دکترای اقتصاد و مدیریت
محقق و مدرس دانشگاه
نقش هوش مصنوعی در کنترل اقتصاد خاکستری
هوش مصنوعی از طریق مکانیسمهای مختلفی میتواند به شناسایی، پیشبینی و مهار فعالیتهای غیررسمی کمک کند.
| حوزه | کاربرد | شرح نمونههای عملی |
| کشف فرار مالیاتی | با تحلیل دادههای کلان (Big Data) و الگوریتمهای یادگیری ماشین، الگوهای مشکوک تراکنشها و ناهمخوانیهای اظهارنامههای مالیاتی را شناسایی میکند. | - سازمان امور مالیاتی ایران استفاده از هوش مصنوعی را برای «جلوگیری از فرار مالیاتی» و «ارتقای عدالت مالیاتی» در دستور کار دارد. - کشورهای پیشرو مانند اتریش، لهستان و ایتالیا با بهکارگیری الگوریتمهای هوش مصنوعی، میلیونها پرونده مالیاتی را بررسی و میلیونها یورو درآمد مالیاتی اضافی شناسایی کردهاند. |
| مبارزه با پولشویی | با پردازش تراکنشهای بانکی و شبکههای مالی، الگوهای رفتاری مشتریان و تغییرات نامعمول را رصد کرده و فعالیتهای مشکوک را بهصورت خودکار گزارش میدهد. | مقالههای پژوهشی نشان میدهند هوش مصنوعی با الگوریتمهای یادگیری ماشین و شبکههای عصبی میتواند الگوهای مشکوک در فعالیتهای مالی را شناسایی و به مبارزه با پولشویی کمک کند. |
| تحلیل دادههای غیرساختاریافته | با استفاده از پردازش زبان طبیعی (NLP)، محتوای متنی (اخبار، گزارشها، پستهای شبکههای اجتماعی) را تحلیل کرده و نشانههای فعالیتهای غیررسمی (مانند بازارهای زیرزمینی، تبلیغات غیرمجاز) را استخراج میکند. | هوش مصنوعی این قابلیت را دارد که حجم وسیعی از دادههای متنی را تجزیهوتحلیل کند و بینشهایی درباره احساسات بازار و رفتارهای اقتصادی غیررسمی ارائه دهد. |
| شفافسازی و بهبود نظام مالیاتی | با اتوماسیون فرآیندها، خطاهای انسانی را کاهش داده، سرعت رسیدگی را افزایش میدهد و با ارائه خدمات مجازی (چتباتها)، تعامل مؤدیان با سیستم مالیاتی را تسهیل میکند. | سامانههای متمرکز جمعآوری اطلاعات و رصد تراکنشهای مالی که در ایران در حال راهاندازی است، نمونهای از بهرهگیری از هوش مصنوعی برای شفافسازی اقتصادی است. |
| تخمین حجم اقتصاد پنهان | با بهکارگیری روشهای کمّی (مانند روش میمیک)، میتواند حجم اقتصاد خاکستری را تخمین زده و عوامل مؤثر بر آن را شناسایی کند، که گام اولیه برای طراحی سیاستهای کنترل است. | مطالعاتی مانند «بررسی اثر حجم اقتصاد زیرزمینی (روش میمیک) بر درآمدهای مالیاتی» نشان میدهد اقتصاد پنهان حجم بالایی از اقتصاد ایران را به خود اختصاص داده و بر درآمدهای مالیاتی تأثیر منفی دارد. |
چالشها و محدودیتها
علیرغم قابلیتهای چشمگیر، بهکارگیری هوش مصنوعی در کنترل اقتصاد خاکستری با موانع و نگرانیهایی همراه است:
حریم خصوصی و امنیت دادهها: پردازش حجم عظیم دادههای شخصی و مالی مستلزم وجود چارچوبهای قانونی و امنیتی قدرتمند برای جلوگیری از سوءاستفاده است.
شفافیت و تفسیرپذیری الگوریتمها: تصمیمات اتخاذشده توسط سیستمهای هوش مصنوعی باید برای مؤدیان و نهادهای نظارتی شفاف و قابل توضیح باشد تا اعتماد ایجاد کند و امکان اعتراض به تصمیمات فراهم شود.
سوگیری (Bias) در دادهها و الگوریتمها: اگر دادههای آموزشی، الگوهای تبعیضآمیز را منعکس کنند، خروجی سیستم نیز میتواند ناعادلانه باشد.
نیاز به زیرساخت و تخصص: استقرار مؤثر این سیستمها نیازمند سرمایهگذاری در زیرساختهای فنی، دادهای و تربیت نیروی انسانی متخصص است.
مکمل بودن هوش مصنوعی: این فناوری باید بهعنوان یک ابزار کمکی در کنار دانش و تجربه کارشناسان انسانی بهکار رود تا تأثیرگذاری و مسئولیتپذیری آن افزایش یابد.
جمعبندی و چشمانداز
هوش مصنوعی با توانایی تحلیل دادههای کلان، شناسایی الگوهای پنهان و خودکارسازی فرآیندها، ابزاری تحولساز برای مقابله با اقتصاد خاکستری است. تجربه کشورهای پیشرو و اقدامات آغازشده در ایران (مانند هوشمندسازی نظام مالیاتی) گواه پتانسیل بالای این فناوری در افزایش درآمدهای مالیاتی، ارتقای شفافیت و کاهش بیعدالتی است.
با این حال، موفقیت در این مسیر مستلزم تدوین چارچوبهای قانونی و اخلاقی محکم برای حفظ حریم خصوصی و شفافیت، سرمایهگذاری در زیرساختهای دادهای و محاسباتی، و آموزش نیروی انسانی است. در آینده، با بلوغ فناوری و تکامل مقررات، هوش مصنوعی میتواند نقش کلیدیتری در ایجاد یک اقتصاد شفاف و رسمی ایفا کند.
منابع کلیدی:
خبر MehrNews درباره «جلوگیری از فرار مالیاتی با استفاده از هوش مصنوعی» (آذر ۱۴۰۴).
مقاله «کمک هوش مصنوعی به مالیاتستانی» (دنیای اقتصاد، ۱۴۰۴).
مقاله «هوش مصنوعی و پولشویی» (سیویلیکا، ۱۴۰۳).
مقاله «اقتصاد خاکستری و نقش آن بر عملکرد بخش مالی» (سیویلیکا، ۱۳۹۴).
مقاله «بررسی اثر حجم اقتصاد زیرزمینی (روش میمیک)» (سیویلیکا، ۱۳۹۶).
موضوعات مرتبط: اقتصاد ، اقتصاد سیاسی ، حقوق و اقتصاد ، آموزش و اقتصاد ، مدیریت ، اقتصاد بین الملل ، اقتصاد دفاعی
.: Weblog Themes By Pichak :.