The impact of artificial intelligence on tax compliance through the mediating role of electronic auditing
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to demonstrate the impact of artificial intelligence with its dimensions (genetic algorithms, neural networks, intelligent agents, and machine learning) on tax compliance through the mediating role of electronic auditing. The research method used in this study was the descriptive analytic technique, to describe and analyze the phenomenon of the study, which is the effect of artificial intelligence on tax compliance through the mediation of electronic auditing and its relevance to the Jordanian tax authorities. The targeted study population was 205 auditors comprising the directorate of first commercial, directorate of second commercial, directorate of industrial and directorate of services of the income and sales tax department. These are the persons who represent the parties with special knowledge and experience in tax auditing issues. Because of the restricted number of people in the research, an extensive survey technique was applied to choose the study sample. The sample for this research study became the population amounting to 205 people in the Director of Large Taxpayer and medium Tax Payer Department of Income and Sales Tax. SPSS V. 20 was used to process and analyze all the data employing several statistical techniques. In line with the stated objectives, the study established important conclusions where the first was the presence of a significant effect of artificial intelligence on tax compliance through the influential electronic auditing variable. This means to emphasize the significance and function of technologies and AI in the sphere of electronic auditing and to develop their potential in organizing the tax processes and increasing the level of tax compliance. The first systematic suggestions stress the fact that improvements and modernization of the IT environment within the scope of tax departments is needed in order to ensure sufficient support for electronic auditing and artificial intelligence, and to equip the latter with suitable tools and big data analysis software.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».