سامانه همایش‌ها TSTA | ثبت‌نام و ارسال مقاله کنفرانس‌ها و کنگره‌های ملی

صفحه اصلی / اولین کنگره مباحث جاری در حسابداری، مالی و مالیاتی

نقش هوش مصنوعی در افزایش انطباق مالیاتی و مقررات مالی

نویسندگان :

مهدی ریسمان گشا¹

1- دانشگاه آزاد اسلامی

کلمات کلیدی :

هوش مصنوعی،مالیات،امور مالی،انطباق،مقررات،پژوهش مروری

چکیده :

هوش مصنوعی به عنوان یک عامل تحول آفرین در حوزه های مختلف از جمله انطباق مالیاتی و مقررات مالی ظهور کرده است. این مطالعه نقش محوری هوش مصنوعی را در تقویت این جنبه‌های حیاتی حاکمیتی و ثبات اقتصادی بررسی می‌کند. در حوزه انطباق مالیاتی، راه‌حل‌های مبتنی بر هوش مصنوعی فرصت‌های بی‌سابقه‌ای را برای دولت‌ها به منظور ساده‌سازی فرآیندهای مدیریت مالیاتی، تشخیص عدم انطباق و کاهش فرار مالیاتی ارائه می‌کنند. الگوریتم‌های یادگیری ماشینی می‌توانند حجم وسیعی از داده‌های مالی را با سرعت و دقت قابل‌توجهی تجزیه و تحلیل کنند و الگوهایی را که نشان دهنده تقلب یا فرار مالیاتی هستند، شناسایی کنند. علاوه بر این، تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده مبتنی بر هوش مصنوعی، مقامات مالیاتی را قادر می‌سازد تا رفتار مالیات دهندگان را پیش‌بینی کنند و منابع را به طور مؤثر برای اهداف اجرایی تخصیص دهند. با استفاده از هوش مصنوعی، دولت‌ها می‌توانند کارآیی جمع‌آوری درآمد را افزایش دهند و در عین حال فشار انطباق مالیاتی بر مالیات‌دهندگان را به حداقل برسانند. در مقررات مالی، فناوری‌های هوش مصنوعی نقش مهمی در نظارت و انطباق با چارچوب‌های نظارتی پیچیده ایفا می‌کنند. با رشد تصاعدی تراکنش‌های مالی و پیچیدگی روزافزون ابزارهای مالی، مکانیسم‌های نظارتی سنتی اغلب برای همگام شدن با آن تلاش می‌کنند. سیستم‌های هوش مصنوعی مجهز به قابلیت‌های پردازش زبان طبیعی می‌توانند حجم عظیمی از اسناد نظارتی و داده‌های مالی را برای شناسایی تخلفات احتمالی و ارزیابی ریسک‌های سیستمی بررسی کنند. علاوه بر این، مدل‌های ارزیابی ریسک مبتنی بر هوش مصنوعی، تنظیم‌کننده‌ها را قادر می‌سازد تا به طور فعال تهدیدهای نوظهور برای ثبات مالی را شناسایی کنند، در نتیجه مداخلات به موقع برای جلوگیری از بحران‌ها را تسهیل می‌کنند. با این حال، ادغام هوش مصنوعی در انطباق مالیاتی و مقررات مالی نیز چالش ها و ملاحظات اخلاقی را به همراه دارد. اتکا به تصمیم‌گیری الگوریتمی مسائلی را در مورد شفافیت، پاسخگویی و کاهش سوگیری ایجاد می‌کند. علاوه بر این، گسترش راه‌حل‌های مبتنی بر هوش مصنوعی ممکن است نابرابری‌های اجتماعی-اقتصادی موجود را تشدید کند، زیرا دسترسی به فناوری پیشرفته در بین حوزه‌های قضایی و طبقات اقتصادی نابرابر باقی می‌ماند. در حالی که هوش مصنوعی نویدهای زیادی برای تقویت انطباق مالیاتی و مقررات مالی دارد، اجرای آن باید با چارچوب های حاکمیتی قوی و دستورالعمل های اخلاقی همراه باشد. تلاش‌های مشترک بین سیاست‌گذاران، تنظیم‌کننده‌ها و توسعه‌دهندگان فناوری برای استفاده از پتانسیل کامل هوش مصنوعی و در عین حال محافظت در برابر پیامدهای ناخواسته ضروری است. از طریق استقرار مسئولانه و اصلاح مستمر، هوش مصنوعی می‌تواند به عنوان یک ابزار قدرتمند در ارتقای شفافیت مالی، اثربخشی نظارتی و انعطاف‌پذیری اقتصادی عمل کند.

لیست مقالات

لیست مقالات بایگانی شده

ارائه مدل E-UNETR2D جهت قطعه بندی عروق کرونر از روی تصاویر سی تی آنژیوگرافی

مصطفی رجب زاده - فواد قادری - حمیدرضا پورعلی اکبر - نصرالله مقدم چرکری

Evaluating and Comparing Artificial Intelligence Tools in Solving Mathematical Problems

Marziyeh Felahat - Hossein Gholamalinejad

Modeling Attention Performance Across Female Reproductive Aging Using Logistic Regression

Zahra Zehtabi - Leila Mehdizadeh Fanid - Pedram Salehpoor - Mahdi Jafari Asl

حریم خصوصی کاربران در الگوریتم‌های یادگیری ماشین: تهدیدها و راهکارها

لیلا سامان آذری

Phase-Amplitude Coupling Reflects Functional Cortical Engagement During Dynamic and Static Motor Tasks

Seyed Saman Sajadi - Ahmad Reza Keihani - Fateme Karbasi - Mohammad Amin Fathollahi - Shahriar Nafissi - Erfan Azizi - Amir Homayoun Jafari

منطق و هوش مصنوعی

سید محمد امین خاتمی

شناسایی عوامل موثر بر تمایل به فرار مالیاتی با در نظر گرفتن عوامل فرهنگی با رویکرد تحلیل مضمون

نیما صدری نوبر زاد - پریسا صدری نوبر زاد

رابطه میان ماکیاولیسم و بی طرفی حسابرس

میر امید یوسفی شارمی - بهمن بنی مهد - مهدی مرادزاده فرد - بهرام همتی

مروری در زمینه کاربرد شبکه عصبی در بهداشت، ایمنی و محیط‌زیست (HSE)

هاجرسادات علی زاده مقدم

The Impact of an Interactive Rehabilitation Protocol ‎on Reorganization of Brain Networks in Children ‎with Cerebral Palsy: A Pilot Study

Shahed Salehzehi - Mahdi Mollaei - Parisa Hosseini - Ali Koohian Mohammad abadi - Mohammad Ebrahim Hashemi - Hamid Reza Kobravi - Narges Hashemi - Mehran Beiraghi Toosi - Javad Akhondian

بیشتر