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해결하는 문제

TaxGuard XAI는 감사인과 연구자가 공개된 IRS Form 990 제출서를 우선적으로 검토하는 데 도움을 주는 연구용 프레임워크입니다. 모든 제출서를 수동으로 검토하는 대신, 기계학습을 활용해 재무 이상, 서사적 패턴, 조직 간 관계를 기반으로 인간 검증이 필요한 기록을 식별합니다.

작동 방식

이 시스템은 IRS TEOS XML 데이터 또는 ProPublica API 데이터를 다층적 파이프라인을 통해 처리합니다.

1. 데이터 수집: 원시 제출서, 관계 그래프, 임원 데이터를 정규화합니다.
2. 특징 공학: 구조화된 재무 비율, 시계열 추세(년간 비교 변화), 그리고 서사적 텍스트를 추출합니다.
3. 모델링 모드:
   • 이상 탐지: 참조 데이터셋에 비해 비정상적인 기록을 찾기 위해 Isolation Forest를 사용합니다.
   • 약한 감독: 11개의 검증 가능한 레이블 함수를 적용하여 검토를 위한 가설을 생성합니다.
   • 감독 연구: 백테스팅 및 타임아웃 지표를 사용해 인간이 검토한 레이블로 모델을 훈련합니다.
4. 설명 가능성(XAI): 모든 점수는 텍스트의 토큰 기여도, 그래프의 엣지 주목도, 시계열 데이터의 통합 기울기와 같은 증거와 함께 제공됩니다.
5. 융합: 신뢰도를 고려한 융합을 통해 텍스트, 그래프, 구조화된 데이터의 신호를 통합합니다.

대상 사용자

비영리 조직의 거버넌스와 재무 투명성에 집중하는 세무 연구자, 감사인, 데이터 과학자에게 적합합니다.

주요 특징

• 현실 세계 데이터 통합: 공식 IRS 대량 다운로드 경로와 ProPublica API 지원을 포함합니다.
• 감사 중심 설계: 모델 신호와 최종 인간 검증 결과 사이에 엄격한 분리를 유지합니다.
• 다중 모달 분석: 텍스트에는 Transformers, 관계 그래프에는 GATv2, 장기적 데이터에는 Temporal Convolutional Networks (TCN)를 옵션으로 지원합니다.
• 투명한 출력: 각 위험 점수의 구체적인 이유, 비율, 증거를 포함하는 HTML 리뷰 번들 생성합니다.