前美国国税局局长：当纳税人审查每一美元时，我们是如何利用人工智能创造即时价值的

随着企业持续投资数十亿用于人工智能，员工和股东越来越频繁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。

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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进展的挑战。在我领导国税局进行数十年来最雄心勃勃的现代化努力时，我每天都能感受到这种压力。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，责任感就是绝对的。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：

2. 面向日常生产力的通用人工智能

像大型语言模型（LLMs）和代理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培训员工以最佳方式将技术应用于其岗位。

但税务管理的许多环节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。国税局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。

3. 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，内置安全措施，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。

我们在国税局现代化推进中首次尝试的人工智能应用是改善纳税人服务热线，该热线存在积压、等待时间长和答案不一致的问题。我们部署了领域特定的AI，用于响应处理，能即时解决常见问题，并将复杂问题转交专家。在第一年内，响应时间从平均28分钟降至3分钟，数百万通电话得以实时应答。

从使用法律合同工具缩短审查时间，到利用财务和运营AI改善规划和供应链决策，成功的企业将不再简单地将标准AI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。

4. 定制AI以解决独特问题

在国税局，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AI。例如，我们部署了定制的案件管理AI，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AI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并不总是拥有最大预算的公司。相反，它们会通过通用和领域特定应用确定最佳的AI用例，从而产生足够的投资回报和洞察，支持定制开发。

迭代与叠加

早期的成功不足以建立频繁的人工智能回报。企业必须采用动态的AI策略，不断对新可能性进行压力测试。

例如，在我离开国税局时，推动使用人工智能替代数百万行用过时语言编写的老旧代码的势头日益增强。但新一届领导层发现了一个更聪明的机会：用AI维护旧代码。目标保持不变，但解决方案风险更低、规模更大。

即使不断创新，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上制定强有力的AI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，实现企业级优势。

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的AI整合速度，而是有意安装定制化的人工智能。

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