Yapay zekanın vergi sistemlerine ve vergi denetimlerine etkileri

Adnan Yıldırım

– Hazine ve Maliye Bakanı Mehmet Şimşek, zaman zaman, vergi Düzenlemeleri ve denetiminde Yapay Zeka kullanımıyla ilgili açıklamalar yapıyor. YZ’nın benimsenmesi; uygulamada etkili olduğunu kanıtladı. Nitekim vergi idarelerine vergi uyumsuzluklarını ve vergi kaçakçılığını önleme, mükellef ödevlerini iyileştirme ve iç süreçlerin etkinliğini artırma konularında yardımcı oluyor.

– Birçok ülke vergide kayıp ve kaçağı azaltmak için yapay zekayı etkin bir şekilde kullanıyor. Mesela İtalya, yapay zeka yardımıyla 2022 yılında 1 milyondan fazla yüksek riskli vakayı belirledi ve 6,8 avro milyonluk kaçağın önlenmesini sağladı. . ABD’de denetim süreçleri daha verimli hale geldi, eksik ödemeler ve potansiyel vergi kaçakçılığı hızlı bir şekilde tespit edildi. Avusturya’nın 2023 yılı vergi gelirleri 185 milyon avro arttı.

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 artırıyor ve dijital dönüşüme yön veriyor. Hazine ve Maliye Bakanı Mehmet Şimşek, zaman zaman, vergi düzenlemeleri ve denetiminde YZ kullanımıyla ilgili açıklamalar yapıyor. 1990’lı yıllarda Gelir İdaresi’nde, 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.

VERGİ SİSTEMLERINDE GELİŞTİRİLMİŞ YAPAY ZEKÂ TEKNOLOJİLERİ 

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 kullanılıyor. 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 oluyor. Yapay zekanın vergi alanındaki potansiyel uygulamaları geniş kapsamlıdır ve çeşitli alanlara yayılıyor.

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 İhtilafların 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.

Dünyada özellikle gelişmiş ülkeler, vergi alanında yapay zekayı oldukça etkin bir şekilde kullanıyor ve çok olumlu sonuçlar elde ediyor. İşte o ülkelerden bazıları…

İTALYA, YAPAY ZEKA YARDIMIYLA 2022 YILINDA 6,8 AVRO MİLYONLUK KAÇAĞI ÖNLEDİ

İtalya, vergi ihlallerini tespit etmekte YZ kullanımında öncü bir ülke. 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 avro milyonluk kaçağın önlenmesini sağladı.

ABD, VERGİ İHLALLERİNİ BELİRLEMEK İÇİN YAPAY ZEKAYI KULLANIYOR

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, YAPAY ZEKA İLE VERGİ KONUSUNDAKİ SORULARI YANITLIYOR

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’NIN 2023 YILINDA VERGİ GELİRLERİ 185 MİLYON AVRO ARTTI

YZ kullanımı sayesinde 2023 yılı vergi gelirleri 185 milyon avro 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’DA YAPAY ZEKA, NAKİT ÖDEME YAPAN İŞLETMELERİ TESPİT EDİYOR

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’DA KDV KAYBI, 6,6 MİLYAR AVRODAN 17 MİLYAR AVROYA DÜŞÜRÜLDÜ

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 milyar avroluk seviyeden 2021’de 1,7 milyar avroya düşürdü.

Özetle, YZ’nın vergi idarelerindeki kullanımı giderek yaygınlaşıyor. Bu alanda dünya örneklerini takip etmeye, önümüzdeki dönemde Türkiye uygulamasının açıklanacak sonuçlarını da değerlendirmeye çalışacağız.

Adnan YILDIRIM 

Ekonomi Bakan Yardımcısı (2014-2015)

Türk Eximbank Genel Müdürü (2016-2019)

yildirim@turcomoney.com