JP6808743B2 - 徴税、分析及び法令遵守のためのシステム及び方法 - Google Patents

Description

開示の内容

この出願は、参照によりその全体が本明細書に組み込まれる米国特許出願第１３／５８８，８３８号の一部継続出願であり、それに対する優先権を主張するものである。

税務当局にとって、税金徴収及び法令遵守は主な支出である。税金徴収及び法令遵守には、特定の税金の対象となる全てのベンダが税金を支払うこと、並びに、各事業体が支払う金額が正しいこと、を確実にすることが含まれる。

税金徴収及び法令遵守のためのいくつかの方法は、法令を遵守していないベンダを税務当局自身が識別することに依存している。例えば、税務当局は、自らの管轄区域で事業を行って、１つ以上の税金の対象となるにもかかわらず税務申告書を提出していないベンダの判定を国税査察官に依拠することができる。しかし、かかる方法は費用対効果に優れておらず、法令を遵守していないベンダを識別することができない恐れがある。

税金徴収及び法令遵守に関するその他の方法は、一般にＰＯＳ（point-of-sale）に重点を置いている。例としては、ＰＯＳ端末に組み込まれたソフトウェアが挙げられる。しかし、かかるシステムの使用は任意であり、したがって、法令違反又は脱税を解決するものではない。

既存の税金徴収及び法令遵守のシステムの別の問題は、ベンダが通常定期的かつ、しばしば毎月納税を行うことである。これによって、税務当局にとっていくつかの障害が生じる。かかる障害の１つは、税務当局は通常、該当期間の終了時に全ての税収を受領し、その結果、期間中に受領した収入が、期間が終了して十分経過した後に税金支払期限が到来するまで、予想を満たすかどうかを決定することはできないことである。税務当局は、一般に、所定の期間に関して徴収されるか又は徴収される予定の税金を事前に完全に理解していないため、必要な支出調整や予算上の判断を行うことができない恐れがある。

一態様では、方法は、少なくとも１つの納税者識別番号（ＴＩＮ）と、該ＴＩＮに関連付けられた第１のアドレス情報と、を含む第１の納税情報を電子的に受信することと、自動的に１つ以上の構文解析アルゴリズムを適用して該第１のアドレス情報が有効でかつ第１のフォーマットであるか否かを判定することを含む、第１のアドレス標準化プロセスを該第１の納税情報に自動的に適用することと、企業登録情報と、第２のアドレス情報を含む第２の納税情報と、を電子的に受信して、該第２の納税情報を単一の様式に結合するセットベースのアルゴリズムを自動的に適用することと、自動的に１つ以上の構文解析アルゴリズムを適用して該第２のアドレス情報が有効でかつ第２のフォーマットであるか否かを判定することを含む、名称及び第２のアドレス標準化プロセスを該結合された第２の納税情報に自動的に適用することと、マッチングプロセスを自動的に適用することであって、固定長マッチングアルゴリズムを自動的に適用してＴＩＮ一致を判定することと、該第１のアドレスと該第２のアドレスとの間の完全一致を自動的に判定することと、バイグラムアルゴリズムを自動的に適用して企業名称一致を判定することと、を含む、ことと、該ＴＩＮ一致と、該完全一致と、該企業名称一致と、の加重平均を自動的に計算することと、該加重平均が閾値を上回っているか否かを自動的に判定することと、を含む。

この方法はまた、第１のアドレス標準化プロセスが第１のアドレスを１つ以上の構成部分に分解することを含み、第２のアドレス標準化プロセスは第２のアドレスを１つ以上の構成部分に分解する。

この方法はまた、固定長マッチングアルゴリズムがハミングアルゴリズムであり、名称プロセスが企業名辞書（business dictionary）を備えることを含むことができる。この方法はまた、第２のアドレス標準化プロセスがＵＳＰＳ（米国郵政公社、United States Postal Service）認定データベースを含み、第１のアドレス標準化プロセスがＵＳＰＳ認定データベースを備えることを含むことができる。

この方法は、閾値が変化し、加重された一致が「（ＦＥＩＮ／ＴＩＮ一致スコア×ＦＥＩＮ／ＴＩＮ加重）＋（名称一致スコア×名称加重）＋（アドレス一致スコア×アドレス加重）」として計算されることを含むことができる。本方法はまた、順位付けアルゴリズムが１つ以上のリストを形成するために適用されることを含むことができる。

別の態様では、プロセッサとメモリを備えるシステムが開示されており、該メモリは、少なくとも１つの納税者識別番号（ＴＩＮ）と、該ＴＩＮに関連付けられた第１のアドレス情報と、を含む第１の納税情報を電子的に受信することと、自動的に１つ以上の構文解析アルゴリズムを適用して該第１のアドレス情報が有効でかつ第１のフォーマットであるか否かを判定することを含む、第１のアドレス標準化プロセスを該第１の納税情報に自動的に適用することと、企業登録情報と、第２のアドレス情報を含む第２の納税情報と、を電子的に受信して、該第２の納税情報を単一の様式に結合するセットベースのアルゴリズムを自動的に適用することと、自動的に１つ以上の構文解析アルゴリズムを適用して該第２のアドレス情報が有効でかつ第２のフォーマットであるか否かを判定することを含む、名称及び第２のアドレス標準化プロセスを該結合された第２の納税情報に自動的に適用することと、マッチングプロセスを自動的に適用することであって、固定長マッチングアルゴリズムを自動的に適用してＴＩＮ一致を判定することと、該第１のアドレスと該第２のアドレスとの間の完全一致を自動的に判定することと、バイグラムアルゴリズムを自動的に適用して企業名称一致を判定することと、を含む、ことと、該ＴＩＮ一致と、該完全一致と、該企業名称一致と、の加重平均を自動的に計算することと、該加重平均が閾値を上回っているか否かを自動的に判定することと、を含む動作を実行するよう、プロセッサによってアクセス可能な実行可能コードを記憶する。

この概要は、以下の詳細な説明で更に記載する概念の選択を簡略化した形で紹介するために提供される。この概要は、主張された主題の重要な特徴又は本質的な特徴を特定することを意図するものではなく、主張される主題の範囲を限定するために使用されることも意図するものではない。

前述の概要、並びに例示的な実施形態の以下の詳細な説明は、添付の図面と併せて読めばよりよく理解される。実施形態を例示する目的で、図面には実施形態の構成例が示されているが、これらの実施形態は開示された特定の方法及び手段に限定されない。

税金徴収及び法令遵守を提供するための例示的な環境を示す図である。 徴収及び分析システムの一例を示す図である。 １つ以上のベンダに関連付けられた電子取引に適用する控除を決定する方法の実施態様の動作フローである。 税務申告書を提出しなかったベンダを識別する方法の実施態様の動作フローである。 税金の支払が過小の可能性があるベンダを識別する方法の実施態様の動作フローである。 例示的な実施形態及び態様を実施することができる例示的なコンピューティング環境を示す。 一実施形態における税額マッチング及び／又は識別のためのシステムの一例を示す。 一実施形態における税額マッチング及び／又は識別のためのシステムの一例を示す。 一実施形態における税額マッチング及び／又は識別のためのシステムの一例を示す。 例示的な実施形態及び態様を実施することができる例示的なコンピューティング環境を示す。

図１は、税金徴収及び法令遵守を提供するための例示的な環境１００の図である。環境１００は、ネットワークを介して、１つ以上のベンダ１３０、税務当局１１０、及び電子決済処理装置１２０と通信する徴収及び分析システム１４０を含み得る。ネットワークは、公衆交換電話網（ＰＳＴＮ）、セルラ電話網、及びパケット交換網（例えば、インターネット）を含むさまざまな種類のネットワークとすることができる。

ベンダ１３０には、有形資産を販売、賃貸若しくはリースするか、又は税務当局１１０の管轄区域内で課税可能なサービスを提供する任意の事業体（即ち、個人、法人又はパートナーシップ）を含むことができる。税務当局１１０としては、連邦政府、州政府、及び地方又は地方自治体の役所を挙げることができる。税務当局１１０には、更に外国政府を含むことができる。税務当局１１０によって徴収及び／又は評価される税金には、売上税、総収入税、事業税、付加価値税、手数料、及び取引全体又は一部に賦課される可能性のある任意の他の種類の手数料又は税金を含んでもよい。

電子決済処理装置１２０は、ベンダ１３０の電子決済を処理することができる。電子決済には、決済カード取引又は任意の他の種類の電子取引が含まれてもよい。電子決済処理装置１２０には、銀行、決済カード発行者、及び、銀行、決済カード発行者、又は任意の他の事業体のために電子決済を処理する１つ以上の法人を含むことができる。

図２に関して更に詳細に説明するように、徴収及び分析システム１４０は、１つ以上の税務当局１１０に税分析サービスを提供することができる。かかるサービスの１つは、税務当局１１０の管轄区域に属するベンダ１３０の識別である。例えば、税務当局１１０は、徴収及び分析システム１４０と契約して、税務当局１１０の管轄区域に属する及び／又は税務当局１１０によって課された特定の税の対象となるベンダ１３０を識別することができる。税務当局の管轄には、管轄区域に地理的に位置するか又は管轄区域内で事業を行うベンダ１１０が含まれ得る。いくつかの実施態様では、徴収及び分析システム１４０は、電子処理装置１２０によって提供される電子取引データ１２５に基づいて、ベンダ１３０を識別することができる。

徴収及び分析システム１４０は、１つ以上の税務当局１１０に徴税サービスを提供することができる。いくつかの実施態様では、本システムは、関連する税務当局に影響を与える電子取引データを受信するように電子決済処理装置に問い合わせることによって、徴税を実行することができる。次いで、本システムは、このデータを分析し、電子決済処理装置に対して、ベンダとの決済前に税務当局に支払うべき金額を控除するように指示する実行指示を送信してもよい。

例えば、徴収及び分析システム１４０は、各ベンダ１３０について処理された電子決済（又は任意の他の種類の電子取引）に対して電子決済処理装置１２０が適用する控除額を決定することができる。この控除額は、税務当局１１０によって評価された特定の税又は税金に基づいて、徴収及び分析システム１４０によってベンダ１３０ごとに個別に判定されてもよい。控除額は、固定金額又は特定金額であってもよいし、あるいは、ベンダ１３０ごとに処理される総取引に適用される該当するパーセンテージとすることもできる。該当するパーセンテージは、個々の取引に適用しても、あるいは、バッチ内の多数の取引に適用してもよい。取引は、決済カード販売（又は任意の他の種類の電子取引）を処理する要求であってもよい。その後、各ベンダ１３０から控除された資金は、即座に、又はスケジュールに従って、税務当局１１０に提供され得る。

徴収及び分析システム１４０は、更に、税務報告サービスを１つ以上の税務当局１１０及び／又はベンダ１３０に提供することができる。報告サービスには、ベンダ１３０から徴収された資金の税務当局１１０への１つ以上の報告１４５の生成を含み得る。報告１４５は、定期的に（例えば、毎日、毎月、四半期などに）生成及び提供されてもよいし、あるいは、要求されたときに生成及び提供されてもよい。

納税申告サービスには、徴収及び分析システム１４０が、ベンダ１３０に関する１つ以上の納税申告書の準備を支援すること又は準備することが含まれ得る。他の種類の提出物又は情報をサポートしてもよい。例えば、徴収及び分析システム１４０は、四半期又は会計年度にわたってベンダ１３０によって特定の税金について控除された資金の経理報告をベンダ１３０に提供することができ、ベンダ１３０が追加の資金を支払う義務があるか、あるいは、ベンダ１３０が払い戻しを受ける資格があるかどうかを（ベンダの入力に基づいて）決定することができる。続いて、徴収及び分析システム１４０は、ベンダ１３０が不足分を支払ったり、あるいは、払い戻しの形で超過分を回収したりすることを支援することができる。いくつかの実施態様では、徴収及び分析システム１４０は、ベンダ１３０が税務申告書を準備して税務当局１１０に提出するのを支援することができる。

徴収及び分析システム１４０は、税務当局１１０に会計監査サービスを更に提供することができる。会計監査サービスによって、徴収及び分析システム１４０では、過去において、特定の税金の支払に不足があったか、あるいは、支払っていない特定の税金を支払うべきであった、ベンダ１３０を識別することができる。いくつかの実施態様では、徴収及び分析システム１４０は、電子決済処理装置１２０から提供される電子取引データ１２５と、税務申告データ１１７と、を相互に関連付けることによって、会計監査サービスを実行することができる。税務申告データ１１７には、税務申告書及びベンダ１３０によって税務当局に提供される他の種類の申告又は情報を含み得る。電子取引データ１２５は、ベンダに関して処理された電子取引（即ち、クレジットカード取引）の履歴としてもよく、徴収及び分析システム１４０によって使用されて、各ベンダ１３０が特定の課税年度に支払うべきであった税額を見積もることができる。この見積られた税金は、税務申告データ１１７によって示されるような実際に支払われた税金と比較して、考えられる滞納税又は支払義務のある税金を識別することができる。

徴収及び分析システム１４０は、関連する電子取引から税務当局に支払義務のある税金の評価及び徴収が含まれるが、これには限定されないいくつかの利点を税務当局１１０に提供する。システム１４０はまた、税金を過少報告しているか、又は単にまったく報告していないベンダ１３０から、金銭を徴収することができる。徴収及び分析システム１４０は、税務当局１１０、ベンダ１３０、及び電子決済処理装置１２０の間で税金の徴収、処理及び決済を調整するハブとして機能する。税務当局１１０に関して、ベンダ１３０識別サービスは、税務当局１１０の管轄区域に属するベンダ１３０を特定するのに役立ち、これは追加費用なしで課税ベースを増やすのを助ける。同様に、会計監査サービスは、潜在的な脱税者、又は偶発的若しくは意図的な税金の過少納付を特定することによって、税務当局１１０への収入を増加させるのに役立つ。電子決済処理装置１２０により電子取引から継続的に税金を控除することによって、税収の継続的な信頼できる供給が保証され、これは、税務当局１１０の借入費用を削減するのに役立ち、税務当局１１０が、所定の課税期間中に税務当局１１０によって徴収される収入に関して、より正確な予測をするのにもまた役に立つ。

ベンダ１３０に関しては、電子取引から税金を継続的に控除することによって、ベンダ１３０が税金債務を誤って判断して、課税期間の終わりに、その納税義務を遂行するための十分な資金を有していないことを防止できる。税務報告サービスによれば、ベンダ１３０が課税期間にわたって支払った金額を監視し、納税申告書を作成し税務当局１１０に提出するための容易な方法が得られる。

図２は、徴収及び分析システム１４０の一例の図である。図示のように、システム１４０は、ベンダ識別エンジン２１０、控除計算エンジン２２０、監査及び法令遵守エンジン２５０、及びインタフェース及び報告エンジン２６０を含む複数の構成要素を備えている。本明細書で説明されるさまざまな構成要素を含む徴収及び分析システム１４０は、図６に関して図示されたコンピューティングシステム６００などの１つ以上のコンピューティングデバイスによって実装することができる。各構成要素は、徴収及び分析システム１４０の一部として示されているが、各構成要素は、単独で又は他の構成要素なしで実装してもよい。したがって、例えば、いくつかの実施態様では、システム１４０は、監査及び法令遵守エンジン２５０のみを含むことができ、別の実施態様では、システム１４０は、控除計算エンジン２２０のみを含むことができる。

ベンダ識別エンジン２１０は、税務当局１１０の管轄区域に属する１つ以上のベンダ１３０を識別することができる。いくつかの実施態様では、ベンダ識別エンジン２１０は、電子決済処理装置１２０から受信した電子取引データ１２５に基づいて、ベンダ１３０を識別することができる。電子取引には、一定期間にわたってさまざまなベンダに関して処理された電子取引の記録が含まれ得る。次に、ベンダ識別エンジン２１０は、電子取引データ１２５を処理して、税務当局１１０の管轄区域に属する可能性が高いベンダ１３０を識別することができる。例えば、ベンダ識別エンジン２１０は、電子取引データ１２５を処理して、ベンダ１３０又はベンダ１３０の顧客に関連付けられた郵便番号又は都市などの地理的情報を抽出することができる。続いて、ベンダ識別エンジン２１０は、この地理的情報に基づいて、税務当局の管轄区域にある可能性が高いベンダ１３０を識別することができる。

ベンダ情報エンジン２１０は、税務当局１１０によって提供される情報に基づいて、１つ以上のベンダ１３０を更に特定することができる。この情報は、現在管轄区域に登録されているベンダ１３０に関する情報（即ち、登録ベンダデータ２１５）と、ベンダ１３０のステータスの変更（例えば、開業、休業、アドレス変更など）に関する情報と、を含むことができる。

ベンダ識別エンジン２１０は、第三者のソース又はデータベースからの外部情報（即ち、第三者情報２７０）を使用して、ベンダ１３０を更に識別することができる。第三者ソースには、ダンアンドブラッドストリート、又はベンダ１３０の地理的位置を特定するのに役立ち得る他のソースなどのソースが含まれてもよい。

いくつかの実施態様では、ベンダ識別エンジン２１０は、電子決済処理装置１２０に問い合わせて、税務当局１１０の管轄区域に属する全てのベンダ１３０を識別するのを支援することができる。例えば、電子決済処理装置１２０は、特定の郵便番号又は地理的区域に関連付けられた全てのベンダ１３０を特定することができる。

控除計算エンジン２２０は、各ベンダ１３０の電子取引に適用する電子決済処理装置１２０に関する控除を計算することができる。適用される控除は、税務当局１１０によって適用される１つ以上の税金又は他の手数料に基づき得る。控除は、適用パーセンテージ又は特定された金額のいずれとしてもよい。適用パーセンテージは、各電子取引から控除されたパーセンテージ又は取引のバッチから控除されたパーセンテージとすることができる。特定された金額は、電子取引から控除されたドル額としてもよい。特定された金額は、定期的に、又は電子決済処理装置１２０によって処理された電子取引の総額が閾値に到達するたびに、控除してもよい。

いくつかの実施態様では、税務当局１１０によって賦課された単一の税金及び／又は手数料に関する控除額を計算することができる。例えば、売上税に基づく控除と事業税に基づく控除があり得る。控除に使用される特定のレートは、例えば、税務当局１１０が提供してもよい。あるいは、控除は、税金及び／又は手数料の組み合わせに基づいて計算してもよい。

控除は、税に基づいてのみ計算してもよいし、ベンダ１３０に関連付けられた税務申告データ１１７又はベンダ１３０に関連付けられた業界に関する情報などの第三者情報などの他の情報を使用して計算してもよい。例えば、州の税務当局１１０は、購入品に６％の売上税を課すことができる。したがって、税金のみを考慮する場合、控除計算エンジン２２０は、控除が６％の適用パーセンテージであると決定することができる。しかし、控除計算エンジン２２０は、前年の納税申告に基づいて、同じ年にベンダ１３０に関して処理された電子決済と比較した場合に、ベンダ１３０がかなりの額の現金取引を有すると判断することができる。これらの現金取引に関連付けられた売上税を捕捉しようとすると、控除計算エンジン２２０は、適用パーセンテージを８％まで増加させてもよい。増加額は、ベンダ１３０の電子売上高対現金売上高の推定比率並びにベンダ１３０に関連付けられた業界に関する情報に基づいて、控除計算エンジン２２０によって決定してもよい。例えば、レストランなどの多額の現金取引を受け取ることが知られている業界は、現金取引額が少ないことが知られている業界よりも大きな適用パーセンテージを受容する可能性がある。

控除計算エンジン２２０は、ベンダ１３０に関する計算された控除を更に定期的に修正又は調整してもよい。例えば、控除計算エンジン２２０は、ベンダ１３０の納税義務の推移を識別するために、ベンダ納税登録、又は税務申告データ１１７からの税務申告情報、を使用することができる。例えば、控除計算エンジン２２０は、ベンダ１３０が今年は支払う義務のありそうな事業税がより少ないと判断し、この判断を反映するために、ベンダ１３０に関連付けられた控除額を下げてもよい。

控除及び計算エンジン２２０は更に、決定された控除額を各ベンダ１３０の電子取引に適用する指示を生成して、電子決済処理装置１２０に提供することができる。この指示は、控除の結果生じる任意の資金が、徴収及び分析システム１４０に関連付けられた口座、又は該当する税務当局１１０に関連付けられた口座に提供され得ることを指定することができる。

控除及び計算エンジン２２０は、電子決済処理装置１２０によって処理された電子決済の経理報告を受信することができる。この経理報告は、控除を適用した結果として各ベンダ１３０から徴収された任意の資金の指標を含んでもよい。この経理報告は、控除及び計算エンジン２２０によって控除記憶装置２７０に記憶することができる。この経理報告は、定期的（例えば、毎日、毎週、毎月など）に、又は控除計算エンジン２２０によって要求されたときに、控除計算エンジン２２０に提供してもよい。

監査及び法令遵守エンジン２５０は、受信して記憶された経理報告を処理して、各ベンダ１３０に関連付けられた控除が電子決済処理装置１２０によって適切に適用されたことを検証することができる。更に、控除及び計算エンジン２２０は、提供及び／又は預託されたとされた任意の資金が実際に提供及び／又は預託されたことを更に検証することができる。監査及び法令遵守エンジン２５０は、例えば、定期的に、あるいは、ユーザ又は管理者によって要求されたときに、受信して記憶された経理報告を処理することができる。

監査及び法令遵守エンジン２５０は更に、１つ以上のベンダ１３０からの過去の税務申告書を監査して、過去の税の過小報告又は非報告の証拠を特定することができる。監査及び法令遵守エンジン２５０は、税務申告データ１１７の一部として過去の税務申告書を受信し得る。続いて、過去の税の過小報告又は非報告のいかなる証拠をも、税務当局１１０に提供することができる。

いくつかの実施態様では、監査及び法令遵守エンジン２５０は、現在の税務申告書又は提出情報及び／又は電子取引に基づくベンダ１３０の現在の収入又は売上を、過去の税務申告書又は提出書類からのベンダ１３０の報告された収入又は売上と比較することによって、ベンダ１３０による過小報告又は非報告を特定することができる。過去の税務申告書で報告された収入又は売上が、現在の予測された収入又は売上から予想される額を上回って異なる場合、ベンダ１３０は、過小報告又は非報告のベンダ１３０であり得ると識別することができる。

いくつかの実施態様では、監査及び法令遵守エンジン２５０は、ベンダ１３０に関連付けられた電子取引データ１２５から決定されるベンダ１３０の現在の売上及び収入に基づいて、ベンダ１３０の売上又は収入をさまざまな時期に予測するモデルを構築することによって、過小報告又は非報告のベンダ１３０を識別することができる。このモデルは、電子取引データ１２５並びにベンダ１３０に関連付けられた業界に関する過去の情報、例えば平均成長率、及びインフレなどの経済に関する他のより全般的な情報、を使用して、構築することができる。このモデルは、機械学習、人工知能、ビジネス分析、又は他の統計的方法を含むが、これに限定されないさまざまな方法を用いて、生成することができる。

次に、監査及び法令遵守エンジン２５０は、このモデルを使用して、前年度又は前期間のベンダ１３０の収入又は売上を予測することができる。続いて、予測された収入又は売上は、税務申告データ１１７の報告された収入又は売上と比較され得る。報告された収入又は売上が、予測された収入又は売上と、閾値額を超えて異なる場合、ベンダ１３０はおそらく過小報告又は非報告のベンダ１３０であると識別することができる。監査及び法令遵守エンジン２５０は、このモデルを使用して、将来又は現在の何年かのベンダの収入又は売上を予測することもできる。予測された収入又は売上は、現在提出された税務申告書又は納税申告書と比較され、ベンダ１３０による過小報告又は非報告の現在の証拠を識別するために使用され得る。

監査及び法令遵守エンジン２５０は、第三者情報２７０を使用して、過小報告又は非報告のベンダ１３０を更に識別することができる。第三者情報２７０は、例えば、ダンアンドブラッドストリートなどのソースからの公的に利用可能な情報、あるいは、例えば証券取引委員会（ＳＥＣ）への提出書類などのベンダ１３０に関連付けられた１つ以上の政府関連の提出書類を含んでもよい。

インタフェース及び報告エンジン２６０は、ベンダ１３０及び／又は税務当局１１０のうちの１つ以上が徴収及び分析システム１４０と対話することができるウェブページなどのインタフェースを提供してもよい。ベンダ１３０及び／又は税務当局１１０は、１つ以上の報告１４５を閲覧又は要求するために、このインタフェースを使用してもよい。いくつかの実施態様では、報告１４５は、ベンダ１３０から徴収されて税務当局１１０に提供される資金に関する情報を含むことができる。例えば、ベンダ１３０に関連付けられたユーザは、ウェブページを使用して、ベンダ１３０から徴収されて税務当局１１０に提供された資金の額を閲覧することができる。同様に、税務当局１３０に関連付けられたユーザは、ウェブページを使用して、現在の課税期間の間に、ベンダ１３０からその時点までに徴収された資金の額を閲覧することができる。

ベンダ１３０に関して、ベンダ１３０は、インタフェース及び報告エンジン２６０によって提供されるインタフェースを使用して、さまざまな報告１４５を要求及び閲覧することができる。報告１４５内の情報は、ベンダ１３０によって提供されるパラメータに基づいて、カスタマイズされてもよい。例えば、ベンダ１３０は、特定の日付範囲、特定の税金、特定の税務当局１１０、又は特定の種類の電子取引についてベンダ１３０から源泉徴収された資金の報告１４５を要求することができる。他のパラメータをサポートしてもよい。

税務当局１１０に関して、税務当局１１０もまた、インタフェース及び報告エンジン２６０によって提供されるインタフェースを使用して、さまざまな報告１４５を要求及び閲覧することができる。報告１４５内の情報は、税務当局１１０によって提供されるパラメータに基づいて、カスタマイズされてもよい。例えば、税務当局１１０は、特定のベンダ１３０からの特定の日付範囲又は特定の税金について徴収された収入に関する報告を要求することができる。他のパラメータをサポートしてもよい。いくつかの実施態様では、このパラメータは、１つ以上のベンダ１３０からの予測収入、又は特定の税金、に対する要求を含んでもよい。

いくつかの実施態様では、ベンダ１３０は、インタフェース及び報告エンジン２６０によって提供されるインタフェースを更に使用して、税務当局１１０に税務申告書又は納税申告書を提出及び／又は作成することができる。税務申告書又は納税申告書は、ベンダ１３０に関連付けられた電子取引データ１２５（即ち、電子取引）に基づいて、ベンダ１３０がインタフェースを介して提供する補足データと共に、ベンダ１３０に関して作成することができる。補足データには、経費、現金収入、及び税務申告書又は納税申告書の作成に関連した及び／又は必要とされる任意のその他の情報が含まれてもよい。インタフェース及び報告エンジン２６０は更に、税務当局１１０に税務申告書又は提出書類を電子的に提出するだけでなく、ベンダ１３０が税務当局１１０に支払う義務のある追加の税又は税金の支払を支援することもできる。

図３は、１つ以上のベンダ１３０に関連付けられた電子取引に適用する控除を決定する方法３００の実施態様に関する動作フローである。方法３００は、徴収及び分析システム１４０によって実施され得る。

税務当局の管轄区域に属する複数のベンダが３０１で識別される。複数のベンダ１３０は、徴収及び分析システム１４０のベンダ識別エンジン２１０によって識別することができる。いくつかの実施態様では、１つ以上の電子決済処理装置１２０から受信した電子取引データを処理して、１つ以上のベンダ１３０に関連付けられた地理的情報を判断することによって、ベンダ１３０を識別し得る。税務当局１１０の管轄区域内にある郵便番号などの関連した地理的情報を有するベンダ１３０を識別することができる。他の実施態様では、この識別は、税務当局１１０によって提供される登録ベンダデータ２１５、又はデータベース又は他の公的な及び私的なソースなどの第三者情報２７０に基づいてもよい。

３０３において、複数のベンダのうちの少なくとも１つに関連付けられた電子取引に適用する控除が決定される。この控除は、徴収及び分析システム１４０の控除計算エンジン２２０によって決定することができる。控除は、税務当局１１０によって課せられた１つ以上の税金に従って決定してもよい。控除は、適用パーセンテージ又は特定された金額のいずれとしてもよい。いくつかの実施態様では、控除は、ベンダ１３０に関連付けられた収入又は売上の額に関連する税及び他の情報に基づいて決定してもよい。例えば、ベンダ１３０に関連付けられた税務申告データ１１７からの税務申告書又は納税申告書は、控除計算エンジン２２０による助言を受けてもよい。

決定された控除は、ベンダ１３０によって行われた非電子取引を考慮する控除に関連付けられた税金よりも大きい可能性がある。例えば、税金が６％の売上税である場合、電子取引ではないので控除の対象とならないベンダ１３０の現金販売を考慮すると、控除は８％になる可能性がある。

決定された控除を少なくとも１つのベンダに関連付けられた電子取引に適用するための指示が３０５で提供される。この指示は、徴収及び分析システム１４０の控除計算エンジン２２０によって、１つ以上の電子決済処理装置１２０に提供してもよい。この指示は、本質的に執行力があり、関連する電子決済処理装置１２０がベンダとの決済に先立って取引から特定の金額又はパーセンテージを控除するように指示することができる。この指示は更に、電子決済処理装置１２０に対して、税務当局１１０及び／又はその代理人によって管理される口座に送金するように指示することができる。

少なくとも１つのベンダのために処理された電子取引の経理報告が３０７で受信される。この経理報告は、１つ以上の電子決済処理装置１２０から徴収及び分析システム１４０が受信してもよい。この経理報告には、１つ以上のベンダ１３０のために電子決済処理装置１２０によって処理された取引の識別子及び各取引から控除された金額が含まれ得る。この経理報告は、結果として生じた資金が税務当局１１０及び／又は徴収及び分析システム１４０に提供されたかどうかを更に示すことができる。徴収及び分析システム１４０は、この経理報告を控除記憶装置２７０に記憶することができる。

３０９で、適用された控除の報告が提供される。報告１４５は、徴収及び分析システム１４０のインタフェース及び報告エンジン２６０によって、少なくとも１つのベンダ１３０及び／又は税務当局１１０のうちの１つ以上に提供してもよい。報告１４５は、少なくとも１つのベンダ１３０及び／又は税務当局１１０の要求によって、あるいは自動的に生成して提供してもよい。少なくとも１つのベンダ１３０に関して、報告１４５には、少なくとも１つのベンダ１３０のために徴収されて税務当局１１０に提供された資金の額を含むことができる。税務当局１１０に関して、報告１４５には、徴収されて各ベンダ１３０から税務当局１１０に提供された資金の額を含み、徴収及び分析システム１４０が当期又は課税期間の終わりに徴収されるものと考える税の見積もりを更に含むことができる。

図４は、税務申告書を提出しなかったベンダを識別する方法４００の実施態様の動作フローである。方法４００は、徴収及び分析システム１４０によって実施することができる。

４０１で、電子取引情報を電子決済処理装置から受信する。この情報は、徴収及び分析システム１１０によって提出された問合せに応じて受信してもよい。電子取引情報は、徴収及び分析システム１４０のベンダ識別エンジン２１０によって受信することができる。電子取引情報は、１つ以上の電子決済処理装置１２０から受信することができる。電子取引情報は、１つ以上のベンダ１３０のために処理された複数の電子取引であってもよい。

４０３において、税務当局の管轄区域に属する複数のベンダが識別される。これら複数のベンダ１３０は、電子取引情報に基づいて、徴収及び分析システム１４０のベンダ識別エンジン２１０によって識別することができる。例えば、ベンダ識別エンジン２１０は、電子取引情報から郵便番号などの地理的情報を抽出し、その取引が税務当局１１０の管轄区域内にある地理的情報に関連付けられたベンダ１３０に基づいて、複数のベンダ１３０を決定することができる。

４０５で、納税申告情報を税務当局から受信する。納税申告情報は、徴収及び分析システム１４０の監査及び法令遵守エンジン２５０が受信してもよい。納税申告情報は、１つ以上の税務当局１１０によって提供される税務申告データ１１７の一部であってもよく、ベンダ１３０の１つ以上によって１年以上又は１課税期間以上の間に納付された１つ以上の税金を示すことができる。

４０７で、納税申告情報を複数のベンダに相互に関連付けて、税務申告書を提出しなかったベンダを識別する。納税申告情報は、徴収及び分析システム１３０の監査及び法令遵守エンジン２５０によって相互に関連付けてもよい。この相互関連付けによって、特定の年又は課税期間中に税務当局１１０の管轄区域に属したにも関わらず税務申告書を提出又は提供しなかったベンダ１３０を識別することができる。いくつかの実施態様では、この相互関連付けによって、各ベンダ１３０が特定の年又は期間にわたって支払う義務を有する可能性のある税金を更に推定し、特定の年又は期間中の１つ以上の税金の支払が過小であり得るベンダ１３０を識別することができる。

４０９で、税務申告書を提出しなかった識別されたベンダの報告が税務当局に提供される。この報告は報告１４５であってもよく、インタフェース及び報告エンジン２６０によって１つ以上の税務当局１１０に提供してもよい。報告１４５によれば、税務当局１１０に１つ以上の税金を支払っていないか、又は１つ以上の税金の支払が過小であり得るベンダ１３０を識別することができる。

図５は、税金の支払が過小であり得るベンダを識別する方法５００の実施態様の動作フローである。方法５００は、徴収及び分析システム１４０によって実施することができる。

５０１で、電子取引情報を電子決済処理装置から受信する。この情報は、徴収及び分析システム１４０によって提出された問合せに応じて受信してもよい。電子取引情報は、徴収及び分析システム１４０のベンダ識別エンジン２１０によって受信することができる。電子取引情報は、１つ以上の電子決済処理装置１２０から受信することができる。電子取引情報は、１つ以上のベンダ１３０のために処理された複数の電子取引であってもよい。

５０３で、予定納税額は１つ以上のベンダの各々について決定される。予定納税額は、徴収及び分析システム１４０の監査及び法令遵守エンジン２５０が決定してもよい。いくつかの実施態様では、ベンダに関する予定納税額は、特定期間にわたり該ベンダに関連付けられた電子取引情報を分析して、この分析に基づいて予定納税額を生成することによって決定してもよい。

５０５で、納税申告情報を税務当局から受信する。納税申告情報は、徴収及び分析システム１４０の監査及び法令遵守エンジン２５０が受信してもよい。納税申告情報は、１つ以上の税務当局１１０によって提供される税務申告データ１１７の一部であってもよく、ベンダ１３０の１つ以上によって１年以上又は１課税期間以上の間に納付された１つ以上の税金を示すことができる。

５０７で、納税申告情報を予定納税額と互いに関連付けて、税金支払義務のあり得るベンダを識別する。納税申告情報は、徴収及び分析システム１４０の監査及び法令遵守エンジン２５０による予定納税額と相互に関連付けることができる。

５０９で、税金支払義務のあり得る識別されたベンダについて、税務当局に報告を提供する。インタフェース及び報告エンジン２６０により、１つ以上の税務当局１１０に報告１４５を提供することができる。

図６は、例示的な実施形態及び態様を実施することができる例示的なコンピューティング環境を示す。このコンピューティングシステム環境は、好適なコンピューティング環境の一例に過ぎず、使用又は機能の範囲に関する制限を示唆するものではない。

多数の他の汎用若しくは専用コンピューティングシステム環境又は構成を使用することができる。使用に好適であり得る周知のコンピューティングシステム、環境、及び／又は構成の例としては、パーソナルコンピュータ、サーバコンピュータ、ハンドヘルド又はラップトップデバイス、マルチプロセッサシステム、マイクロプロセッサベースのシステム、ネットワークＰＣ、ミニコンピュータ、メインフレームコンピュータ、組み込みシステム、上述のシステム又はデバイスのいずれかを含む分散コンピューティング環境など、が挙げられるが、これらに限定されるものではない。

コンピュータによって実行されるプログラムモジュールなどのコンピュータ実行可能命令を使用してもよい。一般に、プログラムモジュールには、特定のタスクを実行する、又は特定の抽象データ型を実装するルーチン、プログラム、オブジェクト、コンポーネント、データ構造などが含まれる。分散コンピューティング環境は、通信ネットワーク又は他のデータ伝送媒体を介してリンクされたリモート処理装置によってタスクが実行される場合に、使用することができる。分散コンピューティング環境では、プログラムモジュール及び他のデータは、メモリ記憶装置を含むローカル及びリモートコンピュータ記憶媒体の双方に配置してもよい。

図６を参照すると、本明細書で説明する態様を実装するための例示的なシステムは、コンピューティングシステム６００などのコンピューティングデバイスを備えている。その最も基本的な構成では、コンピューティングシステム６００には、通常、少なくとも１つの処理ユニット６０２及びメモリ６０４が含まれている。コンピューティングデバイスの正確な機器構成及び種類に従って、メモリ６０４は、揮発性（ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）など）、不揮発性（読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、フラッシュメモリなど）、又は両者のなんらかの組み合わせとすることができる。この最も基本的な構成は、図６の破線６０６によって示されている。

コンピューティングシステム６００は、追加の特徴／機能を有することができる。例えば、コンピューティングシステム６００は、磁気又は光ディスク又はテープを含むがこれに限定されない追加の記憶装置（リムーバブル及び／又は非リムーバブル）を備えることができる。かかる追加の記憶装置は、図６において、リムーバブル記憶装置６０８及び非リムーバブル記憶装置６１０によって示されている。

コンピューティングシステム６００は、通常、さまざまなコンピュータ可読媒体を含んでいる。コンピュータ可読媒体は、コンピューティングシステム６００によってアクセス可能な任意の利用可能な媒体とすることができ、揮発性及び不揮発性媒体、取り外し可能及び取り外し不可能媒体の双方を含む。

図７、図７（ａ）及び図７（ｂ）は、税金のマッチング及び／又は識別のためのシステム及び方法７００を含んでいる。図７、図７（ａ）及び図７（ｂ）のシステムは、一実施形態ではシステム６００上で、又はシステム６００と連携して、動作することができる。図７、図７（ａ）及び図７（ｂ）のシステムでは、全部又は一部を電子的又は自動的に実行することができる。７０１で、システム７００は、受取人税識別番号（payee tax identification number、ＴＩＮ）、受取人名、受取人アドレス、及び支払債務額を含む納税情報を電子的に又は自動的に受信することができる。７０２で、システム７００は、７０１における情報に１つ以上のセットに基づくアルゴリズムを適用することができる。例示的なアルゴリズムは以下の通りである。
ｓｅｌｅｃｔ“受取人ＴＩＮ”，“受取人名”，“受取人アドレス”，ＳＵＭ（１０９９Ｋ Ａｍｏｕｎｔ １），
Ｃｏｕｎｔ（１０９９Ｋ Ａｍｏｕｎｔ １）ｆｒｏｍ“２０１４ ＩＲＳ ＩＲＭＦデータ”
ｗｈｅｒｅ“Ｄｏｃｕｍｅｎｔ Ｃｏｄｅ”＝９９／^＊１０９９ Ｋ^＊／
ｇｒｏｕｐ ｂｙ“受取人ＴＩＮ”，“受取人名”，“受取人アドレス”

７０３及び７０４において、システム７００は、「ＩＲＳ １０９９Ｋ Ｄａｔａ」からの結果セットに名称及びアドレス標準化ソフトウェアアルゴリズムを適用することができる。名称標準化プロセスは、ビジネス用語の辞書と、ある用語が一実施形態において一致したときに使用するための標準的な値のセットとを使用することができる。アドレス標準化プロセスが適用され、有効なＵＳ（及び／又は同等の外国）アドレスのＵＳＰＳ認定データベースと連携した１つ以上の構文解析アルゴリズムを適用して、ありとあらゆるアドレスが有効かつ好ましい郵便配達フォーマットであることを保証することができる。アドレス表現の他の標準化された形式を使用してもよい。アドレス標準化プロセスは、プレディレクション、ストリート名、ストリートサフィックス、ポストディレクション、アドレス範囲、スイート範囲、郵便番号５、及び郵便番号４を含むが、これらに限定されない１つ以上の構成部分にアドレスを分解することができる。

７０５では、連邦雇用者識別番号（Federal Employer Identification Numbers、ＦＥＩＮ）と、州識別番号（state identification numbers）と、企業名称と、アドレスと、場所と、を含む州識別情報は、システム７００によって電子的に及び／又は自動的に受信することができる。７０６では、システムは州ＩＤ、課税期間、課税年度、及び売上高を含む生の税データを受信することができる。７０７及び７０８では、セットベースのアルゴリズムを適用して、税年度の全ての企業について単一の結合レコードを形成し、同じ企業に関する複数の納税申告書を併合することができる。例示的なアルゴリズムは以下の通りである。
ｓｅｌｅｃｔ“ＦＥＩＮ”，“企業名称”，“主アドレス”，“課税年度”，ＳＵＭ（“売上”），
Ｃｏｕｎｔ（Ｄｉｓｔｉｎｃｔ“州ＩＤ”）
ｆｒｏｍ“州登録データ”，“州税務申告データ”
ｗｈｅｒｅ“州登録データ”．“州ＩＤ”＝“州税務申告データ”．“州ＩＤ”ａｎｄ課税年度＝２０１４
ｇｒｏｕｐ ｂｙ“ＦＥＩＮ”，“企業名称”，“主アドレス”，“課税年度”

７０９及び７１０では、「州税データ」からの結果セットに関して、名称及びアドレス標準化ソフトウェア／アルゴリズムが適用され得る。名称標準化プロセスは、ビジネス用語の辞書と、ある用語が一実施形態において一致したときに使用するための標準的な値のセットとを使用することができる。アドレス標準化プロセスが適用され、有効なＵＳ（及び／又は同等の外国）アドレスのＵＳＰＳ認定データベースと連携した１つ以上の構文解析アルゴリズムを適用して、ありとあらゆるアドレスが有効かつ好ましい郵便配達フォーマットであることを保証することができる。アドレス標準化プロセスは、プレディレクション、ストリート名、ストリートサフィックス、ポストディレクション、アドレス範囲、スイート範囲、郵便番号５、及び郵便番号４を含むが、これらに限定されない１つ以上の構成部分にアドレスを分解することができる。

７１１で、図７（ａ）に示すように、マッチングプロセスが開始される。図７（ｂ）に示すように、７１２（ａ）及び７１３（ａ）では、ハミングアルゴリズム又は同様の固定長マッチングアルゴリズムが、標準化されたＩＲＳ１０９９Ｋデータの受取人ＴＩＮと標準化された税金データのＦＥＩＮとのあらゆる可能な組み合わせに適用され得る。ハミングアルゴリズムでは、２つの等しい長さの文字列又は数字を比較することができる。一実施形態では、ハミングアルゴリズムは、ＩＲＳ１０９９Ｋデータからの受取人ＴＩＮを、州データ内のＦＥＩＮと比較することができ、双方とも同じ長さを有し得る。０と１との間の実数であり得るハミングアルゴリズムの出力は、第２の文字列／数字と等価にするために第１の文字列／数字に対して行う必要がある変更の数を表すことができる。１という結果は、変更を加える必要がないこと、即ち、２つの文字列の全ての文字が一致することを示している。０という結果は、２つの文字列が同一になる前に、第１の文字列の全ての文字を変更する必要があることを示す。０と１の間の数字は、いくつかの文字が同じであるが、他の文字は同じではないことを示し、大きい数字は類似度が高いことを示している。他の方法を用いて、一般的なマッチング及び得点の結果を得てもよい。

７１２（ｂ）及び７１３（ｂ）では、アドレスの完全一致を実行することができる。このマッチングプロセスでは、「州税データ」の７１０から生成される各アドレス及び各アドレスの個々の構成要素に対して、「ＩＲＳ １０９９Ｋデータ」の７０４から生成された各アドレス及び各アドレスの個々の構成要素を比較することができる。「ＩＲＳ １０９９Ｋデータ」の所定のアドレスが、あらゆる個々の構成要素（プレディレクション、ストリート名、郵便番号５など）を、「州税データ」の所定のアドレスにおけるありとあらゆる個々の構成要素に正確に一致させる場合には、個々の比較から１の数字を生成することができる。個々の構成要素のうちの１つ以上が一致しない場合、０のスコアが割り当てられ、アドレスが一致しないことを示す。一部の実施形態では、このマッチングアルゴリズムによれば、一致を不利にすることなく、いくつかのアドレス構成要素が空白又は欠落することを可能にすることができる（例えば、「州税データ」は「ＩＲＳ １０９９Ｋデータ」のアドレスと全く同じアドレスを示すが、Ｓｕｉｔｅ番号は一方のアドレスには存在するが、他方のアドレスには存在しない）。

７１２（ｃ）及び７１３（ｃ）では、バイグラムアルゴリズムによって、標準化されたＩＲＳ １０９９Ｋデータ内のあらゆる企業名称を標準化された税データ内のあらゆる企業名称と比較する。一実施形態では、バイグラムアルゴリズムは、常に等しい長さであるとは限らない２つの長い文字列が比較されている場合に適用することができる。他の可変文字列マッチングアルゴリズムを使用することもできる。あるケースでは、ＩＲＳ １０９９Ｋデータの受取人名と州データの企業名称が比較される。バイグラムアルゴリズムは、双方の文字列の文字ペアの発生に基づいてデータをマッチングすることができる。２つの文字列の間の共通の文字ペアの数が多いほど、一致スコアが高くなる。出力は０と１の間の数字で表され、０は文字列の間に一致する文字ペアがないことを示し、１は全てのペアが一致することを示している。一例では、「Ａｃｍｅ Ｃｏｒｐ、Ａｍａｒｉｌｌｏ、ＴＸ ５５４０２−１９３０」と「Ａｃｍｅ Ｃｏｒｐ、５５４０２−１９３０」は、ハミングアルゴリズムで０．５を大幅に下回るスコアとなる。他の同様の固定長文字列マッチングアルゴリズムを使用することもできるが、バイグラム又は類似の可変長文字列マッチングアルゴリズムを使用すると、かなり高いスコアが得られる。他のアルゴリズムを使用して、一般的なマッチング及びスコア付けの主体を達成することができる。

７１４において、システム７００は、ステップ７１２（ａ）〜（ｃ）及び７１３（ａ）〜（ｃ）から、閾値を超える平均／加重平均及び一致の数を計算することができる。一例では、「州税データ」セットのあらゆるレコードを、「ＩＲＳ １０９９Ｋデータ」セットのあらゆるレコードと３回、ＦＥＩＮ／ΤＩΝ、名称、及びアドレスごとに１回ずつ比較し得る。例えば、１，０００件の「ＩＲＳ １０９９Ｋデータ」レコードと２，０００件の「州税データ」レコードがあれば、合計２，０００，０００件の一致（１，０００ｘ２，０００）と一致ごとの３件の別個のスコア（合計６，０００，０００件の一致スコア）がある。各一致に関する加重された一致スコアは、「（ＦＥＩＮ／ＴＩＮ一致スコア×ＦＥＩＮ／ＴＴＮ加重）＋（名称一致スコア×名称加重）＋（アドレス一致スコア×アドレス加重）」として計算される。使用される１つの加重されたスキームでは、ＦＥＩＮ／ＴＩＮ一致スコアを５０％、名称一致スコアを３０％、アドレス一致スコアを２０％に加重し得る。正確な加重及び閾値は変化し得る。

７１５では、１つ以上のリストを構築することによって、一致結果を確定することができる。リストには、同リストに含まれる２つの異なる一致（即ち、ＦＥＩＮ／ＴＴＮと名称の一致、ＦＥＩＮ／ＴＴＮとアドレスの一致、又は名称とアドレスの一致）に関してスコア（即ち、０．７）を超えた一致のみが含まれ得る。一致が１つ以上の閾値を超えた場合、加重付けを使用して一致の品質を最高から最低まで優先付け／順位付けし、最も強い一致が最大の加重を有するようにする。正確な加重と閾値は変化する。複数の一致が発生する（即ち、１つの「ＩＲＳ １０９９Ｋデータ」レコードが複数の「州税データ」レコードに一致するか、あるいは、１つの「州税データ」レコードが複数の「ＩＲＳ １０９９Ｋデータ」レコードに一致する）状況において、一実施形態では、加重平均を使用して最もよい一致を選択する。別のリストには、１又は０の一致基準で、あらゆる「州税データ」レコードに一致する「ＩＲＳ １０９９Ｋデータ」レコードが含まれる（即ち、全ての一致にわたって、一致スコアの２つ又は３つの全ての一致が０．７未満になる）。一実施形態では、これらの「ＩＲＳ １０９９Ｋデータ」レコードと、「州税データ」セットとの実用的な一致は得られない可能性がある。更に別のリストには、１又はゼロの一致基準で、あらゆる「ＩＲＳ １０９９Ｋデータ」レコードに一致した「州税データ」レコードを含み得る（即ち、全ての一致にわたって、一致スコアの２つ又は３つの全ての一致が０．７未満になる）。一実施形態では、これらの「州税データ」レコードと、「ＩＲＳ １０９９Ｋデータ」セットとの実用的な一致は得られない可能性がある。

７１６（ａ）において、一致した結果のリスト、７１５で生成された最初のリストから、全ての企業の順位付けされたリストを生成することができる。一実施形態では、ＩＲＳ １０９９Ｋで報告された収入とのより大きな差異を有する一致が、「州税データ」に報告された収入とのより小さな（又はマイナスの場合さえあり得る）差異を有する一致よりも高くソートされ得る。一実施形態では、これらは、７１７（ａ）において提出中の候補である企業である。即ち、ＩＲＳ １０９９Ｋの収入の数字は、企業が州の税務当局に報告しているよりも、取引先／顧客からより多くの収入を獲得している可能性があることを示している。

次に、７１７（ｂ）に示すように、７１５で生成された第２のリストから、非提出者候補のリストを生成することができる。このリストには、州税データに好適な一致が見つからなかったか、あるいは、加重平均がしきい値を下回ったＩＲＳ １０９９Ｋデータレコードが全て含まれていた。これは、州に登録されていない可能性があるため州に収入を報告していない企業の存在を示唆している。このリストの順位付けアルゴリズムは異なっている可能性がある。一実施形態では、このリストは、７１６（ｂ）の１０９９Ｋの収入で報告された金額によってランク付けされ、これによって、納税債務を有する可能性が高い業界に属し更なる調査の主な候補として、より高い収入を有する納税者のリストを生成する。一実施形態では、これらのリストの１つ以上に他のフィルタリング基準を適用することもできる。追加のフィルタリング基準は、ある実施形態では異なり得る。一実施形態では、納税義務の規定を履行することができる。例えば、多くの州では、供与された業務サービスに対して売上税債務を要しない（販売された商品のみ要する）ため、結果のセットからサービス業務を削除するためのフィルタリングアルゴリズムが必要である。

別の実施形態では、図７、図７（ａ）及び図７（ｂ）のシステム及び方法は、図８のコンピュータシステム８００を使用して全部又は一部を実行することができる。図示のように、システム８００は、サイト外又はサイト内に位置する１つ以上の実行可能なソフトウェアアプリケーションを実行する、サーバ及びデータベースなどのハードウェアを備えることができる。別の実施形態では、システム８００は、クラウドコンピューティング環境で一部又は全部を実行してもよい。クラウド環境では、システム８００は、仮想プライベートネットワークを介してアクセス可能とすることができる。データは、さまざまなレベルの暗号化及び符号化を使用して保護し得る。システム８０１は、データリポジトリ８０１〜８０３を含むことができる。リポジトリには、税関連データの記憶に好適な任意のハードウェアを備え得る。アプリケーションサーバ８０４は、図７の１つ以上のステップ７０２〜７１６（ａ）〜（ｂ）を実行するための実行可能コード及びソフトウェアモジュールを含むことができる。システム８００はまた、データリポジトリ８０１〜８０３に類似したプロセス及びデータ記憶のためのデータリポジトリ８０５を備えることができる。一実施形態では、システムはまた、報告用ソフトウェアを含むアプリケーションサーバ８０６を備え、ステップ７１７（ａ）〜（ｂ）を実行することができる。

コンピュータ記憶媒体には、コンピュータ可読命令、データ構造、プログラムモジュール又は他のデータなどの情報を記憶するための任意の方法又は技術で実装される揮発性及び不揮発性の、取り外し可能及び取り外し不可能媒体が含まれる。メモリ６０４、リムーバブル記憶装置６０８、及び非リムーバブル記憶装置６１０は全てコンピュータ記憶媒体の例である。コンピュータ記憶媒体には、ＲＡＭ、ＲＯＭ、電気的消去可能プログラム読み出し専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、フラッシュメモリ又は他のメモリ技術、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ（digital versatile disk）又は他の光記憶装置、磁気カセット、磁気テープ、磁気ディスク記憶装置又は他の磁気記憶装置、又は所望の情報を記憶するために使用することができ、コンピューティングシステム６００によってアクセスすることができる任意の他の媒体が含まれるが、これらには限定されない。かかるコンピュータ記憶媒体は、コンピューティングシステム６００の一部とすることができる。

コンピューティングシステム６００は、デバイスが他のデバイス及び／又はインタフェースと通信することを可能にする通信接続部（単数又は複数）６１２を含むことができる。コンピューティングシステム６００はまた、キーボード（ソフトウェア又はハードウェア）、マウス、ペン、音声入力インタフェース、タッチインタフェースなどの入力装置（単数又は複数）６１４を有することができる。ディスプレイ、スピーカ、プリンタなどの出力装置（単数又は複数）６１６をもまた備えてもよい。これらの装置は全て当該分野において周知であり、ここでは詳細に論ずる必要はない。

本明細書に記載されたさまざまな技術は、ハードウェア又はソフトウェアに関連して、あるいは、好適な場合には双方の組み合わせと共に実施され得ることを理解されたい。したがって、本開示の主題の方法及び装置、又はその特定の態様又は部分は、フロッピーディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ハードドライブ、あるいは任意の他の機械可読記憶媒体、などの有形媒体に組み込まれたプログラムコード（即ち、命令）の形態を取ることができ、ここで、この場合に、そのプログラムコードがコンピュータなどの機械にロードされて実行されると、その機械は、ここで開示される主題を実行するための装置となる。

例示的な実施態様は、１つ以上のスタンドアロンコンピュータシステムに関連して、本明細書に開示された主題の態様を利用することに言及するが、主題はそれに限定されず、むしろ、更に、本明細書に開示される主題の態様は、むしろ、ネットワーク又は分散コンピューティング環境などの任意のコンピューティング環境に関連して実装されてもよい。なお更には、本明細書で開示される主題の態様は、複数の処理チップ又はデバイス内で、又はそれらにまたがって実施されてもよく、記憶機能は、同様に、複数のデバイスにわたって実行されてもよい。かかるデバイスには、例えば、パーソナルコンピュータ、ネットワークサーバ、ハンドヘルドデバイスが含まれ得る。

本主題は、構造的特徴及び／又は方法論的行為に特有の言語で説明されているが、添付の特許請求の範囲で画定された主題は、必ずしも上述の特定の特徴又は行為に限定されないことを理解されたい。むしろ、上述の特定の特徴及び動作は、請求項を実施する例示的な形態として開示される。

〔実施の態様〕
（１） 方法であって、
少なくとも１つの納税者識別番号（ＴＩＮ）と、前記ＴＩＮに関連付けられた第１のアドレス情報と、を含む第１の納税情報を電子的に受信することと、
自動的に１つ以上の構文解析アルゴリズムを適用して前記第１のアドレス情報が有効でかつ第１のフォーマットであるか否かを判定することを含む、第１のアドレス標準化プロセスを前記第１の納税情報に自動的に適用することと、
企業登録情報と、第２のアドレス情報を含む第２の納税情報と、を電子的に受信して、前記第２の納税情報を単一の様式に結合するセットベースのアルゴリズムを自動的に適用することと、
自動的に１つ以上の構文解析アルゴリズムを適用して前記第２のアドレス情報が有効でかつ第２のフォーマットであるか否かを判定することを含む、名称及び第２のアドレス標準化プロセスを前記結合された第２の納税情報に自動的に適用することと、
マッチングプロセスであって、
固定長マッチングアルゴリズムを自動的に適用してＴＩＮ一致を判定することと、
前記第１のアドレスと前記第２のアドレスとの間の完全一致を自動的に判定することと、
バイグラムアルゴリズムを自動的に適用して企業名称一致を判定することと、を含む、マッチングプロセスを自動的に適用することと、
前記ＴＩＮ一致と、前記完全一致と、前記企業名称一致と、の加重平均を自動的に計算することと、
前記加重平均が閾値を上回っているか否かを自動的に判定することと、を含む方法。
（２） 前記第１のアドレス標準化プロセスは、前記第１のアドレスを１つ以上の構成部分に分解する、実施態様１に記載の方法。
（３） 前記第２のアドレス標準化プロセスは、前記第２のアドレスを１つ以上の構成部分に分解する、実施態様１に記載の方法。
（４） 固定長マッチングアルゴリズムはハミングアルゴリズムである、実施態様１に記載の方法。
（５） 前記名称プロセスは企業名辞書を含む、実施態様１に記載の方法。

（６） 第２のアドレス標準化プロセスは、ＵＳＰＳ認定データベースを含む、実施態様１に記載の方法。
（７） 第１のアドレス標準化プロセスは、ＵＳＰＳ認定データベースを含む、実施態様１に記載の方法。
（８） 前記閾値は変化する、実施態様１に記載の方法。
（９） 加重された一致は、「（ＦＥＩＮ／ＴＩＮ一致スコア×ＦＥＩＮ／ＴＩＮ加重）＋（名称一致スコア×名称加重）＋（アドレス一致スコア×アドレス加重）」として計算される、実施態様１に記載の方法。
（１０） １つ以上のリストを形成するために順位付けアルゴリズムが適用される、実施態様１に記載の方法。

（１１） プロセッサとメモリとを含むシステムであって、前記メモリは、
少なくとも１つの納税者識別番号（ＴＩＮ）と、前記ＴＩＮに関連付けられた第１のアドレス情報と、を含む第１の納税情報を電子的に受信することと、
自動的に１つ以上の構文解析アルゴリズムを適用して前記第１のアドレス情報が有効でかつ第１のフォーマットであるか否かを判定することを含む、第１のアドレス標準化プロセスを前記第１の納税情報に自動的に適用することと、
企業登録情報と、第２のアドレス情報を含む第２の納税情報と、を電子的に受信して、前記第２の納税情報を単一の様式に結合するセットベースのアルゴリズムを自動的に適用することと、
自動的に１つ以上の構文解析アルゴリズムを適用して前記第２のアドレス情報が有効でかつ第２のフォーマットであるか否かを判定することを含む、名称及び第２のアドレス標準化プロセスを前記結合された第２の納税情報に自動的に適用することと、
マッチングプロセスであって、
固定長マッチングアルゴリズムを自動的に適用してＴＩＮ一致を判定することと、
前記第１のアドレスと前記第２のアドレスとの間の完全一致を自動的に判定することと、
バイグラムアルゴリズムを自動的に適用して企業名称一致を判定することと、を含む、マッチングプロセスを自動的に適用することと、
前記ＴＩＮ一致と、前記完全一致と、前記企業名称一致と、の加重平均を自動的に計算することと、
前記加重平均が閾値を上回っているか否かを自動的に判定することと、を含む動作を実行するよう、前記プロセッサによってアクセス可能な実行可能コードを記憶する、システム。
（１２） 前記第１のアドレス標準化プロセスは、前記第１のアドレスを１つ以上の構成部分に分解する、実施態様１１に記載のシステム。
（１３） 前記第２のアドレス標準化プロセスは、前記第２のアドレスを１つ以上の構成部分に分解する、実施態様１１に記載のシステム。
（１４） 固定長マッチングアルゴリズムはハミングアルゴリズムである、実施態様１１に記載のシステム。
（１５） 前記名称プロセスは企業名辞書を含む、実施態様１１に記載のシステム。

（１６） 第２のアドレス標準化プロセスは、ＵＳＰＳ認定データベースを含む、実施態様１１に記載のシステム。
（１７） 第１のアドレス標準化プロセスは、ＵＳＰＳ認定データベースを含む、実施態様１１に記載のシステム。
（１８） 前記閾値は変化する、実施態様１１に記載のシステム。
（１９） 加重された一致は、「（ＦＥＩＮ／ＴＩＮ一致スコア×ＦＥＩＮ／ＴＩＮ加重）＋（名称一致スコア×名称加重）＋（アドレス一致スコア×アドレス加重）」として計算される、実施態様１１に記載のシステム。
（２０） １つ以上のリストを形成するために順位付けアルゴリズムが適用される、実施態様１１に記載のシステム。

Claims (10)

1. 徴収及び分析システムであって、プロセッサと、前記プロセッサと通信するメモリと、を備え、前記メモリは、
   一組の電子取引情報を使用して、税務当局の管轄区域に属する一組のベンダを識別し、
   納税情報を前記一組の識別されたベンダと相互に関連付けて相関データセットを生成し、
   前記相関データセットは、第１及び第２のデータセットを備え、
   前記第１のデータセットは、納税者識別番号、当該納税者識別番号に関連付けられた標準化された企業名称、及び当該納税者識別番号に関連付けられた標準化されたアドレス情報を備え、
   前記第２のデータセットは、同じ企業に関して併合された複数の納税申告書に関連づけられた、雇用者識別番号、標準化された企業名称及び標準化されたアドレス情報を備え、
   前記第１のデータセットと前記第２のデータセットと、がマッチングされ、
   前記相関データセットの関数として、前記マッチングの結果に基づき、前記一組の識別されたベンダから非申告ベンダを識別し、
   報告エンジンを使用して前記非申告ベンダを報告する、ように前記プロセッサによって実行可能なプログラミング命令を用いて符号化されている、徴収及び分析システム。
2. 前記相互に関連付ける動作は、前記電子取引情報からの第１の納税者識別番号と前記納税情報からの第２の納税者識別番号との関数として実行される、請求項１に記載の徴収及び分析システム。
3. 前記納税情報は、少なくとも１０００個の納税者識別番号を含み、前記識別された一組のベンダは、少なくとも１０００個のベンダを含み、前記プロセッサは、前記納税情報と前記識別された一組のベンダとを１分未満で相互に関連付けるように構成されている、請求項２に記載の徴収及び分析システム。
4. 前記プログラミング命令は、
   （ｉ）前記一組の電子取引情報の関数として前記識別された一組のベンダにおける第１のベンダに関する一組の１つ以上の予定納税額を決定し、
   （ｉｉ）前記納税情報の関数として前記第１のベンダに貸記された一組の１つ以上の実際の納税額を判定し、
   （ｉｉｉ）前記一組の１つ以上の予定納税額と前記一組の１つ以上の実際の納税額との関数として支払過小額を計算し、
   （ｉｖ）前記報告エンジンを使用して、前記支払過小額及び前記第１のベンダに関する識別情報を報告する、ように前記プロセッサによって更に実行可能である、請求項１に記載の徴収及び分析システム。
5. 前記プログラミング命令は、前記支払過小額が前記第１のベンダに関連付けられた口座から自動的に徴収されるように更に実行可能である、請求項４に記載の徴収及び分析システム。
6. 税務当局の管轄区域に属する前記一組のベンダの前記識別は、前記識別された一組のベンダにおける任意のベンダのＰＯＳシステムからのいかなる情報をも必要としない、請求項１に記載の徴収及び分析システム。
7. 前記一組の電子取引情報は、前記税務当局の前記管轄区域内の地理的存在を示す第１の組の情報と、前記税務当局の前記管轄区域内における企業の存在を示す第２の組の情報とを含み、
   前記税務当局の前記管轄区域に属する一組のベンダの前記識別は、前記第１の組の情報と前記第２の組の情報との関数として生じる、請求項１に記載の徴収及び分析システム。
8. 前記プログラミング命令は、
   （ｉ）前記一組の電子取引情報の関数として、前記一組の識別されたベンダにおける第１のベンダに関する、支払期限が未到来の予定納税額を決定し、
   （ｉｉ）前記報告する工程の前に前記税務当局への前記予定納税額の支払を自動的に行う、ように前記プロセッサによって更に実行可能である、請求項１に記載の徴収及び分析システム。
9. 前記プロセッサは、
   （ｉ）前記予定納税額の支払期限の後、前記納税情報の関数として前記第１のベンダの実際の納税額を判定し、
   （ｉｉ）前記実際の納税額が前記予定納税額近辺の所定の範囲に含まれない場合は、前記報告エンジンを使用して推定支払過少通知を前記税務当局に提供する、ように更に構成されている、請求項８に記載の徴収及び分析システム。
10. 前記プログラミング命令は、
    （ｉ）前記税務当局が第１の取引カテゴリに課税しないが、第２の取引カテゴリには課税することを判断し、
    （ｉｉ）前記一組の電子取引情報において、前記第１の取引カテゴリに関連付けられる少なくとも１つの電子取引を無視する、ように前記プロセッサによって更に実行可能である、請求項１に記載の徴収及び分析システム。

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