調査対象企業の選定はどう変わるのか
税務行政のデジタル化によって大きく変わると考えられるのが、税務調査の対象企業を選ぶプロセスです。
従来も税務署では申告内容の分析を行っていましたが、新システムでは法人税、消費税、源泉所得税、法定調書など様々なデータを横断的に確認しやすくなります。
例えば、データ分析の結果、次のような特徴があれば、調査対象企業として検出される可能性が高くなることが考えられます。
「売上高の推移が業界平均と大きく異なる」
「消費税の申告内容と決算書の数字に違和感がある」
「給与や外注費の計上状況に不自然な変動がある」
また、AIに過去の調査結果や申告データなどを大量に学習させることで、脱税や申告誤りの疑いの高いパターンを抽出する仕組みの精度も高まっていくと考えられます。
業種や会社規模、前回調査からの経過年数といった観点に加えて、AIによるデータ分析で見つかった異常値や変動傾向が、調査先対選定の要因になっていくでしょう。
「小さな会社だから調べられない」
「何年かに一度の順番だろう」
こうした思い込みでは、調査の可能性を見誤る恐れがあります。
社長としては、税務調査を避けようとするのではなく、数字の整合性や取引記録の保存を徹底し、いつ調査を受けても説明できる状態を維持することが重要です。
会社の数字には、第三者が見て違和感を持つ箇所はありませんか？
