Моделювання податкових ризиків у системах фінансового контролінгу: використання великих даних та прогнозної аналітики

Abstract

Здійснено комплексний аналіз теоретичних засад та практичних аспектів моделювання податкових ризиків у системах фінансового контролінгу. Розглянуто роль сучасних технологій опрацювання великих даних (Big Data) та прогнозної аналітики у виявленні, оцінюванні та мінімізації податкових ризиків підприємств. Особливу увагу приділено інтеграції інноваційних підходів до фінансового контролінгу для підвищення ефективності управління податковими зобов’язаннями. Проаналізовано існуючі підходи до оцінювання податкових ризиків, що базуються на використанні регресійного аналізу, кластеризації даних та методів машинного навчання. Обговорено ключові етапи збирання, очищення та структурування даних із зовнішніх та внутрішніх джерел, таких, як ERP-системи та податкові бази даних, які забезпечують якість та точність моделювання. Також звернено увагу на можливості інтеграції моделей ризиків із системами фінансового контролінгу для забезпечення прозорості бізнес-процесів і підвищення оперативності реагування на зміни в податковому середовищі. Окреслено основні переваги впровадження моделей податкових ризиків, серед яких зниження ймовірності штрафних санкцій, оптимізація податкового навантаження, підвищення прозорості фінансових процесів та швидкість адаптації до законодавчих змін. Водночас виявлено виклики, що супроводжують цей процес: висока вартість технологій, потреба у кваліфікованих фахівцях і проблеми конфіденційності та захисту даних. Запропоновано рекомендації для підприємств щодо впровадження сучасних технологій опрацювання даних і прогнозної аналітики в системи фінансового контролінгу. Окрему увагу приділено перспективам подальших досліджень, зокрема інтеграції штучного інтелекту для автоматизації процесів оцінювання та управління податковими ризиками. Наголошено на важливості модернізації систем фінансового контролінгу через використання передових технологій для підвищення фінансової стабільності та конкурентоспроможності підприємств у динамічному економічному середовищі. Таким чином, результати дослідження підтверджують, що впровадження інноваційних технологій у фінансовий контролінг дозволяє значно підвищити ефективність управління податковими ризиками. Це сприяє не лише оптимізації податкових витрат, але й забезпечує прозорість фінансових процесів, знижує ризики фінансових санкцій та сприяє стійкому розвитку підприємств в умовах динамічного економічного середовища. Подальший розвиток у цьому напрямі має зосереджуватися на інтеграції штучного інтелекту та автоматизованих систем, що дозволить адаптуватися до зростаючих вимог регуляторного середовища та зберігати конкурентоспроможність у глобальній економіці.

The article provides a comprehensive analysis of the theoretical foundations and practical aspects of tax risk modeling in financial controlling systems. The role of modern Big Data processing technologies and predictive analytics in identifying, assessing and minimizing tax risks of enterprises is considered. Particular attention is paid to the integration of innovative approaches to financial controlling to improve the efficiency of tax liability management. The paper analyzes existing approaches to tax risk assessment based on the use of regression analysis, data clustering and machine learning methods. The key stages of data collection, cleaning and structuring from external and internal sources, such as ERP systems and tax databases, which ensure the quality and accuracy of modeling, are discussed. Attention is also drawn to the possibilities of integrating risk models with financial controlling systems to ensure transparency of business processes and increase the efficiency of responding to changes in the tax environment. The article outlines the main advantages of implementing tax risk models, including reducing the likelihood of penalties, optimizing the tax burden, increasing the transparency of financial processes, and the speed of adaptation to legislative changes. At the same time, challenges that accompany this process are identified: the high cost of technologies, the need for qualified specialists, and issues of confidentiality and data protection. Recommendations are offered for enterprises to implement modern data processing technologies and predictive analytics in financial controlling systems. Particular attention is paid to the prospects for further research, in particular, the integration of artificial intelligence to automate the processes of assessing and managing tax risks. The study emphasizes the importance of modernizing financial controlling systems through the use of advanced technologies to increase the financial stability and competitiveness of enterprises in a dynamic economic environment. Thus, the results of the study confirm that the implementation of innovative technologies in financial control allows significantly increasing the efficiency of tax risk management. This not only helps to optimize tax expenditures but also ensures transparency of financial processes, reduces the risks of financial sanctions and promotes sustainable development of enterprises in a dynamic economic environment. Further development in this direction should focus on the integration of artificial intelligence and automated systems, which will allow adapting to the growing requirements of the regulatory environment and maintaining competitiveness in the global economy.