← Trường hợp
Nam PhiKhu vực công2020 – đang tiếp diễn

Cơ quan Thuế Nam Phi (South African Revenue Service, SARS)

Sàng lọc rủi ro hoàn thuế bằng AI và máy học

SARS cho biết hoạt động quản trị rủi ro có sử dụng AI và máy học đã ngăn chặn 101 tỷ rand tiền hoàn thuế không hợp lệ trong năm tài chính 2023/24

Đã có kết quảCông bố của doanh nghiệp

Vấn đề

Gian lận và lạm dụng hoàn thuế là nguồn thất thoát lớn trong hệ thống thuế Nam Phi. Tháng 4/2024, người đứng đầu cơ quan thuế cho biết ông vẫn lo ngại về vấn đề này.

Cách tiếp cận

Chương trình tuân thủ của SARS sử dụng dữ liệu, AI và các thuật toán máy học để chống hành vi phạm tội và cố ý không tuân thủ. Cơ quan này cho biết các hệ thống nhằm ngăn các khoản hoàn thuế không hợp lệ và gian lận mà không từ chối các khoản hợp pháp. SARS tái xây dựng năng lực, bao gồm khoa học dữ liệu, từ năm 2020.

Số liệu chính

R101 billiongiá trị hoàn thuế không hợp lệ được ngăn chặn trong năm tài chính 2023/24 nhờ hoạt động quản trị rủi ro của SARS, theo SARS; không tách riêng phần đóng góp của AICông bố của doanh nghiệp[1]
1.8 millionsố vụ việc được xử lý xong trong hoạt động quản trị rủi ro của SARS cùng kỳ, theo SARSCông bố của doanh nghiệp[1]

Bài học

SARS sử dụng AI trong một chương trình quản trị rủi ro rộng hơn để sàng lọc các khoản hoàn thuế. Tổng số liệu sơ bộ cuối năm không tách riêng đóng góp của các mô hình AI.

Phân loại

Loại hình đổi mới
Đổi mới quy trình
Hình thức triển khai
Tự phát triển
Căn cứ
Công bố của doanh nghiệp

Nguồn

Tóm tắt nguồn

[1]South African Revenue Service2 thg 4, 2024

Thông cáo thu ngân sách cuối năm của SARS cho biết chương trình tuân thủ sử dụng dữ liệu, AI và thuật toán máy học để chống hành vi phạm tội và cố ý không tuân thủ. Cơ quan cho biết đã ngăn chặn việc chi trả 101 tỷ rand hoàn thuế không hợp lệ và xử lý xong 1,8 triệu vụ việc quản trị rủi ro. Người đứng đầu cơ quan cho biết ông vẫn lo ngại về gian lận và lạm dụng hoàn thuế.

Thông tin đầy đủ có trong tài liệu gốc.

Ngày đăng 25 thg 10, 2026 · Ngày cập nhật 25 thg 10, 2026
Mở trang trường hợp ↗