Machine Learning wordt steeds belangrijker in ons (dagelijks) leven. Spamfilters beschermen onze e-mail en Netflix bepaalt wat we zien op televisie. Hoe zit dat in de fiscaliteit? Welke rol speelt machine learning en welke kansen en risico’s zijn er?
In dit thema krijgt u antwoord op de volgende vragen:
⁃
Wat is machine learning?
⁃
Welke vormen van machine learning zijn er?
⁃
Wat zijn de aandachtspunten en risico’s van het gebruik van machine learning?
⁃
Wat zijn de mogelijkheden van machine learning binnen de fiscaliteit?
Machine Learning in het kort
Machine Learning (hierna: ML) is een technologie waarbij een computer wordt getraind om op basis van historische data voorspellingen te doen op toekomstige data.
Er zijn drie vormen van ML:
1
supervised learning: het trainen van een model op basis van data met vooraf gedefinieerde categorieën;
2
unsupervised learning: het trainen van een model op basis van data zonder categorieën. Dit wordt veel toegepast bij het clusteren van data;
3
reinforcement learning: het trainen van een model door ‘trial and error’.
Aandachtspunten
Om een goed ML-model te maken, is de kwaliteit van de data van groot belang. Daarnaast is het belangrijk van te voren te bepalen wat het doel is van het model en welke uitkomsten je verwacht.
Machine Learning en fiscaliteit
Binnen de fiscaliteit zijn er drie gebieden waar ML mogelijk een grote rol kan gaan spelen: compliance, audits en research. Het slagen van ML in de fiscale sector zal afhankelijk zijn van een goed begrip van:
⁃
de soorten ML;
⁃
de voorwaarden voor een goed ML-model;
⁃
de kansen en risico’s die gepaard gaan met ML.
Documenten bij dit thema
Literatuur
Belastingrecht en technologie (FM nr. 176) 2022/I.5.1.5, Machine Learning, Fiscale Monografieën, A. Bomer, R. Hein, D. van Hout, R. Russo
Kunstmatige intelligentie in de fiscaliteit: de computer als belastingadviseur?, R. Hein, WFR 2020/141
Algoritmen in het belastingrecht, C. Bruijsten en S. Eftimov, WFR 2020/33
Hoe ICT dienstbaar kan zijn aan wetgeving en wetsinterpretatie, G.M. Nijssen & L.G.M. Stevens, WFR 2019/182
Will code be taxed? Blockchaintechnologie en kunstmatige intelligentie in de fiscaliteit, P.R. de Jong, WFR 2019/17
Jan-Jaap Gobius du Sart
- Associate Partner Tax Technology & Transformation bij EY.
- Specialisaties: Robotic Process Automation, Data Analytics & Machine Learning.
- Gastdocent Rijksuniversiteit Groningen voor het vak Tax Risk Management & Tax Technology.
Meer over Jan-Jaap du Sart
Machine Learning wordt steeds belangrijker in ons (dagelijks) leven. Spamfilters beschermen onze e-mail en Netflix bepaalt wat we zien op televisie. Hoe zit dat in de fiscaliteit? Welke rol speelt machine learning en welke kansen en risico’s zijn er?
In dit thema krijgt u antwoord op de volgende vragen:
Wat is machine learning?
Welke vormen van machine learning zijn er?
Wat zijn de aandachtspunten en risico’s van het gebruik van machine learning?
Wat zijn de mogelijkheden van machine learning binnen de fiscaliteit?
Machine Learning in het kort
Machine Learning (hierna: ML) is een technologie waarbij een computer wordt getraind om op basis van historische data voorspellingen te doen op toekomstige data.
Er zijn drie vormen van ML:
supervised learning: het trainen van een model op basis van data met vooraf gedefinieerde categorieën;
unsupervised learning: het trainen van een model op basis van data zonder categorieën. Dit wordt veel toegepast bij het clusteren van data;
reinforcement learning: het trainen van een model door ‘trial and error’.
Aandachtspunten
Om een goed ML-model te maken, is de kwaliteit van de data van groot belang. Daarnaast is het belangrijk van te voren te bepalen wat het doel is van het model en welke uitkomsten je verwacht.
Machine Learning en fiscaliteit
Binnen de fiscaliteit zijn er drie gebieden waar ML mogelijk een grote rol kan gaan spelen: compliance, audits en research. Het slagen van ML in de fiscale sector zal afhankelijk zijn van een goed begrip van:
de soorten ML;
de voorwaarden voor een goed ML-model;
de kansen en risico’s die gepaard gaan met ML.
Documenten bij dit thema
Literatuur
Belastingrecht en technologie (FM nr. 176) 2022/I.5.1.5, Machine Learning, Fiscale Monografieën, A. Bomer, R. Hein, D. van Hout, R. Russo
Kunstmatige intelligentie in de fiscaliteit: de computer als belastingadviseur?, R. Hein, WFR 2020/141
Algoritmen in het belastingrecht, C. Bruijsten en S. Eftimov, WFR 2020/33
Hoe ICT dienstbaar kan zijn aan wetgeving en wetsinterpretatie, G.M. Nijssen & L.G.M. Stevens, WFR 2019/182
Will code be taxed? Blockchaintechnologie en kunstmatige intelligentie in de fiscaliteit, P.R. de Jong, WFR 2019/17
Waarschijnlijkheid van fiscale rechtsgevolgen (FM nr. 145) 2016/9.3.4, Mens of machine?, C. Bruijsten, Fiscale Monografieën
Naslag
Vakstudie Nederlands Internationaal Belastingrecht, Nederlands Internationaal Belastingrecht, Beschouwing over de inzet van machine learning
Verwante onderwerpen
Thema: Digitale economie en belastingheffing
Thema: Blockchain, crypto-munten en fiscaliteit