前IRS局长：我们如何利用人工智能创造即时价值，让纳税人在每一美元上都能看到成效

美国国税局（IRS）局长丹尼·沃菲尔在2024年5月7日华盛顿特区国会山的拨款委员会作证。·《财富》·凯文·迪耶奇/Getty图片

丹尼·沃菲尔

2026年2月22日星期日 日本时间晚上8:00 4分钟阅读

随着企业持续投资数十亿美元于人工智能，员工和股东越来越多地要求看到切实的成果。然而，到2025年底，只有15%的高管报告称人工智能整合带来了利润增长。要了解企业如何弥合人工智能热情与回报之间的差距，可以关注一个超出私营部门的意想不到的地方：美国国税局。

一个政府机构可能看起来不像典型的企业，但它也面临着同样的紧迫感——展示人工智能的进展以及实现这些目标的挑战。在我领导IRS进行数十年来最雄心勃勃的现代化努力时，我每天都感受到这种压力。2023年，我们开始以有针对性的方法部署人工智能，以改善纳税人服务、合规性和运营效率。从一开始，责任心就是绝对的。我们花的每一美元都来自纳税人，因此每一项投资都必须带来可衡量的改善。

我们的蓝图是识别紧迫的痛点，实际应用人工智能，衡量影响，然后在此基础上不断发展。私营企业也可以遵循相同的方法，但前提是他们理解如何识别和叠加不同形式的人工智能带来的胜利。

实现价值的三条路径

最成功的组织将通过三条路径从人工智能中获得回报：

**面向日常生产力的通用人工智能**

像大型语言模型（LLMs）和自主工作流程这样的广泛可用工具，可以帮助员工进行初步研究和协调简单任务，从而释放个人时间。然而，这一路径的最大回报，将来自于培训员工如何以最适合其角色的方式应用这些技术。

但大部分税务管理工作对错误的容忍度极低；即使是较低的虚假信息率，也可能带来不可接受的风险。IRS需要更好的人工智能工具。随着企业在更敏感的流程中依赖人工智能并信任其处理专有信息，我们将看到它们从广泛应用转向定制系统的关键转变。

**领域特定系统以实现精准**

在法律研究、税务分析或医疗文档等对事实完整性要求较高的领域，领域特定的人工智能工具将为企业带来明显优势。这些系统围绕权威数据源设计，内嵌安全措施，显著减少虚假信息，提高可靠性。它们还能更快实现投资回报，因为它们基于明确的工作流程和细致的法规与安全约束进行建模。

我们在IRS现代化推进中的首次尝试是修复纳税人服务热线，该热线存在持续的积压、长时间等待和答案不一致的问题。我们部署了领域特定的人工智能响应处理系统，能够即时解决常见问题，并将复杂问题转交专家处理。第一年内，响应时间从平均28分钟降至3分钟，数百万通电话得以现场答复。

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从使用法律合同工具缩短审查时间，到利用财务和运营人工智能改善规划和供应链决策，成功的企业将不再简单地将标准人工智能模型改装以解决持续存在的问题，而是应用专业化工具应对更复杂的挑战。

**定制人工智能以解决独特问题**

在IRS，只有当通用或领域特定工具无法满足所需的数据复杂度或合规标准时，我们才投资定制人工智能。例如，我们部署了定制的案件管理人工智能，用于分析数百万交易中的模式，优先处理高风险案件，最终在2024财年防止和追回了数十亿美元的欺诈和不当支付。

大多数组织的错误在于，他们在探索前两个路径之前就跳入了第三个路径。定制人工智能应用不仅需要大量投资，还面临更大的实施挑战，这使得证明投资回报变得困难且缓慢。

但在人工智能竞赛中获胜的公司，不一定是预算最大的公司。相反，是那些通过通用和领域特定应用确定最佳人工智能用例，从而产生投资回报和洞察，支持定制开发的公司。

不断迭代与叠加

早期的成功还不足以建立频繁的人工智能回报。企业必须采用动态的人工智能策略，不断测试新可能性。

例如，在我离开IRS时，越来越多的声音建议用人工智能替换数百万行用过时语言编写的老旧代码。但新一届领导层发现了更聪明的机会：用人工智能维护旧代码。目标保持不变，但解决方案风险更低、规模更大。

即使持续创新，如果不叠加人工智能的胜利，企业也会落后。通过在所有三类工具中制定强有力的人工智能策略，组织可以持续开发不同复杂度的项目，并将其能力相互连接，获得企业级优势。

如今，企业在人工智能上的每一美元投入都至关重要。成功的企业不是追求更快整合人工智能，而是有意安装定制化的人工智能。

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本文最初刊登于《财富》网站

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