AI: Belastingadvies op hoger niveau met tax-i™

De toepassing van AI in wetgeving neemt wereldwijd sterk toe. Met tax-i™ heeft Deloitte een essentiële mijlpaal gezet: een virtuele research assistent voor belastingwetgeving. tax-i™ biedt inzichten in juridische documenten voor efficiënter onderzoek, statistische onderbouwing en het beoordelen van belastingzaken. tax-i™ heeft zeven miljoen juridische documenten ingelezen en het aantal groeit rap. “Straks kan iedereen online zoeken in rechtszaken en duiding krijgen”, voorziet Marc Derksen, operational lead van tax-i™.

Twee jaar geleden begon tax-i™ als startup onder de vleugels van Deloitte’s Tax & Legal Indirect Tax tak op initiatief van Michel Schrauwen, Frank Nan, Roderick Lucasen Marc Derksen. Zij zagen volop mogelijkheden op het gebied van technologie en Artificial Intelligence (AI) om juridisch advies efficiënter te maken. Om dit te verwezenlijken zijn juridische databanken ingelezen en rechtszaken geclassificeerd voor analyse. De experimenten focusten op het voorspellen van rechtszaken. “Dat is ons met zekere accuraatheid gelukt”, vertelt Derksen. “We leerden daarnaast welke informatie er nodig is om zo’n voorspelling te kunnen creëren.”

Het experiment startte met technologie als uitgangspunt en richtte zich op de Europese belastingwetgeving onder de naam tax-i™. De eerste stap was het inlezen van alle belastingzaken van het Europese Hof van Justitie. Omdat EU-lidstaten wettelijk verplicht zijn hun uitspraken te publiceren en toegankelijk te maken voor derden, zijn er grote hoeveelheden gegevens beschikbaar. Hiermee is tax-i™ in staat om, op basis van casuïstiek die een gebruiker van de tool invoert, te voorspellen wat de uitspraak van het Europees Hof van Justitie waarschijnlijk zal zijn. tax-i™ doet deze voorspellingen binnen enkele seconden, met gebruik van een machine learning-algoritme dat is getraind om patronen in belastingzaken te herkennen en een geavanceerd model te creëren. Via netwerkvisualisaties, samenvattingen, uitgebreide zoekfuncties, statische analyses en deep learning geeft tax-i™ vervolgens juridisch inzicht.

tax-i™ automatiseert zo het voorbereidende juridische werk dat grotendeels repetitief van aard is. Dit werk bestaat uit taken zoals het zoeken naar relevante jurisprudentie, het analyseren van uitspraken en het beoordelen of een belastingzaak waarschijnlijk succesvol zal zijn. tax-i™ is toegankelijk voor iedere Deloitte medewerker wereldwijd maar ook voor cliënten en professionals die zelf juridisch onderzoek doen. Interpretatie blijft echter noodzaak, stelt Derksen. “Om bepaalde kwaliteitseisen te waarborgen, is het belangrijk om een juridische adviseur te betrekken die het geheel kan overzien. Bij een zelfrijdende auto houd je ook je handen aan het stuur.”

Samenwerking tussen Artificial Intelligence en mens

“Sinds Deep Blue in 1996 Kasparov versloeg met schaken, wordt er aangekondigd dat menselijke arbeid door AI zal worden vervangen”, schetst Derksen. “Maar Kasparov zag het anders, hij voorzag juist een toekomst waarin AI en de mens samenwerken. Hij startte Centaur, een nieuwe vorm van schaken waarin menselijke spelers AI gebruiken om uitkomsten op het speelbord te voorspellen. AI reikt namelijk geen menselijke argumentatielijn aan. Een voorspelling moet bijvoorbeeld ook traceerbaar zijn zodat een mens kan zien waarom een bepaalde uitkomst wordt gegeven. Zeker richting cliënten is het noodzakelijk om een advies te kunnen onderbouwen en dat is mensenwerk. AI kan daar echter uitstekend in bijstaan. tax-i™ ondersteunt juristen met het vinden van relevante argumenten, onderbouwingen voor advies en statistische analyses. Dat laatste is ook zeker van belang in landen zoals Amerika, waar we nu ook begonnen zijn met het inlezen van juridische documenten. Het jurysysteem maakt het bijvoorbeeld interessant om politieke voorkeuren en profielen te achterhalen. Ook het percentage uitspraken van een specifieke rechter kan een interessant kenmerk vormen in landen met gewoonterecht.”

Die ‘couleur locale’ vraagt om lokale samenwerking. “Binnen Deloitte zoeken we per land een juridisch inhoudelijke expert die ons kan helpen met diepere inzichten in de lokale wetgeving, specifieke interesses en gebruiken. Zo zit de casus-structuur in Engeland anders in elkaar dan in Nederland of Frankrijk. Elk land zal een eigen team krijgen wat specifiek voor dat land de analyses en voorspellingen doet. In Nederland zit het kernteam dat het platform host en de generieke taken op zich neemt. We zijn nu met tien fte en het aantal vacatures neemt toe”, legt Derksen uit. Hij verwacht dat tax-i™ nog flink zal groeien: “Bij lichamelijke klachten gingen mensen vroeger direct naar de huisarts. Nu kunnen we zelf online bijna alle informatie opzoeken voordat we de huisarts inschakelen. Het adviseren is belangrijker geworden dan het informeren. Dat voorzie ik ook voor juridisch onderzoek. Hoogwaardig advieswerk en contact met de cliënten zullen qua tijdsbesteding terrein winnen op het uitvoeren van onderzoekswerkzaamheden.”

tax-i™ helpt bias herkennen en voorkomen

tax-i™ helpt daarnaast bij het wegnemen van de menselijke bias. Vooral bij de meer ervaren specialisten ziet Derksen dat er bias kan ontstaan. “Een btw-partner zal normaliter een analist vragen om een aantal zaken te onderzoeken waarvan hij top of mind weet dat deze relevant zijn. Maar zijn ervaring dekt niet alle zaken, en daarom neigt hij alleen de bekende zaken in overweging te nemen. Gebruik je echter tax-i™, dan raadpleeg je alle zaken die relevant kunnen zijn voor je onderzoek. Dus ook zaken uit buitenlandse rechtsgebieden, gedateerde zaken of juist zaken waar dat onderwerp weliswaar kort, maar wel bepalend wordt behandeld.”

Ook aan de AI-kant komt bias voor. Die bias komt omdat AI niet zo goed contextueel kan nadenken. AI is erg goed in simpele repetitieve taken in één kennisdomein, maar wanneer domeinen tegelijkertijd samenkomen, dan mist AI de input om de context correct te kunnen duiden. “De dataset die wordt gebruikt om het algoritme te trainen kan al een bias bevatten”, schetst Derksen. “Bevat een dataset bijvoorbeeld uitsluitend data over een bepaalde demografie, dan zal een algoritme hiermee alleen een voorspelling kunnen doen met die demografie als uitgangspunt. Wanneer men zich hier niet van bewust is, kunnen er ongewenste situaties ontstaan. Door middel van checks & balances in het gehele ontwikkelproces van tax-i™ houden we daar rekening mee. Wederom een reden waarom AI niet zonder mensen kan.”

tax-i™: het modelleren van een geavanceerd beslismodel

In de basis maakt tax-i™ een datamodel van de stand van het recht op een gegeven moment. Dat begint met het inlezen van data waarop vervolgens geavanceerde analytische methodieken worden losgelaten. Derksen geeft een concreet voorbeeld: “Stel je hebt honderd rechtszaken binnen het domein btw-vrijstellingen waarvan er twintig leiden tot de toepassing van de btw-vrijstelling en tachtig tot het niet van toepassing zijn van de vrijstelling. tax-i™ maakt een model aan de hand van specifieke kenmerken van de tekstuele inhoud van deze rechtszaken. Met behulp van geavanceerde statistische modellen ontstaat er dan een beslisboom die kan worden gebruikt om uitkomsten van nieuwe zaken te voorspellen.”

Naast de voorspellingen heeft tax-i™ ook een aantal ondersteunende onderzoeksfunctionaliteiten. Zo visualiseert tax-i™ met een interactief lijndiagram hoe rechtszaken zich tot elkaar verhouden. De grootte van een stip toont de relevantie van de zaak aan op basis van het aantal referenties. tax-i™ geeft ook een door AI-gegenereerde samenvatting van alle zaken. “Het probleem met juridisch onderzoek is dat het aantal resultaten vaak aanzienlijk is. Dat vraagt veel van juristen. Door alle relevante zaken visueel te maken met behulp van AI is het direct duidelijk welke uitspraken en argumenten gebruikt kunnen worden ter onderbouwing. tax-i™ maakt juridisch onderzoek zo vele malen completer en efficiënter.”

Roadmap voor tax-i™

tax-i™ bevat momenteel meer dan zeven miljoen juridische documenten, waaronder jurisprudentie en wetgeving van de Europese Unie, Nederland, het Verenigd Koninkrijk, de Verenigde Staten, Duitsland en Spanje. Dat aantal zal blijven toenemen, stelt Derksen. “tax-i™ is nu nog gericht op belastingzaken, maar als platform zien we toepassingen in allerlei vormen van rechtspraak. Op de lange termijn is tax-i™ bedoeld om toegankelijk te worden voor alle belasting- en juridische adviseurs in de wereld. In dat kader zijn we nu bezig met een juridische vertaaltool voor het werken met meertalige gegevens.”

“Ondanks dat we veel experimenteren met de mogelijkheden die hedendaagse technologie ons biedt, zal de klantperceptie leidend zijn bij verdere ontwikkeling. Daarom testen we verschillende waardeproposities van tax-i™ met cliënten, zodat we de focus blijven houden op de toegevoegde waarde voor hen”, verklaart Derksen.

Deloitte heeft als AI-expert inmiddels ook naam gebouwd in de academische wereld. De analyses van tax-i™ zijn geëvalueerd door professoren verbonden aan twee Nederlandse universiteiten. Het tax-i™ team van Deloitte faciliteert daarnaast ook de allereerste masteropleiding fiscale technologie ooit aan een universiteit. “Het is belangrijk dat de fiscalist van de toekomst zich wegwijs kan maken in een fiscale wereld die steeds meer wordt gedomineerd door technologie”, besluit Derksen.