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Titel: Explainable Artificial Intelligence (XAI) Supporting Public Administration Processes – On the Potential of XAI in Tax Audit Processes
VerfasserIn: Mehdiyev, Nijat UdsID
Houy, Constantin
Gutermuth, Oliver UdsID
Mayer, Lea UdsID
Fettke, Peter UdsID
Sprache: Englisch
In:
Titel: Wirtschaftsinformatik 2021 : proceedings
Seiten: 1-18
Verlag/Plattform: AIS eLibrary
Erscheinungsjahr: 2021
Konferenzort: Essen, Germany
Freie Schlagwörter: Explainable Artificial Intelligence
XAI
Public Administration
Tax Audit
DDC-Sachgruppe: 330 Wirtschaft
Dokumenttyp: Konferenzbeitrag (in einem Konferenzband / InProceedings erschienener Beitrag)
Abstract: Artificial Intelligence (AI) can offer significant potential for public administrations which – in Germany – are likely to face considerable skills shortages in the next years. AI systems can, e.g., support the automation of work processes and thus disburden administrative staff. As transparency, traceability and fairness play a major role in administrative processes, explainable AI (XAI) approaches supporting a better understandability and traceability of the results of AI systems enable a proper usage of AI in public administration. In this article, we investigate the potential of XAI for the support of tax authority processes, especially the selection of tax audit target organizations. We illustrate relevant tax audit scenarios and present the potential of different XAI techniques which we currently develop in these scenarios. It shows that XAI can significantly support tax audit preparations resulting in more efficient processes and a better performance of tax authorities concerning their main responsibilities. A further contribution of this article lies in the exemplary application of XAI usage guidelines in the public administration context.
Link zu diesem Datensatz: urn:nbn:de:bsz:291--ds-341384
hdl:20.500.11880/34868
http://dx.doi.org/10.22028/D291-34138
Datum des Eintrags: 9-Jan-2023
Fakultät: HW - Fakultät für Empirische Humanwissenschaften und Wirtschaftswissenschaft
Fachrichtung: HW - Wirtschaftswissenschaft
Professur: HW - Prof. Dr. Peter Loos
Sammlung:SciDok - Der Wissenschaftsserver der Universität des Saarlandes



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