Croweとともに構築する、信頼できる税務AIワークフロー

魅力的で目を引くAIデモを実現することと、それを実稼働させることは別の話です。厳しい検証に耐えられる税務ワークフローにAIを組み込むとなれば、話はさらに別です。

そのデータはどこから取得されたのでしょうか？どのビジネスルールが適用されたのでしょうか？そして、その回答を元の情報源まで遡ってトレースできるでしょうか？

このセッションでは、Croweの税務およびトランスフォーメーションのリーダーが、検証済みのデータ、ビジネスで定義されたロジック、ガバナンスの効いたワークフロー、人による監督を組み合わせ、Alteryxを活用して信頼できるAIの基盤をどのように構築したかについて説明します。また、実際の税務ワークフローがエンドツーエンドで実行される様子もご覧いただけます。

本レポートで学べること

• AIに投入する前にデータを準備し、検証する
• 税務ルールとビジネスロジックを専門家が直接管理できるようにする
• ワークフローに追跡可能性を組み込み、結果をレビューしてその妥当性を説明できるようにする
• リスクの度合いに応じて人による監督を組み込む
• ガバナンスの効いた再現可能なワークフローにより、AIのユースケースを試行段階から本格運用へと引き上げる

単なるAIの試作と、将来の拡張を見据えて構築されたAI対応税務ワークフローの違い、そしてどこから着手すべきかをご覧ください。