Transforming Tax Compliance with Machine Learning: Reducing Fraud and Enhancing Revenue Collection
Notice bibliographique
Résumé
The integration of machine learning (ML) in tax administration has the potential to revolutionize tax compliance, enhancing fraud detection and optimizing revenue collection. This literature review explores the application of ML in tax systems, emphasizing its transformative role in addressing the limitations of traditional, labor-intensive compliance methods. Justification for adopting a literature review approach is rooted in the need to consolidate diverse perspectives, address research gaps, and provide an informed synthesis of existing findings. The study highlights the criteria used for selecting case studies and research papers, ensuring a robust analysis of ML’s ability to automate detection processes, improve risk assessment, and enable predictive analytics for efficient tax administration. Despite its potential, ML adoption is challenged by data quality issues, privacy concerns, technical infrastructure demands, and ethical considerations, which must be systematically addressed. This paper also identifies literature gaps, particularly the lack of balanced discourse, and provides recommendations for overcoming barriers, including enhancing data management practices, adopting ethical frameworks, and fostering cross-border collaboration. By addressing these challenges, ML can equip tax authorities with tools for creating efficient, adaptive, and fair systems. This research underscores ML’s growing importance in transforming global tax compliance, setting the stage for a future of more responsive and effective revenue administration.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».