Machine Learning is a subset of Artificial Intelligence where computer algorithms that learn from your data are applied without you having to explicitly set processing rules. It is for example what Netflix does to recommend a TV show according to what you have liked or what shows you have seen before. In tax matters, we can create and train ML algorithms based on historical classifications of tax-sensitive transactions. For example, identifying Repair and Maintenance (R&M) expenses related to fixed assets that were incorrectly recorded and could not be used as tax deductions.
Identifying and predicting fixes to incorrectly classified entries would normally require tedious manual review of hundreds or perhaps thousands of transactions per month, we can address this and other problems by applying sufficiently trained ML models and using correctly labeled data to increase the level of confidence of the results.
Additionally, a feedback loop is created that continually improves results after the ML results are again validated by the tax team and included as training data for future periods.
The outcomes
1.- Businesses can save in human efforts by avoiding manual record correction.
2.- Businesses can avoid penalties due to errors in the accounting data, and even increase tax savings and deductions with a higher quality data level on the accounts.
3.- A tax administrator will have access to all the data corrections from our data input and output dashboard – Intellectum® and will have the ability to look at the ML output and decide if a transaction that was registered with the wrong tax code or incorrect accounting code, can be reclassified with the value predicted by our system, or if required, with a manually entered value. To further reduce manual efforts, our system can use a weighted confidence percentage built on the model.
In general, our platform can be used to address a myriad of accounting and tax classification problems, such as exempted / non-exempted capital acquisitions, accrued derived / non-derivative income, accrued expenses incurred / not incurred, deductible / non-deductible entertainment, legal or capital consulting expenses / non-equity, and deductible items in capitalized accounts.
We invite you to use our platform and experience the advantage of our services using your data and let our system realize and share any corrections needed. You can use our existing models with your data to solve your particular case, or you can engage us to create tailored models for your problems throughout the organization.
El aprendizaje automático o Machine learning (ML) es un subconjunto del dominio de la Inteligencia Artificial (AI) donde se aplican algoritmos que aprenden de datos sin que usted tenga que establecer explícitamente las reglas. Es por ejemplo como hace Netflix para recomendar sus programas de TV favoritos según lo que le ha gustado o lo que usted haya visto anteriormente. En temas tributarios también se pueden entrenar algoritmos ML según clasificaciones históricas que su equipo de contadores ha realizado para las transacciones sensibles a los impuestos. Por ejemplo, identificar cuentas de gastos de Reparaciones y Mantenimiento (R&M) relacionadas a activos fijos que fueron registradas incorrectamente y no pudieron ser usadas como un deducible.
Reparar esta situación llevarían todo un proceso de revisión manual de cientos o quizás miles de transacciones por año y cantidad de horas hombre que pudieran disminuirse significativamente aplicando modelos de aprendizaje automático suficientemente entrenados sobre datos correctamente etiquetados para tener un máximo nivel de confiabilidad. Se genera además, un ciclo de retroalimentación que mejora continuamente cuando los resultados del aprendizaje automático son nuevamente validados por el equipo de contadores y se incluyen como datos de capacitación para períodos futuros.
Los resultados
1.- Las empresas pueden ahorrar horas de trabajo humano en estas tareas manuales de clasificación de impuestos.
2.- Las empresas pueden evitar penalizaciones por errores en los datos contables, e incluso incrementar el ahorro de impuestos pagados erróneamente y deducciones fiscales con un nivel de datos de mayor calidad en las cuentas.
3.- Desde nuestro panel INTELLECTUM®, un administrador de impuestos tendrá la capacidad de detectar si una transacción fue registrada con un código de impuesto incorrecto, lo que le va a permitir tomar la decisión para reclasificar o ignorar si es una transacción de bajo riesgo, esto basado en el porcentaje de confianza ponderado del modelo de aprendizaje automático.
Nuestra plataforma se puede usar en todo tipo de problemas de clasificación de los impuestos; entretenimiento deducible vs. no-deducible, gastos acumulados incurridos vs. no-incurridos, ingresos acumulados derivados vs. no-derivados, gastos legales o de consultoría de capital vs. no-capital y elementos deducibles en cuentas capitalizadas.