前國稅局局長：我們如何利用人工智慧創造即時價值，讓納稅人在每一美元上都能 scrutinize

國稅局（IRS）局長丹尼·沃菲爾（Danny Werfel）於2024年5月7日在華盛頓特區國會山向眾議院撥款委員會作證。·《財富》·凱文·迪耶奇/蓋蒂圖片社

丹尼·沃菲爾

2026年2月22日星期日 20:00 GMT+9 4分鐘閱讀

隨著企業持續投資數十億美元於人工智慧，員工與股東越來越頻繁要求看到具體成果。然而，到2025年底，只有15%的高層管理者報告稱人工智慧整合增加了利潤。要了解企業如何縮小人工智慧熱情與實際回報之間的差距，可以從一個超出私營部門的驚人地方著手：國稅局。

一個政府機構或許看起來不像典型的企業，但它也面臨著同樣的推動人工智慧進展的緊迫感與挑戰。在我領導國稅局經歷數十年來最雄心勃勃的現代化努力時，我每天都感受到這種壓力。2023年，我們開始以有針對性的方法部署人工智慧，以改善納稅人服務、合規性和運營效率。從一開始，責任感就是絕對的。我們花的每一美元都來自納稅人，因此每一項投資都必須帶來可衡量的改善。

我們的藍圖是識別緊迫的痛點，實際應用人工智慧，衡量影響，並在此基礎上擴展。私營企業也可以遵循相同的方法，但前提是他們懂得如何識別並累積來自不同形式人工智慧的勝利。

三條通往價值的道路

最成功的組織將在三個層面獲得人工智慧的回報：

**用於日常生產力的通用人工智慧**

像大型語言模型（LLMs）和代理工作流程這樣的廣泛可用工具，可以幫助員工進行初步研究和協調簡單任務，釋放個人時間。然而，這條路徑的最大回報，將來自於訓練員工將技術應用於最適合其角色的方式。

但稅務管理的許多操作對錯誤的容忍度極低；即使是較低的幻覺率也可能帶來不可接受的風險。國稅局需要更好的人工智慧工具。隨著企業越來越依賴人工智慧進行更敏感的流程，並信任其處理專有信息，我們將看到他們從廣泛應用轉向專為特定目的打造的系統。

**專業領域系統以實現精確**

在法律研究、稅務分析或醫療文件等需要事實完整性的領域，專業領域的人工智慧工具將為企業帶來明顯優勢。這些系統圍繞權威數據源設計，並內嵌安全措施，大幅降低幻覺率並提升可靠性。它們還能更快產生投資回報，因為是基於明確定義的工作流程和細緻的監管與安全約束。

我們在國稅局現代化推動中首次應用人工智慧，是修復納稅人服務熱線，該熱線長期積壓、等待時間長、答案不一致。我們部署了專業領域的人工智慧來即時解答常見問題，並將複雜問題轉交專家處理。第一年內，回應時間從平均28分鐘降至三分鐘，數百萬通電話得以現場回答。

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從使用法律合約工具縮短審查時間，到利用財務與運營人工智慧改善規劃與供應鏈決策，成功的企業將不再將標準人工智慧模型用於解決持續存在的問題，而是採用專門工具來應對更複雜的挑戰。

**定制人工智慧以解決獨特問題**

在國稅局，我們只在通用或專業工具無法滿足數據複雜度或合規標準時，才投資定制人工智慧。例如，我們部署了定制的案件管理人工智慧，分析數百萬交易中的模式，優先處理高風險案件，最終在2024財政年度預防和追回了數十億美元的詐騙和不當支付。

大多數組織的錯誤在於，他們在探索前兩條道路之前就跳到這一層。定制人工智慧不僅需要大量投資，實施難度也較高，這使得證明投資回報變得困難且緩慢。

但在人工智慧競賽中勝出的，並不一定是預算最大的公司。相反，會是那些通過通用和專業應用來確定最佳人工智慧用例，並產生足夠投資回報與洞察，來支持定制建設的公司。

反覆迭代與累積

早期的成功並不足以建立頻繁的人工智慧回報。企業必須採用動態的人工智慧策略，不斷測試新可能。

例如，當我離開國稅局時，越來越多的聲音呼籲用人工智慧取代數百萬行用過時語言編寫的老舊代碼。但新一屆領導層看到了更聰明的機會：用人工智慧來維護舊代碼。目標保持不變，但解決方案風險較低、擴展性更強。

即使持續創新，如果不累積人工智慧的勝利，企業也會落後。只要在三種工具類型上制定強有力的人工智慧策略，組織就能持續開發不同複雜度的項目，並將其能力聯結起來，實現企業範圍的優勢。

如今，每一美元的人工智慧投入都至關重要。成功的企業不會只追求快速整合人工智慧，而是有意識地安裝專為目的而設的人工智慧。

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本文最初刊載於《財富》網站

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