AA
Yapay zeka vergide ve kaçakların hizmetinde kullanılıyor.
Hazine ve Maliye Bakanlığı Risk Analizi Değerlendirme ve Araştırma (RADAR) Sistemi, amacına uygun çalışıyor.
Bakanlık verilerine göre, RADAR Sistemi, yapay zeka teknolojisine uygun yeni nesil risk senaryo ve veri modelleri kullanarak riskli mükelleflerin tespitine yönelik daha etkin ve hızlı aksiyon alınmasını amaçlıyor.
Sistemle, kayıp ve kaçağına, Hazine destekleri ile uygulama ve denetim etkinliğine yönelik çeşitli konlarda toplam 693 bin 331 mükellef analiz edildi.
Sürekli motorlu araç alım-satımı yapanlar incelendi
Bu kapsamda, mükellefiyet kaydı bulunmadan sürekli motorlu araç alım-satımı gerçekleştirerek haksız fiyat artışlarına sebep olan kişiler, piyasada spekülasyona sebep olan bayi ve galericiler özelinde analiz ve değerlendirme çalışmaları gerçekleştirildi.
Çalışmalarla 59 bin 324 mükellef analize tabi tutuldu, riskli olduğu değerlendirilen 1.307 mükellef, hakkında gerekli işlemlerin yapılması amacıyla ilgili birimlere iletildi.
Gayrimenkul fırsatçılarıyla mücadele ediliyor
Gayrimenkul sektöründeki vergi kayıp-kaçağının önlenmesi ve sektördeki kayıt dışı faaliyetlerle mücadele kapsamında da mali ve finansal veriler ile tapu ve emlak ilan sitelerinin verileri incelendi.
İncelemeler neticesinde, haksız fiyat artışı yaparak piyasayı olumsuz etkileyen ve enflasyona sebep olan gerçek ve tüzel kişiler tespit edildi.
Gayrimenkul kira geliri elde eden ve gelirini beyan etmeyen veya eksik beyan eden kişilere ilişkin de analiz çalışması yürütüldü.
Vergisel yükümlülüklerini yerine getirmemiş olabileceği değerlendirilen mükellefler, gereğinin yapılması için denetim birimleriyle paylaşıldı.
Düşük tutarda tapu harcı ödeyenler incelendi
Gayrimenkul satışlarını gerçek değer üzerinden beyan etmeyerek düşük tutarda tapu harcı ödeyen, gayrimenkulün gerçek değerinin çok altında tutarda satış faturası düzenleyen, değer artış kazancını beyan etmeyen veya düşük beyan eden mükellefler de takip edildi.
RADAR Sistemi’ne takılan mükellefler, denetim birimleriyle paylaşıldı. Bu kapsamda 131 bin 211 mükellef analiz tabi tutularak, 7 bin 117 mükellefe ilişkin değerlendirmeler ilgili birimlere gönderildi.
Sosyal medya gelirlerine bakıldı
Sistemle, vergi kayıp ve kaçağının önlenmesine ilişkin e-ticaret sektörüne yönelik de analiz ve değerlendirmeler yapıldı. Bu kapsamda 2 bin 749 mükellef analize tabi tutuldu ve riskli olduğu değerlendirilen 1.199 mükellef ilgili birimlerle iletildi.
Çeşitli yöntemlerle sosyal medya geliri elde eden ve vergisel yükümlülüklerini yerine getirmeyenler özelinde de analiz çalışması yürütüldü. Bu çerçevede, 131 bin 813 mükellef incelendi ve 7 bin 493 mükellef denetim birimleriyle paylaşıldı.
Depremler sonrası fahiş fiyat artışı incelendi
Bakanlıkça, Kahramanmaraş merkezli depremlerin ardından fahiş fiyat artışı yapılan mal ve hizmet grupları da belirlendi.
İncelemeler sonucu, fahiş fiyat artışı yapmış olabilecek kişi ve kurumlar tespit edildi. Ayrıca depremlerden sonra gayrimenkul satışlarında fahiş fiyat artışı gerçekleştirmiş olanlar hakkında, iletilen şikayetler ve ilan siteleri üzerinden analiz çalışmaları yapıldı.
16 bin 839 mükellef analiz edildi
Risk analiz ve değerlendirme çalışmaları sonucu, 16 bin 839 mükellef analize tabi tutuldu ve 227 mükellef gereği için ilgili birimlere bildirildi.
Haksız vergi iadesinden faydalananlar tespit edildi
Haksız vergi iadesinden faydalanarak gelir kaybına sebep olan mükelleflere yönelik de analiz gerçekleştirildi. Bu kapsamda konut teslimleri ve inşaat taahhüt işleri konularında iade talep eden mükellefler, imalatçı ihracatçı mükellefler ve uluslararası taşımacılık istisnasından yararlanan mükellefler için risk analiz ve değerlendirme çalışmaları yürütüldü. Değerlendirmeler sonucunda, 825 mükellef incelendi ve 575 mükellef de ilgili birimlerle paylaşıldı.
Teşviklere yönelik risk analizi yapıldı
Hazine tarafından sağlanan teşviklerine yönelik risk analizi ve değerlendirme çalışması sonucu da 56 bin 884 mükellef analiz edildi ve 4 bin 217 mükellef ilgili birimlere iletildi.
Haber Kaynağı: Anadolu Ajansı (AA)
News
