Ağrı ve Afyonkarahisar İllerindeki Vergi Mükelleflerinin Yapay Zekâ ile İlgili Vergi Uygulamaları Hakkındaki Algılarının Araştırılması

Yıl 2023, Cilt: 23 Sayı: 1, 51 - 78, 28.03.2023

Ayşe Mercan Ahmet Gümüş

https://doi.org/10.18037/ausbd.1272545

Öz

Son yüzyılda akıllı makine ve robotlardan işletmelerde birçok alanda oldukça fazla yararlanılmaya başlanmış olup, bu alanlardan birisi de vergi uygulamalarıdır. Akıllı makine ve robot kullanımının artmasıyla beraber bunların hangi alanlarda etkin bir şekilde kullanılabileceği ve insanoğlunun hayatını kolaylaştıracağı bilim insanları tarafından araştırma konusu olmuş ve olmaya devam etmektedir. Bu bağlamda işletmelerde artan dijital dönüşüm yapay zekâ kavramını da gündeme getirmiştir. Yapay zekânın insana özgü birçok özelliği taklit etmesinden hareketle, bu çalışmada işletmelerde artan yapay zekâ uygulamalarının vergi uygulamalarında kullanılması vergi mükellefleri tarafından nasıl algılanır sorusuna Ağrı ve Afyonkarahisar illerinde yaşayan 21 vergi mükellefi ile mülakat yapılarak cevap aranmıştır. Araştırmaya katılan vergi mükelleflerinin vergi uygulamalarında yapay zekâyı kullanmak istedikleri ve Ağrı ilindeki vergi mükelleflerinin, Afyonkarahisar ilindeki vergi mükelleflerine göre daha fazla bilgi sahibi olduğu, insan kaynakları açısından vergi dairesinin personel istihdam politikasını olumsuz olarak etkileyebileceği tespit edilmiştir. Bu çalışmanın vergiyle ilgili kurumlara, işletmelere ve paydaşlara yapay zekâ teknolojisini etkin ve verimli bir şekilde kullanılmasının, inovasyon yatırımlarına ağırlık vermesi açısından yol gösterebileceği ve literatüre katkı sunabileceği düşünülmektedir.

Anahtar Kelimeler

Yapay Zekâ, İşletmelerde Dijital Dönüşüm, İnovasyon, İnsan Kaynakları, Personel İstihdam Politikası, Vergi Uygulamaları

Kaynakça

• 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.
• Bakioğlu, A. ve Kurt, T. (2009). Öğretmenlerin demokrasi vatandaşlık ve vatanseverlik algılarının nitel olarak incelenmesi. M. Ü. Atatürk Eğitim Fakültesi Eğitim Bilimleri Dergisi, 29, 19-39. Erişim adresi: https://dergipark.org.tr/en/pub/maruaebd/issue/370/2111.
• Baltacı, A. (2019). Nitel araştırma süreci: Nitel bir araştırma nasıl yapılır?. Ahi Evran Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 5(2), 368-388. doi: https://doi.org/ 10.31592/aeusbed.598299.
• Başar, M. (1998). Tek vergi numarası. Mevzuat Dergisi, 1(4), 0-0. Erişim adresi: https://www.mevzuatdergisi.com/1998/04a/01.htm.
• Çelik, H., Baykal, N. B. ve Memur, H. N. K. (2020). Nitel veri analizi ve temel ilkeleri. Eğitimde Nitel Araştırmalar Dergisi, 8(1), 379-406. https://doi:10.14689/issn.2148-2624.1.8c.1s.16m.
• Dirican, C. (2015). The impacts of robotics, artificial intelligence on business and economics. Procedia -Social and Behavioral Sciences, 195, 564-573. https://doi: 10.1016/j.sbspro.2015.06.134.
• Faúndez-Ugalde, A., Mellado-Silva, R. ve Aldunate-Lizana, E. (2020). Use of artificial intelligence by tax administrations: An analysis regarding taxpayers’ rights in Latin American countries. Computer Law & Security Review, 38, 1-13. https://doi.org/10.1016/j.clsr.2020.105441.
• Gacar, A. (2019). Yapay zekâ ve yapay zekânın muhasebe mesleğine olan etkileri: Türkiye’ye yönelik fırsat ve tehditler. Balkan Sosyal Bilimler Dergisi, 8(III. Uluslararası EUREFE Kongresi Özel Sayısı), 389–394. Erişim adresi: https://dergipark.org.tr/tr/pub/bsbd.
• Huang, Z. W. (2018). Discussion on the development of artificial intelligence in taxation. American Journal of Industrial and Business Management, 8, 1817-1824. https://doi.org/10.4236/ajibm.2018.88123.
• İlgün, M. F. (2020). Endüstri 4.0, büyük veri analitiği ve vergi sistemlerinde dönüşüm. Maliye Dergisi, 179, 240-266. Erişim adresi: https://www.hmb.gov.tr/dergi-hakkinda.
• Joseph O.A. ve Falana A. (2021). Artificial intelligence and firm performance: a robotic taxation perspective. Hamdan A., Hassanien A. E., Razzaque A., Alareeni B. (Yay. haz.). The fourth industrial revolution: implementation of artificial intelligence for growing business Success içinde (s.32-56). Cham: Springer.
• Lee, J., Davari, H., Singh, J. ve Pandhare, V. (2018). Industrial artificial intelligence for Industry 4.0-based manufacturing systems. Manufacturing Letters, 18, 20-23. https://doi.org/10.1016/j.mfglet.2018.09.002.
• Lu, H., Li, Y., Chen, M., Kim, H. ve Serikawa, S. (2018). Brain intelligence: go beyond artificial intelligence. Mobile Networks and Applications, 23(2), 368-375. https:// doi.org/10.1007/s11036-017-0932-8.
• Onat Kocabıyık, O. (2016). Olgubilim ve gömülü kuram: bazı özellikler açısından karşılaştırma. Trakya Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 6(1), 55-66. Erişim Adresi: https://dergipark.org.tr/tr/pub/trkefd/issue/21483/230242.
• Orkunoğlu Şahin, I. F. (2016). Elektronik vergilendirme (e-vergilendirme). Vergi Sorunları Dergisi, 334, 144-168. Erişim adresi: https://www.vergisorunlari.com.tr/.
• Öz, E. ve Bozdoğan, D. (2012). Türk vergi sisteminde e-maliye uygulamaları. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 17(2), 67-92. Erişim adresi: https://iibfdergi.sdu.edu.tr/.
• Özdemir, M. (2010). Nitel veri analizi: sosyal bilimlerde yöntembilim sorunsalı üzerine bir çalışma. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 11(1), 323-343. Erişim Adresi:  https://dergipark.org.tr/tr/pub/ogusbd/issue/10997/131612.
• Pham, D. T. ve Pham, P. T. N. (1999). Artificial intelligence in engineering. International Journal of Machine Tools and Manufacture, 39(6), 937-949. https://doi.org/10.1016/S0890-6955(98)00076-5.
• Schmidt-Erfurth, U., Sadeghipour, A., Gerendas, B. S., Waldstein, S. M. ve Bogunović, H. (2018). Artificial intelligence in retina. Progress in Retinal and Eye Research, 67, 1-29. https://doi.org/10.1016/j.preteyeres.2018.07.004.
• Tang, C. S. ve Veelenturf, L. P. (2019). The strategic role of logistics in the Industry 4.0 era. Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review, 129, 1-11. https://doi.org/10.1016/j.tre.2019.06.004.
• Tanrıverdi, A. A. (2021). Yapay zekânın kamu hizmetinin sunumuna etkileri. Adalet Dergisi, 66, 293-314. Erişim Adresi: https://dergipark.org.tr/en/download/article-file/1779622.
• Tekin, H. H. ve Tekin, H. (2012). Nitel araştırma yönteminin bir veri toplama tekniği olarak derinlemesine görüşme. İstanbul University Journal of Sociology, 3(13), 101-116. Erişim adresi: https://dergipark.org.tr/tr/pub/iusosyoloji/issue/521/4777.
• Thiebes, S., Lins, S. ve Sunyaev, A. (2021). Trustworthy artificial intelligence. Electronic Markets, 31(2), 447-464. https://doi.org/10.1007/s12525-020-00441-4.
• Ticaret Gazetesi. (2021, 11 Ağustos). Türkiye dijital vergi dairesi kuruluyor. Erişim adresi: https://www.ticaretgazetesi.com.tr/turkiye-dijital-vergi-dairesi-kuruluyor.
• Tolkun, S. ve Tekin, A. (2022). Türk vergi sisteminde dijital dönüşüm ve vergi güvenliği etkinliği üzerindeki rolü. Anadolu Akademi Sosyal Bilimler Dergisi, 4(2), 290-314. Erişim adresi: https://dergipark.org.tr/en/pub/anadoluakademi/issue/72937/1185384.
• Turan, D. (2020). Yapay zekâ ve vergi uygulamalarına etkisi. Anadolu Akademi Sosyal Bilimler Dergisi, 2(1), 55-70. https://dergipark.org.tr/en/download/article-file/999509.
• Türkiye Radyo ve Televizyon Kurumu [TRT] Haber. (2021, 26 Mart). Erişim adresi: https://www.trthaber.com/haber/ekonomi/vatandaslarin-vergiyle-ilgili-sorularini-dijital-vergi-asistani-yanitlayacak-567806.html.
• Türkiye Cumhuriyeti [TC] Cumhurbaşkanlığı Strateji ve Bütçe Dairesi Başkanlığı Bilgi ve İletişim Teknolojileri Dairesi. (2022). Erişim adresi: http://www.bilgitoplumu.gov.tr/.
• Yereli, A. B. ve Şahin, I. F. O. (2020). Vergi otomasyon sisteminin yapay zekâ ile etkileşimi. Vergi Sorunları Dergisi, 378, 9-16. Erişim adresi: http://www.vergisorunlari.com.tr/.
• Yıldırım, K. (2010). Raising the quality in qualitative research. Elementary Education Online, 9(1), 79-92. Erişim adresi: http://ilkogretim-online.org.tr.
• Yıldız, Y. (2019) Robot vergisi: yeni nesil bir maliye politikası aracı. Maliye Dergisi, 177, 299-329. Erişim adresi: https://www.hmb.gov.tr/dergi-hakkinda.
• Zhou, L. (2019). Opportunities and challenges of artificial intelligence in the application of taxation system. Advances in Economics, Business and Management Research, 109, 201-206. https://doi.org/10.2991/aebmr.k.191217.038.