Utilize este identificador para referenciar este registo: http://hdl.handle.net/10071/34531
Autoria: Mendonça, Christian Dahlkvist
Orientação: Gonçalves, Rui Alexandre Henriques
Data: 12-Dez-2024
Título próprio: How can the application of intelligent systems and Machine Learning help prevent tax evasion
Referência bibliográfica: Mendonça, C. D. (2024). How can the application of intelligent systems and Machine Learning help prevent tax evasion [Dissertação de mestrado, Iscte - Instituto Universitário de Lisboa]. Repositório Iscte. http://hdl.handle.net/10071/34531
Palavras-chave: Intelligent systems
SAF-T
Fiscalidade -- Taxation
Evasão fiscal -- Tax evasion
Tax planning
Tax authority
Banco de dados -- Database
Sistemas inteligentes
Taxação tributária
Planeamento tributário
Autoridade tributária
Resumo: Currently, companies operate in an open and global economy, where Tax competition between States is becoming increasingly common as a factor to attract investment. In today's constantly evolving world, the importance of investing in intelligent systems to combat tax evasion by companies cannot be overlooked. Modern tax systems that support digital tools, such as advanced data analysis and machine learning, can simplify the work of tax administration. In this regard, it is important to note that the implementation of Intelligent Systems and Machine Learning brings more benefits than obstacles, both for companies and for the Tax Authority. The tax area has vast potential for the application of these systems. In this investigation, an analysis was conducted on the contribution that the implementation of Intelligent Systems and Machine Learning has in helping to prevent tax evasion. After the investigation and analysis, it was concluded, through a qualitative model, specifically semi-structured interviews, that the individuals interviewed agree on the success and advantages of these new technologies. In addition to reducing response time and the analysis of detailed information, these tools provide detailed analytical and financial information about a company, facilitating the review process for auditors or investors. However, despite the agreement among the interviewees about the benefits, there was also room to identify challenges that these Intelligent Systems and Machine Learning address, such as the need for strong investment in cybersecurity to protect customer data and for adequate training to enable professionals to work with these systems.
Atualmente, as empresas operam em uma economia aberta e global, sendo cada vez mais comum a concorrência fiscal entre Estados como um fator para atrair investimento. No mundo atual, que está em constante evolução, a importância de investir em sistemas inteligentes para combater a evasão fiscal por parte das empresas não pode ser esquecida. Os sistemas fiscais modernos que suportam ferramentas digitais, como, por exemplo, a análise avançada de dados e a aprendizagem automática, podem simplificar o trabalho da administração tributária. Dessa forma, é importante referir que a implementação de Sistemas Inteligentes e Machine Learning traz mais benefícios do que obstáculos, tanto para as empresas quanto para a Autoridade Fiscal. A área fiscal é uma área com um vasto potencial de execução desses sistemas. Nesta investigação, foi feita uma análise do contributo que a implementação de Sistemas Inteligentes e Machine Learning tem em ajudar a evitar a evasão fiscal. Após a investigação e análise realizada, concluiu-se, através de um modelo qualitativo, mais especificamente entrevistas semiestruturadas, que os indivíduos entrevistados concordam com o sucesso e vantagens dessas novas tecnologias. Além de diminuir o tempo de resposta e análise de informação detalhada, essas ferramentas detalham a informação analítica e financeira de uma empresa, facilitando a leitura para auditores ou investidores. No entanto, apesar de haver entendimento entre os entrevistados sobre os benefícios, também houve espaço para identificar os desafios que esses Sistemas Inteligentes e Machine Learning enfrentam, como a necessidade de um forte investimento em cibersegurança para proteger os dados dos clientes e de treinamento adequado para que os profissionais lidem com esses sistemas.
Designação do Departamento: Departamento de Marketing, Operações e Gestão Geral
Designação do grau: Mestrado em Gestão
Arbitragem científica: yes
Acesso: Acesso Aberto
Aparece nas coleções:T&D-DM - Dissertações de mestrado

Ficheiros deste registo:
Ficheiro Descrição TamanhoFormato 
master_christian_dahlkvist_mendonca.pdf662,31 kBAdobe PDFVer/Abrir


FacebookTwitterDeliciousLinkedInDiggGoogle BookmarksMySpaceOrkut
Formato BibTex mendeley Endnote Logotipo do DeGóis Logotipo do Orcid 

Todos os registos no repositório estão protegidos por leis de copyright, com todos os direitos reservados.