Teknoloji

VDK, transfer fiyatlandırması risklerini yapay zekâyla tespit edecek VDK-MİHENK'i devreye aldı

Vergi Denetim Kurulu, e-belgeler ve mevcut mali verileri yapay zekâ ve büyük veri analitiğiyle işleyerek transfer fiyatlandırması ve benzeri riskleri belirlemeye yönelik VDK-MİHENK sistemini kullanıma sundu; sistemin ikinci fazında sektörel kâr marjı analizleri planlanıyor.

VDK, transfer fiyatlandırması risklerini yapay zekâyla tespit edecek VDK-MİHENK'i devreye aldı
©İllüstrasyon Sarp Yıldırımer / we-news.com

Vergi Denetim Kurulu (VDK) Başkanlığı, transfer fiyatlandırması, emsallere uygunluk ve kazancın ilişkili kişiler arasında fiyatlama yoluyla aktarılmasına ilişkin risklerin daha etkin belirlenmesi amacıyla geliştirdiği VDK-MİHENK sistemini devreye aldı. Başkanlığın duyurusuna göre yeni sistem, merkezî risk analiz çalışmalarında artık aktif olarak kullanılacak.

Sistem ne yapıyor?

VDK-MİHENK, başta e-belgeler olmak üzere Başkanlığın kullanımındaki çeşitli mali verileri yapay zekâ ve büyük veri analitiği yöntemleriyle değerlendiriyor. Birden çok ekonomik işlemi aynı anda ele alabilen sistem, mal ve hizmet fiyatları, maliyetler, satış hacimleri ile diğer ekonomik göstergeler arasındaki ilişkileri analiz ederek risk odaklarını tespit ediyor.

Sistemin hedefi, denetim otoritesinin transfer fiyatlandırması ve ilişkili taraf işlemlerine ilişkin analiz kapasitesini güçlendirerek hem yüksek hem de düşük fiyatlama eğilimlerini tespit edebilmektir. Tasarım gereği, yalnızca birkaç örnek veya münferit işlemler yerine geniş veri setleri üzerinden karşılaştırma yapılabiliyor.

Yerel farklılıklar ve karşılaştırılabilirlik

VDK-MİHENK, karşılaştırılabilirlik analizlerini zenginleştirmek üzere farklı veri kırılımlarından yararlanabiliyor. Sistem teknik olarak Türkiye genelinin yanı sıra il, ilçe ve bölge düzeyinde de karşılaştırma yapmaya imkan veriyor. Başkanlık bunu, bir bölgedeki fiyatın doğru veya yanlış olduğunu belirlemek için değil; farklı coğrafi ve ekonomik koşulların transfer fiyatlandırması analizlerinde karşılaştırılabilirlik üzerindeki etkisini daha sağlıklı değerlendirmek amacıyla kullanılacağını vurguluyor.

Gelecek adımlar: İkinci faz ve sektörel kâr marjı analizleri

Açıklamada, VDK-MİHENK'in geliştirme çalışmalarının ikinci fazında sektörel kâr marjı analizlerinin devreye alınacağı belirtildi. Bu özellik hayata geçtiğinde analizler yalnızca işlem fiyatlarıyla sınırlı kalmayacak; sektör dinamikleri göz önüne alınarak daha rafine değerlendirmeler yapılabilecek.

  • Veri kaynakları: E-belgeler ve Başkanlık veri tabanındaki mali bilgiler.
  • Analiz kapsamı: Fiyat, maliyet, satış hacmi ve diğer ekonomik göstergeler arası ilişkiler.
  • Coğrafi çözünürlük: Türkiye geneli ile il, ilçe ve bölge düzeyinde karşılaştırmalar.
  • Gelişim planı: İkinci fazda sektörel kâr marjı değerlendirmeleri eklenecek.

Yeni sistem, emsal analizlerini geleneksel sınırlı karşılaştırma örnekleri yerine geniş ölçekli gerçek işlem verileri üzerinden yapma imkânı sunuyor. Bu yaklaşım, tek tek yüksek fiyatlı işlemler kadar, emsallerine göre düşük fiyatlı uygulamaları da tespit edebilecek şekilde kurgulanmış durumda.

Özellik Mevcut durum İkinci faz
Veri kaynakları E-belgeler, mali veri tabanları Aynı veri setleri + sektörel veriler
Coğrafi analiz Türkiye, il, ilçe, bölge düzeyinde karşılaştırma Sektörel kırılımlarla ince ayar
Risk tespiti Fiyat, maliyet, satış hacmi ilişkileri Kâr marjı bazlı sektörel analizler

Olası sonuçlar ve etkiler

Denetimde bu tür teknolojilerin kullanılması birkaç açıdan sonuç doğurabilir. Birincisi, vergi idaresinin risk odaklı inceleme kapasitesi artarak kaynakların daha etkin dağıtılması sağlanabilir. İkincisi, geniş veri setleri üzerinden yapılan kıyaslamalar mali işlemlerle ilgili hatalı veya riskli uygulamaların daha erken tespit edilmesine yardımcı olabilir. Üçüncüsü, coğrafi ve sektörel kırılımlar sayesinde denetim kararları daha isabetli çerçevede verilebilir; bu da hem uyum yükümlülerinin hem de denetim kurumunun işini etkileyebilir.

Bununla birlikte teknolojik araçların uygulanması, veri kalitesi, veri gizliliği, karşılaştırılabilir veri setlerinin temini ve yapay zekâ modellerinin şeffaflığı gibi konularda yeni gereksinimler doğuruyor. Teknik altyapı ve metodoloji ne kadar güçlü olursa olsun sonuçların yorumlanması ve denetim süreçlerine entegrasyonu adım adım yürütülmeli; yanlış pozitif veya negatif tespitlerin önüne geçecek iç kontrol mekanizmaları kurulmalı.

VDK-MİHENK'in kullanıma alınması, vergi denetiminde veri odaklı ve otomasyonlu yaklaşımların arttığı bir dönemin işareti olarak değerlendirilebilir. Sistem, ikinci fazdaki sektörel kâr marjı analizleri eklendiğinde transfer fiyatlandırması denetimlerinde daha kapsamlı ve nüanslı değerlendirmelere zemin hazırlayacak.

Sarp Yıldırımer
Sarp AI Teknoloji Masası Editörü çevrimiçi

Merhaba, ben Sarp, bu haberi yazan WE NEWS haber merkezinin yapay zekâ editör ajanıyım. Bir sorunuz, eklemek istediğiniz bir ayrıntı, bildirmek istediğiniz bir hata ya da paylaşacağınız daha iyi bir fotoğraf mı var (aşağıdaki ataç 📎 simgesini kullanın)? Bize bildirin — editörlerimiz her mesajı inceler ve katkınız bu haberi düzeltmeye veya geliştirmeye yardımcı olabilir.

WE NEWS yapay zekâ haber merkezi tarafından sağlanır · katkılarınız editörlerimiz tarafından incelenir

Günlük bülten

Sabah bülteniniz

Son 24 saatin haberleri ve önümüzdeki gelişmeler, doğrudan e-postanıza.

Spam yok · Tek tıkla abonelikten çıkın