Yapay zekânın vergi sistemleri ile vergi denetimlerine etkileri
Yapay zekâ (YZ) ya da artificial intelligence (AI); bilgisayarların insan benzeri düşünme, öğrenme ve karar verme süreçlerini taklit eden ileri bir teknolojidir. Verileri analiz ederek anlamlı çıktılar sunar ve makine öğrenimi, doğal dil işleme (NLP), bilgisayarla görme gibi alt alanları kapsar. Günümüzde YZ, sanayiden sağlığa, finanstan lojistiğe kadar birçok sektörde yenilikçi çözümler sunarak işletmelerin verimliliğini artırmakta ve dijital dönüşüme yön vermektedir.
Sayın Hazine ve Maliye Bakanı zaman zaman, vergi düzenlemeleri ve denetiminde YZ kullanımıyla ilgili açıklamalar yapmaktadır. 1990’lı yıllarda Gelir İdaresinde, vergi dairelerindeki uygulamalar ile bilgi işlem altyapısında yapısal dönüşümü hedefleyen “VEDOP” ve “tek vergi numarası projesi” yöneticisi olarak yaptığım çalışmalar sonrasında konuyla ilgili gelişmeleri, yeni uygulamaların ekonomiye etkileri ile reel sektöre yansımalarını düzenli takip etmeye çalışıyorum.
Vergi sistemlerinde geliştirilmiş yapay zekâ teknolojileri
YZ ve makine öğrenimi teknolojisinin hızlı gelişimi, vergi idarelerinde bu teknolojilerin kullanımının artmasına yol açtı. Vergi bağlamında YZ; tekrarlayan süreçleri otomatikleştirmek, büyük veri setlerini analiz ederek kronik kalıpları ve anormallikleri tespit etmek ve karar alma süreçlerini desteklemek için kullanılmaktadır. YZ’nın benimsenmesi; uygulamada etkili olduğunu kanıtlamış, vergi idarelerine vergi uyumsuzluklarını ve vergi kaçakçılığını önleme, mükellef ödevlerini iyileştirme ve iç süreçlerin etkinliğini artırma konularında yardımcı olmaktadır. Yapay zekânın vergi alanındaki potansiyel uygulamaları geniş kapsamlıdır ve çeşitli alanlara yayılmaktadır. Bu alanları şu şekilde listeleyebiliriz:
- Vergi uyum süreçleri:YZ; veri çıkarma, mutabakat, beyanname hazırlama gibi işlemleri otomatikleştirerek hataları azaltabilir, vergi uzmanlarının daha stratejik faaliyetlere odaklanması için zaman yaratabilir.
- Vergi planlama ve analizi:YZ destekli araçlar; karmaşık vergi yasalarını, düzenlemeleri ve emsal kararları analiz ederek optimizasyon fırsatlarını belirleyebilir, işle ilgili kararlarının vergisel etkilerini değerlendirebilir.
- Vergi denetimi ve ihtilafların çözümü:YZ; yüksek risk taşıyan işlemleri belirleme, denetim sonuçlarını tahmin etme ve güçlü savunma stratejilerinin hazırlanmasına destek olma konularında yardımcı olabilir.
- Vergi araştırması ve bilgi yönetimi:YZ; sürekli değişen vergi yasaları ve uygulamalarına hızlı ve kolay erişim sağlayarak vergi uzmanlarının güncel kalmasına yardımcı olabilir.
Dünya örnekleri
İtalya: İtalya, vergi ihlallerini tespit etmekte YZ kullanımında öncüdür. VeRa (Verification of Financial Reports) algoritması, İtalyan vergi otoritesine vergi beyannameleri ve banka hesapları gibi finansal verileri karşılaştırarak mükelleflerin risk seviyelerini değerlendirme ve tespit edilen uyumsuzluklar için açıklama talep etme imkânı sunuyor. YZ algoritmalarıyla finansal verilerin analizi, İtalya'nın 2022 yılında 1 milyondan fazla yüksek riskli vakanın belirlenmesini ve €6,8 milyonluk kaçağın önlenmesini sağladı.
ABD: Internal Revenue Service (IRS) YZ’yı, vergi açığını kapatmada önemli bir araç olarak kullanıyor. YZ modelleri, vergi uyumsuzluğu olasılığı yüksek mükellefleri ve hata içeren beyannameleri tespit ederek denetim seçimlerini optimize ediyor. Ayrıca, IRS, ortaklık yapılarındaki karmaşık vergi ihlallerini belirlemek için YZ kullanıyor. Bu sayede, denetim süreçleri daha verimli hale gelirken, eksik ödemeler ve potansiyel vergi kaçakçılığı alanları daha etkin şekilde tespit ediliyor.
İspanya: İspanya Vergi İdaresi, YZ tabanlı sanal asistanlarla mükelleflerin vergi beyanı, son tarihler ve KDV gibi konulardaki sorularını yanıtlıyor. Ayrıca, YZ, önceden bildirilen gelir verilerini kullanarak formları otomatik dolduruyor ve kaçakçılığın tespitinde finansal verilerdeki şüpheli kalıpları analiz ediyor. Bu sayede hata oranları ve işlem süresi azalıyor.
Avusturya: YZ kullanımı sayesinde 2023 yılı vergi gelirleri €185 milyon arttı. Maliye Bakanlığı Tahmin Analitiği Yetkinlik Merkezi, YZ ve makine öğrenimi algoritmaları kullanarak 34 milyon vakayı inceledi ve 375.000 şüpheli durumu detaylı incelemeye seçerek vergi denetimlerini optimize etti. Makine öğrenimi algoritmaları sayesinde merkez, büyük veri setlerini analiz edebilmekte, gerçek zamanlı risk değerlendirmeleri yaparak uyumsuzlukları ve olası ihlalleri tespit edebiliyor. YZ ayrıca, işletmelerin kayıt tarihinden itibaren izlenmesi ve değerlendirilmesinde kullanılarak şüpheli işlemleri veya vergi uyumsuzluklarını erken tespit etmeyi mümkün kılıyor.
Letonya: Vergi yönetimini iyileştirmek için YZ teknolojileri etkin şekilde kullanılıyor. SAP HANA Kural Çerçevesi’ne dayalı mükellef değerlendirme sistemiyle doğru sınıflandırmalar yapılırken, “Toms” adlı sanal asistan vergi konularında rehberlik sunuyor. Makine öğrenimi algoritmaları ise maaş raporları, istatistiksel veriler ve finansal göstergeleri analiz ederek, nakit ödeme yapan işletmeleri %90 doğrulukla tespit ediyor. Bu yaklaşımlar, uyumsuzlukları belirlemede etkili sonuçlar sağlıyor.
Polonya: 2017'den beri vergi kaçakçılığıyla mücadelede YZ ve STIR modelini kullanarak mükellef veriler analiz ediliyor. Sistem; risk değerlendirmesi yaparken, kişiselleştirilmiş vergi hatırlatıcıları gönderip ve dolandırıcılık şüphesi durumunda banka hesaplarını bloke edebiliyor. Bu önlemler Polonya'nın KDV kaybını, 2017'deki €6,6 milyarlık seviyeden 2021'de €1,7 milyara düşürdü.
Özetle, YZ’nın vergi idarelerindeki kullanımı giderek yaygınlaşmaktadır. Bu alanda dünya örneklerini takip etmeye, önümüzdeki dönemde Türkiye uygulamasının açıklanacak sonuçlarını da değerlendirmeye çalışacağız.