AIベースの課税データベースを構築するためのデジタル化の重要性

ジャカルタ - インドネシアの税制改革は、世界経済のダイナミクスと急速な技術変革に沿って大きな課題に直面しています。

税制の効率性と有効性を向上させるための努力の1つは、デジタル化と人工知能(AI)に基づく税務データベースの構築によるものです。

デジタル経済の急速な発展の中で、技術を税制に統合する必要性は非常に急務になっています。

デジタル化により、透明性、説明責任、税務コンプライアンスが向上し、AIの実装により、データ管理とより正確な意思決定が可能になります。

インドネシアは税務部門で大きな可能性を秘めていますが、依然として税収の最適化を妨げる多くの課題に直面しています。

インドネシアの国内総生産(GDP)に対する税率は、他の発展途上国と比較して依然として低い。

世界銀行のデータによると、2022年のインドネシアの税率は約10.8%に過ぎず、OECD諸国の税率は約34%です。

この低い税率は、特にインフォーマル部門において、多くの潜在的な税金が最適に活用されていないことを反映しています。

もう一つの課題は、労働力の約60%をカバーし、そのほとんどは正式な税制に登録されていないインドネシアのインフォーマルセクターです。これにより、多くの潜在的な税収が記録されなくなり、国家の課税ベースの拡大が妨げられます。

一方、税金の透明性とコンプライアンスも低いと考えられています。政府はさまざまな税制を採用していますが、インドネシアの税務コンプライアンスのレベルはまだ比較的低いです。

インドネシア調査協会(LSI)の調査結果によると、インドネシア人の約40%が税金を直接的な利益をもたらさない負担と見なしています。さらに、脱税や漏洩の問題も依然として大きな課題です。

インドネシアの税務データの管理は、依然として多くの時間とリソースを必要とする手動システムに依存しています。

従来のデータ検証および分析プロセスは、しばしば情報の不正確さと不正確さを引き起こします。

したがって、デジタル化は効率化へのステップとして非常に重要です。

税制のデジタル化は、税務コンプライアンスの向上など、多くの利点を提供します。

課税制度におけるテクノロジーの使用により、電子申告(電子税務申告)および電子支払い(オンライン納税)が可能になります。これにより、納税者は納税義務をタイムリーに報告し、支払うことが容易になります。

インドネシアの税務総局(DGT)のデータによると、インドネシアでの電子申込の使用は増加し続けています。

2021年には、納税者の約75%が電子申告を使用しており、これは過去数年間と比較して大きな進歩です。

デジタル化により、税務データの処理に関連する管理コストも削減されます。自動システムの使用により、処理が高速化され、人為的ミスが最小限に抑えられます。

たとえば、税額票に電子請求書を使用すると、請求書の偽造の可能性を減らし、取引の検証を容易にするのに役立ちます。

透明性と説明責任の面では、テクノロジーは税収と支出の管理における透明性を高めることができます。デジタルシステムに記録されたすべての税務取引は、当局によって容易に監視および監督することができます。

また、国民が税金の使い方を監視し、税制に対する国民の信頼を高めることもできます。

デジタルシステムにより、政府は納税者に、納税義務、支払い状況、税務手続きに関連する支援に関する情報のオンライン提供など、より良く、より迅速なサービスを提供することができます。これは、納税者のコンプライアンスを改善し、政府と社会の関係を改善することができます。

税務データ管理における人工知能(AI)の適用は、分析と意思決定の質を向上させる大きな可能性を提供します。

税務管理におけるAIの主な利点のいくつかには、より迅速かつ正確なデータ分析が含まれます。

AIは、少量の税務データを短時間で処理できます。取引パターンを分析する機能により、AIは税務当局が潜在的な租税回避を特定し、納税者と第三者データ(銀行データ、ビジネス取引など)との間のデータを照合するのに役立ちます。

たとえば、AIシステムを使用して、納税者が提出した税務諸表と金融機関に記録された取引データとの間の不一致を検出することができます。

AIは、税務コンプライアンスを自動的に監視し、違反を特定し、納税者または税務当局者に警告を送信するために使用できます。

リアルタイムでデータを処理する機能により、AIは個人や大企業による疑わしい活動や脱税の取り組みを検出するのに役立ちます。

人工知能を活用することで、納税者のためのサービスをパーソナライズすることもできます。

AIベースの分析により、税制は納税者によりパーソナライズされた推奨事項またはサービスを提供できます。たとえば、AIは、納税者が履歴データに基づいたガイダンスとリマインダーを提供することで、納税者の納税義務を理解するのに役立ちます。

それとは別に、AIは予測と財政計画も改善します。既存のデータを分析することで、AIは政府が将来の税収をより正確に予測するのに役立ちます。これはより効果的な財政計画を助け、政府が国家予算をより効率的かつ目標どおりに配分することを可能にします。

経済協力開発機構(OECD)のデータによると、税務行政のデジタル化は、さまざまな国における税務コンプライアンスと徴税の効率性を向上させるのに効果的であることが証明されています。

エストニアや韓国などの国々は、コンプライアンスの高さと管理コストの大幅な削減により、非常に効率的なデジタルベースの税制の導入に成功しています。

インドネシアでは、税務総局(DGT)がe-Filing、e-Bupot、e-Fakturなど、さまざまなデジタル化イニシアチブを開始しました。

DGTのデータに基づくと、2022年までに、e-Filingは納税者の75%以上が使用し、約1,300万件の税務申告書が電子的に報告されています。これは、インドネシアの納税者による技術の採用における大きな進歩を示しています。

さらに、OECDは、インドネシアを含む発展途上国における税務行政に人工知能(AI)を適用すると、徴税の効率が最大20%向上する可能性があると報告しています。

AIシステムは、脱税パターンを特定し、法執行機関をより迅速かつ正確に支援することができます。