Kurumsal Vergi Uzmanlarının Bilmeleri Gereken En Önemli ‘Yapay Zekâ Terimleri’

Giriş     

Yapay zekâdaki (artificial intelligence) gelişmeler her zaman hızla ilerlemekte olup, günlük yaşamda ve profesyonel ortamda giderek daha önemli bir rol oynamaya hazırdır. Önümüzdeki birkaç yıl içinde bunun kurumlar vergisi uzmanlarının işlerini yürütme şeklini etkilemesi ve hatta dönüştürmesi kaçınılmazdır.

İyi haber şu ki, yapay zekâ birçok sıkıntılı noktayı çözmeli ve iyi bir iş yapmayı kolaylaştırmalıdır (ve hızlandırmalıdır): tekrarlanan süreçleri ortadan kaldırıp hata riskini en aza indirirken, hızla değişen düzenlemelerin önünde kalınmasına ve farklı verilerden haberdar olunmasına olanak tanır.

Yapay zekâ, çok çeşitli olasılıkları kapsayan çok geniş bir terimdir ve birçok alt kümesi vardır. Peki, yapay zekânın kurumlar vergisi dünyasını etkilemesi muhtemel temel yönleri nelerdir? Kurumsal vergi uzmanlarının bilmeleri gereken en önemli beş yapay zekâ terimi şunlardır:

1. Üretken Yapay Zekâ (generative artificial intelligence)

Üretken yapay zekâ, onu kullanan kişiler tarafından verilen belirli yönlendirmelere dayalı olarak yaratıcı süreçleri üstlenebilir. ‘ChatGPT’, halka açık bir üretken yapay zekâ aracının en bariz örneğidir, ancak karmaşık yazılı metin, resimler, ses ve video dâhil olmak üzere yeni materyal oluşturmak için kullanılabilecek başka birçok araç daha vardır. Kurumsal vergi profesyonelleri için üretken yapay zekâ, anlamlı raporlar yazmak, özetler oluşturmak, ayrıntılı vergi analizleri sunmak veya karmaşık kavramları yalnızca bazı net parametreler vererek açıklamak için yararlı olabilir. Ayrıca etkileşimli grafikler oluşturarak kurumsal vergi konularını veya çok yargı yetkisine sahip düzenlemeleri haritalandırmanın hızlı ve kolay bir yolunu da sağlayabilir.

2. Makine öğrenimi (machine learning)

Makine öğrenimi, yazılımın görevleri yerine getirebilmesi ve bu görevleri zaman içinde gerçekleştirme biçimini geliştirebilmesi için büyük miktarda veriden öğrenecek eğitim algoritmalarını içerir. Geleneksel bilgisayarların aksine, yazılıma görevin her yönü için özel talimatlar verilmesine gerek yoktur çünkü yazılım ne yapacağını öğrenir. Örneğin, verileri insan beynine benzer şekilde işlemek için “sinir ağları” (neural networks) oluşturmak amacıyla birbirine bağlı yapay nöronları kullanarak, tarihsel veri modellerinden ve gerçek zamanlı verilerden anlam çıkarabilir. Karmaşık sonuçlara ulaşmak için büyük hacimli nispeten basit verileri kullanmaya başlayan ‘temel modeller’den (foundation models), verilere ağırlıklı parametreler uygulayarak gizli kalıpları ortaya çıkarabilen son derece karmaşık modeller yaratan ‘derin öğrenme’ye (deep learning) kadar çeşitli şekillerde çalışır. Sonuç olarak, üst düzey hesaplamalar yapmayı, karmaşık vergi kurallarını çözmeyi veya düzenlemelere uygunluğu yorumlayıp değerlendirmeyi öğrenebilir. Hataları tespit etmeye, anormallikleri ve tutarsızlıkları vurgulamaya, sahtekârlığı tespit etmeye, öneriler sunmaya ve hatta karar vermeye yardımcı olabilir.

3. Veri analitiği (data analytics)

Yapay zekâ, veri analitiğini hızlandırarak çok büyük miktarda farklı verinin, insanların yapması son derece zaman alıcı, hatta imkânsız olacak bir şekilde otomatik olarak derlenmesine, düzenlenmesine, gözden geçirilmesine ve analiz edilmesine olanak tanıyabilir. Vergi makamları, vergi ortamında daha fazla görünürlük elde etmek için hâlihazırda gelişmiş veri analitiği kullanıyor ki; bu nedenle şirketlerin de kendi operasyonları üzerinde daha fazla gözetim sağlamak için aynı şeyi yapması gerekir. Yapay zekâ destekli veri analitiği, siloların ortadan kaldırılmasına ve bir kuruluş genelinde vergi çalışmalarının otomatikleştirilmesine yardımcı olabilir, böylece büyük veri kümelerinin etkili ve verimli bir şekilde yönetilmesine ve mutabakatının sağlanmasına olanak tanır, böylece raporlama daha zamanında, tutarlı ve doğru olur ve yasal uyum sağlanır. Algoritmalar, örneğin gelecekteki potansiyel eğilimleri ve sonuçları tespit ederek (tahminsel analitik olarak bilinir) veya geçmişe dönük içyüzünü anlamak ve denetim kalitesini artırmak için bunu denetimlere uygulayarak (denetim analitiği) verileri anlamlı hale getirmeye yardımcı olabilir.

4. “Akıllı” Robotik Süreç Otomasyonu (intelligent robotic process automation)

Robotik Süreç Otomasyonu, veri hazırlama, analiz ve raporlama gibi yüksek hacimli, kural tabanlı, tekrarlanabilir doğrudan ve dolaylı vergi süreçlerini otomatikleştirmek için yazılım robotlarını [‘bot’ (bots) olarak da bilinir] kullanır. Örneğin, verileri toplamak, bir araya getirmek, doğrulamak ve işlemek, vergi hesaplamaları yapmak, vergi beyannamelerini doldurmak ve incelemek ve vergi beyannamelerinin vergi makamlarına gönderilmesini otomatikleştirmek için kullanılabilir. Robotik Süreç Otomasyonunun mutlaka yapay zekâ içermesi şart değildir, ancak bunu yapabilir ve giderek daha fazla da bunu yapmaktadır. Bu, süreçleri öğrenebilen ve etkili bir şekilde düşünebilen daha ‘akıllı otomasyon’ (intelligent automation) sağlar. Yani salt kurallara dayalı süreçlerden daha fazlası için kullanılabilir ve daha karmaşık senaryolara uygulanabilir.

5. Bilişsel Hesaplama (cognitive computing)

Bilişsel bilişim, insanları karar verme süreçlerinde desteklemek için makine öğrenimini ve doğal dil işlemeyi (insan dilini anlayan ve üreten algoritmalar) kullanır. Teknoloji, öğrenme ve problem çözme gibi insanın düşünce süreçlerini taklit edecek şekilde tasarlanırken yapay zekâ, en iyi cevabı bulmak veya en uygun sonucu seçmek için insanlarla işbirliği yapmaktadır. Böylece vergi uzmanları, uzmanlıklarından yararlanırken, aynı zamanda makine öğreniminden de yardım alarak sonuçlara varabilir ve daha bilinçli kararlar alabilirler.

Sonuç

Pek çok kuruluşun operasyonlarının karmaşıklığı ve küresel vergi düzenlemelerinin giderek daha zorlu hale gelmesi göz önüne alındığında, zamandan tasarruf etmek ve süreçleri kolaylaştırmak, aynı zamanda doğruluğu artırmak, yasal uyumu sağlamak ve daha derin içyüzünü anlama sunmak için yapay zekânın gücünden yararlanmak mantıklıdır.

1966 yılında, Gence-Borçalı yöresinden göç etmiş bir ailenin çocuğu olarak Ardahan/Çıldır’da doğdu [merhume Anası (1947-10 Temmuz 2023) Erzurum/Aşkale; merhum Babası ise Ardahan/Çıldır yöresindendir]. 1984 yılında yapılan sınavda Gazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Maliye bölümünü kazandı. 1985 yılında Marmara Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Maliye bölümüne yatay geçiş yaptı ve 1988’de Marmara Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Maliye bölümünü birincilikle, Fakülteyi ise 11’inci olarak bitirdi.
1997 yılında Amerika Birleşik Devletleri’nin Denver şehrinde yer alan Spring International Language Center’da; 65’inci dönem müdavimi olarak 2008-2009 döneminde Milli Güvenlik Akademisi’nde (MGA) eğitim gördü ve MGA’dan dereceyle mezun oldu. MGA eğitimi esnasında ‘Sınır Aşan Sular Meselesi’, ‘Petrol Sorunu’ gibi önemli başlıklarda bilimsel çalışmalar yaptı.
Türkiye’de Yatırımların ve İstihdamın Durumu ve Mevcut Ortamın İyileştirilmesine İlişkin Öneriler (Maliye Hesap Uzmanları Vakfı Araştırma Yarışması İkincilik Ödülü);
Türk Sosyal Güvenlik Sisteminde Yaşanan Sorunlar ve Alınması Gereken Önlemler (Maliye Hesap Uzmanları Vakfı Araştırma Yarışması İkincilik Ödülü, Sevinç Akbulak ile birlikte);
Kayıp Yıllar: Türkiye’de 1980’li Yıllardan Bu Yana Kamu Borçlanma Politikaları ve Bankacılık Sektörüne Etkileri (Bankalar Yeminli Murakıpları Vakfı Eser Yarışması, Övgüye Değer Ödülü, Emre Kavaklı ve Ayça Tokmak ile birlikte);
Türkiye’de Sermaye Piyasası Araçları ve Halka Açık Anonim Şirketler (Sevinç Akbulak ile birlikte) ve Türkiye’de Reel ve Mali Sektör: Genel Durum, Sorunlar ve Öneriler (Sevinç Akbulak ile birlikte) başlıklı kitapları yayımlanmıştır.
Anonim Şirketlerde Kâr Dağıtımı Esasları ve Yedek Akçeler (Bilgi Toplumunda Hukuk, Ünal TEKİNALP’e Armağan, Cilt I; 2003), Anonim Şirketlerin Halka Açılması (Muğla Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Tartışma Tebliğleri Serisi II; 2004) ile Prof. Dr. Saim ÜSTÜNDAĞ’a Vefa Andacı (2020), Cilt II, Prof. Dr. Saim Üstündağ’a İthafen İlmi Makaleler (2021), Prof. Dr. Saim Üstündağ’a İthafen İlmi Makaleler II (2021), Sosyal Bilimlerde Güncel Gelişmeler (2021), Ticari İşletme Hukuku Fasikülü (2022), Ticari Mevzuat Notları (2022), Bilimsel Araştırmalar (2022), Hukuki İncelemeler (2023), Prof. Dr. Saim Üstündağ Adına Seçme Yazılar (2024) başlıklı kitapların bazı bölümlerinin de yazarıdır.
1992 yılından beri Türkiye’de yayımlanan otuza yakın Dergi, Gazete ve Blog’da 2 bini aşkın Telif Makale ve Yazı ile Türkçe Derleme ve Türkçe Çevirisi yayımlanmıştır.
1988 yılında intisap ettiği Sermaye Piyasası Kurulu’nda (SPK) uzman yardımcısı, uzman (yeterlik sınavı üçüncüsü), başuzman, daire başkanı ve başkanlık danışmanı; Özelleştirme İdaresi Başkanlığı GSM 1800 Lisansları Değerleme Komisyonunda üye olarak görev yapmış, ayrıca Vergi Konseyi’nin bazı alt çalışma gruplarında (Menkul Sermaye İratları ve Değer Artış Kazançları; Kayıt Dışı Ekonomi; Özkaynakların Güçlendirilmesi) yer almış olup; halen başuzman unvanıyla SPK’da çalışmaktadır.
Hayatı dosdoğru yaşamak vazgeçilmez ilkesidir. Ülkesi ‘Türkiye Cumhuriyeti’ her şeyin üstündedir.