuanțe și mai mult despre consistență, ceea ce înseamnă că pregătim declarații cu presupunerea că primul examinator poate fi un sistem, nu o persoană", a spus Tom O'Saben, director de conținut fiscal pentru Asociația Națională a Preparatorilor Fiscali, într-un e-mail.
De exemplu, Wijtenburg a adus în discuție zonele în care legea este puțin mai puțin stabilită ca o zonă în care un algoritm ar putea avea dificultăți, deoarece deciziile sale se vor baza în mod inerent pe zone care ar putea fi teoretic dovedite a fi greșite în cazuri judecătorești ulterioare.
"Ceea ce îmi vine în minte sunt cazurile judecătorești și modul în care ajung să intre în conflict cu IRS. IRS nu câștigă fiecare caz judecătoresc. Așadar, nu va fi întotdeauna cazul în care o inteligență artificială are dreptate", a spus el.
Taveion McCutcheon, fondator și CEO al Adept: Accounting Principles and Solutions, a spus că o altă situație care ar putea confunda un computer sunt situațiile foarte nuanțate care sunt mai dificil de comunicat în date pure decât dacă preparatorul ar explica situația unei persoane care ar putea înțelege. De exemplu, Formularul 8379 pentru alocările soțului/soției prejudiciat necesită informații detaliate și o mulțime de documentație pentru a explica situații complicate pe care o mașină ar putea avea dificultăți să le înțeleagă pe deplin.
"Relieful soțului/soției prejudiciat, lucruri de genul acesta în care există mai multe persoane [menționate] într-o singură declarație în care aveți nevoie de informații detaliate, acele lucruri chiar acolo este nevoie să puteți vedea o declarație fiscală cu un individ care spune 'hei, am datorii, nu vreau ca soțul/soția meu/mea să-și asume această datorie, cum putem depune în comun ca persoane căsătorite și totuși să obținem deducerea standard, dar astfel încât această persoană să nu-și asume responsabilitatea mea?' Asta este atât de detaliat încât trebuie să treci prin multe înainte ca inteligența artificială să știe măcar că scenariul se prezintă în fața ei", a spus el.
Cu toate acestea, a existat un consens larg că, deși ar putea exista unele diferențe în modul în care computerele față de oameni gestionează lucrurile la IRS, încercarea de a păcăli computerele nu este o strategie viabilă de evitare a impozitelor. Guillot a menționat că, în primul rând, IRS este pe deplin conștient de faptul că oamenii au încercat să facă acest lucru de ani de zile și, prin urmare, depune eforturi considerabile pentru a contracara astfel de încercări. Dar, mai mult decât atât, el a spus că, deși teoretic cineva ar putea încerca să manipuleze sistemele automatizate, astfel de trucuri pot duce pe cineva doar atât de departe, deoarece este probabil să nu reziste nici măcar unei examinări superficiale.
"În mod clar, vă gândiți cum să păcăliți sistemul. Există oameni la IRS care sunt plătiți să nu facă altceva decât să se gândească la modul în care vor încerca să ne fure data viitoare", a spus el.
El a spus că unii oameni din trecut au încercat să păcălească platformele de locuri de muncă ale IRS prin inserarea de cuvinte cheie în CV-urile lor și, deși acest lucru le-ar fi putut obține un interviu, odată ce s-au așezat efectiv în fața unei persoane, a fost clar că nu știau despre ce vorbesc. El a recomandat împotriva unor astfel de trucuri în același mod în care a recomandat împotriva încercării de a păcăli impozitele.
"Pur și simplu ați ghicit drumul spre acest interviu. Asta nu a ajutat, pentru că prima întrebare pe care am pus-o în interviu este 'spune-mi cât de mult știi despre Avizul legii federale fiscale din Secțiunea 6320 din Codul Fiscal Intern'. Tăcere. Puteți auzi greieri, nu-i așa? Cred că ar fi un joc foarte periculos de jucat cu impozitele", a spus el.
Cel mai bun mod de a evita declanșarea sistemelor automatizate IRS, a spus el, este să fii cinstit. O'Saben a spus că, într-adevăr, dacă ceva pare ciudat, este probabil să atragă mai multă atenție, indiferent dacă o mașină sau o ființă umană face acea chemare.
"Dacă ceva nu se reconciliază curat sau ar arăta inconsistent în date, este mai probabil să atragă atenția, indiferent dacă o ființă umană ar putea în cele din urmă să o înțeleagă. Așadar, accentul nu este pus pe încercarea de a 'depăși' automatizarea. Este vorba despre asigurarea că declarația este exactă, consistentă și bine susținută de la început", a spus el.
Groberg a fost de acord, spunând că lupta cu sistemele automatizate nu înseamnă găsirea unei combinații magice de cuvinte și numere pentru a le păcăli, ci a fi atent la prioritățile lor de potrivire a modelelor, ceea ce înseamnă de obicei obiceiul plictisitor, dar practic, de a menține evidențe bune.
"Recomandarea mea este: petreceți-vă timpul concentrându-vă pe consistență și păstrarea evidențelor, astfel încât, dacă dintr-un motiv oarecare, ceva este diferit, atunci puteți apăra acea poziție", a spus ea.
Acesta este mult mai bine decât încercarea de a depăși inteligența artificială, a spus ea.
"Și cred: dacă scopul tău și al declarației tale fiscale este doar să te asiguri că nu ești semnalat de un bot, atunci sunt probleme mai mari aici", a spus ea.