Dijital Vergi İdaresinde Yapay Zekanın Vergi Toplanması ve Beyan Sürecinde Kullanımı ve Uygulamadakı Avantajlar

Yazar: Ali Fatali

Özet

Bu makale vergi toplanması ve beyan süreçlerinde yapay zeka teknolojilerinin uygulanmasının sunduğu fırsatlar ile karşılaşılan zorlukları kapsamlı bir biçimde ele alınacaktır. Gelişen dijital dönüşüm ve büyük veri analitiğinin etkisiyle ülkelerin dijital vergi idareleri süreçlerinde şeffaflık, verimlilik ve uyumun artırılması hedeflenmektedir. Yapay zekanın vergi denetimi, kaçakçılık tespiti, müşteri hizmetleri ve süreç otomasyonu alanlarında entegresine yer verilecektir. Sonuç olarak teknolojik altyapı, mevzuat uyumu ve etik boyutların dikkate alınması gerekmektedir. Günümüzde yapay zeka teknolojilerinin vergi idarelerinde aktif kulanımı ve yaşanan sorunlar uygulamacılar ve akademisyenler için hususi önem teşkil etmektedir. 

Giriş

Günümüz dijital çağında yapay zeka uygulamaları devlet yönetimi ve özellikle vergi toplama süreçlerinde giderek önem kazanmaktadır. Vergi idaresi, vergi kaçakçılığı, beyan sürecindeki usulsüzlükler ve dolandırıcılık gibi problemlerin çözümünde yapay zeka teknolojilerinin sunduğu otomasyon dikkat çekicidir (Demir, 2016; Johnson, 2019). Bu makale, yapay zekanın vergi toplanması ve beyan süreçlerine entegrasyonunu, mevcut uygulama örneklerini ve geleceğe yönelik öngörüleri değerlendirmeyi amaçlamaktadır. Ayrıca, teknolojinin getirileri kadar karşılaşılan yasal, etik ve operasyonel zorluklara da değinilmektedir (İbrahimli, 2021; Öztürk, 2018; Lee, 2020). 

Yapay Zekanın Verginin Toplanmasında ve Beyan Sürecinde Sağladığı Avantajlar

Yapay zeka teknolojilerinin kullanımı, vergi toplama süreçlerinde önemli verimlilik artışlarına neden olmakta özellikle veri analitiği ile mali risklerin erken tespiti ve önlenmesinde etkili sonuçlar doğurmaktadır (Smith, 2018; Brown, 2021). Vergi beyanlarında otomatik veri işleme ile hataları minimize ederek beyannamelerdeki doğruluğu artırmaktadır (Demir, 2016; Öztürk, 2018). Yapay zeka tabanlı algoritmalar, büyük veri kümeleri üzerinden anormallikleri saptayarak usulsüzlükleri erken aşamada belirleyebilmektedir (İbrahimli, 2021; Kaya, 2019; Kim, 2020).

Karşılatırmalı malı hukukta yapay zeka destekli vergi sistemlerinin geniş uygulama alanı vardır. Örneğin, Güney Kore ve Estonya, vergi denetimlerinde yapay zeka teknolojilerini kullanarak başarılı sonuçlar elde ederken Türkiye’de ise pilot uygulamalarla vergi beyan süreçlerinin dijitalleştirilmesi kapsamında önemli kazanımlar sağlanmıştır (Aydın, 2020; Garcia, 2018; Lee, 2020; Zengin, 2020).

Yapay zekanın uygulanmasında teknik, hukuki ve etik boyutlarda çeşitli zorluklar bulunmaktadır. Büyük veri kullanımı, kişisel verilerin korunması açısından ciddi güvenlik önlemleri gerektirmektedir. Hiç şüphesiz ilgili önlemlerin alınması ciddi mali kaynaklar gerektirmektedir. Yapay zeka algoritmalarının karar verme süreçlerinin şeffaf olmaması, adalet ve hesap verebilirlik konularında tartışmalara neden olmaktadır Hızla gelişen teknolojiye paralel olarak mevcut mevzuatın güncellenmesi ve teknolojik gelişmelere uyum sağlayacak yasal düzenlemelerin yapılması zorunludur (Beyaz, 2018; Çelik, 2019; Ersoy, 2017; Johnson, 2019; İbrahimli, 2024; Sarı, 2020; Yıldırım, 2017).

Gelecekte yapay zeka uygulamalarının vergi yönetiminde daha geniş çapta entegrasyonu için çeşitli önerilerde bulunabilir. Öncelikle vergi idarelerinin teknolojik altyapılarını güçlendirmeleri yapay uygulamalarının verimli çalışmasını sağlayacaktır. Bu durum vergi idarelerinin iş yükünü azaltmakla kalmayıp ciddi malı kaynak tasarrufu sağlamaktadır (Yılmaz, 2016; Tekin, 2021). Vergi idaresi personelinin yapay zeka teknolojilerine yönelik eğitim programları, uygulama etkinliğini artıracaktır ancak ilgili eğitim süresi ve adaptasyon kismi bocalamalara neden olacaktır (Kara, 2021; Zengin, 2020). Mevzuatın güncellenmesi ve algoritmik karar alma süreçlerinin denetlenmesi için vergi idaresinden bağımsız kurumlar oluşturulmalıdır (Beyaz, 2018; Sarı, 2020). Ülkeler arasında bilgi paylaşımı ve ortak projeler geliştirilmesi, yapay zeka tabanlı vergi sistemlerinin küresel ölçekte iyileştirilmesini destekleyecektir (Smith, 2018; Brown, 2021).

Veri Analizi ve Algoritmik Performansın Değerlendirilmesi

Araştırmanın ilk aşamasında vergi beyan verilerinin toplanması, temizlenmesi ve ön işleme tabi tutulması süreçleri titizlikle yürütülmelidir. Bu aşamada yapay zeka algoritmalarının güvenilir ve tutarlı sonuçlar üretebilmesi için büyük veri kümelerinin analiz edilmesi, eksik veri noktalarının tespiti ve düzeltilmesi, normalizasyon işlemlerinin gerçekleştirilmiştir. Elde edilen veriler, geçmiş dönem vergi beyannameleri, usulsüzlükler ve risk profilleri gibi birçok farklı parametreyi içermektedir (Yılmaz, 2016; Tekin, 2021). Bu süreç aynı zamanda algoritmaların eğitilmesi için sağlam bir temel oluşturmuş aynı zamanda veri setlerinin heterojenliği, modelin genelleme kapasitesi açısından da titizlikle ele alınması gerekmektedir.

Yapay zeka destekli vergi sistemlerinde kullanılan makine öğrenimi modelleri, özellikle denetim ve usulsüzlük tespiti alanında farklı algoritmalarla karşılaştırılmıştır. Karar ağaçları, rastgele ormanlar, destek vektör makineleri ve derin öğrenme temelli yaklaşımlar kullanılarak geliştirilen modellerin performansları; doğruluk, duyarlılık, özgüllük ve F1 skoru gibi metrikler üzerinden değerlendirilmektedir (Demir, 2016; Kim, 2020). Model performansı analizlerinde, özellikle vergi kaçakçılığı ve beyan hatalarının tespiti noktasında yüksek duyarlılık ve özgüllük değerlerinin elde edilmektedir. Bu bakımdan mevcut vergi idaresi uygulamalarının otomatik denetim süreçlerinde yapay zekanın katkısının ölçülebilir boyutlara indirgenebileceğini göstermektedir. İkinci aşamada ise algoritmaların zaman içinde değişen vergi beyan kalıplarına uyum sağlayabilme kapasitesi üzerine odaklanılmalıdır. Çeşitli adaptif öğrenme teknikleri ve sürekli model güncelleme stratejileri test edilmeli; bu stratejilerin model başarısına olan etkisi nicel verilere dayandırılmalıdır. Sonuçlar ise algoritmaların düzenli periyotlarda güncellenmesinin anomali tespitinde ve usulsüzlüklerin erken tespitinde önemli ölçüde performans artışı sağladığını ortaya koymaktadır (Çelik, 2019; Yıldırım, 2017). Sürekli öğrenme mekanizmalarının, veri setlerindeki değişikliklere hızlı tepki verebilme yeteneği, uzun vadede vergi idaresinin karar destek sistemlerinin güvenilirliğini artırmaktadır.

Uygulama Örnekleri ve Uluslararası Karşılaştırmalar

Türk vergi uygulamasında gerçekleştirilen pilot uygulamalar ve deneme süreçleri kapsamında vergi beyan süreçlerine yapay zeka entegrasyonu farklı bölgelerde test edilmiş, özellikle otomatik veri işleme, anomali tespiti ve risk analizi sistemleri diğer uygulamalarla kıyaslandığında ön plana çıkmıştır. Uygulama sonuçları manuel denetim süreçlerine kıyasla hataların azaltılması, işlem sürelerinin kısaltılması ve kaynak verimliliğinde belirgin artışlar sağlamıştır (Aydın, 2020; Kara, 2021). Yapılan saha çalışmaları, kullanıcı memnuniyetinde artışa işaret etmişse de vergi mükellefleri ile ilgili geri bildirimler, sistemin kolay kullanımını ve karar alma süreçlerinin şeffaflığı bakımından uygulamada çeşitli eksiklikler mevcuttur.

Dünya genelinde (Güney Kore, Estonya, ABD ve Avrupa ülkelerinde) yapay zeka destekli vergi sistemleri uygulamalarının verimlilik artışı ve risk yönetiminde önemli katkılar sağladığı görülmüştür. Örneğin Güney Kore’de uygulanan sistemler usulsüzlük tespiti ve beyan hatalarının minimize edilmesi açısından uluslararası standartların ötesinde sonuçlar vermiştir (Garcia, 2018; Lee, 2020). Bu ülkelerdeki uygulama modelleri, veri entegrasyonunun ve sistemler arası etkileşimin sağlanmasının vergi yönetiminde ne kadar kritik olduğunu ortaya koymaktadır. Uluslararası karşılaştırmalar farklı uygulama stratejileri arasındaki benzerlikleri ve farklılıkları da sistematik bir şekilde ortaya koymuştur. Başarılı uygulama örneklerinin detaylı analizleri, yerel uygulamalara adaptasyon süreçlerinde yol gösterici niteliktedir. Bu bakımdan Türk vergi uygulamasi ilgili uluslararasi tecrübe çerçevesinde güncellenmelidir.

Detaylı vaka analizlerinde yapay zeka destekli sistemlerin vergi toplama süreçlerine entegrasyonunun getirdiği somut faydalar, uygulama örnekleri üzerinden karşılaştırılmıştır. Bir vaka çalışmasında, belirli bir ilde uygulanan sistemde, usulsüzlük tespiti oranında %30’a varan bir iyileşme, diğer bir çalışmada ise işlem sürelerinde %40’a yakın azalma rapor edilmiştir. Bu karşılaştırmalar, hem nicel hem de nitel veriler ışığında yapay zekanin vergi idaresi süreçlerinde sağladığı operasyonel ciddi avantajları mevcuttur (Smith, 2018; Brown, 2021). Karşılaştırmalı analiz, ayrıca yerel ve uluslararası uygulamalar arasındaki farklılıkların, veri güvenliği, kullanıcı eğitimi ve altyapı yatırımları gibi alanlarda nasıl şekillendiğini de kapsamlı biçimde ele almıştır.

Sonuç

Yapay zeka teknolojilerinin vergi toplanması ve beyan süreçlerine entegrasyonu, vergi idaresinde verimlilik, şeffaflık ve uyum gibi temel hedeflerin gerçekleştirilmesinde önemli rol oynamaktadır. Yapay zekanın sunduğu avantajların yanı sıra veri güvenliği, algoritmik şeffaflık ve mevzuat uyumu gibi zorlukları da gözler önüne sermektedir. Bu bağlamda teknolojinin sağladığı potansiyelin tam anlamıyla gerçekleştirilebilmesi için kapsamlı altyapı yatırımları, eğitim programları ve hukuki düzenlemelerin yapılması gerekmektedir.
Geleceğe yönelik stratejik adımlar, hem vergi idaresinin dijital dönüşümünü hızlandıracak hem de kamu kaynaklarının etkin kullanımını sağlayacaktır. 

Bu makale, vergi yönetimi ve yapay zeka uygulamaları arasındaki etkileşimi derinlemesine inceleyerek, hem teorik hem de uygulamaya yönelik yeni bakış açıları sunmaktadır. Özellikle veri analitiği, risk yönetimi ve algoritmik şeffaflık konularında yapılan tartışmalar, gelecekteki araştırmalar için kapsamlı bir çerçeve oluşturmuştur. Akademik literatüre katkı sağlayacak bu çalışma, uygulama örnekleri ve uluslararası karşılaştırmalarla, farklı ülke deneyimlerini de ortaya koymaktadır (Aydın, 2020; Johnson, 2019).

Edux Academy’de “Yapay Zeka Hukuku” alanındaki tüm yazılarımıza bağlantıdan ulaşabilirsiniz.

Hukuk ve Bilişim Blog’taki “Yapay Zeka Hukuku” alanındaki tüm yazılarımızı bağlantıdan okuyun.

Yazar: Ali FATALİ

Kaynakça

Aydın, M. (2020). Dijital Dönüşüm ve Kamu Yönetimi: Vergi Sistemlerinde Yapay Zeka Uygulamaları. Türkiye İdare Kurumu Dergisi, 15(2), 45–68.

Beyaz, S. (2018). Kamu Verilerinde Güvenlik ve Yapay Zeka: Hukuki Boyutlar. Hukuk ve Teknoloji Dergisi, 10(1), 101–120.

Brown, L. (2021). Artificial Intelligence in Tax Administration: Challenges and Opportunities. Journal of Public Finance, 28(3), 235–258.

Çelik, R. (2019). Algoritmik Şeffaflık ve Kamu Yönetimi: Vergi Denetiminde Yeni Yaklaşımlar. Kamu Politikaları Araştırmaları Dergisi, 12(4), 77–95.

Demir, H. (2016). Yapay Zeka Destekli Vergi Denetimi Uygulamaları. Finansal Yönetim ve Analiz Dergisi, 8(1), 55–72.

Ersoy, P. (2017). Makine Öğrenimi Teknikleri ve Vergi Kaçakçılığının Tespiti. İşletme ve Ekonomi Araştırmaları, 14(2), 134–150.

Garcia, M. (2018). International Perspectives on AI in Tax Administration. Global Public Policy Review, 5(2), 89–110.

Johnson, D. (2019). Digital Transformation in Tax Collection: The Role of AI. Public Sector Management Journal, 33(1), 45–66.

İbrahimli, K. (2021). Gelir Vergisinde Gelirin Toplanması ve Beyan Sürecinde Özellikli Durumlar. Iuris Cultura, 1 (1), 71-77.

İbrahimli, K. (2024). Derinkurgu (Deepfake) Teknolojisi İle Üretilen Ses ve Görüntülerin Kullanılmasından Doğan Sorumluluk. İstanbul. On İki Levha Yayıncılık, 1-233.  

Kara, E. (2021). Türkiye’de Vergi Beyan Süreçlerinde Dijitalleşme ve Yapay Zeka. Ekonomi ve Yönetim Araştırmaları Dergisi, 17(1), 22–40.

Kaya, F. (2019). Risk Analizi ve Yapay Zeka: Vergi Kaçakçılığı ile Mücadelede Yeni Yaklaşımlar. Yönetim ve Ekonomi Dergisi, 11(3), 97–115.

Kim, J. (2020). Big Data and AI in Tax Fraud Detection. International Journal of Tax Administration, 7(4), 200–220.

Lee, K. (2020). Artificial Intelligence in Government: Tax Administration Innovations. Public Administration Review, 80(5), 658–675.

Öztürk, G. (2018). Otomasyon ve Vergi Beyan Süreçlerinde Hata Azaltma Uygulamaları. Teknoloji ve Yönetim Araştırmaları, 9(2), 115–132.

Sarı, T. (2020). Veri Güvenliği ve Yapay Zeka: Kamu Sektöründe Etik Sorunlar. Etik ve Teknoloji Dergisi, 6(1), 45–63.

Smith, A. (2018). AI and Tax Administration: Enhancing Compliance and Efficiency. Journal of Economic Policy, 22(3), 310–332.

Tekin, O. (2021). Yapay Zeka Uygulamalarının Kamu Yönetimine Etkileri: Vergi Sistemleri Üzerine Bir İnceleme. Kamu Yönetimi ve Dijital Dönüşüm Dergisi, 13(2), 59–78.

Yıldırım, B. (2017). Algoritmik Karar Verme Süreçleri ve Kamu Politikaları. Politika ve Teknoloji Dergisi, 7(4), 142–159.

Yılmaz, S. (2016). Vergi Toplama Süreçlerinde Dijital Dönüşüm: Makine Öğrenimi ve Büyük Veri Analitiği. Ekonomik İncelemeler Dergisi, 5(1), 35–52.

Zengin, K. (2020). Yapay Zeka ile Vergi Denetiminde Performans Artışı: Teorik ve Uygulamalı Yaklaşımlar. Finans ve Teknoloji Araştırmaları Dergisi, 12(3), 90–108.