Спецпроекты

IBM анонсировала новое решение по оптимизации налоговых операций: Tax Collections Optimizer

Интеграция Системное ПО

Корпорация IBM объявила о расширении своего портфеля решений для борьбы с мошенничеством, растратами и злоупотреблениями (Fraud and Abuse Management), выпустив новое предложение, ориентированное на государственные органы во всем мире и направленное на оптимизацию процесса сбора долгов по невыплаченным в срок налогам. Решение IBM Tax Collections Optimizer использует новую запатентованную аналитическую технологию IBM, чтобы помочь правительствам в поиске эффективных и действенных методов сбора налогов с должников, говорится в сообщении IBM.

IBM Tax Collections Optimizer разработан совместно исследователями из IBM Research и консультантами из IBM Global Business Services. Решение использует комбинацию метода анализа данных и других моделей для создания плана действий по каждому конкретному случаю. План оптимизирует последовательность и состав мер, которые будут предприняты налоговыми агентами для максимизации объема собранных долгов по невыплаченным в срок налогам, учитывая, при этом, количество случаев невыплаты за определенный период, численность персонала агентов и другие факторы, а также потенциальную эффективность предложенных мер, пояснили в IBM.

В прошлом году, после тесного сотрудничества Управления по налогам и финансам штата Нью-Йорк (New York State Department of Taxation and Finance) с IBM в разработке новой системы, штат Нью-Йорк интегрировал инструмент IBM Tax Collections Optimizer в свои инновационные практики по обеспечению выполнения налоговых требований и взиманию налогов. По информации IBM, участие Управления в разработке этого нового инструмента было крайне важным – планировалось, что за трехлетний период он поможет собрать дополнительных налогов на сумму $100 млн.

Tax Collections Optimizer призван оптимизировать действия агентов по сбору налогов с учетом сложных взаимозависимостей между ресурсами, нуждами бизнеса и юридическими мерами принудительного исполнения налоговых обязательств. Используя многообразие данных налогоплательщика, таких как сумма долга и статистика налоговых выплат, система разрабатывает общий план взимания налогов со всех налогоплательщиков штата, уклоняющихся от уплаты налогов. Система IBM формирует рабочий процесс, который автоматически ищет базовый набор действий, призванных обеспечить максимально результативное использование рабочего времени налогового агента. Так, например, система определяет, должен ли следующим действием по взиманию налогов быть телефонный звонок, письменное уведомление или личный визит агента; при этом система оценивает эти действия с точки зрения достижения потенциального результата. Подобное использование передовых аналитических возможностей поможет улучшить результаты сбора налогов и повысить эффективность работы агентов, уверены в IBM.

«Существующие процессы, применяемые агентами во все мире для взимания невыплаченных налогов, очень сложны, несовременны, затратны и, в целом, неэффективны, — убеждён Майкл Шроэк (Michael Schroeck), вице-президент подразделения Business Analytics and Optimization Services (услуги в области бизнес-анализа и оптимизации), входящего в IBM Global Business Services. — Организации сегодня обрабатывают больше информации и данных, чем когда-либо прежде, но, в то же время, они знают, что не поспевают за стремительным ростом их объемов. Внедрив эту аналитическую технологию, государственные органы смогут обеспечивать налоговые поступления, эффективно взимая долги с большинства неплательщиков налогов».

Решение доступно через консалтинговую службу IBM Business Analytics and Optimization. При этом IBM предлагает ряд опций для Tax Collections Optimizer, предусматривающих развертывание дополнительных технологий, включая масштабируемые системы для поддержки ресурсоемких операций государственных органов, связанных с интенсивной обработкой данных. Tax Collections Optimizer также использует возможности такого программного обеспечения IBM, как Cognos, DB2 и WebSphere, которое налоговое ведомство штата Нью-Йорк использует в своих системах для поддержки управления информацией о налогоплательщиках, сообщили в компании.

Профиль месяца

Мы отказываемся от лоскутной автоматизации

Валерий Дьяченко

ИТ-директор «Мечела»

Персона месяца

Власти Петербурга переходят на рыночную модель цифровизации

Денис Чамара

ИТ-директор Санкт-Петербурга