24 de administraţii fiscale din ţările membre ale IOTA au participat la evenimentul care vizează abordarea modalităților de utilizare eficientă a analiticii predictive și analizei intelectuale a datelor în administrația fiscală.
Scopul atelierului vizează atît modul în care analiza intelectuală a datelor poate furniza o cunoaștere extinsă a bazei contribuabilului printr-o integrare sistematică și prelucrare a datelor
Printre obiectivele atelierului de lucru se enumeră schimbul de idei, experiențe și bune practici între autoritățile fiscale și vamale în ceea ce privește utilizarea unor metodologii de analiză intelectuală a datelor pentru îmbunătățirea serviciilor pentru contribuabili și conformarea acestora. Exemplele pot include segmentarea contribuabilului pentru furnizarea de servicii mai bune, analize predictive care vizează detectarea fraudelor și analize a unei serii de timp pentru previziune.
Analiza intelectuală a datelor, fie că este vorba „de pe net” sau o parte a propriului sistem de administrații, are un potenţial de a deveni o informaţie importantă întru apărarea veniturilor administraţiilor fiscale. Utilizarea acestor tehnici de către administraţii fiscale le va ajuta să asigure o selecție mai eficientă a cazurilor de audit și să îmbunătățească serviciile pentru contribuabili. Acest lucru poate fi realizat prin utilizarea rezultatelor existente cunoscute de cazuri pentru a anticipa rezultatele viitoare în alte cazuri şi prin căutarea de informaţii suplimentare de valoare din datele pe care le deţine autorităţile fiscale.
Unul dintre principalele drivere pentru utilizarea datelor analitice în lumea afacerilor este clasificarea şi segmentarea corectă a clienţilor, care a condus la profituri mari şi la utilizarea mai eficientă a resurselor disponibile (de exemplu, companii de telefonie, bănci, companii de asigurări). Companii precum Google, Facebook şi Amazon sînt competitorii principali în utilizarea de Business Analytics (BA).
Printr-o serie de prezentări și experiențe din țările din Ungaria, Irlanda, Marea Britanie, Elveţia, Slovacia, Belgia, Norvegia și Danemarca, împreună cu discuțiile panel şi de grup, a fost demonstrat că o situație similară poate fi aplicată la utilizarea analiticii și analizei intelectuale a datelor cu administrațiile fiscale și contribuabili. Ca exemplu, corelația dintre rezultatele (variabilele-țintă) ale auditurilor precedente și caracteristicile comportamentale și indicatorii financiari (variabilele explicative) ale contribuabilului auditat, poate fi explorată pentru a beneficia de venituri. Suportul software, așa-numita „maşina de învățare” („machine learning”), este capabil de a descoperi relații ascunse bazate pe fundalul a unor astfel de calcule statistice.
Delegațiile au avut de asemenea posibilitatea de a asculta prezentările de la vînzătorii de suport software Accenture, IBM şi SAS cu privire la modul în care acestea ar putea integra analitica în strategia lor de conformare globală și modul în care administraţiile fiscale ar putea beneficia de venituri în ansamblu, explicând că, aceste modele sunt rafinate şi pot fi folosite pentru clasificarea contribuabililor în funcție de riscul lor, de la care este posibil să se calculeze distribuția spațială a riscurilor și succesiunea acestora în funcție de resursele de audit.
Institutions:
„Acest articol aparține exclusiv P.P. „Monitorul fiscal FISC.md” și este protejat de Legea privind drepturile de autor.
Orice preluare a conținutului se face doar cu indicarea SURSEI și cu LINK ACTIV către pagina articolului”.
3419 views
The date of publishing:
22 January /2013 18:58
Catalogul tematic
Administrare fiscală
Tags:
IOTA
0 comments
New account
Repeat password *
Sign in
Sign in can be to do with e-mail adresss or login
E-mail/Login *
Password *