Dergiler / Scientific Journal of Finance and Financial Law Studies / 2026 / Cilt: 6 Sayı: 2

Vergi Denetiminde Dijital Dönüşüm ve Yapay Zekâ: Küresel Uygulamalar Üzerine Karşılaştırmalı Bir İnceleme

Digital Transformation and Artificial Intelligence in Tax Auditing: A Comparative Review of Global Practices

Resul Onay(SÜLEYMAN DEMİREL ÜNİVERSİTESİ)0000-0002-4693-2394
Serpil Ağcakaya(SÜLEYMAN DEMİREL ÜNİVERSİTESİ)0000-0001-6107-8205
Sayfa
251–280
Yayın Tarihi
2026-10-28
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Bulgular, dijital teknolojilerin vergi uyumunu artırdığını, denetim etkinliğini güçlendirdiğini, vergi kaçakçılığını azalttığını ve sürdürülebilir kamu gelirlerini desteklediğini göstermektedir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Küreselleşen ekonomi, e-ticaretin ivme kazanması ve finansal işlemlerin karmaşıklaşması; geleneksel vergi denetim yöntemlerini yetersiz kılarak vergi idarelerini önemli ölçüde dönüşüme zorlamıştır.
📊
Temel Bulgular & Veri:Çalışma, küresel ölçekte dijital kamu yönetiminde öncü 8 ülkenin (Türkiye, Amerika Birleşik Devletleri, Birleşik Krallık, Estonya, Güney Kore, Singapur, Çin ve Avustralya) dijitalleşme, yapay zekâ uygulamaları, denetim süreçleri, vergi uyumu, kurumsal kapasite ve veri güvenliği alanlarındaki deneyimlerini değerlendirmektedir.
💡
Sonuç & Katkı:Bulgular, dijital teknolojilerin vergi uyumunu artırdığını, denetim etkinliğini güçlendirdiğini, vergi kaçakçılığını azalttığını ve sürdürülebilir kamu gelirlerini desteklediğini göstermektedir.
🔬Tür:Uygulamalı Anket & Alan Araştırması
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Vergi Denetimi · Dijital Dönüşüm · Büyük Veri Analitiği

Özet

Küreselleşen ekonomi, e-ticaretin ivme kazanması ve finansal işlemlerin karmaşıklaşması; geleneksel vergi denetim yöntemlerini yetersiz kılarak vergi idarelerini önemli ölçüde dönüşüme zorlamıştır. Bu çalışma, belge ve karşılaştırmalı analize dayalı nitel bir araştırma yaklaşımı kullanarak dijitalleşme ve yapay zekâ destekli vergi denetim uygulamalarını karşılaştırmalı olarak incelemektedir. Veriler, Ekonomik İşbirliği ve Kalkınma Örgütü, Uluslararası Para Fonu, OECD, Dünya Bankası, Avrupa Komisyonu, seçilmiş ulusal vergi idareleri ve ilgili akademik literatür tarafından yayınlanan raporlardan karşılaştırmalı bir yaklaşımla ele alınmıştır. Çalışma, küresel ölçekte dijital kamu yönetiminde öncü 8 ülkenin (Türkiye, Amerika Birleşik Devletleri, Birleşik Krallık, Estonya, Güney Kore, Singapur, Çin ve Avustralya) dijitalleşme, yapay zekâ uygulamaları, denetim süreçleri, vergi uyumu, kurumsal kapasite ve veri güvenliği alanlarındaki deneyimlerini değerlendirmektedir. Bulgular, dijital teknolojilerin vergi uyumunu artırdığını, denetim etkinliğini güçlendirdiğini, vergi kaçakçılığını azalttığını ve sürdürülebilir kamu gelirlerini desteklediğini göstermektedir. Bununla birlikte, yapay zekâ temelli vergi idaresinin başarısı, gelişmiş teknolojik altyapıya, güvenli veri yönetimine, uygun yasal çerçevelere, algoritmik şeffaflığa ve nitelikli insan kaynaklarına bağlı olduğunu göstermektedir. İnceleme sonucunda, yapay zekâ destekli sistemlerin vergi kayıp-kaçağını azaltmada ve mükellef uyumunu artırmada yüksek verimlilik sağladığı, ancak algoritmik şeffaflık, kişisel verilerin korunması, etik ilkeler ve hesap verebilirlik hususlarında yeni hukuki ve etik tartışmaları beraberinde getirdiği tespit edilmiştir.

Abstract

The globalising economy, the rise of e-commerce and the increasing complexity of financial transactions have rendered traditional tax audit methods inadequate, forcing tax authorities to undergo significant transformation. This study employs a qualitative research approach based on documentary and comparative analysis to examine, in a comparative manner, tax audit practices supported by digitalisation and artificial intelligence. The data have been analysed using a comparative approach, drawing on reports published by the Organisation for Economic Co-operation and Development (OECD), the International Monetary Fund (IMF), the World Bank, the European Commission, selected national tax authorities and relevant academic literature. The study assesses the experiences of eight countries at the forefront of digital public administration on a global scale (Turkey, the United States, the United Kingdom, Estonia, South Korea, Singapore, China and Australia) in the areas of digitalisation, artificial intelligence applications, audit processes, tax compliance, institutional capacity and data security. The findings indicate that digital technologies enhance tax compliance, strengthen audit effectiveness, reduce tax evasion and support sustainable public revenues. However, the success of AI-based tax administration depends on advanced technological infrastructure, secure data management, appropriate legal frameworks, algorithmic transparency and qualified human resources. The review concluded that AI-supported systems deliver high efficiency in reducing tax losses and evasion and in improving taxpayer compliance; however, they also give rise to new legal and ethical debates regarding algorithmic transparency, the protection of personal data, ethical principles and accountability.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

Onay, R., Ağcakaya, S. (2026). Vergi Denetiminde Dijital Dönüşüm ve Yapay Zekâ: Küresel Uygulamalar Üzerine Karşılaştırmalı Bir İnceleme. Scientific Journal of Finance and Financial Law Studies, Cilt: 6 Sayı: 2, 251–280. https://ajindex.com/articles/1668580

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (51)

  1. Alm, J., & Torgler, B. (2021). Ethics, artificial intelligence, and tax compliance. Journal of Tax Administration, 6(2), 112-138.
  2. Australian Taxation Office. (2024). Annual report 2023–24. Australian Taxation Office.
  3. Aydın, C. (2023). Dijital dönüşüm bağlamında belgenin yaşam döngüsü süreçlerinin yönetiminde yapay zekâ kullanımı. Bilgi Yönetimi, 6(1), 21–42. https://doi.org/10.33721/by.1268483
  4. Bonelli, M., Cattaneo, M. D., Fuster, A., & Ventura, M. (2025). Refining public policies with machine learning: The case of tax auditing. Journal of Econometrics, 249, 105847.
  5. Bozdoğanoğlu, B. (2023). Yapay zekâ ChatGPT’nin vergi sistemlerinde kullanımı ve uyuşmazlıkları önlemedeki rolünün değerlendirilmesi. Mali Hukuk Dergisi, 19(224), 1545–1588.
  6. Bozkurt, R., & Durgun Kaygısız, A. (2024). Dijitalleşme ve vergi uygulamalarında dijital teknolojilerin kullanılması. Bilge Uluslararası Sosyal Araştırmalar Dergisi, 8(2), 30–39.
  7. Bowen, G. A. (2009). Document analysis as a qualitative research method. Qualitative Research Journal, 9(2), 27–40. Creswell, J. W., & Poth, C. N. (2018). Qualitative inquiry and research design: Choosing among five approaches (4th ed.). SAGE Publications.
  8. Cumhurbaşkanlığı Dijital Dönüşüm Ofisi. (2021). Ulusal Yapay Zekâ Stratejisi 2021–2025.
  9. T.C. Cumhurbaşkanlığı Strateji ve Bütçe Başkanlığı. (2023). On İkinci Kalkınma Planı (2024-2028). https://www.sbb.gov.tr/wp-content/uploads/2025/08/Dijitallesme-ve-Vergileme-CG Raporu_01082025.pdf
  10. Davenport, T. H., & Harris, J. G. (2017). Competing on analytics: The new science of winning (Updated ed.). Harvard Business Review Press.
  11. e-Estonia. (2024). e-Estonia: The digital society. e-Estonia Briefing Centre.
  12. Estonian Tax and Customs Board. (2024). Annual report 2023. Estonian Tax and Customs Board.
  13. European Commission. (2024). Annual report on taxation 2024. Publications Office of the European Union.
  14. European Union Chamber of Commerce in China. (2021). The China social credit system: Room for progress in rules-based governance. European Union Chamber of Commerce in China.
  15. Gelir İdaresi Başkanlığı. (2025). e-Belge teknik kılavuzları ve uygulama dokümanları. Gelir İdaresi Başkanlığı.
  16. Gupta, M., & Kumar, S. (2020). Big data analytics in public finance and tax auditing: Paradigm shift in compliance monitoring. International Journal of Accounting Information Systems, 38, 100468.
  17. Gupta, S., & Jalles, J. T. (2022). Digitalization and fiscal policy: Implications for tax administration and revenue mobilization. International Monetary Fund.
  18. Han, J., Kamber, M., & Pei, J. (2012). Data mining: Concepts and techniques (3rd ed.). Morgan Kaufmann. HM
  19. Revenue & Customs. (2024). Making Tax Digital: Overview. HM Revenue & Customs.
  20. Inland Revenue Authority of Singapore. (2024). IRAS Annual Report 2023/2024. Inland Revenue Authority of Singapore.
  21. Information System Authority of Estonia (RIA). (2024). X-Road data exchange layer. Information System Authority.
  22. Internal Revenue Service. (2024). IRS Strategic Operating Plan. U.S. Department of the Treasury.
  23. International Monetary Fund (IMF). (2023). Digitalization in tax administration: Improving compliance and revenue mobilization. International Monetary Fund.
  24. IRS Criminal Investigation (IRS-CI). (2023). Annual Report: Cyber Crimes and Blockchain Analytics in Tax Audits. IRS-CI Enforcement Division. Manyika, J., Chui, M., Brown, B., Bughin, J., Dobbs, R., Roxburgh, C., & Byers, A. H. (2011). Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity. McKinsey Global Institute.
  25. Marr, B. (2015). Big data: Using SMART big data, analytics and metrics to make better decisions and improve performance. Wiley.
  26. Mell, P., & Grance, T. (2011). The NIST definition of cloud computing (Special Publication 800-145). National Institute of Standards and Technology.
  27. Nas, A. (2012). Türk vergi hukukunda vergi incelemesi. Ankara Üniversitesi Hukuk Fakültesi Dergisi, 61(4), 1307–1344.
  28. National Audit Office. (2023). Progress with Making Tax Digital. National Audit Office.
  29. National Institute of Standards and Technology. (2023). Artificial Intelligence Risk Management Framework (AI RMF 1.0). U.S. Department of Commerce.
  30. National Tax Service (NTS). (2022). Neo-Tax System (NTIS) and Big Data Analysis in Tax Administration. NTS Annual Report, Seoul.
  31. National Tax Service (NTS). (2024). National Tax Service of Korea: Annual report 2024. National Tax Service.
  32. OECD. (2019). Artificial intelligence in society. OECD Publishing.
  33. OECD. (2019). Tax administration 2019: Comparative information on OECD and other advanced and emerging economies. OECD Publishing.
  34. OECD. (2020). Blockchain taxonomy and policy developments in the public sector. OECD Publishing.
  35. OECD. (2020, October 7). The OECD digital government policy framework: Six dimensions of a digital government. OECD Publishing.
  36. OECD. (2021). Artificial intelligence, machine learning and big data in finance. OECD Publishing.
  37. OECD. (2022). Tax administration 2022: Comparative information on OECD and other advanced and emerging economies. OECD Publishing.
  38. OECD. (2024). Tax Administration 3.0: The digital transformation of tax administration. OECD Publishing. OECD. (2025, June 17). Tax administration digitalisation and digital transformation initiatives. OECD Publishing.
  39. OECD. (2025, September, 18). Governing with artificial intelligence. OECD Publishing.
  40. Owens, J. (2017). Blockchain 101 for governments. Viyana: Digital Economy Taxation Foundation. https://www.wiltonpark.org.uk/wp-content/uploads/WP1566-Blockchain-101-for-Governments.pdf
  41. Perez-Lopez, R., Delgado, F., & Garcia, M. (2019). Machine learning and graph theory for VAT fraud detection in shell companies. Expert Systems with Applications, 135, 230-241.
  42. Ragin, C. C. (2014). The comparative method: Moving beyond qualitative and quantitative strategies. University of California Press.
  43. Somuncu, A. (2014). Yaygın ve yoğun vergi denetimi: Hukukî yapı ve uygulamanın değerlendirilmesi. Erciyes Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 43, 133–173.
  44. State Taxation Administration of the People's Republic of China. (2024). Annual report of the State Taxation Administration. State Taxation Administration.
  45. U.S. Department of the Treasury. (2023). IRS Inflation Reduction Act Strategic Operating Plan. U.S. Department of the Treasury.
  46. U.S. Government Accountability Office. (2024). Internal Revenue Service: Continued modernization and information technology oversight needed. U.S. Government Accountability Office.
  47. Vergi Denetim Kurulu Başkanlığı. (2025). Denetim 2.0: Dijital dönüşümün mimari çerçevesi. T.C. Hazine ve Maliye Bakanlığı. https://vdk.hmb.gov.tr/denetim-2-0
  48. Vergi Usul Kanunu. (1961). 213 sayılı Vergi Usul Kanunu. Gelir İdaresi Başkanlığı. Wirtz, B. W., Weyerer, J. C., & Geyer, C. (2019). Artificial intelligence and the public sector—Applications and challenges. International Journal of Public Administration, 42(7), 596–615.
  49. World Bank. (2021). GovTech maturity index: The state of public sector digital transformation. World Bank.
  50. Yıldırım, A., & Şimşek, H. (2021). Sosyal bilimlerde nitel araştırma yöntemleri (12. bs.). Seçkin Yayıncılık.
  51. Yılmaz, Ş., & Türkoğlu, S. P. (2025, 19–21 Aralık). Risk management in digitalizing supply chains: A multi- criteria decision-making perspective. Anadolu 18th International Conference on Social Sciences, Mardin, Türkiye, 1383–1402.