AI ภาษี และ e-Payment

ให้มีความสัมพันธ์ต่อกันในเชิงประสิทธิภาพเพื่อช่วยงานด้านภาษีอากร

การทำงานของ AI

AI คือ Software ที่ใช้เทคโนโลยีประมวลผลแบบ Machine learning (ML) เป็นพื้นฐานในการหาความสัมพันธ์และตรรกะของชุดข้อมูลเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ในรูปแบบอัตโนมัติ และเมื่อเป้าหมายของข้อมูลที่ได้จากการทำงานของ AI คือข้อมูลในเชิงวิเคราะห์ (Analytics) การทำงานของ AI จึงจำลองแบบการทำงานของสมองมนุษย์ผ่านกลไกของเทคโนโลยีในหลายรูปแบบ เช่น Algorithms, sensory interfaces และ Cloud Computing เป็นต้น หรืออีกนัย ในยุคที่โลกเต็มไปด้วยข้อมูลขนาดใหญ่ (Big data) AI สามารถทำหน้าที่วิเคราะห์และประมวลผลข้อมูลได้อย่างรวดเร็วตามเป้าหมายที่ผู้ใช้งานได้ตั้งค่า ซึ่งผู้เขียนเชื่อว่า ประโยชน์ที่สำคัญของ AI คือ การช่วยตัดสินใจในสถานการณ์ที่สมองมนุษย์ทำงานได้อย่างจำกัด 

AI และ ภาษี

การใช้ AI สำหรับงานด้านภาษีได้มีการกล่าวถึงอย่างต่อเนื่องในต่างประเทศ โดยเฉพาะสหรัฐ หนึ่งในประเทศที่กฎหมายภาษีมีความซับซ้อน ซึ่งมีผู้ประมาณการณ์ว่า หากรวบรวมกฎหมายภาษีของสหรัฐที่มีอยู่ทั้งหมดจะมีมากถึง 75,000 หน้า (printed version) และอาจจะยังไม่มีนักกฎหมายภาษีท่านใดอ่านครบและเข้าใจหมดในทุกตัวอักษร จึงเป็นหนึ่งในที่มาของการนำ AI และ ML เข้าแก้ไขปัญหาในเชิงปริมาณของกฎหมายที่มีอยู่ ซึ่งโจทย์สำคัญของผู้พัฒนา AI เพื่อมาใช้ประโยชน์ในด้านกฎหมาย คือ ทำอย่างไรให้คอมพิวเตอร์ที่ถูกออกแบบมาให้เข้าใจรหัสตัวเลข สามารถเข้าใจภาษาที่อยู่ในตัวบทกฎหมาย เพื่อวัตถุประสงค์ในการวิเคราะห์ข้อมูลที่เป็นภาษาได้? 

NLP จึงถูกคิดค้นขึ้นเพื่อช่วยงานด้านกฎหมายภาษี

เทคโนโลยี NLP หรือ Natural Language Processing จึงถูกคิดค้นขึ้นเพื่อเพิ่มความสามารถให้ AI สามารถเข้าใจภาษามนุษย์ที่มีความซับซ้อนได้ ซึ่ง NLP ก็คือ การทำงานของคอมพิวเตอร์ในรูปแบบของ AI ที่จะเรียนรู้ทักษะในด้านภาษาของมนุษย์ (การสื่อสาร คำศัพท์ โครงสร้างประโยค) ซึ่งหากเป็นสาขากฎหมาย ก็จะมีการป้อนข้อมูลภาษาที่ใช้เฉพาะด้านลงไป เพื่อให้ระบบเข้าใจภาษาที่ใช้งานในสาขาเฉพาะได้อย่างลึกซึ้ง จนสามารถดำเนินกระบวนการ Analytics ในงานเฉพาะด้านได้

ในปัจจุบัน บริษัทเอกชนจำนวนมากได้พยายามพัฒนาเทคโนโลยีดังกล่าว เพื่อเป็นตัวช่วยในการทำ Tax prediction และ คำนวนภาระภาษีใน Investment plan ต่างๆ นอกจากนี้ MIT (Massachusetts Institute of Technology) ยังได้มีโครงการศึกษาเพื่อพัฒนา AI/NLP สำหรับใช้ในการวิเคราะห์วิธีการและความเป็นไปได้ในการเลี่ยงภาษี โดยเฉพาะอย่างยิ่งกรณีของรูปแบบองค์กรบางประเภทที่มีโครงสร้างผู้ถือหุ้นและมีการทำธุรกรรมที่ซับซ้อน เพื่อเสนอแนะแนวทางในการปรับปรุงกฎหมายและหลักเกณฑ์ให้มีความเหมาะสมและตรงต่อสถานการณ์

AI และ ภาษี e-Payment ของไทย

ปฏิเสธไม่ได้ว่า ประเทศไทยกำลังริเริ่มในการนำ AI เข้ามาใช้กับงานด้านภาษีเช่นกัน ตัวอย่างเช่น ภาษี e-Payment ซึ่งเป็นหนึ่งในโครงการตามแผนยุทธศาสตร์ National e-Payment Master Plan 

กล่าวโดยย่อ ภาษี e-Payment คือ ผลของการปรับปรุงกฎหมายเพื่อเพิ่มกลไกการตรวจสอบข้อมูลของผู้เสียภาษี โดยมีสถาบันการเงิน (ทั้ง Bank และ Non-Bank) เป็นตัวกลางในการจัดส่งและรายงานข้อมูลการทำธุรกรรมทางการเงินของลูกค้าให้กรมสรรพากรทราบ ซึ่งกรมสรรพากรมีแผนในการนำส่งข้อมูลดังกล่าวในปี 2563

ข้อมูลอะไรบ้างที่ต้องจัดส่ง

ในทางปฏิบัติ เมื่อกรมสรรพากรและสถาบันการเงินได้จัดทำระบบระหว่างกันเรียบร้อยแล้ว (คาดว่าจะแล้วเสร็จในปี 2562) สถาบันการเงินมีหน้าที่นำส่งข้อมูลประจำปี (1 ม.ค.-31 ธ.ค.) ดังนี้

1) การฝาก/รับโอนเงิน (รวมกันทุกช่องทาง เช่น เคาท์เตอร์ธนาคาร ตู้ ATM และ Internet Baking) ทุกบัญชีรวมกันตั้งแต่ 3000 ครั้ง ต่อปี ต่อธนาคาร ไม่ว่ายอดเงินจำนวนเท่าใด หรือ 2) กรณีมีการฝาก/รับโอนเงินทุกบัญชีรวมกันตั้งแต่ 400 ครั้ง ต่อปี ต่อธนาคาร และมียอดเงินรวมกันเกิน 2 ล้านบาท 

 ข้อมูลไปไหน?

ข้อมูลดังกล่าวจะถูกส่งเข้าสู่ระบบถังข้อมูลของกรมสรรพากรเพื่อแยกแยะและจำแนกกลุ่ม ผู้เสียภาษีและเงินได้ที่ได้เสียภาษีมาแล้วอย่างถูกต้อง และเงินได้หรือผู้เสียภาษีที่จัดอยู่ในกลุ่มเสี่ยง ซึ่งการวิเคราะห์ข้อมูลดังกล่าวจะมีการพัฒนา AI เพื่อช่วยในการทำ Data Analytics และคัดกรองข้อมูลให้ถูกต้องและเป็นระบบ

แม้ภาษี e-Payment จะทำให้สรรพากรมีข้อมูลในการทำธุรกรรมจำนวนมากจากภาคเอกชน แต่ในทางกลับกัน กฎหมายฉบับนี้ไม่ได้มีวัตถุประสงค์ในการเรียกเก็บภาษีเพิ่มขึ้นจากธุรกรรมใดธุรกรรมหนึ่งเป็นการเฉพาะ เพียงแต่เป็นเครื่องมือ/วิธีการในการตรวจสอบความถูกต้องของผู้เสียภาษีเท่านั้น ซึ่งหากผู้เสียภาษีมีรายได้ที่อยู่ในเกณฑ์ที่ไม่ต้องเสียภาษี หรือผู้ประกอบการร้านค้าที่มีรายได้ไม่ถึงเกณฑ์ที่ต้องเสียภาษีมูลค่าเพิ่ม กฎหมายฉบับนี้ก็ไม่อาจเก็บภาษีเพิ่มเติมจากท่านได้

ท้ายที่สุด ผู้เขียนเชื่อว่า การแก้ไขกฎหมายเพื่อนำส่งข้อมูลการทำธุรกรรมทางการเงินในครั้งนี้ ย่อมส่งผลให้ข้อมูลผู้เสียภาษีของภาครัฐมีขนาดใหญ่ขึ้น ซึ่งในโลกของฐานข้อมูลขนาดใหญ่ หรือ Big Data จะนำมาซึ่งการพัฒนาต่อยอดของ AI เพื่อใช้เป็นเครื่องมือสำคัญในการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อประโยชน์ในทางภาษีอากรในอนาคตต่อไป

 [บทความนี้เป็นความเห็นส่วนตัวของผู้เขียน]