Yapay zeka destekli vergi dönüşümü

Teknolojik gelişmelere rağmen birçok vergi departmanı, yapay zekâya geçiş konusunda temkinli yaklaşmaktadır. Bu durum, yenilik beklentisi ile değişime yönelik çekincelerin bir arada bulunmasından kaynaklanır. Vergi liderleri; özellikle doğruluk ve veri güvenliği gibi konularda riskleri değerlendirerek karar almaktadır. Birçok şirket, üretkenliği artırmak için yapay zekâ araçlarıyla verimliliği artırmayı, veri yoğun süreçleri otomatikleştirmeyi denemeye başlamıştır. Deloitte’un araştırmasına göre vergi liderlerinin %21’i, rutin veri işlemlerini yapay zekâ ile otomatikleştirerek süreci test etmektedir. Daha sınırlı bir kesim ise vergi planlaması ve risk analizi gibi daha stratejik alanlarda denemeler yapmaktadır. Bazıları AI için vergi planlamasını geliştirme (%10) ve vergi risklerini ve fırsatlarını belirleme (%8) gibi daha stratejik görevleri denemeye başlamıştır.

Piyasada çok sayıda yapay zekâ aracı bulunması, doğru seçim yapmayı zorlaştırabilir. Bu nedenle öncelikle iş hedeflerinin net şekilde tanımlanması gerekir. Başarı faktörleri arasında uyumluluk süreçlerinin sadeleşmesi, daha güçlü içgörüler elde edilmesi, maliyetlerin azaltılması, doğruluğun artırılması sayılabilir. Açıkça tanımlanmış hedefler AI araç işlevselliği için değerlendirme kriterlerini netleştirir. Tipik olarak AI araçlarını insanların zamanlarını geçirdikleri operasyonlara entegre etmek önemlidir. Ayrıca Kayıt Sistemleri/Kurumsal Kaynak Planlama sistemlerinden ve sınır sistemlerinden gelen veri akışlarını AI araçlarına entegre etmeyi düşünün. Örneğin, ankete katılanların %46'sı ERP sistemlerini halihazırda yapay zekaya dayalı vergi analizi araçlarıyla geliştirmiştir ve %44'ü de bunu yapmayı planlamaktadır (Şekil 3).

Vergi departmanları, kanıtlanabilir iş sonuçlarına öncelik vererek stratejik hedeflere ulaşmak için AI adresinden etkili bir şekilde yararlanabilir.

Doğru kalitede veri ile AI bilgileri, zayıf verilerle çalışırken olduğundan çok daha hızlı işleyebilir, daha hızlı içgörüler sağlayabilir ve daha zamanında iş kararları alınmasına olanak tanır. Bu, iyi tanımlanmış bir veri stratejisi ve yaklaşımı gerektirir; bu da yapay zeka destekli iş sonuçlarını ilerletmek için hangi verilerin kullanılması gerektiğini ve kullanılabileceğini anlamak için çok önemlidir. Bu strateji aynı zamanda veri gizliliği ve mahremiyetini de dikkate almalı, vergi süreç akışlarınız için hangi verilerin önemli olduğunu açıkça tanımlamalı ve bu verileri barındıran sistemleri belirlemelidir. Bir vergi lideri, vergi verilerini titizlikle hazırlayıp temizleyerek doğru içgörüleri ortaya çıkarabilir, verimliliği artırabilir ve riski azaltabilir.

Bir vergi lideri, vergi verilerini titizlikle hazırlayıp temizleyerek doğru içgörüleri ortaya çıkarabilir, verimliliği artırabilir ve riski azaltabilir.

Vergi departmanlarında yapay zekâ kullanımının önündeki en önemli engel güvendir. Araştırmalara göre vergi liderlerinin %77’si, yapay zekâya güvenebilmek için %90 ve üzeri doğruluk beklemektedir. Bu durum, vergi alanının yüksek hassasiyet gerektiren ve sıkı düzenlemelere tabi yapısını, işletmeler üzerindeki etkisini ve yapay zekâ çözümlerinin yetkinliklerine ilişkin daha fazla şeffaflık ve güven ihtiyacını yansıtmaktadır.

Güvenle ilgili kaygıların ötesinde, vergi liderlerinin yapay zekâya hızlı ve kapsamlı şekilde geçiş yapmasını zorlaştıran başka unsurlar da bulunmaktadır (Şekil 4). Bunlar arasında bütçe kısıtları (%45), ekiplerde sınırlı yapay zekâ yetkinliği (%36) ve net bir yapay zekâ stratejisinin bulunmaması (%33) yer almaktadır. Ayrıca veri güvenliği ve gizliliğine ilişkin endişeler (%30) ile üst yönetim desteğinin yetersiz olması (%28) önemli engeller arasındadır.

Her ne kadar hızlı bir çözüm yolu olmasa da bu sorunlar aşılabilir niteliktedir. Temkinli bir yaklaşım olarak küçük adımlarla başlamak, hızlı öğrenmek ve süreç içinde güven oluşturmak etkili bir yöntemdir.En önemli nokta ise, net bir yönlendirme olmadan yalnızca araçları devreye almak yerine; temel iş sorunlarını çözmeye odaklanan, programlı ve düşünülmüş bir uygulama stratejisinin benimsenmesidir. Bu yaklaşım, daha yüksek katılım ve yatırım getirisi sağlar.

Yapay zekâ sektörünün dışında yer alan çoğu kuruluş için yapay zekâ hâlâ yeni bir alandır. Uygulama önündeki engellerden biri, ekiplerde yapay zekâ alanındaki uzmanlığın sınırlı olmasıdır (Şekil 5). Vergi Dönüşüm Trendleri 2025 araştırmasına katılanların %45’i, önümüzdeki bir ila iki yıl içinde yapay zekâ ile ilgili yetkinlikleri en önemli ihtiyaç olarak belirtmiştir. Buna ek olarak katılımcıların %94’ü, yapay zekâ becerilerinin önümüzdeki dört ila beş yıl içinde kritik bir gereklilik olacağını düşünmektedir (Şekil 5). Vergi ekiplerinin teknoloji alanındaki yetkinliğini artırmak amacıyla katılımcıların %53’ü, teknoloji ve yapay zekâ konusunda yetkin, dijital doğmuş yetenekleri aktif olarak işe aldıklarını ifade etmiştir. Bu kapsamda karşılaşılan zorlukların aşılması için temel ilk adımlar; yapay zekâ ile ulaşılmak istenen sonuçların net şekilde tanımlanması ve ekibe yeni yetkinliklerin kazandırılmasına yönelik planlamanın yapılması olmalıdır.

Vergi işinin geniş dağılımı ve uzman veya destekleyici işlevler, yetenek stratejisi ve beceri setleri hakkında daha geniş bir kurumsal görüşe sahip olacak paydaşlar göz önüne alındığında, Finans ve BT ile yakın işbirliğini teşvik etmek, AI adresinin kurum genelinde daha iyi kullanılması için gereklidir.

Mevcut vergi süreçlerinin kapsamlı şekilde değerlendirilmesinde vergi liderleri; mevcut süreçleri otomatikleştirmeyi (temel düzeyde yeniden tasarım), süreçlerde hata riski yüksek alanlar gibi belirli sorun noktalarına odaklanmayı (problem odaklı yaklaşım) ya da süreci tamamen baştan tasarlamayı (sonuç odaklı yaklaşım) tercih edebilirler.

Veri AI için yakıttır. Deloitte 2025 Vergide Dönüşüm Trendleri araştırmasına katılanlar, vergi verilerinin kurum genelinde entegre edilmesinin (%30) yanı sıra sınırlı teknoloji/veri yönetimi uzmanlığını (%28) ilk üç sorun olarak belirtmiştir. Sınırlı insan kaynağına sahip kuruluşlar için yapay zeka odaklı veri yönetimi pilot uygulaması pratik bir ilk adım olabilir.

Süreçler haritalandıktan ve veri temelleri ele alındıktan sonra, vergi liderleri AI yol haritalarını geliştirme seçeneklerini değerlendirmelidir. Bunlar arasında mevcut Finans AI araçlarından yararlanma, özel çözümler için inşa etme/satın alma/ortak yatırım yapma, üçüncü taraflarla pilot çalışmalar yürütme veya dış kaynak kullanımı sayılabilir.