CAS D'USAGE IA
Générateur de stratégies d'optimisation fiscale
Identifiez automatiquement des opportunités d'optimisation fiscale pour vos clients en analysant les évolutions du droit fiscal et les structures d'entités.
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Cette solution exploite le traitement automatique du langage naturel pour suivre les évolutions réglementaires fiscales, combiné à des modèles ML qui analysent les structures d'entités et les données transactionnelles des clients afin d'identifier des opportunités d'optimisation. Les équipes advisory peuvent réduire le temps de recherche manuelle de 40 à 60 % et mettre en évidence des économies potentielles représentant 5 à 15 % du taux effectif d'imposition pour les clients éligibles. Le résultat est un ensemble de recommandations priorisées, accompagnées de références réglementaires, permettant aux conseillers de servir davantage de clients avec un niveau de qualité accru.
Données nécessaires
Données de transactions structurées, structures d'entités clients et accès à des documents de codes fiscaux actuels et historiques ou à des flux de données réglementaires.
Systèmes requis
- erp
- accounting
- data warehouse
Pourquoi ça marche
- Établir un pipeline fiable et automatisé pour ingérer les changements réglementaires fiscaux à partir de sources autorisées.
- Impliquer les conseillers fiscaux seniors dans la validation et l'étalonnage des résultats du modèle avant le déploiement orienté client.
- Déployer des résultats de recommandations explicables qui citent les dispositions de code spécifiques, augmentant la confiance du conseiller.
- Commencer par une seule juridiction ou type d'impôt pour démontrer la valeur avant de passer à une couverture plus large.
Comment ça rate
- Les modèles NLP de code fiscal ne parviennent pas à interpréter avec précision les nuances réglementaires propres à la juridiction, conduisant à des recommandations erronées.
- Les données de transactions des clients sont cloisonnées dans des systèmes incompatibles, empêchant une analyse consolidée.
- Les conseillers se méfient des recommandations générées par l'IA et reviennent aux processus manuels, annulant les gains de productivité.
- Les résultats du modèle deviennent rapidement obsolètes si les flux de changements réglementaires ne sont pas continuellement maintenus et mis à jour.
Quand NE PAS faire ça
N'engagez pas cette approche si votre cabinet ne dispose pas de données de transactions clients structurées et centralisées, sans cela, les modèles ML ne peuvent produire des recommandations fiables ou différenciées.
Fournisseurs à considérer
Sources
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