A NAV Mesterséges Intelligencia Munkacsoport megalakulása
A NAV Mesterséges Intelligencia Munkacsoportját (NAV MIMCS) a Kormány 2022. február végén hozta létre javaslattevő, véleményező, tanácsadó testületként. Feladata a NAV adatvagyonában meglévő értékek kiaknázása elsősorban informatikai, adatbányászati módszerekkel. Cél, hogy a tudományos módszertanok és az adózási, adóztatási tapasztalatok szinergiája a közteherviselés szolgálatába álljon. A NAV MIMCS állandó tagjai a közigazgatásból kijelölt, komoly szakmai ismeretekkel rendelkező munkatársak, külső szakértői pedig a tudományos és gazdasági élet kiemelt szaktudású szereplői.
Szervezeti együttműködések
A NAV MIMCS összetételében széleskörű kormányzati reprezentációt jelenít meg. A kormányzati szervek és más szervezetek közötti adatfelhasználási együttműködés az adatalapú működés fontos eleme. A munkacsoporti forma pedig jó keretet ad tagjai célra orientált, egyenrangú kooperációjához. Ennek jegyében több együttműködési megállapodás jött létre a munkacsoport megalakulása óta. A BM-MÁK-NAV együttműködés a felek tevékenységi körébe tartozó, kormányzati adatvagyon-felhasználás optimalizálásának támogatását, a kormányzati döntéseket alátámasztó elemzési készség megteremtését, az erre vonatkozó szervezeti folyamatok és eljárások közös fejlesztését, adatvédelmi módszertanok kidolgozását célozza. Együttműködési megállapodás jött létre a HUN-REN Központtal, a felhő-informatikai erőforrás és a szakmai kompetenciák bevonására, az SE EKK-val a két szervezet közötti szinergikus kapcsolaton alapuló, egymás adatelemzéseit kiegészítő kutatási tevékenységekre, valamint az MNB-vel is, melynek célja a NAV-val közös kutatásokhoz szükséges adatok átadása az MNB részére, valamint a kutatás során létrejött eredmények hasznosításának szabályozása.
A digitális átalakulás létjogosultsága
A digitális korszakban az adatok értékes eszközzé váltak. A digitális átalakulás teszi lehetővé, hogy adatokat gyűjtsenek, elemezzenek és értelmezzenek, végül adatokra alapozott döntéseket hozzanak. Túlmutat a meglévő folyamatok digitalizálásán, a digitális technológia a szervezet feladatellátása, és az ügyfelekkel való kapcsolattartás megváltoztatását szolgálja.
Az adatelemzés lehetővé teszi a szervezetek számára, hogy jobban megértsék ügyfeleik viselkedését. Segít azonosítani az innovatív lehetőségeket, és személyre szabni az ügyfélkapcsolatot.
Az átalakulás során megvalósulhat bizonyos folyamatelemek, folyamatok automatizálása is. Például az adatbevitel, a dokumentum-jóváhagyás és a jelentéskészítés automatizálásával a szervezet csökkentheti a hibákat, s felszabadíthatja a munkatársak idejét humánerőforrást igénylő feladatokra.
A digitális átalakulás nem egyetlen akció, nem „rövidtávfutás”, hanem „maraton”. Az adatokban rejlő potenciál kiaknázásához a szervezeteknek robusztus adatkezelési gyakorlatokat kell kidolgozniuk, beleértve az adatkezelést, az adatvédelmi és biztonsági intézkedéseket. A fejlett analitika és mesterséges intelligencia technológiák kihasználásával a szervezetek értéket teremthetnek adataikból.
MI az adatelemzésben
A klasszikus elemzési módszerek esetében a szakértő ember fogalmazta szabályok programozhatók algoritmussá. A MI-vel maga a tanuló modell válik képessé arra, hogy a bennünket érdeklő jelenségeket, trendeket, extremitásokat észlelje és bemutassa. Ezt az új eszközt azért alkalmazza az adóhatóság, mert egyrészt a tranzakciós adatokat gyorsan, akár valós időben képes feldolgozni és elemezni, másrészt nagyon sok és sokféle adaton tudja ezt megtenni. Ráadásul feltár tipikus és szokatlan jelenségeket, amire korábban csak hosszabb idejű adatgyűjtés után, kézi elemzéseket végezve lehettek képesek a szakértők. Folyamatosan összefüggéseket kereshet sokféle adat együttesében, például az online pénztárgépek, a számlaadatok és a tranzakciók sokaságából kiolvasható szokások adataiban.
A MI-modellek értelmezése kihívást jelent, ám teljesítményük, gyorsaságuk, rugalmasságuk nehezen lenne nélkülözhető, jelenlétük és terjedésük létjogosultsága megkérdőjelezhetetlen. Ezért erős szabályozási figyelem irányul a méltányosság, az elszámoltathatóság és az átláthatóság biztosítására az EU-ban és az USA-ban egyaránt. Fontos megjegyezni azonban, hogy az emberi, szakterületi tudás és tapasztalat nem nélkülözhető, és ez így marad a jövőben is.
A NAV MIMCS kutatási projektjei
- Határokon áthaladó teheráruforgalom ellenőrzésének támogatása röntgenképek MI- detekciójával
A kutatás célja a lágy röntgensugárzást használó határátkelőhelyeken a döntéshozatali folyamat támogatására alkalmas modell és algoritmus kidolgozása, ami előszűrő alkalmazásként könnyíti a szolgálatot teljesítők munkáját.
- Online pénztárgép (OPG) adatok elemzése
A NAV-MNB együttműködés MI-alapú OPG-adatfolyam elemzési módszertan kidolgozására jött létre. Ez az eszköz az OPG-rekordokban szereplő, kiskereskedelmi árutételeket automatikusan képes termékcsoportokba sorolni, ezzel többféle elemzés elvégzését segíti. Az együttműködésben 2024-től részt vesz a KSH is, különös tekintettel a COICOP-megfeleltetésre.
- Online számlatételek kategorizálása
A kutatás célja az Online Számla rendszerbe bejövő számlatételekhez (elsősorban a megnevezésekben szereplő szöveges tartalom alapján) VTSZ- vagy SZJ-számot rendelő (gépi tanulásos) modell és eljárás kifejlesztése, amely a számlán található megnevezés alapján (bizonyos pontossággal) meghatározza a termék tarifális besorolását, vagy a szolgáltatás kategóriáját.
- Számlaadatok „szokatlanságának” vizsgálata
A kutatás olyan megoldások fejlesztését célozza, amelynek eredményeként kimutatható lesz, hogy a számlán szereplő áru vagy szolgáltatás valamilyen szempontból szokatlan az érintett adózók esetében. Ezzel lehetővé válik egyrészt olyan adózói szolgáltatások kialakítása, melyekkel felhívják az adózók figyelmét a rögzített számlaadat-szolgáltatás szokatlan jellegére a NAV rendelkezésére álló adatok kontextusában, másrészt lehetőség nyílik a számlaadat-szolgáltatás folyamatba épített kockázatelemzésének támogatására, így biztosítva az ellenőrzési szakterület gyorsabb reakcióját a költségvetési bevételt veszélyeztető eseményekre.
- Vállalkozások főtevékenységének azonosítása
A kutatás célja annak meghatározása, hogy a vállalkozások gazdasági tevékenységét jellemző adatok alapján mely adózók esetében lehet nagy biztonsággal következtetni tényleges főtevékenységükre. A jelentett TEÁOR-kód valódiságának ellenőrzésén túlmenően megvizsgáljuk, hogy lehet-e új, reális TEÁOR-kódot vagy kódokat ajánlani az adózóknak. Ez az új, 2025 januárjától életbe lépő TEÁOR nómenklatúra bevezetésében segítheti a gazdálkodó szervezeteket. A projektet a KSH-NAV együttműködés támogatja.
- Könyvelők könyvvizsgálók ügyfélkörének azonosítása
A kutatási projekt célja, hogy az EKNYI mellett a szolgáltatásszámlák adatainak felhasználásával vizsgálható legyen az egyes könyvelők, könyvvizsgálók ráhatása akár az adómegfelelési indikátorokra, akár egyes adóelkerülési struktúrák terjedésére. Ugyancsak cél a jogellenes, vagy agresszívan adóoptimalizáló magatartások korai detektálása az említett kapcsolati rendszer alapján, közvetlenül annak kialakulását követően.
- Adminisztrációs költségbecslés a könyvelési, bérszámfejtési és tanácsadási számlaadatok, valamint a szakirányú alkalmazottakra vonatkozó járulékbevallások adatai alapján
A kutatás célja olyan módszertan kidolgozása, amely adminisztratív adatokra építve alkalmas nemzetgazdasági szintű, idősoros becslés készítésére a vállalkozási tevékenységet végzők – elsősorban adózási tevékenységhez kötődő – adminisztrációs költségeinek alakulásáról. A módszertan létrehozása mellett a projekt célja az is, hogy rövid elemzésben értékelje a 2021-2023-as időszakra vonatkozóan az adminisztratív terhek nagyságrendjének alakulását, országosan, illetve az adatok függvényében, lehetőség szerint adózói csoportokra bontva is.