Značaj dobrovoljnog ispunjavanja poreznih obveza kroz sustav CRMS

5. Digitalizacija u svrhu povećanja dobrovoljnog ispunjenja poreznih obveza

Digitalizacija je utvrđena kao ključni element napretka EU-a s obzirom na eksponen cijalni rast dostupnosti podataka, kao i tehnologija za njihovu obradu i analizu. Te se tehnologije temelje na kombinaciji statističkih tehnika i inovativnih IT alata posebno prilagođenih upravljanju velikom količinom podataka. S obzirom na digitalizaciju i ubrzanu tehnološku tranziciju porezne su se uprave na globalnoj razini dogovorile da će poboljšati svoju otpornost, poreznu sigurnost i provesti transformaciju digitalnih usluga kao odgovor na današnje izazove. Prednost će imati elementi poput digitalnoga identiteta, e-fakturiranja i sigurnih mehanizama za razmjenu informacija u stvarnom vremenu, nov način rada i razvoj novih IT alata. 5.1. Nove tehnologije i napredna analitika u CRM-u Pojavio se nov vokabular vezan uz obradu i analizu podataka, riječi poput data science , napredna analitika, prediktivna analitika, umjetna inteligencija, strojno učenje i analiza društvenih mreža. Engl. Data science širok je koncept koji u suštini sadrži sve aktivnosti koje imaju veze s transformacijom podataka u znanje. Navedeno obuhvaća pripremu podataka za analizu, samu analizu te pripremu rezultata za informiranje menadžmenta. Metode kojima se koristi data science podržavaju pet koraka unutar CRM procesa, posebice identifikaciju rizika, analizu rizika i evaluaciju. U nastavku donosimo pregled glavnih koncepata, kao što su napredna analitika ( Advanced Analytics ), umjetna inteligencija ( Artificial Intelligence ), strojno učenje i algoritmi ( Machine learning and algorithms ), te analiza društvenih mreža ( Social Network Aanalysis ). 5.1.1. Napredna analitika Napredna analitika (engl. avanced analytics ) (polu)autonomni je pregled podataka koji se koristi sofisticiranim tehnikama i alatima za otkrivanje dubljih uvida, predviđanje ili stvaranje preporuka. Napredne analitičke tehnike uključuju rudarenje podataka/ teksta, strojno učenje, podudaranje uzoraka, predviđanje, vizualizaciju, semantičku analizu, analizu sentimenta, analizu mreže i klastera, multivarijantnu statistiku, analizu grafikona, simulaciju, složenu obradu događaja, neuronske mreže itd. Napredna analitika široko je polje u kojem se mogu razlikovati četiri razine : opisna, dijagnostička, prediktivna i preskriptivna analitika, ovisno o ciljevima koji se trebaju postići. Svaka razina ima različito mjesto u procesu analize podataka. Opisna analitika: ispitivanje podataka, obično ručno, radi odgovora na pitanje ≈Što se dogodilo?« ili ≈Što se događa?«, što je karakteristično za tradicionalno poslovno oba-

26

Porezni vjesnik 11b/2023