Μονάδες
1. Εισαγωγή στην Τεχνητή Νοημοσύνη στα οικονομικά και τη φορολογία: ρόλοι, όρια, επαλήθευση και ηθική 2. Έρευνα Φορολογικής Νομοθεσίας: Νόμος, Ανακοινωθέν, Απόφαση και Δικαστική Απόφαση 3. Υποστήριξη Σύνταξης Δήλωσης: ΦΠΑ, Παρακράτηση Φόρου, Προσωρινός και Εταιρικός Φόρος 4. Υπολογισμός Φόρου και Βάση: Πειθαρχία Επανυπολογισμού 5. Ανάλυση Οικονομικών Καταστάσεων: Ισολογισμός, Κατάσταση Αποτελεσμάτων και Διερμηνεία Δείκτης 6. Λίστες ελέγχου φορολογικής συμμόρφωσης και αυτοματισμός διαδικασιών 7. Σχέδια γνωστοποίησης, ένστασης και αλληλογραφίας: ΔΟΥ και Συμφιλίωση 8. Φορολογικός Έλεγχος και Προετοιμασία Ελέγχου: Έγγραφο, Αποδεικτικό, Άμυνα 9. Τιμές μεταφοράς, επιστροφή ΦΠΑ και σύνθετα ζητήματα 10. Δεδομένα πελατών και απόρρητο: KVKK, VUK Εμπιστευτικότητα και Ασφαλή Εργαλεία 11. Διαχείριση του κινδύνου σφαλμάτων, ψευδαισθήσεων και παρερμηνειών 12. Ασφαλής ροή εργασιών από άκρο σε άκρο: Ποιοτικός έλεγχος, Έγκριση ειδικού και αυτοματισμός
Μονάδα 11 / 12

Διαχείριση του κινδύνου σφαλμάτων, ψευδαισθήσεων και παρερμηνειών

Κέρδη:

  • Δυνατότητα αναγνώρισης και έγκαιρης αναγνώρισης των τυπικών τύπων σφαλμάτων που παράγονται από την τεχνητή νοημοσύνη στο φορολογικό πλαίσιο (κατασκευασμένη ρήτρα/κανόνας, παρωχημένο ποσοστό, λανθασμένος υπολογισμός, υπεργενίκευση).
  • Δυνατότητα μετατροπής της τριπλής επαλήθευσης πηγής, λογαριασμού και λογικής σε μια συστηματική ρουτίνα ελέγχου για κάθε κρίσιμο αποτέλεσμα
  • Δυνατότητα προβολής μη επαληθευμένων αποτελεσμάτων ως ανυπόγραφο προσχέδιο, γνωρίζοντας ότι ένα λάθος θα μπορούσε να οδηγήσει σε φορολογική απώλεια, κυρώσεις και επαγγελματική ευθύνη
Πρώην Επόμενος