Zenginleri denetlemek için otomasyon: Yapay zeka vergi kaçıranları hizaya getirebilir mi?

• Yazar:
• Yazar adı

  Kuantumrun Öngörüsü
• 25 Ekim 2023

Analiz özeti

Çin ve ABD de dahil olmak üzere dünya çapındaki hükümetler, vergi sistemlerini modernleştirmek için yapay zekanın (AI) kullanımını araştırıyor. Çin, zenginler ve sosyal medya fenomenleri arasındaki vergi kaçakçılığına odaklanarak 2027 yılına kadar tam otomasyonu hedefliyor. Buna karşılık ABD, IRS bütçelerinin azalması ve yasal boşlukların kullanılması nedeniyle zenginleri denetlemekle mücadele ediyor. Salesforce, adil vergi politikalarını keşfetmek için takviyeli öğrenmeyi kullanan bir araç olan AI Economist'i geliştirdi. Teknoloji umut verici olsa da, artan kamu gözetimi ve vergilendirmede otomasyonla mücadele edebilecek zengin kişi ve şirketlerin direnişi gibi endişeleri artırıyor.

Zengin bağlamı denetlemek için otomasyon

Çin Devlet Vergi İdaresi, vergi kaçakçılarını tespit etmek ve onlara yasa kapsamında en sert cezayı vermek için yapay zeka (2022) kullanımını hızlandırma sözü verdi. Çin, izlemeyi geliştirmek için, şirket sahiplerinden, yöneticilerden, bankalardan ve diğer piyasa düzenleyicilerinden gelen şirket verilerinin ve bilgilerinin ilişkilendirileceği ve vergi otoritelerinin incelemesine açık olacağı Altın Vergi IV sistemini geliştirme yolunda ilerlemektedir. Ülke özellikle çevrimiçi akışlardan milyonlarca dolar kazanan sosyal medya içerik oluşturucularını ve etkileyicilerini hedef alıyor. Çin, bulut ve büyük veriyi kullanarak 2027 yılına kadar tam otomasyona geçmeyi umuyor. Çin'in zenginleri, Başkan Xi Jinping'in “ortak refah” kampanyası sayesinde bu yıl (2022-2023) daha büyük vergi ödemeleri bekliyor.

Bu arada ABD'de zenginlerin vergilendirilmesi çetin bir mücadele olmaya devam ediyor. 2019 yılında IRS, büyük şirketlerin ve en tepedeki yüzde 1'in peşine düşmektense düşük ücretlileri vergilendirmenin daha uygun maliyetli olduğunu kabul etti. Ajans, aşırı zenginlerin emrinde en iyi avukat ve muhasebecilerden oluşan bir orduya sahip olmaları nedeniyle, offshore hesaplar da dahil olmak üzere çeşitli yasal vergi boşluklarından yararlanabileceklerini açıkladı. Ajansın bütçesi de onlarca yıldır Kongre tarafından azaltıldı ve bu da yetersiz personel seviyelerine yol açtı. Ajansın finansmanını artırmak için iki partiden de destek varken, multimilyonerlerin kaynaklarıyla mücadelede manuel çalışma yeterli olmayacak.

Yıkıcı etki

Vergi politikalarının otomatikleştirilmesi karmaşık ve sıklıkla tartışmalı bir konudur. Peki ya bunu herkes için adil olacak şekilde daha az politik ve daha çok veri odaklı hale getirmenin bir yolu olsaydı? Simüle edilmiş bir ekonomi için en uygun vergi politikalarını belirlemek amacıyla pekiştirmeli öğrenmeyi kullanan, teknoloji firması Salesforce'taki araştırmacılar tarafından geliştirilen bir araç olan AI Economist'e girin. Yapay zeka hala nispeten basittir (gerçek dünyanın tüm karmaşıklıklarını açıklayamaz), ancak politikaları yeni bir şekilde değerlendirmeye yönelik umut verici bir ilk adımdır. İlk sonuçlardan birinde yapay zeka, üretkenliği ve gelir eşitliğini maksimuma çıkaran, akademik iktisatçılar tarafından incelenen son teknoloji ürünü artan oranlı vergi çerçevesinden yüzde 16 daha adil bir yaklaşım buldu. Mevcut ABD politikasına göre kaydedilen iyileşme daha da anlamlıydı.

Daha önce, simüle edilmiş ekonomilerdeki aracıları yönetmek için sinir ağları (birbirine bağlı veri noktaları) kullanılıyordu. Ancak politika yapıcıyı yapay zekaya dönüştürmek, çalışanların ve politika yapıcıların birbirlerinin davranışlarına uyum sağlayacağı bir modeli teşvik eder. Bir vergi politikası altında öğrenilen bir strateji diğerinde işe yaramayabileceğinden takviyeli öğrenme modelleri bu dinamik ortamda zorluk yaşadı. Bu aynı zamanda yapay zekaların sistemle nasıl oynanacağını bulduğu anlamına da geliyordu. Bazı çalışanlar, daha düşük bir vergi dilimine hak kazanmak için üretkenliklerini azaltmayı ve ardından vergi ödemekten kaçınmak için üretkenliği yeniden artırmayı öğrendi. Ancak Salesforce'a göre, işçiler ile politika yapıcılar arasındaki bu alış-veriş, vergi politikalarının tipik olarak belirlendiği ve genellikle zenginler için daha faydalı olduğu daha önce oluşturulmuş herhangi bir modelden daha gerçekçi bir simülasyon sağlıyor.

Zenginleri denetleyen otomasyonun daha geniş sonuçları

Zenginleri denetlemek için kullanılan otomasyonun olası sonuçları şunları içerebilir: 

• Yapay zekanın vergi beyannamelerini nasıl derleyebileceği, sentezleyebileceği ve yürütebileceği konusunda artan araştırmalar.
• Çin gibi ülkeler büyük şirketlere ve yüksek gelirli bireylere yönelik daha katı vergi düzenlemeleri getiriyor. Ancak bu, kamu gözetiminin artmasına ve izinsiz veri toplanmasına yol açabilir.
• Her türlü kamu hizmetine yeniden yatırım yapmak için daha fazla kullanılabilir kamu finansmanı.
• Kanunların ve vergilendirmenin adil bir şekilde uygulanması konusunda kamu kurumlarının devlet kurumlarına olan güveninin artması.
• Büyük şirketler ve multimilyonerler, lobicilere yönelik harcamaları artırarak, teknolojinin kullanımına karşı veri gizliliğini ve hack endişelerini kullanarak otomatik vergilendirmeye karşı çıkıyor.
• Zenginler, otomatikleştirilmiş vergilendirmeyi aşmalarına yardımcı olmak için daha fazla muhasebeci ve avukat tutuyor.
• Teknoloji firmaları vergi sektöründe makine öğrenimi çözümleri geliştirmeye ve vergi kurumlarıyla ortaklık kurmaya yönelik yatırımlarını artırıyor.

Yorum yapılacak sorular

• Otomatik vergilendirme hizmetlerini kullanma deneyiminiz var mı?
• Yapay zeka vergi bilgilerinin ve sistemlerinin yönetilmesine başka nasıl yardımcı olabilir?