Uygulama KILAVUZU

Vergi Hazırlayıcıları için Yapay Zeka

Vergi hazırlayıcıları için yapay zeka çoğunlukla yoğun sezonun ağır iş yükünün üstesinden gelmeye yardımcı oluyor.

  • 4 dakikalık okuma
  • Son güncelleme
Bu sayfada4 dakikalık okuma
  1. Genel Bakış
  2. Derin Dalış
  3. Stratejik Etki
  4. Vergi Hazırlayıcıları için Yapay Zekanın Geleceği
  5. Gerçek Dünya Uygulaması
  6. Riskler ve Korkuluklar
  7. Uygulama Yol Haritası
  8. Keşfetmeye Devam Edin
  9. Sık sorulan sorular

Genel Bakış

Müşteri belgelerinden verileri sıralar ve çıkarır, olağandışı öğeleri incelenmek üzere işaretler, rutin müşteri sorularına yanıtların taslağını hazırlar ve daha küçük bir ekibin daha fazla geri bildirimi ele almasına olanak tanır. Hazırlayıcının doğruluk, durum tespiti ve gizlilik konusundaki yasal sorumluluğunu üstlenmez. Bu nedenle her adımın hala insan tarafından incelenmesine ve verilerin dikkatli bir şekilde işlenmesine ihtiyaç duyulmaktadır.

Derin Dalış

Bir vergi uygulamasının yılı öngörülebilir bir döngüyü takip eder ve yapay zeka bu döngünün farklı aşamalarına uyar. Sezon öncesi (sonbahar sonu): Firmalar organizatörler ve taahhüt mektupları gönderir, yazılı bilgi güvenliği planlarını günceller ve araçlar kurar. Bu, satıcıların müşteri verilerini nasıl işlediğinin kontrol edileceği zamandır. Alım (Ocak'tan Mart'a): W-2'ler ve 1099'ların çoğu yılın başlarında gelir ve ortaklık K-1'leri genellikle çok daha sonra gelir. Document AI, dosyaları sınıflandırır, alanları çıkarır ve boşlukları önceki yıla göre işaretler. En iyi standart formlarda, en az ise taranmış aracılık bildirimlerinde ve uzun dipnotlu K-1'lerde çalışır. Hazırlık ve inceleme (Şubat - 15 Nisan): inceleme araçları, getirileri önceki yılla karşılaştırır ve tutarsızlıkları arar. Dil modelleri, müşteri e-postalarının taslağını hazırlayabilir ve bildirimleri sade kelimelerle açıklayabilir. Uzatmalar (Nisan'dan 15 Ekim'e kadar): Aynı araçlar uzatılmış getirilerin yönetilmesine yardımcı olur. Yazılım işi yaptığı için kurallar değişmez. Hazırlayıcı geri dönüşü imzalar ve makul olmayan pozisyonlar nedeniyle IRC §6694 uyarınca cezalarla karşı karşıya kalabilir. 230 sayılı Genelge, uygulayıcıların gerekli özeni göstermesini gerektirmektedir. Kazanılan gelir, çocuk ve eğitim kredileri ve hane reisi statüsü için Form 8867, hazırlayıcının makul sorgulamalar yapmasını ve kaydetmesini gerektirir ve bir chatbot bunu onlar adına yapamaz. Gizlilik başlı başına bir risktir. IRC §7216 ve düzenlemeleri, hazırlayıcıların iade bilgilerini kullanma ve açıklama şeklini kısıtlar. İade hazırlığı için hizmet sağlayıcılara yapılan bazı açıklamalara izin verilirken, Amerika Birleşik Devletleri dışındaki bazı açıklamalar da dahil olmak üzere diğerleri müşterinin onayını gerektirir. FTC Koruma Kuralı, vergi hazırlayıcılarının yazılı bir bilgi güvenliği planı tutmasını gerektirir ve IRS Yayını 4557, koruma kılavuzu sağlar. En yaygın yanılgı, müşteri belgelerini halka açık bir sohbet robotuna yapıştırmanın zararsız olduğudur. Gizlilik kurallarını ve firmanın kendi güvenlik planını ihlal edebilir.

Stratejik Etki

Yapı seçimleri

Uygulama düzeyinde tasarım, yapay zekanın gerçek sonuçları iyileştirip iyileştirmediğini belirler.

Ekip ve iş akışı

İyi iş akışı entegrasyonu, kullanıcıların güvenebileceği üretkenlik kazanımları sağlar.

Risk ve güvenlik

İyi kapsamlı kullanım örnekleri, değişiklik yorgunluğunu ve uygulama riskini azaltır.

Vergi Hazırlayıcıları için Yapay Zekanın Geleceği

Vergi yazılımı satıcıları alım, inceleme ve müşteri iletişiminde yapay zekayı kullanıyor; dolayısıyla birçok firma bu özellikleri ayrı ürünler yerine halihazırda kullandıkları araçlar aracılığıyla alacak. Ana kısıtlamalar düzenleyici ve pratiktir. Bunlar gizlilik kurallarını, hazırlayanlara verilen cezaları ve K-1'ler gibi karmaşık veya geç belgelerin kalıcı zorluklarını içerir. Personel alımı, veri girişinden inceleme ve danışmanlık çalışmalarına doğru kayabilir ancak bunun ne kadar hızlı gerçekleşeceği firmaya göre değişecektir. Veri işleme kararlarını kaydeden ve insanları vergi pozisyonlarından sorumlu tutan firmalar, yeni özellikleri güvenli bir şekilde benimsemek için en iyi konumdadır.

Gerçek Dünya Uygulaması

Şubat ayında, bir alım aracı yüklenen W-2'leri, 1099'ları ve 1098'leri sınıflandırıyor, tutarları vergi yazılımına aktarıyor ve bunları, örneğin aracı kurum 1099-B gibi, hala eksik olan şeyleri listelemek için geçen yılın belgeleriyle karşılaştırıyor.

Bir iade incelemeciye gitmeden önce, bir çek, C Çizelgesi giderlerinde büyük bir sıçrama olduğunu ve önceki yıla kıyasla tahmini vergi ödemesinin eksik olduğunu işaret eder. İncelemeyi yapan kişi ilk olarak bu öğeler üzerinde zaman harcar.

Bir müşteri portalı asistanı 'İadem nerede?' diye yanıtlıyor. iş akışı durumu ve taslaklardan hangi belgelerin gerekli olduğuna ilişkin sorulara yanıt verir. Vergi pozisyonlarını içeren her şey hazırlayıcıya gider.

Küçük bir firma, artık otomatikleştirilmiş veri girişi sayesinde hangi sezonluk işe alınanların veri girişini gerçekleştirebileceğine karar veriyor ve deneyimli bir hazırlayıcıyı karmaşık K-1 getirilerini incelemeye yönlendiriyor.

Riskler ve Korkuluklar

  • Bozuk bir süreci otomatikleştirmek mevcut sorunları büyütebilir.

  • Ekipler aşırı otomatikleşebilir ve gerekli insan muhakemesini ortadan kaldırabilir.

  • Çıktılar sürekli olarak değerlendirilmezse kalite düşebilir.

Uygulama Yol Haritası

  1. Mevcut iş akışının haritasını çıkarın ve en yüksek sürtünmeli adımı belirleyin.

  2. Tam otomasyondan önce insan kontrol noktalarını tanımlayın.

  3. Kullanıcıları istemler, yükseltme yolları ve kalite standartları konusunda eğitin.

  4. Sürdürülebilir değeri doğrulamak için görev düzeyindeki sonuçları izleyin.

Keşfetmeye Devam Edin

Free newsletter

Get the daily AI briefing

Three verified AI stories every weekday morning, written in plain English. Free forever, no ads.

One email each weekday. Unsubscribe in one click. We never sell or share your address.

Test yourself

Take the AI for Tax Preparers quiz

Instant feedback on every answer, and a shareable certificate with a verifiable ID once you pass a course.

Testi başlat

Support free AI education. AI Understanding is a 501(c)(3) nonprofit — no ads, no paywall, ever. Make a donation

Sık sorulan sorular

Vergi Hazırlayıcıları için Yapay Zeka Nedir?

Vergi hazırlayıcıları için yapay zeka çoğunlukla yoğun sezonun ağır iş yükünün üstesinden gelmeye yardımcı oluyor. Müşteri belgelerinden verileri sıralar ve çıkarır, olağandışı öğeleri incelenmek üzere işaretler, rutin müşteri sorularına yanıtların taslağını hazırlar ve daha küçük bir ekibin daha fazla geri bildirimi ele almasına olanak tanır. Hazırlayıcının doğruluk, durum tespiti ve gizlilik konusundaki yasal sorumluluğunu üstlenmez. Bu nedenle her adımın hala insan tarafından incelenmesine ve verilerin dikkatli bir şekilde işlenmesine ihtiyaç duyulmaktadır.

Kılavuz hangi belgelerde AI çıkarımının alım sırasında en az güvenilir şekilde işlendiğini söylüyor?

K-1 dipnotları ve bileşik komisyonculuk bildirimleri gibi karmaşık, düzensiz belgeler, standart formlara göre daha yakından insan incelemesine ihtiyaç duyar.

Hazırlayıcı, müşteri için kazanılan gelir kredisini talep eder. Bir yapay zeka sohbet robotu, hazırlayıcı adına ne yapamaz?

Belirli krediler ve hane reisi statüsü için durum tespiti gereklilikleri, soruşturmaları yapması ve belgelemesi gereken hazırlayıcıya aittir.

Hangi hüküm, vergi beyannamelerini hazırlayanların vergi beyannamesini kullanma ve açıklama şeklini kısıtlar?

Bölüm 7216 ve düzenlemeleri, iade bilgilerinin kullanımını ve ifşa edilmesini düzenler ve bazı açıklamalar müşterinin onayını gerektirir.

Kılavuzun açıkladığı şekliyle §7216 kurallarına göre, hangi açıklamalar müşterinin onayını gerektirebilir?

Hizmet sağlayıcılara bazı açıklamalar yapılmasına izin verilmektedir, ancak Amerika Birleşik Devletleri dışındaki bazı açıklamalar için izin alınması gerekmektedir. Firmalar her satıcı düzenlemesini kontrol etmelidir.

FTC Koruma Tedbirleri Kuralı vergi hazırlayıcılarından neler talep ediyor?

Vergi hazırlayıcıları yazılı bir bilgi güvenliği planı gerektiren Koruma Kuralı kapsamına girer.