PwC Australia использует Google optical character recognition and artificial intelligence services как часть нового инструмента под названием Zipline, который значительно упрощает клиентам распознавание и правильное требование возврата GST и НДС.
Выступая на конференции Google Cloud Next 19 в Сан — Франциско, Брэди Девер — партнер PwC Australia, специализирующийся на косвенном налогообложении,-сказал, что Zipline только что появился в Австралии после проверки концепции.
Но у консалтинговой компании большие планы на этот инструмент: настолько большие, что в настоящее время он локализуется на четырех международных рынках, включая ЕС, Канаду, Сингапур и Индию.
В конечном счете PwC ожидает, что разработанный австралийцами инструмент будет полезен в 150 странах мира.
И хотя в настоящее время он является автономным, ведется работа по интеграции Zipline с основными платформами планирования корпоративных ресурсов (ERP) и управления расходами.
“Мы сейчас находимся в середине переговоров с SAP Concur, чтобы на самом деле иметь это как постоянный подпроцесс в вашей системе расходов сотрудников … и иметь это укоренившимся как подпроцесс для налогообложения внутри ERP в будущем”,-сказал Девер.
Zipline существует даже концептуально только с июля прошлого года, когда Девер и его коллега из PwC Australia — директор по финансовым консультациям Эдвард Кнуст — познакомились с целым рядом сервисов Google на последней части Следующей конференции.
— Мы начали как идея, как мысленный пузырь, девять месяцев назад, в июле, — сказал Девер.
“Буквально на следующий день [после конференции] мы сели с нашими партнерами из Google и обсудили некоторые из наших идей.
“Нам очень повезло, что Google купился на эту возможность очень рано, и поэтому в июле прошлого года началось очень короткое и интенсивное путешествие, чтобы привести нас туда, где мы находимся сегодня.”
Название инструмента — Zipline — имеет двойное значение для участников проекта.
Во-первых, Девер рассматривал его как “часть технологии для решения или преодоления разрыва, который существовал и был пугалом в моем мире как консультанта по косвенным налогам и в мире моих клиентов, пытающихся справиться с автоматизацией и системами косвенного налогообложения”.
Альтернативное значение-это Сидней, ориентированных на шутку: у Google и PwC физически расположены на противоположных сторонах бухте Пирмонт.
“Офис PwC и офис Google в Сиднее буквально разделены 100 ярдами воды, и нам требуется полчаса или 45 минут, чтобы пересечь их, но если бы у нас был зиплайн, мы были бы там через две секунды”, — сказал Девер.
Zipline — инструмент — используется для автоматического сбора ключевой информации из квитанций счетов-фактур от сторонних поставщиков или квитанций сотрудников, поданных в рамках претензий по корпоративным расходам.
Как только он захватывает необходимую информацию из счета-фактуры или квитанции, Zipline затем вычисляет, какая часть суммы GST (или НДС) подлежит возмещению на основе местных налоговых правил.
Миллиарды возвратов остались на столе
Традиционно, сказал Девер, применение местных налоговых правил осуществляется вручную, часто кредиторами или аутсорсером бизнес-процессов.
“Когда совершается покупка, заказ на покупку поражен и получен счет — фактура — либо счет поставщика, либо счет сотрудника-кто-то должен фактически снять данные с этих счетов-фактур, принять решение GST или НДС о том, что это за расходы, подлежат ли они возмещению, и если они возмещаются, то какой код я затем применяю к транзакции, когда я размещаю эту транзакцию в системе [core finance]”, — сказал Девер.
“Как только транзакция находится в системе, системы очень, очень хорошо автоматизируют то, как GST должен затем проходить через счета, а затем, в конечном счете, на возврат, чтобы вы могли потребовать его обратно от регуляторов.”
Девер сказал, что ручная классификация счетов-фактур и квитанций часто приводила к тому, что предприятия не требовали возврата полной суммы GST или НДС, на которую они имели право.
SAP Concur исследовала область заниженных требований. “По их оценкам, в мире НДС/GST существует около 20 миллиардов долларов НДС и GST на такси, на отели, авиабилеты, питание, которые просто пропадают”, — сказал Девер.
“Причина, по которой он пропадает, заключается в том, что компании рассматривают их как недорогие покупки, хотя они действительно складываются с течением времени; и потому, что сотрудники, которые предъявляют требования о возмещении, часто должны принимать налоговые решения на основе счетов-фактур. Риск того, что сотрудник выберет неправильный налоговый кодекс, просто слишком высок, поэтому компании предпочитают не привлекать его и требовать возврата GST.”
Девер сказал, что недостатки системы и процесса часто приводят к занижению или завышению требований по GST и НДС.
Кроме того, по его словам, нет смысла, чтобы кредиторская задолженность или организации БПО принимали налоговые решения и обрабатывали документы для целей налогообложения, учитывая, что некоторые из них не были бы специально обучены налоговым вопросам.
“Что делает это решение, так это сканирует исходный документ и вычисляет из него исходный документ на основе модели машинного обучения, которая стоит за тем, какие это расходы и классифицируются ли они как возмещаемые расходы или невозмещаемые расходы”,-сказал он.
“Этот пробел, когда вы полагаетесь на человека, не обученного налогам, чтобы сделать налоговый звонок, исчезает. И именно здесь мы видим реальную ценность.”
Распаковка стопки
Счета-фактуры и квитанции должны быть сначала загружены в Zipline. Похоже, что это будет сделано двумя способами: либо через прямой API в исходный финансовый модуль (например, управление расходами), либо с помощью робота-робота автоматизации процессов (RPA).
Zipline использует API Vision Google Cloud для машинного чтения и извлечения данных из исходных счетов-фактур и квитанций (API перевода также используется, когда счет-фактура не на английском языке).
Затем он использует модель машинного обучения для проверки того, соответствует ли то, что находится в этом счете-фактуре, местным требованиям и, следовательно, является действительным вспомогательным документом для целей претензии GST.
Как только это будет сделано, PwC затем запускает свои собственные модели машинного обучения над данными, чтобы понять тип заявленных расходов.
“Различные типы расходов могут иметь различные налоговые льготы, поэтому возможности, которые мы построили здесь, позволяют определять и дифференцировать тип расходов”, — сказал Кнуст.
“Наконец, мы получаем подтвержденную сумму возврата налога на каждую строку транзакции. Таким образом, если в базовой системе не было бронирования, это будет сумма возврата GST или НДС. Если это так, то мы можем согласовать вывод Zipline с выводом базовой системы, и в той мере, в какой есть разница, которую можно исследовать.”
Девер сказал, что возможности распознавания Google оказались более мощными, чем другие системы, которые исследовала PwC.
“В отличие от ряда других поставщиков OCR, которые используют шаблонный или сеточный подход к OCR, когда вы учите машину искать вещи в определенных квадрантах документа, преимущество технологии Google заключается в том, что из-за модели глубокого обучения, которая стоит за ней, и сотен тысяч документов, которые сидят в обучающем наборе данных, инструмент продолжает искать независимо от того, где находятся данные в документе, чтобы [вытащить] то, что нам нужно”, — сказал он.
Деверу также нравилось, что умная логика может быть применена к данным, извлеченным из счетов или квитанций.
Это используется для определения того, является ли документ действительным с точки зрения доказательства.
“Он также делает такие вещи, как пинг интернет-регистров для налоговых органов, чтобы подтвердить, что продавец является тем, кто они говорят, что их ABN или НДС ID является правильным, так что они действительно зарегистрированы. Это имеет значение во многих юрисдикциях”, — сказал он.
“Это также подтверждает правильность расчета НДС и расчетов по НДС. Итак, мы говорим о сумме в 10 долларов за покупку в 100 долларов в Австралии, где GST составляет 10 процентов.
“Таким образом, он делает целую кучу умных вычислений, используя машинное обучение, основанное на налоговых правилах и логике, которые PwC создала совместно с Google, чтобы фактически поднять данные и сделать умные вещи с ними на уровне счетов.”
Решения на основе МЛ
Девер и Кнуст продемонстрировали способность Zipline определять различные критерии приемлемости требований о возмещении GST на основе того, что он мог почерпнуть из исходного счета-фактуры или квитанции.
В одном случае была проглочена гостиничная квитанция австралийского служащего, проживающего в Сингапуре. Zipline определил, что счет-фактура действительна, но что сумма НДС была иностранной и, следовательно, “что налог, подлежащий налогообложению, равен нулю на том основании, что это не местный налог.”
Кнуст отметил, что простой захват и классификация счета-фактуры может открыть возможности для компаний с региональными или глобальными операциями.
“Интересно, что существует множество механизмов трансграничного налогового кредитования. Таким образом, даже если он не может быть заявлен в Австралии, мы можем затем сообщить о потенциальном возврате Сингапура, где клиент сможет потребовать этот НДС обратно в отдельной налоговой декларации”, — сказал он.
Во втором примере Зиплайн проглотил квитанцию на прокат автомобиля за 83 доллара.
“В Австралии у нас есть правило, что все, что выше $82,50, требует определенных требований, которые не требуются ниже этого порога”, — сказал Кнуст.
“Одним из требований является то, что он должен иметь термин «налоговая накладная» в верхней части.”
Поскольку пример счета-фактуры не содержал этих слов, Zipline сочла его недействительным в качестве доказательства для предъявления претензии.
Признание таких случаев может быть важным для компаний, поскольку они могут обращаться к поставщикам с несоответствующими счетами-фактурами и требовать внесения изменений.
“Здесь мы заплатили налог, у нас есть неявное право требовать его, если у нас есть действительный документ, но по какой-то причине мы не держим этот документ. Если бы мы это сделали, то получили бы налог обратно, — сказал Кнуст.
“Это огромный пробел в нашей клиентской базе, где они платят значительные суммы налогов, но документ недействителен.”
В третьем примере Zipline смог распознать, что GST не был оплачен при покупке авиабилета, и поэтому ни один из них не может быть возвращен.
Кнуст сказал, что этот тип признания ценен для компаний, потому что покупка авиабилетов не всегда включает косвенные налоги.
“Один из рисков предыдущих решений заключается в том, что когда у вас есть такая категория, как стоимость авиабилетов, которая потенциально может содержать налог или нет в зависимости от того, является ли ее внутренняя или международная поездка, если вы автоматически назначили расчет налогового кредита этой категории авиабилетов, вы можете вменить налоговый кредит в тех случаях, когда налог не был уплачен”, — сказал он.
“Переходя к исходному документу и проверяя его, мы снимаем любой риск того, что лежащая в основе классификация этого типа расходов может быть неправильной.”
Четвертый пример применил Zipline к расходам на развлечения — высокий счет в ресторане.
“Логика, которая применяется в рамках модели машинного обучения, рассматривая тип поставщика, глядя на расходы и местоположение, смогла определить, что это не общие расходы, а расходы развлекательного характера”, — сказал Кнуст.
“В большинстве юрисдикций, связанных с НДС, entertainment имеет ограниченное возмещение, потому что налоговая служба не хочет, чтобы вы могли пойти и съесть дорогой обед или ужин и потребовать все налоги обратно.
“Итак, здесь мы определили, что он подпадает под эту категорию, это действительный документ, поэтому, когда дело доходит до суммы, подлежащей возмещению НДС, мы смогли применить соответствующее местное правило для ограничения. У нас есть только 50-процентное право на возмещение расходов на развлечения.
“Это опять-таки один из тех сценариев, когда, если вы являетесь клерком кредиторской задолженности или физическим лицом, пытающимся сделать классификацию по типу расходов, которые не подлежат полному восстановлению, это становится очень, очень сложным.”
Взяв ее глобального
Теперь, когда она прошла проверку концепции в Австралии, Zipline готовится обрабатывать косвенные налоговые претензии в 150 странах, в которых работает PwC.
Девер и Кнуст также изучают возможность расширения этого инструмента для обработки других типов вариантов использования.
“Наши клиенты всегда бросают нам вызов новыми идеями”, — сказал Девер.
“Очевидным для нас является любое другое налоговое заявление, в котором базовый документ имеет отношение к налоговой классификации, поэтому мы говорим о налоге у источника, гербовом налоге, налоге с продаж или случаях, когда вам приходится принимать решение о соотношении операционных и капитальных затрат, которое оказывает налоговое влияние.
“В более широком смысле в области автоматизации финансовых процессов многие наши клиенты проходят обновление облачных ERP-систем, например до S/4 HANA, и это идеальное время для них, чтобы сделать этот последний этап автоматизации, который не обязательно доступен в этих облачных ERP-пакетах.”
Девер отметил, что другие подразделения PwC также проявили интерес к Zipline.
“Мы начали работать вместе с некоторыми из наших собственных криминалистических и аналитических групп за пределами налоговой службы, дополняя некоторые существующие процессы вокруг анализа кредитных документов для банков и анализа мошенничества с расходами — просто учитывая мощь данных, которые мы имеем в этой модели”, — сказал он.
“Мы рассматриваем это как небольшое скромное решение по косвенному налогу, которое имеет гораздо большее применение за пределами косвенных налогов и огромный потенциал для наших клиентов.”
