Vergi Denetiminde Yapay Zekâ Destekli Yeni Takip ve Analiz Sistemi: KAŞİF

Vergi denetimi ve kayıt dışı ekonomiyle mücadele kapsamında Gelir İdaresi Başkanlığı (GİB) ile Hazine ve Maliye Bakanlığı tarafından geliştirilen yapay zekâ destekli takip ve analiz sistemi KAŞİF, vergiye uyum süreçlerinde kullanılmak üzere devreye alındı. Sistem, sahte fatura ve benzeri usulsüz belge düzenlemelerinin tespitine yönelik analiz ve izleme süreçlerini desteklemeyi amaçlıyor.

Kaşif Nedir?

Sahte fatura avcısı yapay zekâ KAŞİF, yapay zekâ ve makine öğrenmesi altyapısı üzerine kurulu bir risk analiz ve izleme platformudur. Geleneksel kural tabanlı denetim yaklaşımlarının ötesine geçerek büyük veri üzerinde anlık ve çok boyutlu analizler yapabilir. Sistem, veri setleri içindeki örüntülerden öğrenerek riskli mükellef profillerini de belirler.

Yapay Zekâ KAŞİF uygulamaya alındıktan sonra:

• Faaliyet tesisi üzerinden sadece 5 gün içinde 50 milyon TL tutarında sahte ve naylon fatura düzenleyenler,

• Çeşitli vergi dairelerinde kurulmuş çok sayıda şirket üzerinden 246 milyon TL değerinde usulsüz düzenleme yapan yapılar,

• Sadece 3 ay içindeki 276 milyar TL’lik sahte belge hareketi sistem tarafından tespit edildi.

Yapay Zekâ Kaşif Neler Yapabiliyor?

Geleneksel denetim araçları, belirlenmiş kurallara dayalı uyarılar verirken, KAŞİF, verilerdeki anomalileri makine öğrenmesi ile tespit eder, zaman içinde davranış değişikliklerini otomatik algılar, her mükellefe ait risk skorları oluşturur ve riskli bulunan mükellefleri Vergi Denetim Kurulu’na ve bağlı vergi dairelerine iletir. 

KAŞİF’in Yetenekleri:

• Sahte ve yanıltıcı belge (naylon fatura) riskini erken aşamada tespit eder.

• Mükellef davranışlarını izleyerek risk skorları oluşturur ve günceller.

• Büyük hacimli verilerde anomalileri (olağan dışı işlem ve ilişkiler) belirler.

• Şirket ağları ve bağlantıları üzerinden organize usulsüzlükleri ortaya çıkarır.

• Fatura, beyan ve ticaret verilerini çapraz kontrol ederek tutarsızlıkları saptar.

• Denetim kaynaklarını verimli kullanmak için önceliklendirme sağlar.

• Zaman içinde öğrenerek tespit doğruluğunu artırır ve dinamik risk modelleri üretir.

• Denetim birimlerine hızlı ve kapsamlı analitik raporlar sunar.

KAŞİF’in KURGAN ve VEDAS ile Farkları Nelerdir?

Kaşif’in GİB tarafından kullanılan diğer yapay zekâ araçları VEDAS ve KURGAN’dan farklı işlevleri bulunmaktadır.

• Amaç ve rol farkı: KAŞİF, yapay zekâ destekli bir risk analizi ve erken uyarı sistemidir. KURGAN, kural ve senaryo bazlı risk taraması yapar. VEDAS ise veri toplama ve eşleştirme altyapısı olarak çalışır.

• Teknolojik yapı: KAŞİF, yapay zekâ ve makine öğrenmesi kullanır. KURGAN, önceden tanımlanmış kurallara dayanır. VEDAS, farklı kaynaklardan gelen verileri entegre eden analitik bir platformdur.

• Öğrenme yeteneği: KAŞİF, zaman içinde verilerden öğrenerek risk modellerini geliştirebilir. KURGAN öğrenen bir yapıya sahip değildir. VEDAS’ın öğrenme veya tahmin üretme fonksiyonu bulunmaz.

• Risk tespit yöntemi: KAŞİF, olağan dışı davranışları ve örüntüleri tespit eder. KURGAN, mevzuata aykırı veya eşik değerleri aşan işlemleri işaretler. VEDAS, risk tespitinden ziyade verilerin karşılaştırılmasını ve doğrulanmasını sağlar.

• Denetimdeki konum: KAŞİF, denetim birimlerine önceliklendirme ve yönlendirme sağlar. KURGAN, denetim için potansiyel riskli işlemleri listeler. VEDAS, diğer sistemlerin kullanacağı temel veri kaynağını oluşturur.

• Kapsam ve esneklik: KAŞİF, sektörlere ve davranışlara göre dinamik risk profilleri oluşturabilir. KURGAN sabit kurallarla çalışır. VEDAS, kapsamlı veri setleri sunar ancak yorum katmanı içermez.

Vedas ile ilgili daha detaylı bilgiye “VEDAS Nedir?” yazımızdan, KURGAN ile ilgili detaylı bilgiye “KURGAN Nedir?” yazımızdan ulaşabilirsiniz.

Yapay Zekâ Denetimlerinde Şeffaflık ve Etik Tartışmalar

KAŞİF gibi yapay zekâ tabanlı denetim sistemleri önemli avantajlar sunarken, mahremiyet, veri doğruluğu ve karar alma süreçleri üzerine bazı tartışmaları da beraberinde getiriyor. Çok sayıda mükellef verisinin analiz edilmesi, kişisel ve ticari bilgilerin nasıl korunduğu sorusunu gündeme taşırken; kullanılan verilerin güncelliği ve doğruluğu, üretilen risk analizlerinin güvenilirliği açısından kritik önem taşıyor. Bunun yanı sıra yapay zekânın riskli mükellefleri belirlemede ne ölçüde karar verici, ne ölçüde destekleyici bir rol üstlendiği konusu da tartışılıyor. Uzmanlar, bu tür sistemlerin nihai karar mercii olmaktan ziyade, insan denetimini destekleyen ve şeffaflığı artıran araçlar olarak konumlandırılmasının önemine dikkat çekiyor.