Research Article
BibTex RIS Cite

ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND THE CHANGING ROLE OF PUBLIC FINANCE IN TÜRKİYE

Year 2025, Volume: 34 Issue: Uygarlığın Dönüşümü - Sosyal Bilimlerin Bakışıyla Yapay Zekâ, 341 - 354, 20.07.2025

Abstract

This study explores how artificial intelligence (AI)—a technology that has become increasingly integrated into social life—has so far transformed public finance and how it is likely to influence it in the future. Unlike many examples in the literature that focus on the application of AI in the production and delivery of public goods and services, this work emphasizes how public finance and public policy should be reshaped to adapt to the widespread adoption of AI technologies. It critically examines the role that governments may adopt in the face of change brought by AI advancements. In addition to the areas of public expenditure such as employment, social security, education, healthcare, and defense, the study provides examples of AI's potential to enhance efficiency and effectiveness in tax administration, which regulates public revenues. Returning to the central theme, the paper evaluates how fiscal policy instruments—both in terms of public spending and revenue—can be restructured in the light of these developments. Moreover, the study addresses potential challenges that may arise with the proliferation of AI applications. The discussion begins with a global perspective and then narrows down to assess the specific opportunities and risks associated with AI in the context of Türkiye. Ultimately, the study highlights that the scope of AI applications in the public sector is rapidly expanding in parallel with its societal diffusion, and it concludes with policy recommendations underscoring the need for flexible and dynamic fiscal planning in response to these technological transformations.

References

  • Acemoğlu, D., & Restrepo, P. (2020). Robots and jobs: Evidence from US labor markets. Journal of Political Economy, 128(6), 2188–2244. https://doi.org/10.1086/705716
  • Agrawal, A., Gans, J., & Goldfarb, A. (2019). Economic policy for artificial intelligence. Innovation Policy and the Economy, 19(1), 139–159. https://doi.org/10.1086/699935
  • Amaglobeli, D., de Mooij, R. A., Mengistu, A., Moszoro, M., Nose, M., Nunhuck, S., ... & Uña, G. (2023). Transforming public finance through GovTech. International Monetary Fund.
  • Arslan, K. (2020). Eğitimde yapay zekâ ve uygulamaları. Batı Anadolu Eğitim Bilimleri Dergisi, 11(1), 71–88.
  • Avaner, T., & Çelik, M. (2021). Türkiye’de Dijital Dönüşüm Ofisi ve Yapay Zekâ Yönetimi: Büyük Veri ve Yapay Zekâ Daire Başkanlığı’nın geleceği üzerine. Medeniyet Araştırmaları Dergisi, 6(2), 1–18. https://doi.org/10.52539/mad.1050640
  • Avcı, O. (2021). Vergi tahsilatında yapay zekânın kullanımı ve önemi. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 22(1), 51–63. https://doi.org/10.17494/ogusbd.952730
  • Aydın, M. S. (2024). Kamu hizmetlerinin sunumunda yapay zeka kullanımı. Uluslararası Sosyal Siyasal ve Mali Araştırmalar Dergisi, 4(2), 171–186. https://doi.org/10.70101/ussmad.1520892
  • Bozdoğanoğlu, B., Haspolat, İ., & Yücel, A. (2024). Kamu idarelerinde yapay zekâ kullanımının ülke uygulamaları ve temel kamusal ilkeler çerçevesinde değerlendirilmesi. Ankara Hacı Bayram Veli Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 26(1), 1–32. https://doi.org/10.26745/ahbvuibfd.1424290
  • Carda, H., Bozdoğanoğlu, B., & Biyan, Ö. (2023). Vergi denetiminin dijitalleşmesinde yapay zekânın rolü ve mükellef haklarına olası etkileri. Maliye Araştırmaları, 6, 84-94.
  • Cumhurbaşkanlığı Dijital Dönüşüm Ofisi. CDDO (2021). Ulusal Yapay Zeka Stratejisi 2021–2025. https://cbddo.gov.tr/SharedFolderServer/Genel/File/TRNationalAIStrategy2021-2025.pdf
  • Cumhurbaşkanlığı Dijital Dönüşüm Ofisi. CDDO (2024). Ulusal Yapay Zeka Stratejisi Eylem Planı 2024–2025. https://cbddo.gov.tr/SharedFolderServer/Genel/File/UlusalYapayZekaStratejisi2024-2025EylemPlani.pdf Çilhoroz, Y., & Işık, O. (2021). Yapay zekâ: Sağlık hizmetlerinden uygulamalar. Ankara Hacı Bayram Veli Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 23(2), 573–588.
  • Djeffal, C., Siewert, M. B., & Wurster, S. (2022). Role of the state and responsibility in governing artificial intelligence: A comparative analysis of AI strategies. Journal of European Public Policy, 29(11), 1799–1821. https://doi.org/10.1080/13501763.2022.2094987
  • Durmuş, N. K., & Erdem, İ. A. (2023). Vergi İdaresi 3.0: Yapay zekâ perspektifinden bir inceleme. Maliye Dergisi, 184, 225–253.
  • Brollo, F., Dabla-Norris, E., de Mooij, R., Garcia-Macia, D., Hanappi, T., Liu, L., & Nguyen, A. D. M. (2024). Broadening the gains from generative AI: The role of fiscal policies (IMF Staff Discussion Notes 2024/002). International Monetary Fund.
  • Güneş, İ., & Akdoğan Gedik, M. (2024). Yapay zeka ve ülkelere göre kamu sektörünün YZ’ya hazır olmasının değerlendirilmesi. In Z. Ergen (Ed.), Maliye (pp. 51–70). Afyonkarahisar: Yaz Yayınları.
  • Kaçar, T., & Avşaroğlu, E. (2025). Eğitimde yapay zekâ ve uygulamaları. Journal of Elementary Education: Theory and Practice (JELEDU), 3(1), 99–129. https://orcid.org/0009-0000-3526-4821
  • Murat, G., & Şengül, B. (2023). Yapay zekânın istihdama yönelik etkileri: Bir sosyal politika önlemi olarak evrensel temel gelir. Sosyal Siyaset Konferansları Dergisi, (85), 199–213. https://doi.org/10.26650/jspc.2023.85.1331159
  • Olawale, S. R., Chinagozi, O. G., & Joe, O. N. (2023). Exploratory research design in management science: A review of literature on conduct and application. International Journal of Research and Innovation in Social Science, 7(4), 1384-1395.
  • Organisation for Economic Co-operation and Development (OECD). (2023). OECD skills outlook 2023: Skills for a resilient green and digital transition. https://doi.org/10.1787/27452f29-en
  • Oxford Insights. (2024). Government AI Readiness Index 2023. https://oxfordinsights.com/ai-readiness/ai-readiness-index/
  • Ömercioğlu, A. (2025). Vergi denetimlerinde yapay zekâ kullanımı ve otonom vergi denetimi perspektifi. Ankara Sosyal Bilimler Üniversitesi Hukuk Fakültesi Dergisi, 6(2), 1439–1465. https://doi.org/10.47136/asbuhfd.1572297
  • Papyshev, G., & Yarime, M. (2023). The state’s role in governing artificial intelligence: Development, control, and promotion through national strategies. Policy Design and Practice, 6(1), 79–102. https://doi.org/10.1080/25741292.2022.2162252
  • Ramezani, M., Takian, A., Bakhtiari, A., Rabiee, H. R., Ghazanfari, S., & Mostafavi, H. (2023). The application of artificial intelligence in health policy: A scoping review. BMC Health Services Research, 23(1), 1416. https://doi.org/10.1186/s12913-023-10462-2
  • Sheikhi, M. (2022). Yapay zeka kullanımının iş piyasasına etkisi. Journal of Economics and Political Sciences, 2(1), 102–111.
  • Tamer, H. Y., & Övgün, B. (2020). Yapay zeka bağlamında Dijital Dönüşüm Ofisi. Ankara Üniversitesi SBF Dergisi, 75(2), 775–803. https://doi.org/10.33630/ausbf.691119
  • Tekin Balcı, A., & Demirel, O. (2023). Yükselen yapay zekâ devrimi: İstihdam ve verimlilik üzerine etkisi. Sosyoekonomi, 33(63), 291–314. https://doi.org/10.17233/sosyoekonomi.2025.01.14
  • Tekin, A., & Demirel, O. (2024). Yapay zekâ teknolojileri ile istihdam ve verimlilik arasındaki ilişki. Yönetim Bilimleri Dergisi, 22(Özel Sayı), 1585–1618. https://doi.org/10.35408/comuybd.1485233
  • UAW-CIO Education Department. (1955). Automation: A report to the UAW-CIO Economic and Collective Bargaining Conference, 1955. Parable.
  • Valle-Cruz, D., Alejandro Ruvalcaba-Gomez, E., Sandoval-Almazan, R., & Ignacio Criado, J. (2019, June). A review of artificial intelligence in government and its potential from a public policy perspective. In Proceedings of the 20th annual international conference on digital government research (pp. 91-99). https://doi.org/10.1145/3325112.3325242
  • Wang, M. (2024). AI technologies in modern taxation: Applications, challenges, and strategic directions. International Journal of Finance and Investment, 1(1), 42–46. https://doi.org/10.54097/v2kgty49
  • Wirtz, B. W., Weyerer, J. C., & Geyer, C. (2018). Artificial intelligence and the public sector—Applications and challenges. International Journal of Public Administration, 42(7), 596–615. https://doi.org/10.1080/01900692.2018.1498103
  • Yegen, B. (2023). Vergilemede yeni bir yaklaşım: Yapay zekâ. Politik Ekonomik Kuram, 7(2), 140–154. https://doi.org/10.30586/pek.1329264
  • Yereli, A. B., & Şahin, İ. F. (2020). Vergi otomasyon sisteminin yapay zeka ile etkileşimi. Vergi Sorunları Dergisi, 378, 9–16.
  • Yıldız, Y. (2019). Robot vergisi: Yeni nesil bir maliye politikası aracı. Maliye Dergisi, 177, 299–329

YAPAY ZEKA VE TÜRKİYE’DE KAMU MALİYESİNİN DEĞİŞEN ROLÜ

Year 2025, Volume: 34 Issue: Uygarlığın Dönüşümü - Sosyal Bilimlerin Bakışıyla Yapay Zekâ, 341 - 354, 20.07.2025

Abstract

Bu çalışmada gelişen ve toplumsal yaşamla gün geçtikçe daha da bütünleşen yapay zeka teknolojisinin kamu maliyesini şimdiye kadar nasıl dönüştürdüğü ve gelecekte ne yönde etkileyeceği tartışılmıştır. Literatür örneklerinden farklı olarak yapay zekanın kamusal mal ve hizmet üretiminde ve sunumunda kullanım alanlarına değil kamu maliyesinin ve kamu politikalarının yapay zeka uygulamalarının yaygınlaşmasına ayak uydurmak üzere nasıl şekillendirileceğine odaklanılmıştır. Devletlerin yapay zeka teknolojilerinin getireceği yenilikler çerçevesinde üstlenecekleri rol ele alınmıştır. Yapay zeka uygulamalarının istihdam, sosyal güvenlik, eğitim, sağlık, savunma gibi kamu harcamalarını ilgilendiren alanlarına ek olarak vergi idaresinde etkinlik ve verimlilik gibi kamu gelirlerini düzenleyen alanlarda kullanımından örnekler verilmiş ve yine odak noktasına dönülerek her bir alan için harcama ve gelir politikalarının şekillendirilmesine yönelik imkanlar değerlendirilmiştir. Ayrıca yapay zeka uygulamalarının yaygınlaşmasıyla ortaya çıkma ihtimali olan sorunlara değinilmiştir. Tüm tartışmalar dünyadaki genel durum ile başlatılmış ve Türkiye özelinde imkanlar ve risklerin incelenmesiyle devam ettirilmiştir. Çalışma sonucunda kamu kesiminde yapay zeka kullanımı alanlarının toplumsal hayattaki yaygınlaşma hızıyla paralel olarak süratle arttığı ve kamu maliyesinin bu gelişmelere uygun olarak esnek ve dinamik bir planlamayla şekillendirilmesi gerektiğinin altı çizilerek politika önerilerine yer verilmiştir.

References

  • Acemoğlu, D., & Restrepo, P. (2020). Robots and jobs: Evidence from US labor markets. Journal of Political Economy, 128(6), 2188–2244. https://doi.org/10.1086/705716
  • Agrawal, A., Gans, J., & Goldfarb, A. (2019). Economic policy for artificial intelligence. Innovation Policy and the Economy, 19(1), 139–159. https://doi.org/10.1086/699935
  • Amaglobeli, D., de Mooij, R. A., Mengistu, A., Moszoro, M., Nose, M., Nunhuck, S., ... & Uña, G. (2023). Transforming public finance through GovTech. International Monetary Fund.
  • Arslan, K. (2020). Eğitimde yapay zekâ ve uygulamaları. Batı Anadolu Eğitim Bilimleri Dergisi, 11(1), 71–88.
  • Avaner, T., & Çelik, M. (2021). Türkiye’de Dijital Dönüşüm Ofisi ve Yapay Zekâ Yönetimi: Büyük Veri ve Yapay Zekâ Daire Başkanlığı’nın geleceği üzerine. Medeniyet Araştırmaları Dergisi, 6(2), 1–18. https://doi.org/10.52539/mad.1050640
  • Avcı, O. (2021). Vergi tahsilatında yapay zekânın kullanımı ve önemi. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 22(1), 51–63. https://doi.org/10.17494/ogusbd.952730
  • Aydın, M. S. (2024). Kamu hizmetlerinin sunumunda yapay zeka kullanımı. Uluslararası Sosyal Siyasal ve Mali Araştırmalar Dergisi, 4(2), 171–186. https://doi.org/10.70101/ussmad.1520892
  • Bozdoğanoğlu, B., Haspolat, İ., & Yücel, A. (2024). Kamu idarelerinde yapay zekâ kullanımının ülke uygulamaları ve temel kamusal ilkeler çerçevesinde değerlendirilmesi. Ankara Hacı Bayram Veli Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 26(1), 1–32. https://doi.org/10.26745/ahbvuibfd.1424290
  • Carda, H., Bozdoğanoğlu, B., & Biyan, Ö. (2023). Vergi denetiminin dijitalleşmesinde yapay zekânın rolü ve mükellef haklarına olası etkileri. Maliye Araştırmaları, 6, 84-94.
  • Cumhurbaşkanlığı Dijital Dönüşüm Ofisi. CDDO (2021). Ulusal Yapay Zeka Stratejisi 2021–2025. https://cbddo.gov.tr/SharedFolderServer/Genel/File/TRNationalAIStrategy2021-2025.pdf
  • Cumhurbaşkanlığı Dijital Dönüşüm Ofisi. CDDO (2024). Ulusal Yapay Zeka Stratejisi Eylem Planı 2024–2025. https://cbddo.gov.tr/SharedFolderServer/Genel/File/UlusalYapayZekaStratejisi2024-2025EylemPlani.pdf Çilhoroz, Y., & Işık, O. (2021). Yapay zekâ: Sağlık hizmetlerinden uygulamalar. Ankara Hacı Bayram Veli Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 23(2), 573–588.
  • Djeffal, C., Siewert, M. B., & Wurster, S. (2022). Role of the state and responsibility in governing artificial intelligence: A comparative analysis of AI strategies. Journal of European Public Policy, 29(11), 1799–1821. https://doi.org/10.1080/13501763.2022.2094987
  • Durmuş, N. K., & Erdem, İ. A. (2023). Vergi İdaresi 3.0: Yapay zekâ perspektifinden bir inceleme. Maliye Dergisi, 184, 225–253.
  • Brollo, F., Dabla-Norris, E., de Mooij, R., Garcia-Macia, D., Hanappi, T., Liu, L., & Nguyen, A. D. M. (2024). Broadening the gains from generative AI: The role of fiscal policies (IMF Staff Discussion Notes 2024/002). International Monetary Fund.
  • Güneş, İ., & Akdoğan Gedik, M. (2024). Yapay zeka ve ülkelere göre kamu sektörünün YZ’ya hazır olmasının değerlendirilmesi. In Z. Ergen (Ed.), Maliye (pp. 51–70). Afyonkarahisar: Yaz Yayınları.
  • Kaçar, T., & Avşaroğlu, E. (2025). Eğitimde yapay zekâ ve uygulamaları. Journal of Elementary Education: Theory and Practice (JELEDU), 3(1), 99–129. https://orcid.org/0009-0000-3526-4821
  • Murat, G., & Şengül, B. (2023). Yapay zekânın istihdama yönelik etkileri: Bir sosyal politika önlemi olarak evrensel temel gelir. Sosyal Siyaset Konferansları Dergisi, (85), 199–213. https://doi.org/10.26650/jspc.2023.85.1331159
  • Olawale, S. R., Chinagozi, O. G., & Joe, O. N. (2023). Exploratory research design in management science: A review of literature on conduct and application. International Journal of Research and Innovation in Social Science, 7(4), 1384-1395.
  • Organisation for Economic Co-operation and Development (OECD). (2023). OECD skills outlook 2023: Skills for a resilient green and digital transition. https://doi.org/10.1787/27452f29-en
  • Oxford Insights. (2024). Government AI Readiness Index 2023. https://oxfordinsights.com/ai-readiness/ai-readiness-index/
  • Ömercioğlu, A. (2025). Vergi denetimlerinde yapay zekâ kullanımı ve otonom vergi denetimi perspektifi. Ankara Sosyal Bilimler Üniversitesi Hukuk Fakültesi Dergisi, 6(2), 1439–1465. https://doi.org/10.47136/asbuhfd.1572297
  • Papyshev, G., & Yarime, M. (2023). The state’s role in governing artificial intelligence: Development, control, and promotion through national strategies. Policy Design and Practice, 6(1), 79–102. https://doi.org/10.1080/25741292.2022.2162252
  • Ramezani, M., Takian, A., Bakhtiari, A., Rabiee, H. R., Ghazanfari, S., & Mostafavi, H. (2023). The application of artificial intelligence in health policy: A scoping review. BMC Health Services Research, 23(1), 1416. https://doi.org/10.1186/s12913-023-10462-2
  • Sheikhi, M. (2022). Yapay zeka kullanımının iş piyasasına etkisi. Journal of Economics and Political Sciences, 2(1), 102–111.
  • Tamer, H. Y., & Övgün, B. (2020). Yapay zeka bağlamında Dijital Dönüşüm Ofisi. Ankara Üniversitesi SBF Dergisi, 75(2), 775–803. https://doi.org/10.33630/ausbf.691119
  • Tekin Balcı, A., & Demirel, O. (2023). Yükselen yapay zekâ devrimi: İstihdam ve verimlilik üzerine etkisi. Sosyoekonomi, 33(63), 291–314. https://doi.org/10.17233/sosyoekonomi.2025.01.14
  • Tekin, A., & Demirel, O. (2024). Yapay zekâ teknolojileri ile istihdam ve verimlilik arasındaki ilişki. Yönetim Bilimleri Dergisi, 22(Özel Sayı), 1585–1618. https://doi.org/10.35408/comuybd.1485233
  • UAW-CIO Education Department. (1955). Automation: A report to the UAW-CIO Economic and Collective Bargaining Conference, 1955. Parable.
  • Valle-Cruz, D., Alejandro Ruvalcaba-Gomez, E., Sandoval-Almazan, R., & Ignacio Criado, J. (2019, June). A review of artificial intelligence in government and its potential from a public policy perspective. In Proceedings of the 20th annual international conference on digital government research (pp. 91-99). https://doi.org/10.1145/3325112.3325242
  • Wang, M. (2024). AI technologies in modern taxation: Applications, challenges, and strategic directions. International Journal of Finance and Investment, 1(1), 42–46. https://doi.org/10.54097/v2kgty49
  • Wirtz, B. W., Weyerer, J. C., & Geyer, C. (2018). Artificial intelligence and the public sector—Applications and challenges. International Journal of Public Administration, 42(7), 596–615. https://doi.org/10.1080/01900692.2018.1498103
  • Yegen, B. (2023). Vergilemede yeni bir yaklaşım: Yapay zekâ. Politik Ekonomik Kuram, 7(2), 140–154. https://doi.org/10.30586/pek.1329264
  • Yereli, A. B., & Şahin, İ. F. (2020). Vergi otomasyon sisteminin yapay zeka ile etkileşimi. Vergi Sorunları Dergisi, 378, 9–16.
  • Yıldız, Y. (2019). Robot vergisi: Yeni nesil bir maliye politikası aracı. Maliye Dergisi, 177, 299–329
There are 34 citations in total.

Details

Primary Language Turkish
Subjects International Economics (Other)
Journal Section Articles
Authors

Müge Yetkin Ataer 0000-0002-9730-6529

Publication Date July 20, 2025
Submission Date May 10, 2025
Acceptance Date July 10, 2025
Published in Issue Year 2025 Volume: 34 Issue: Uygarlığın Dönüşümü - Sosyal Bilimlerin Bakışıyla Yapay Zekâ

Cite

APA Yetkin Ataer, M. (2025). YAPAY ZEKA VE TÜRKİYE’DE KAMU MALİYESİNİN DEĞİŞEN ROLÜ. Çukurova Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 34(Uygarlığın Dönüşümü - Sosyal Bilimlerin Bakışıyla Yapay Zekâ), 341-354. https://doi.org/10.35379/cusosbil.1696963