SARS AI compliance engine — South Africa's machine-learning tax risk platform
South Africa
South Africa's SARS uses ML models across 1.2 billion annual records to select audits and detect refund fraud. In FY2024/25 …
India · New Delhi · See the India profile
La GSTN indienne utilise les outils d’IA BIFA et ADVAIT pour détecter la fraude GST sur ~130 millions de factures mensuelles. Le dispositif d’application du GST a détecté ₹7,08 lakh crore (~84 milliards USD) d’évasion en 91 370 affaires sur FY2020-25, présentés par le Ministre des Finances au Parlement.
GSTN est l'infrastructure technologique à but non lucratif de l'Inde pour le système national de GST, traitant environ 130 millions de factures et 3 milliards d'appels API chaque mois ; elle a progressivement intégré les outils d'IA/ML BIFA (Business Intelligence & Fraud Analytics) et ADVAIT, ainsi que l'analyse des e-way bills.
Identifier les schémas de risque, les réseaux de fausse facturation et les demandes frauduleuses de crédit de taxe sur les intrants (ITC) en créant des profils de risque pour chaque contribuable enregistré, permettant à la DGGI et aux autorités de contrôle des États de hiérarchiser des ressources d'audit limitées.
La couche d'analyse des e-way bills recoupe en temps réel les données de mouvement de marchandises avec les déclarations de factures, sur la base de l'historique des dépôts, des écarts d'ITC, des tendances de chiffre d'affaires et des références sectorielles.
Des données présentées par la ministre d'État aux Finances à la Lok Sabha en août 2025 ont montré que le contrôle du GST — soutenu par ces outils d'IA — avait détecté 7,08 lakh crore ₹ (environ 84 milliards de dollars) d'évasion sur 91 370 cas entre FY2020-21 et FY2024-25, passant de 49 384 crore ₹ en FY2020-21 à 2,30 lakh crore ₹ en FY2023-24 ; 1,79 lakh crore ₹ était attribuable à la fraude à l'ITC.
Les algorithmes ne sont pas divulgués publiquement, aucun audit indépendant des biais n'a été publié, et les chiffres parlementaires reflètent le résultat global du contrôle plutôt que des résultats attribuables uniquement aux outils d'IA.
Implementation detail (cost, timeline, staffing, conditions for success) is not yet available for this practice.
Where this practice's information was retrieved from, and when.
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