Burcu ALPTEKİN
Vergi Müfettişi
Günümüzün hızla dijitalleşen ve bilgi yoğunluğunun adeta bir patlamaya dönüştüğü küresel ekonomi düzeninde, devletler açısından vergi gelirlerinin doğru bir şekilde toplanması, vergi yükümlülüklerinin yerine getirilip getirilmediğinin denetlenmesi ve bu süreçlerin şeffaf, adil ve etkin bir şekilde yürütülmesi, sadece ekonomik istikrarın değil aynı zamanda toplumsal adaletin ve kamu kaynaklarının sürdürülebilir şekilde yönetilmesinin de en temel unsurlarından birini oluşturmaktadır. Vergi denetimi, geleneksel anlamda, mükelleflerin beyan ettikleri vergi tutarlarının doğruluğunu ve vergiye tabi işlemlerin yasal düzenlemelere uygun olup olmadığını inceleyen bir kontrol mekanizması olarak karşımıza çıkmakta; bununla birlikte, teknolojinin ve özellikle yapay zeka (YZ) teknolojilerinin son yıllarda gösterdiği gelişmeler, vergi denetim süreçlerine entegre edilmektedir ki, anılan sürecin belki de daha önce hiç olmadığı kadar etkili, hızlı ve geniş kapsamlı bir şekilde gerçekleştirilmesine olanak sağlamak istenilen nihai çıktı olmaktadır.
Yapay zekânın vergi denetimindeki etkinliği sürecini analize tabi tutalım mı hep birlikte… Vergi denetimi, geçmişte büyük ölçüde manuel süreçler, denetim-insan gücü ve big data verilerinden ari düşünüldüğünde, sınırlı veri kaynakları üzerinden yürütülen bir fonksiyonken, yapay zeka ve büyük veri teknolojilerinin gelişimi ile birlikte bu sürecin neredeyse köklü bir dönüşümden geçtiği söylenebilir. Bu bağlamda, büyük veri kümelerinin analiz edilebilmesi, makine öğrenmesi algoritmalarının kullanılması ve veri madenciliği yöntemleriyle potansiyel vergi kaçakçılığı ya da uyumsuzluk senaryolarının öngörülebilmesi gibi imkânlar, geleneksel denetim yöntemlerinin yetersiz kaldığı pek çok alanda büyük bir avantaj sağlamaktadır, sağlayacaktır. Ayrıca, dijitalleşmenin ve küreselleşmenin bir sonucu olarak ortaya çıkan karmaşık ticaret ağları, sınır ötesi işlemler ve dijital ekonominin sunduğu yeni gelir modelleri gibi unsurlar, vergi denetim süreçlerinin yalnızca geleneksel yöntemlerle yürütülmesini imkânsız kılmakta ve bu alanda teknolojik çözümlerin hayati önem taşıdığını gözler önüne sermektedir.
Vergi denetiminde yapay zeka kullanımının sağladığı bu yeni imkanlar, vergi kaçakçılığının daha etkili tespit edilmesini, dolayısıyla kamu gelirlerinin korunmasını ve haksız rekabetin önlenmesini mümkün kılarken, aynı zamanda denetim süreçlerinin hızlandırılması, maliyetlerin azaltılması ve daha geniş çaplı denetimlerin gerçekleştirilmesi gibi faydalarla da öne çıkmaktadır. Ancak tüm bu avantajlarına rağmen, yapay zeka destekli vergi denetim süreçlerinin uygulanması, çeşitli etik, hukuki ve teknik zorlukları da beraberinde getirmekte; bu nedenle, söz konusu teknolojilerin etkin bir şekilde kullanılabilmesi için hem hukuki düzenlemelerin hem de teknolojik altyapının bu doğrultuda uyarlanması gerekmektedir. İşte bu yazımda, vergi denetim süreçlerinin etkinliğini artırmak için yapay zeka teknolojilerinin sunduğu fırsatları ve karşılaşılan zorlukları detaylı bir şekilde ele almayı; bu bağlamda, yapay zeka tabanlı denetim süreçlerinin teorik temellerinden başlayarak, uluslararası örnekler ışığında bu teknolojilerin vergi denetim süreçlerine ne şekilde entegre edilebileceğini ve Türkiye açısından olası uygulama alanlarını olabildiği ölçüde değerlendirmeyi ve konuyu okuyucuyu perspektifine de sunmayı amaçladım…
Vergi denetimi kavramı, tarihsel süreçte toplumsal düzenin sağlanması, kamu kaynaklarının adil bir şekilde toplanması ve bu kaynakların topluma geri dönüşümünün güvence altına alınması amacıyla geliştirilen denetim sistemlerinin merkezinde yer almakta olup, bu sistemler devletlerin mali yapısının ve kamu hizmetlerinin sürdürülebilirliği açısından hayati bir rol oynamaktadır. Vergi denetimi, devletin vergi gelirlerinin doğruluğunu ve vergiye tabi olan işlemlerin yasal düzenlemelere uygunluğunu kontrol etme amacı taşıyan bir süreç olmakla birlikte, bu sürecin etkin bir şekilde yürütülmesi, denetimin kapsamının genişletilmesi, denetim süreçlerinin hızlandırılması ve mükelleflerin vergisel yükümlülüklerini yerine getirip getirmediklerinin adil ve şeffaf bir biçimde denetlenmesi anlamında büyük bir önem taşımaktadır. Etkin bir vergi denetimi, yalnızca vergi gelirlerinin doğru bir şekilde toplanmasını sağlamakla kalmayıp, aynı zamanda vergi kaçakçılığının önlenmesi, kamu kaynaklarının korunması ve toplumsal adaletin tesis edilmesi açısından da kritik bir işlev üstlenmektedir.
Vergi denetim süreçlerinin etkinliği, genel anlamda bir dizi faktöre bağlı olarak değişkenlik gösterebilmekte ve bu faktörler arasında –ki bunlar denetim süreçleri açısından hayati, asli ve elzem unsurlar elbette- denetim süreçlerinin teknolojik altyapısı, denetim personelinin yetkinliği, denetimlerin kapsamı ve sıklığı, denetim sisteminin risk odaklı yaklaşımı ve kullanılan veri analiz yöntemleri gibi unsurlar yer almaktadır. Geleneksel vergi denetim sistemlerinin, büyük ölçüde denetim-insan gücü üzerine inşa edilmiş olduğu görseli altında, sınırlı sayıda mükellef ve işlem üzerinde yoğunlaşmakta, dolayısıyla vergi uyumsuzluklarının ve vergi kaçakçılığının tespit edilmesi noktasında bazı sınırlılıklar barındırmaktadır bu açıdan... Bu sistemlerin sınırlı veri kaynakları ile çalışması da, denetimlerin daha ziyade manuel süreçlere dayalı olması ve denetimlerin sadece belli bir zaman diliminde gerçekleştirilmesi, vergi kaçakçılığına yönelik mücadeleyi güçleştiren unsurlar da sınırlı verinin yarattığı istenmeyen sonuçlar arasında yer almaktadır. Bu nedenle, vergi denetiminde daha kapsamlı ve etkin bir kontrol mekanizması oluşturmak adına teknolojik araçların kullanılması kaçınılmaz bir zorunluluk haline gelmiştir.
Etkin bir vergi denetim sisteminde, denetimlerin risk odaklı bir yaklaşımla gerçekleştirilmesi, vergi uyumsuzluğu olasılığı daha yüksek olan mükelleflerin veya işlemlerin daha yakından takip edilmesini ve bu sayede denetim kaynaklarının daha verimli bir şekilde kullanılmasını mümkün kılmaktadır. Vergi kaçakçılığına yönelik mücadelede, mükelleflerin geçmiş vergi beyanları, finansal hareketleri, ticari işlemleri ve dijital verileri gibi geniş çaplı verilerin analiz edilmesi, riskli işlemlerin daha erken bir aşamada tespit edilmesini ve böylece daha etkin bir vergi denetimi yapılmasını sağlayabilir şüphesiz. Ancak geleneksel denetim yöntemleriyle bu kadar geniş çaplı veri analizlerinin manuel olarak yapılması oldukça zor ve zaman alıcı olduğu için, bu alanda yapay zeka teknolojilerinin devreye girmesi kaçınılmaz bir ihtiyaç haline gelmiştir.
Vergi kaçakçılığı ve uyumsuzlukların tespiti açısından risk odaklı denetim stratejileri, yalnızca mevcut işlemlerin denetlenmesinden ibaret olmayıp, aynı zamanda gelecekte gerçekleşmesi muhtemel uyumsuzlukların da tahmin edilmesini sağlayarak, denetim süreçlerini daha proaktif bir yapıya dönüştürebilir. Proaktif bir yaklaşım… Gerçekten olağanüstü değil mi… Elbette bitmedi, hatta yeni başlıyoruz… Neden mi? Bu noktada, yapay zekâ ve büyük veri analizlerinin sunduğu imkânlar, vergi denetimlerinin etkinliğini büyük ölçüde artırabilir. Özellikle makine öğrenmesi algoritmalarının kullanılması, geçmiş verilerin analiz edilerek gelecekteki uyumsuzluk risklerinin tahmin edilmesini ve bu sayede daha hedeflenmiş ve verimli denetimlerin gerçekleştirilmesini sağlayabilir.
Yapay zeka (YZ), denilebilir ki, günümüz dijital çağında pek çok alanda olduğu gibi, vergi denetimi alanında da radikal dönüşümlere olanak sağlayan teknolojilerin başında gelmektedir. Yapay zeka teknolojilerinin vergi denetimine uygulanması, geleneksel denetim süreçlerinde insan gücüne dayalı manuel işlemlerin yarattığı verimlilik kayıplarını ortadan kaldırmakta, denetim süreçlerinin hızlanmasını ve daha geniş bir veri setine dayalı analizlerin yapılabilmesini sağlamaktadır. Yapay zekânın, özellikle makine öğrenmesi, doğal dil işleme ve veri madenciliği gibi alt alanlar üzerinden büyük veri analizi gerçekleştirebilmekte, böylece karmaşık vergi kaçakçılığı ve uyumsuzluk senaryolarını daha etkili bir şekilde tespit edebilme kapasitesine sahip olduğu düşünülebilir. Bu çerçevede, vergi denetimi süreçlerinde yapay zeka uygulamalarının başlıca kullanım alanlarını ve sunduğu fırsatları detaylandırmak bu anlamda yerinde olacaktır.
O zaman adım adım ve sınırlarım dahilinde devam etmek istiyorum… Vergi denetiminde yapay zeka uygulamaları, hiç şüphesiz veri madenciliği teknikleriyle başlar. Vergi mükelleflerine ait çok sayıda işlem ve finansal veri, büyük veri ortamında işlenmekte ve bu verilerden potansiyel risk faktörleri çıkarılmaktadır. Veri madenciliği teknikleriyle, bir mükellefin finansal işlemleri, ticari ortaklıkları, gelir gider dengesi gibi unsurlar detaylı şekilde incelenerek, olası vergi uyumsuzlukları tespit edilebilir. Örneğin, bir mükellefin beyan ettiği gelir ile banka hesaplarındaki nakit akışları arasında belirgin bir uyumsuzluk varsa, yapay zeka kullanılan senaryolar dahilinde bu durumu otomatik olarak bir risk faktörü olarak sınıflandırabilir ve denetim birimlerine bu uyumsuzlukla ilgili bir uyarı gönderir. Veri madenciliği (datamining) sayesinde, kesinlikle istenen nihai sonuç da odur ki, vergi kaçakçılığına dair daha önce gözden kaçmış olabilecek detaylar, büyük veriler arasından ayrıştırılarak denetim süreçlerine dahil edilebilmektedir.
Makine öğrenmesi, yapay zekanın en önemli bileşenlerinden biri olup, geçmiş verilerden öğrenerek gelecekteki olası senaryoları tahmin etme yeteneği sayesinde vergi denetiminde kritik bir rol oynamaktadır. Makine öğrenmesi algoritmaları, geçmişte yapılan denetimlerin sonuçları ile mükelleflerin vergi uyum davranışları arasındaki ilişkileri analiz edebilmekte ve bu veriler ışığında gelecekteki denetimlerde risk teşkil edebilecek mükellefleri önceden tespit edebilmektedir. Örneğin, hemen bir veri-analiz-sentez-çıktı-sonuç sirkülasyonunu simüle edelim; geçmişte yüksek oranda vergi kaçakçılığı yapmış olan sektörlerde faaliyet gösteren firmalar ya da finansal hareketlerinde anormal artış ya da azalışlar gösteren mükellefler, makine öğrenmesi algoritmaları sayesinde öncelikli olarak denetime tabi tutulabilir neden olmasın... Bu sayede, vergi idaresi kaynaklarını daha etkin bir şekilde kullanarak, riskli mükelleflere yoğunlaşabilir ve vergi uyumsuzluklarının daha erken bir aşamada tespit edilmesini sağlayabilir.
Bir diğer yapay zeka uygulaması olan doğal dil işleme (NLP) de, vergi denetiminde önemli bir rol üstlenmektedir. Nasıl mı? Vergi beyannameleri, ticari sözleşmeler, faturalar ve diğer belgeler gibi çok sayıda metinsel veri, doğal dil işleme teknikleriyle analiz edilerek, belgelerdeki anormal ya da uyumsuz ifadeler tespit edilebilmektedir. Örneğin, vergi mükelleflerinin ticari belgelerindeki dilsel anormallikler ya da tutarsızlıklar, doğal dil işleme algoritmaları ile tespit edilerek, denetim birimlerine bu belgelerle ilgili uyarılar gönderilebilir. Ayrıca, doğal dil işleme teknikleri, mükelleflerin sosyal medya hesaplarındaki ticari faaliyetlerine dair paylaşımlarını ya da çevrimiçi platformlarda yapılan ticari işlemleri analiz ederek, vergiye tabi olan ancak beyan edilmemiş gelirleri de tespit edebilir.
Yapay zeka teknolojilerinin vergi denetiminde sunduğu en önemli katkılardan biri de, denetim süreçlerinin otomatikleştirilmesi ve bu sayede denetim hızının ve doğruluğunun artırılmasıdır. Tamamen geleneksel bir denetim sürecinin varlığı halinde, mükelleflerin finansal verileri manuel olarak incelenirken, yapay zeka sayesinde bu veriler anlık olarak analiz edilmekte ve potansiyel risk faktörleri otomatik olarak işaretlenmektedir. Böylece, denilebilir ki, vergi denetiminde insan hatalarından kaynaklanabilecek eksiklikler minimize edilmekte, daha hızlı ve doğru sonuçlar elde edilebilmektedir. Ayrıca, denetim süreçlerinin otomatik hale gelmesi, denetim kapasitesinin genişletilmesini de mümkün kılmakta; bu sayede daha fazla mükellef ve işlem denetim kapsamına alınabilmektedir.
Vergi kaçakçılığı ve vergi uyumsuzluğu, çoğu zaman karmaşık ve çok yönlü bir yapıya sahip olup, bu tür uyumsuzlukların tespit edilmesi için geniş çaplı veri analizleri gerekmektedir. Yapay zeka, büyük veri kümeleri üzerinde analizler yaparak, birbirleriyle ilişkili gibi görünmeyen finansal işlemler arasında bağlantılar kurabilmekte ve böylece daha önce tespit edilemeyen vergi kaçakçılığı senaryolarını ortaya çıkarabilmektedir. Örneğin, farklı sektörlerde faaliyet gösteren ancak aynı finansal kaynağa bağlı olan şirketlerin gelir ve giderleri arasında kurulan bağlantılar, yapay zeka algoritmaları sayesinde tespit edilerek, bu şirketler arasında vergi kaçakçılığına yönelik bir ilişki olup olmadığı analiz edilebilir. Bu tür analizler, manuel denetim süreçlerinde gözden kaçabilmekte; ancak yapay zeka sayesinde, büyük veri kümeleri arasında bu tür ilişkilerin daha hızlı ve doğru bir şekilde tespit edilmesi mümkün hale gelmektedir.
Yapay zeka (YZ) teknolojilerinin vergi denetiminde kullanımı, tamamen geleneksel olan denetim süreçlerinin varlığına kıyasla sağladığı hız, doğruluk ve geniş veri analizi yetenekleri sayesinde denetimlerin etkinliğini önemli ölçüde artırmakta olup, bu teknolojilerin sunduğu fırsatlar, denetim süreçlerinin nasıl evrildiğine dair kapsamlı bir dönüşümün işaretlerini vermektedir. Yapay zekâ destekli vergi denetimi, vergi uyumsuzluklarının ve kaçakçılık senaryolarının daha erken aşamalarda tespit edilmesine olanak sağlayarak, devletlerin vergi gelirlerinin korunması adına büyük bir avantaj sunmaktadır. Bu bağlamda, yapay zekanın vergi denetimindeki etkinliğini değerlendirmek için, tamamen geleneksel yöntemlerle yapılan bir denetim süreci karşılaştırıldığında yapay zekanın sağladığı avantajlar, yapay zeka ile insan faktörünün birlikte çalışmasının verimliliği ve uluslararası düzeyde bu teknolojilerin uygulanmasındaki başarı hikayelerine değinmek elbette yerinde olacaktır.
Öncelikle, yapay zekanın vergi denetimindeki etkinliğini artıran en önemli unsur, geniş çaplı veri kümelerini işleyebilme ve bu veriler arasındaki ilişkileri hızlı bir şekilde analiz edebilme yeteneğidir. Geleneksel denetim süreçlerinde, manuel olarak binlerce mükellef verisinin analiz edilmesi oldukça zaman alıcı ve zaman zaman da hataya açık bir süreç olacaktır. Oysa yapay zeka, aynı anda çok sayıda mükellefin verilerini işleyebilmekte ve bu veriler arasındaki ilişkileri anında analiz edebilmektedir. Bu da kaçınılmazdır ki, denetim süreçlerinin hızlanmasına ve denetim kapsamının genişlemesine olanak tanımaktadır. Özellikle makine öğrenmesi algoritmaları sayesinde, geçmiş verilerden öğrenilerek gelecekteki riskli işlemler ve mükellefler önceden tahmin edilebilmekte, bu sayede denetim süreçlerinin daha proaktif bir yapıya kavuşması mümkün hale gelmektedir.
Vergi denetiminde yapay zeka kullanımı, insan hatalarını minimize ederek denetim süreçlerinin doğruluğunu artırmaktadır. Geleneksel denetimlerde, denetime konu manuel veri analizlerinde dikkatsizlik, yorgunluk ya da deneyim eksikliği gibi faktörlerden kaynaklanan hatalar yapılabilmekte; bu da vergi uyumsuzluklarının ya da kaçakçılık senaryolarının gözden kaçmasına neden olabilmektedir. Oysa yapay zekâ, büyük veri kümelerini analiz ederken insan kaynaklı hatalardan etkilenmeden işlem yapabilmekte ve bu sayede söylenebilir ki, daha doğru sonuçlar elde edilebilmektedir. Ayrıca, yapay zeka algoritmalarının sürekli olarak kendini yenileyebilme ve öğrenebilme yeteneği sayesinde, zaman içerisinde yapılan denetimlerin kalitatifliği kadar kantitatif olma özelliğinin de işlevselliği giderek artmaktadır. Dolayısıyla bu noktada yapay zeka, her yeni veri setinden ve her yeni denetimden öğrenerek, ilerleyen süreçlerde daha isabetli analizler yapabilmektedir.
Yapay zeka ile beşeri denetim gücünün birlikte çalışması, kuşkusuz vergi denetim süreçlerinde verimliliği artıran bir diğer önemli unsur olacaktır. Neden mi? Yapay zeka, geniş çaplı veri analizleri yaparak riskli işlemleri ve mükellefleri tespit edebilmekte, bu noktada süreci idame eden beşeri denetim faktörü ise bu tespit edilen işlemleri detaylı bir şekilde inceleyerek yapay zeka tarafından işaretlenen riskli noktaları doğrulayabilmekte, anlamlandırıp yasal çerçevede yorumlayabilmektedir. Bu şekilde, yapay zeka ile beşeri rolün birbirini tamamladığı hibrit bir denetim modeli ortaya çıkmakta ve bu model, vergi denetim süreçlerinin hem hızını hem de doğruluğunu artırmaktadır. İnsan denetçilerin deneyimleri ve yapay zekanın geniş veri işleme kapasiteleri bir araya geldiğinde, vergi uyumsuzluklarının ve kaçakçılık senaryolarının tespiti çok daha etkin bir şekilde gerçekleştirilebilmektedir.
Uluslararası düzeyde, yapay zeka destekli vergi denetim süreçlerinin başarılı uygulamalarına örnek olarak, Amerika Birleşik Devletleri'nde İç Gelir Servisi'nin (IRS) yapay zeka kullanarak vergi kaçakçılığı ve uyumsuzlukları tespit etme çalışmalarını gösterebiliriz. IRS, büyük veri analizi ve makine öğrenmesi algoritmaları kullanarak vergi mükelleflerinin finansal işlemlerini izlemekte, riskli mükellefleri ve işlemleri tespit ederek bu mükelleflerin denetime tabi tutulmasını sağlamaktadır. Benzer şekilde, Avustralya Vergi Dairesi (ATO) de yapay zeka destekli veri analiz yöntemleri kullanarak, sınır ötesi işlemlerde ve karmaşık ticari yapılar içinde gerçekleşen vergi uyumsuzluklarını tespit edebilmektedir. Bu tür başarılı uygulamalar, yapay zeka teknolojilerinin vergi denetiminde ne denli etkili olabileceğini gözler önüne sermektedir.
Son olarak, yapay zekanın vergi denetiminde sağladığı etkinlik, denetim süreçlerinin kapsamını genişleterek daha fazla mükellefin denetim altına alınabilmesini mümkün kılmaktadır. Geleneksel yöntemlerle yapılan denetimlerde, kaynak sınırlamaları nedeniyle genellikle yalnızca belirli bir mükellef grubu denetim kapsamına alınabilirken, yapay zeka sayesinde bu sınırlamalar ortadan kalkmakta ve çok daha geniş bir denetim kapasitesine ulaşılmaktadır. Yapay zeka algoritmaları, çok sayıda mükellefi aynı anda analiz edebilmekte ve bu analizler sonucunda riskli mükellefleri önceliklendirerek denetim sürecine dahil edebilmektedir. Bu da denetim kaynaklarının daha verimli kullanılmasını ve vergi uyumsuzluklarının daha erken tespit edilmesini sağlamaktadır.
Yapay zeka teknolojilerinin vergi denetim süreçlerine entegre edilmesi, vergi kaçakçılığı ve uyumsuzlukların tespit edilmesi açısından büyük avantajlar sunmakta olsa da, bu süreçte karşılaşılan çeşitli zorluklar, teknolojinin etkin bir şekilde kullanılabilmesini engelleyebilecek potansiyel riskler olarak karşımıza çıkmaktadır. Bu zorluklar arasında veri gizliliği ve güvenlik sorunları, yapay zekanın etik boyutları, denetim süreçlerindeki insan faktörünün azalması ile ortaya çıkan zorluklar ve yapay zekanın etkin kullanımı için gereken teknolojik altyapı ve insan kaynağı eksiklikleri gibi unsurlar yer almaktadır. Ayrıca, yapay zekanın vergi denetim süreçlerinde kullanılabilmesi için hukuki ve düzenleyici çerçevenin uyarlanması gerekmekte olup, bu alanda yaşanan eksiklikler de vergi denetiminde yapay zekanın yaygınlaştırılmasını zorlaştırmaktadır.
Öncelikle, yapay zeka destekli vergi denetiminde karşılaşılan en önemli zorluklardan biri, veri gizliliği ve güvenlik sorunlarıdır. Yapay zeka sistemleri, vergi mükelleflerine ait geniş çaplı kişisel ve finansal veriler üzerinde analizler yapmakta olup, bu verilerin işlenmesi sırasında mükelleflerin gizlilik haklarının ihlal edilmesi gibi riskler ortaya çıkabilmektedir. Özellikle büyük veri analizleri sırasında vergi mükelleflerinin ticari sırlarının ya da kişisel bilgilerinin korunması, bu süreçte kullanılan teknolojilerin güvenliğinin sağlanması ve yapay zeka sistemlerinin bu verileri yalnızca belirlenen denetim amaçları doğrultusunda kullanması kritik bir önem arz etmektedir. Veri güvenliğine dair yaşanabilecek herhangi bir ihlal, hem mükelleflerin devlet kurumlarına olan güvenini zedeleyebilir hem de bu tür teknolojilerin kullanılmasını engelleyici hukuki süreçlere yol açabilir. Bu nedenle, yapay zeka teknolojilerinin vergi denetim süreçlerinde kullanılması sırasında güçlü veri güvenliği önlemlerinin alınması ve mükellef haklarının korunması büyük bir gereklilik olarak karşımıza çıkmaktadır.
Bir diğer zorluk, yapay zeka destekli vergi denetiminde etik sorunların ortaya çıkmasıdır. Peki nedir bu sorunlar? Yapay zeka sistemleri, geçmiş verilerden öğrenerek gelecekteki riskli işlemleri ve mükellefleri tespit edebilmekte; ancak bu süreçte, bazı mükelleflerin haksız yere riskli olarak sınıflandırılması ya da denetim altına alınması gibi eser miktarda olsa bile, -üzerinde durulmasını değerlendirmeye mahal görüyorum- etik sorunlar yaşanabilmektedir. Örneğin, yapay zeka algoritmaları, geçmiş verilerde belirli bir sektörde yüksek vergi kaçakçılığı oranları tespit ettiğinde, bu sektörde faaliyet gösteren tüm mükellefleri otomatik olarak riskli kategorisine alabilir ve bu da bazı mükelleflerin haksız yere denetime tabi tutulmasına yol açabilir. Yapay zekanın algoritmik önyargıları, yanlış sonuçlar üretebileceği gibi, mükelleflerin ticari itibarını zedeleyebilir ve adalet ilkesine aykırı denetim süreçlerine neden olabilir. Bu nedenle, yapay zeka sistemlerinin etik boyutlarının çok dikkatli bir şekilde değerlendirilmesi ve denetim süreçlerinin adil bir şekilde yürütülmesini sağlayacak azami önlemlerin alınması gerekmektedir.
Yapay zeka teknolojilerinin vergi denetiminde kullanılmasıyla ilgili karşılaşılan bir diğer zorluk, teknolojik altyapı ve insan kaynağı eksiklikleridir. Yapay zeka sistemlerinin etkin bir şekilde çalışabilmesi için güçlü bir teknolojik altyapıya ihtiyaç duyulmakta olup, bu altyapının sağlanması hem maliyetli hem de zaman alıcı bir süreçtir. Özellikle yapay zeka sistemlerinin veri işleme kapasiteleri, bulut bilişim hizmetleri, büyük veri depolama alanları ve güçlü analiz araçları gibi unsurların yüksek performansla çalışabilmesi için gelişmiş bir dijital altyapının kurulması gerekmektedir. Bunun yanı sıra, yapay zeka sistemlerinin geliştirilmesi, uygulanması ve denetlenmesi için bu alanda yetkin insan kaynağına ihtiyaç duyulmaktadır. Ancak yapay zeka ve büyük veri analizi gibi konular, hâlâ nispeten yeni bir teknoloji alanı olduğundan, bu alanlarda yetkin insan kaynağı bulmak çoğu ülke için önemli bir zorluk teşkil etmektedir. Vergi idareleri, yapay zeka teknolojilerini entegre ederken bu alanlarda çalışan personelin eğitilmesi, yetkin insan kaynağının artırılması ve teknolojik altyapının geliştirilmesi adına önemli yatırımlar yapmak zorundadır.
Yapay zeka destekli vergi denetiminde karşılaşılan bir diğer zorluk ise hukuki ve düzenleyici çerçevenin uyumlanma sürecidir. Yapay zeka sistemlerinin vergi denetim süreçlerine dahil edilmesi, geleneksel denetim yaklaşımlarından farklı bir yapı gerektirmekte olup, hiç şüphesiz bu yeni yapı için özel düzenlemeler yapılması gerekmektedir. Ancak birçok ülkenin mevzuatında yapay zeka sistemlerinin denetim süreçlerinde nasıl kullanılacağına dair tam anlamıyla sisteme uyumlu yeterli düzenleme bulunmamakta; bu da teknolojinin etkin kullanımını zorlaştırmaktadır. Dikkate değer bir unsur olması açısından da söyleme değer buluyorum, bu noktada mükelleflerin haklarını da koruyacak yasal düzenlemelerin yapılmaması, vergi denetim süreçlerinde yapay zekanın neden olduğu haksız denetimler ya da gizlilik ihlalleri gibi durumların önüne geçilmesini engelleyebilir. Bu nedenle, yapay zeka destekli vergi denetimlerinin uygulanabilmesi için hukuki çerçevenin bu yeni teknolojiye uygun hale getirilmesi ve gerekli düzenlemelerin yapılması gerekmektedir.
Son olarak, yapay zeka destekli denetimlerde çok etkili ve etkin gördüğüm beşeri faktör rolünün azalması da bir zorluk olarak karşımıza çıkmaktadır elbette... Yapay zeka sistemleri, geniş çaplı veri analizleri yaparak denetim süreçlerini hızlandırmakta ve doğruluğunu artırmakta olsa da, insan faktörünün tartışmasız deneyim ve bilgisine olan ihtiyaç tamamen ortadan kalkmamaktadır. Yapay zeka, özellikle karmaşık ve çok boyutlu ticari işlemlerle ilgili denetimlerde şüphesiz insan denetçilerin karar verme becerilerine ihtiyaç duyacaktır. Ayrıca, yapay zeka sistemlerinin verdiği kararların doğrulanması ve etik açıdan değerlendirilmesi noktasında beşeri unsurun katkısı, diğer bir değişle karar alma mekanizmasındaki etkin rolü, büyük bir önem taşımaktadır. Bu nedenle, yapay zeka destekli denetimlerde insani unsurun rolünün nasıl şekilleneceği ve bu süreçte insan-makine iş birliğinin nasıl optimize edileceği üzerine de çok derin düşünülmesi gerekmektedir.
Türkiye'de vergi denetim süreçleri, genel itibarıyla geleneksel yöntemler çerçevesinde yürütülmekle birlikte, son yıllarda dijitalleşme ve teknolojik gelişmelerin etkisiyle bu alanda yapay zeka teknolojilerinin kullanımına yönelik girişimlerin de ciddi oranda artış gösterdiği görülmektedir. Özellikle Gelir İdaresi Başkanlığı (GİB) ve Vergi Denetim Kurulu Başkanlığı (VDK) gibi kamu kurumlarının dijitalleşme stratejileri çerçevesinde yürüttüğü projeler, vergi denetim süreçlerinin teknolojik araçlarla desteklenmesini ve bu kapsamda yapay zekanın etkin bir şekilde kullanılmasını hedeflemekte ve bu alanda da ciddi anlamda başarı gelişmeler kaydedilmektedir.
Türkiye’de vergi denetim süreçlerinde yapay zekanın kullanılmasına yönelik ilk adımlar, e-fatura, e-arşiv fatura, e-defter ve e-irsaliye gibi dijital belgelerin kullanılmaya başlanması ile atılmıştır. Bu dijital belgeler sayesinde, vergi mükelleflerinin ticari işlemleri daha şeffaf hale gelmiş ve vergi denetimi süreçlerinde büyük veri analizi yapılabilmesi için geniş çaplı bir veri tabanı oluşturulmuştur. Açıktır ki, e-fatura ve benzeri uygulamalar, yapay zeka destekli veri analizlerinin temelini oluşturmakta olup, bu belgeler üzerinde yapılacak olan analizlerle vergi kaçakçılığı ve uyumsuzluk senaryoları daha kolay bir şekilde tespit edilebilmektedir. Ancak, bu dijital belgeler üzerinden yapılacak analizlerin daha etkin hale getirilebilmesi için, yapay zeka algoritmalarının geliştirilmesi ve bu süreçlerde kullanılacak olan teknolojik altyapının daha da güçlendirilmesi gerekmektedir.
Türkiye’de yapay zeka destekli vergi denetim süreçlerine yönelik en önemli adımlardan biri, risk odaklı denetim modellerinin geliştirilmesi ve bu modellerin yapay zeka ile desteklenmesidir. Vergi Denetim birimlerince yürütülen "Vergi Uyumunda Risk Analizi Sistemi" projesi, bu alanda atılmış önemli bir adım olup, vergi mükelleflerinin ticari işlemleri ve finansal verileri üzerinden risk analizi yapılarak, vergi uyumsuzluklarının tespit edilmesi amaçlanmaktadır. Bu sistem, yapay zeka ve datamining teknikleriyle desteklendiğinde, daha etkin sonuçlar verecek ve vergi denetim süreçlerinde büyük bir dönüşüm sağlayacaktır. Yapay zeka algoritmaları sayesinde, riskli mükellefler ve işlemler daha hızlı tespit edilerek, denetim birimlerinin bu işlemler üzerinde odaklanması mümkün hale gelmektedir. Ancak bu süreçlerin etkin bir şekilde işlemesi için, veri güvenliği ve yapay zekanın etik kullanımı gibi konularda gerekli düzenlemelerin yapılması da kritik bir önem taşımaktadır.
Türkiye’de yapay zeka destekli vergi denetiminin gelecekte daha etkin bir şekilde kullanılabilmesi için, öncelikle teknolojik altyapının geliştirilmesi/güçlendirilmesi ve bu alanda çalışan yetkin, donanımlı insan kaynağının artırılması da gerekmektedir. Yapay zeka sistemlerinin etkin bir şekilde çalışabilmesi için, vergi mükelleflerine ait geniş çaplı veri setlerinin işlenebileceği güçlü veri merkezlerinin kurulması ve bu verilerin güvenli bir şekilde depolanması da sitemin işlerliği açısından ihtiyaç dahilinde olacaktır. Ayrıca, yapay zeka teknolojilerinin geliştirilmesi ve uygulanması için bu alanda yetkin yazılımcı, veri bilimcisi ve bu alanda eksper mahiyetinde denetim uzmanlarına da her zaman ihtiyaç duyulmaktadır. Türkiye’de yapay zeka destekli vergi denetimi konusunda titizlikle yapılan çalışmalar da, bu alanda insan kaynağı ihtiyacının karşılanmasına yönelik çeşitli eğitim programları ve iş gücü yetiştirme politikalarının hayata geçirilmesi gerektiğini de göstermektedir.
Gelecek yıllarda, Türkiye’de yapay zeka destekli vergi denetim süreçlerinin yaygınlaşması ve bu teknolojilerin daha fazla alanda kullanılmaya başlanması beklenmektedir. Özellikle sınır ötesi ticaret, dijital ekonomi ve kripto para işlemleri gibi karmaşık ve çok boyutlu ticari işlemlerin denetiminde yapay zekanın sağlayacağı katkılar, Türkiye’nin vergi denetim sisteminin daha etkin hale gelmesine yardımcı olacaktır. Bu bağlamda, Türkiye'deki vergi denetim süreçlerinde yapay zeka kullanımının artırılması, vergi uyumunu teşvik etmek, vergi kaçakçılığı ile daha etkin mücadele etmek ve vergi gelirlerini artırmak açısından önemli bir fırsat olarak da değerlendirilmektedir.
Sonuç olarak, Türkiye'de vergi denetiminde yapay zeka kullanımının yaygınlaştırılması ve bu teknolojilerin etkin bir şekilde kullanılabilmesi için gerekli adımların atılmaya devam etmesi gerekmektedir. Bu anlamda, teknolojik altyapının güçlendirilmesi, insan kaynağının artırılması, veri güvenliği ve etik konularında düzenlemeler yapılması ve yapay zeka destekli denetim süreçlerinin hukuki çerçevesinin oluşturulması, Türkiye'nin vergi denetiminde yapay zeka kullanımında daha ileri bir seviyeye ulaşmasını sağlayacak adımlardır. Bu doğrultuda, Türkiye'nin hem ulusal hem de uluslararası düzeyde yapay zeka destekli vergi denetim süreçlerini daha etkin hale getirebilmesi için uzun vadeli stratejik planlamalar yapması ve bu alanda yatırım yapmaya devam etmesi de bu anlamda önem arz etmektedir.
Yapay zeka teknolojilerinin vergi denetim süreçlerinde kullanılması, vergi uyumsuzluklarının tespiti ve vergi gelirlerinin korunması açısından son derece büyük bir potansiyele sahip olup, bu teknolojilerin geleneksel denetim yöntemleriyle kıyaslandığında sağladığı hız, doğruluk ve geniş kapsamlı veri analizi yetenekleri, vergi denetiminin etkinliğini önemli ölçüde artırmaktadır. Özellikle makine öğrenmesi, veri madenciliği ve doğal dil işleme gibi yapay zeka alt alanları, büyük veri kümeleri üzerinde detaylı analizler yaparak, karmaşık ticari işlemleri ve mükellefler arası ilişkileri ortaya çıkarabilmekte ve bu sayede vergi kaçakçılığı ve uyumsuzluk senaryolarının tespit edilmesini kolaylaştırmaktadır. Ancak, bu teknolojilerin etkin bir şekilde kullanılabilmesi için veri gizliliği, güvenlik, etik ve hukuki düzenlemeler gibi alanlarda çeşitli zorlukların da aşılması gerekmektedir.
Yapay zeka destekli vergi denetiminin genel etkinliğini değerlendirirken, bu teknolojilerin sağladığı en önemli avantajların başında, denetim süreçlerinin hızlanması, daha fazla mükellefin denetim kapsamına alınabilmesi ve vergi kaçakçılığı senaryolarının daha erken tespit edilmesi gelmektedir. Özellikle risk odaklı denetim modelleri sayesinde, vergi denetim kaynakları daha verimli bir şekilde kullanılarak, yüksek risk taşıyan mükellef ve işlemlere odaklanılmakta ve bu sayede denetim süreçlerinin doğruluğu artırılmaktadır. Ancak, yapay zeka destekli denetim süreçlerinin başarılı bir şekilde uygulanabilmesi için teknolojik altyapının güçlendirilmesi, yetkin insan kaynağının artırılması ve hukuki çerçevenin yapay zeka kullanımına uygun hale getirilmesi gibi önemli adımların atılması gerekmektedir.
Türkiye özelinde bakıldığında, vergi denetim süreçlerinin dijitalleşme çerçevesinde geliştiği ve yapay zeka teknolojilerinin kullanımına yönelik ciddi ve takdire şayan girişimlerin bulunduğu görülmekte olup, özellikle bu alanda yürütülen projeler, vergi uyumunun artırılması ve denetim süreçlerinin daha verimli hale getirilmesi açısından önemli bir adım teşkil etmektedir. Ancak, Türkiye’de yapay zeka destekli vergi denetimlerinin tam anlamıyla etkin bir şekilde kullanılabilmesi için, bu alanda daha fazla yatırım yapılması, teknolojik altyapının güçlendirilmesi ve denetim süreçlerinde kullanılan yapay zeka algoritmalarının da geliştirilmesi gerekmektedir. Aynı zamanda, veri güvenliği, mükellef hakları ve etik denetim süreçleri açısından hukuki düzenlemelerin bu sürece uyumlandırılması, yapay zeka sistemlerinin güvenli ve adil bir şekilde kullanılabilmesi açısından kritik bir önem taşımaktadır.
Bu anlamda, yapay zeka destekli vergi denetim süreçlerinin gelecekte daha etkin bir hale getirilebilmesi adına şu öneriler sunulabilir:
Teknolojik Altyapının Güçlendirilmesi: Yapay zeka sistemlerinin etkin bir şekilde çalışabilmesi için büyük veri işleme kapasitesine sahip güçlü veri merkezlerinin kurulması, bulut bilişim hizmetlerinin yaygınlaştırılması ve veri depolama altyapılarının geliştirilmesi gerekmektedir. Ayrıca, yapay zeka sistemlerinin verimli bir şekilde çalışabilmesi için gerekli olan yazılımlar ve analiz araçları da modernize edilmelidir.
Yetkin İnsan Kaynağının Artırılması: Yapay zeka destekli vergi denetim süreçlerinin yönetilebilmesi için bu alanda uzmanlaşmış insan kaynağına ihtiyaç duyulmakta olup, veri bilimcileri, yazılımcılar ve denetim uzmanları gibi yetkin personelin yetiştirilmesi adına eğitim programları düzenlenmeli ve bu alanda istihdam olanakları da artırılmalıdır.
Veri Güvenliği ve Etik Düzenlemelerin Yapılması: Vergi mükelleflerinin kişisel ve ticari verilerinin güvenliğinin sağlanabilmesi için güçlü veri güvenliği protokollerinin uygulanması gerekmektedir. Aynı zamanda, yapay zeka destekli denetim süreçlerinin etik ilkelere uygun bir şekilde yürütülmesi için gerekli hukuki düzenlemeler de yapılmalı ve kişisel ve ticari veriler noktasında da mükellef hakları korunmaya devam etmelidir.
Uzun Vadeli Stratejik Planlamaların Yapılması: Yapay zeka destekli vergi denetim süreçlerinin etkin bir şekilde uygulanabilmesi için uzun vadeli stratejik planlamalar yapılmalı ve bu alanda atılacak adımların bir yol haritası çıkarılmalıdır. Özellikle dijitalleşme ve yapay zeka kullanımına yönelik politikalar, uzun vadede Türkiye’nin vergi denetim kapasitesini de artıracak unsurlardan olarak değerlendirilebilir.
Sonuç olarak, yapay zeka teknolojilerinin vergi denetim süreçlerinde kullanılması, vergi gelirlerinin korunması ve vergi uyumunun artırılması açısından önemli bir fırsat sunmakta olup, bu teknolojilerin etkin bir şekilde uygulanabilmesi için gerekli düzenlemelerin yapılması, teknolojik altyapının güçlendirilmesi ve insan kaynağının artırılması büyük bir önem taşımaktadır. Yapay zeka destekli denetim süreçleri, vergi kaçakçılığı ve uyumsuzluklarla daha etkin mücadele edilmesine olanak tanıyacak ve Türkiye’nin vergi denetim kapasitesini küresel ölçekte rekabetçi bir düzeye taşınmasında etkin bir rol oynayacaktır.
Yapay zeka teknolojilerinin vergi denetim süreçlerinde kullanılması, vergi uyumsuzluklarının tespiti ve vergi gelirlerinin korunması açısından son derece büyük bir potansiyele sahip olup, bu teknolojilerin geleneksel denetim yöntemleriyle kıyaslandığında sağladığı hız, doğruluk ve geniş kapsamlı veri analizi yetenekleri, vergi denetiminin etkinliğini önemli ölçüde artırmaktadır. Ancak, bu teknolojilerin etkin bir şekilde kullanılabilmesi için veri gizliliği, güvenlik, etik ve hukuki düzenlemeler gibi alanlarda çeşitli zorlukların da aşılarak sürecin idamesi gerekmektedir kuşkusuz…
Birçok alanda olduğu gibi, yapay zekanın insan potansiyelinin yerini alıp alamayacağı sorusu, vergi denetimi gibi son derece karmaşık, çok boyutlu ve ciddi uzmanlık ve donanım gerektiren süreçlerde de gündeme gelmektedir. Yapay zeka, büyük veri analizi ve hızlı işlem kapasitesi ile beşeri kaktörün ulaşamayacağı hız ve doğrulukta sonuçlar elde edebilme yeteneğine sahip olsa da, tamamen insan potansiyelinin yerini alması asla mümkün değildir. Özellikle vergi denetimi gibi süreçlerde, yapay zeka ve insan zekasının birbirini tamamladığı bir model en etkin sonuçları vermektedir. Yapay zeka algoritmaları, geniş çaplı veri analizleri yaparak riskli mükellefleri ve işlemleri tespit edebilirken, insan denetçilerin deneyimi ve uzmanlığı, bu tespitlerin doğrulanması ve denetim süreçlerinin etik, hukuki ve toplumsal boyutlarının dikkate alınması açısından vazgeçilmezdir.
Yapay zeka, yalnızca geçmiş verilerden öğrenip belirli kalıplar ve algoritmalar doğrultusunda işlem yaparken, insan zekası daha geniş bir perspektiften olayları değerlendirebilir, esneklik gösterebilir ve öngörülemeyen durumlarda yaratıcı çözümler üretebilir. Dolayısıyla, yapay zekanın insan potansiyelinin tamamlayıcısı olarak konumlandığı ve vergi denetim süreçlerinin hızlandırılmasında, verimliliğin artırılmasında önemli bir araç olduğu söylenebilir, ancak insan unsuru bu süreçlerde hiçbir zaman tamamen devre dışı bırakılamaz. Aksine, yapay zeka ile beşeri unsurun uyumlu bir şekilde çalıştığı hibrit modeller, vergi denetiminin geleceğinde daha merkezi bir rol oynayacaktır. Bu bağlamda, yapay zeka teknolojilerinin gelecekteki gelişimi, insan denetçilerin verimliliğini artıracak bir araç olarak düşünülmeli ve insan potansiyelinin yerini almaktan çok onu destekleyen bir unsur olarak görülmelidir.