Refund Fraud? - Real-Time Solution! Digital Security Borrowed from the VAT (Brazil, Quebec, & Belgium)
Notice bibliographique
Résumé
This article provides support for a proposal to eliminate refund fraud in the U.S. by turning Forms W-2, and 1099 into self-certified/ self-authenticated tax documents. The proposal suggests that a “digital signature” of these documents should be taken after they are completed. The signature should then be made part of the final document. This proposal was initially advanced in Refund Fraud? Real-Time Solution! The underlying premise of that article was that the US could dramatically reduce, if not eliminate, refund fraud if it borrowing digital security techniques from the VAT. The article did not however, explain or expand upon these techniques from within the VATs where they were developed. This article takes up the VAT side of that analysis. VAT frauds frequently manipulate documents for gain, and VAT jurisdictions have spent a considerable amount of time and energy devising effective and efficient methods for determining if a document is legitimate (or original). The strong suggestion is that the IRS should look to the VAT to solve refund fraud, because even though the tax is different, the administrative problem is the same. The refund fraud problem is essentially document verification problem. The VAT is very good at document verification. The IRS can learn from the VAT. This paper looks at three VAT jurisdictions, Brazil, Quebec and Belgium, and explains how they use technology to solve document authentication problems. In each case a tax fraud is facilitated by false documentation, and the administrative response is to use technology to certify the documents and stop the fraud. In Brazil the fraud arises in the context of internal cross-border B2B transactions. In Quebec and Belgium the fraud is skimming profits from B2C cash and debit/credit card transactions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».