Kiengedni a szellemet a palackból? Avagy engedni az AI-t transzferárazni?

Kijelenthető, hogy a magyar adószakmát se kerülte el az AI-forradalom, sőt az adóhatóságok körében a NAV talán úttörője eddig az AI térnyerésének, melynek magyarországi egyik célpiaca akár a rendkívül sokrétű transzferárazás területe is lehet, ha az adózók és adótanácsadók is tevékenyen hozzájárulunk ehhez.

„A mesterséges intelligencia olyan általános célú technológia, amely képes javítani az emberek jólétét és életminőségét, hozzájárulni a pozitív fenntartható globális gazdasági tevékenységhez, növelni az innovációt és a termelékenységet, segíteni a legfontosabb globális kihívások megválaszolását.”
– OECD Tanácsának ajánlása¹

2024-re a fogyasztói társadalom rendelkezésére álló mesterséges intelligencia (AI) szerepe vitathatatlanná vált: otthonainkat, autóinkat vezérli, tanácsokkal lát el, bonyolult feladványokat old meg helyettünk. Az AI előnyei vitathatatlanok, megjelenésének haszonélvezői a hétköznapi emberek mellett a magyar üzleti élet szereplői is: friss felmérések alapján ugyanis a magyar cégeknek már 11%-a használja a mesterséges intelligenciát².

De nemcsak a cégek ismerkednek az új technológiával, hanem a NAV is. Sőt, megelőzve sok vállalkozást, az adóhatóság már lépett és be is vetette gyakorlatban! Jelentős sajtóvisszhangot kapott és több szakportál is beszámolt róla, mikor a NAV elnöke a közvélemény tudtára adta 2023. őszén – egy interjú keretében –, hogy a magyar adóhatóság már igenis felhasználja az AI nyújtotta előnyöket alapfeladatai során. A hír szenzációértékét némileg csökkentette az adózásban jártas olvasók számára, hogy 2022. tavaszán tettleges változást hozott a NAV életében az AI megjelenése: kormányhatározatnak köszönhetően³ Mesterséges Intelligencia Munkacsoport (MIMCS) alakult meg a tudományos módszertanok és az adózási, adóztatási tapasztalatok szinergiájának a közteherviselés szolgálatába állítása érdekében. Így valójában már talán várható is volt, hogy előbb-utóbb a NAV élesben is felhasználja az AI-t a deviáns adózókkal szemben.

E fejlemények tükrében elképzelhető, hogy nem puszta véletlen a transzferárazást érintő 2022. év végi Tao. törvény és NGM rendelet módosítások időzítése sem, legalábbis a kötelező transzferár adatszolgáltatás megjelenésének kapcsán, hanem valójában időszerű, sőt jól indokolható is, hiszen kétségtelen, hogy akár az ATP formulák segítségével is sztenderd, könnyen elemezhető adatokkal táplálhatók az AI-gépezetek.

Kijelenthető így, hogy a magyar adószakmát se kerülte el az AI forradalom, sőt az adóhatóságok körében a NAV talán úttörője eddig az AI térnyerésének, melynek magyarországi egyik célpiaca akár a rendkívül sokrétű transzferárazás területe is lehet, ha az adózók és mi tanácsadók is tevékenyen hozzájárulunk ehhez.

De ténylegesen hogyan is lehet segítségünkre az AI? Munkám során lehetőségem volt rá, hogy tucatnyi iparág pénzügyi-számviteli szakemberével dolgozzak a külső tanácsadói szerepemben. Emellett lehetőségem volt kipróbálni magam ügyfél oldalon is, transzferár-politikáért is felelős pozícióban. Számtalan kihívással szembesültem e két szerepkörömben, más-más nézőpontból ismertem meg a transzferárazás világát és úgy gondolom, átfogó képet kaptam a magyar adózók transzferárazási területein megjelenő legfőbb kihívásokról.

Bizonyos, hogy az AI megoldások tárháza végtelen, ezek üzleti alkalmazása rengeteg előnnyel járhat, de egyelőre az egyik legnagyobb problémát meglátásom szerint az okozza, hogy jól meg tudjuk határozni, milyen megoldásra van szükségünk, és hogy mely területeken is használható eredményesen az AI. Majd a dolog további nehézsége, hogy az AI lehetőségeit implementálni is tudjuk a gyakorlatban, melyre egyes nagyvállalatok már kiforrott vállalatirányítási rendszere csak korlátozottan lehet alkalmas. Ugyanakkor e nehézségek és az esetleges átszervezés szükséglete mellett is vétek lenne figyelmen kívül hagyni az AI nyújtotta lehetőségeket a transzferárazásban, hisz a benne rejlő potenciál jóval túlmutat a fentieken – szakmai tapasztalataim alapján pedig összegyűjtöttem a transzferárazás azon 5 kihívását, melyeken meglátásom szerint jól alkalmazhatóak az AI megoldások:

Transzferárak képzése

Sokszor találkozom vele munkám során, hogy a transzferárazás jelentős teret enged az adózó szubjektív megítélésének. Vajon mennyi a piaci ár? Mi tekinthető összehasonlíthatónak? Létezik-e egyáltalán szokásos piaci ára egy megfoghatatlan szolgáltatásnak? Képes lehet az AI a szubjektívat objektívvá varázsolni? Ha ezekre találtunk választ, akkor felmerül a következő kérdés: de milyen gyakran szükséges felülvizsgálniuk ezeket a kialakított árakat?

COVID-19, Ukrajna, közel-keleti válság, infláció és még sorolhatnánk… Pár esemény a közelmúltból, melyek árpolitika terén is jelentős kihívásokat okoztak a multinacionális csoportoknak. Hatásukra rendkívül volatilissé váltak az érzékeny piacok, a korábban hagyományosan évente, negyedévente elvégzett manuális transzferár korrekciók már nem jelentenek garanciát. Ha egy vállalkozás pedig ül a transzferárain ebben a gyorsan változó környezetben, úgy nagy hibát követ el.

Az AI pont ebben a bizonytalanságban lehet segítségünkre: előrejelzések, lehetséges szcenáriók elemzése és analitikai megoldások kombinálásával a kapcsolt felek közt nap-mint-nap forgó számos árucikket képes beárazni, azok csoporton belüli elszámolóárát dinamikusan, a független piaci körülmények szerint variálni, a tranzakciós folyamatokat úgy optimalizálni, hogy a kialakított árak piacinak megfelelők legyenek, így jelentős mértékben csökkentve a társaságok elégtelen transzferárképzésből adódó kockázatait is.

A technológiai megoldások által finomított transzferáralkotással így a multinacionális cégcsoport tagvállalatai a piaci körülményeknek és funkcionális profiljuknak megfelelő eredményt realizálhatnak továbbra is.

Folyamatok optimalizálása

A transzferár-képzési és dokumentálási folyamatot alkotó részfeladatok sokaságának nyomkövetése szigorú adózói magatartást követel meg és bizonyára kétségtelen, hogy a kevésbé komplex transzferár-adatszolgáltatási folyamatok vagy akár CbC beadványok is teljesíthetők az AI bevonásával, így segítségével az ismétlődő transzferár-háttérfolyamatok új lendületet nyerhetnek.

Ezen túl a kapcsolt felek közötti, jellemzően országhatárokon átívelő szerződések elkészítése, információk beszerzése, elemzések készítése, dokumentumok frissítése, fordítások generálása és sok más egyéb teendő pedig egyenesen kiváló terepet biztosítanak az AI kibontakozására. Az AI segítségével nem csupán a folyamatok mehetnek végbe gombnyomásra, hanem azok automatizálttá, jól időzhetővé válnak, minőségük nem hordozza többé az emberi tévedés kockázatát. Nem maradnak el a bevallási határidők amellett, hogy egységes, standard végeredményt kapunk.

Big data megoldások

Tapasztalataim szerint a kapcsolt vállalkozások szakemberei számára komoly terheléssel jár a lezárult üzleti évben történt kapcsolt tranzakciók adattömegének megfelelő kezelése.

A rendelkezésre álló idő kevés, a tranzakció és a hibázási lehetőség pedig sok.

A kinyert adatok jellemzően nehezen kezelhetőek, méretükből adódóan lassan feldolgozhatók és bonyolultan továbbíthatók.

Habár napjainkban a legtöbb vállalkozás már vállalatirányítási rendszerekbe integrálva végzi könyvei nyilvántartását és igen ritka a kizárólag manuális nyilvántartás, a kapcsolt felekhez kötődő számlák letöltése, értelmezése, besorolása még mindig körülményes, mely sokszor háttérbe szorít más, transzferárakkal kapcsolatos teendőt is, elvonva a fókuszt az egyéb jogszabályi megfelelőségi feladatokról. Arról nem is beszélve, hogy akár transzferár tanácsadó bevonása is szükséges lehet már a folyamat legelején a kinyert kapcsolt feles adatok helyes besorolása, összevonása végett.

Az AI viszont soha nem látott fejlődést hozhat e területen is: a Big data megoldások integrálásán keresztül a kinyert adatok a létrejöttükkel egyidejűleg már értelmezésre és kategorizálásra is kerülhetnek, minimálisra csökkentve a manuális tevékenységvégzésből adódó hibák kockázatát, másrészt a gépi tanulás segítségével az AI képessé válhat e tranzakciókat megérteni is, így a korábban értelmezhetetlen adattömeg értékes adózói információvá alakul.

Adatbázis keresések

Az összehasonlító adatbázis keresések kiemelten fontos részét képzik a transzferárazásnak, mely során mi tanácsadók vagy maga az adózó megállapítja a szokásos piaci ár tartományát egy adatbázis keresés keretében.

E folyamat ugyanakkor jellemzően napokig eltart, akár ezres mintaelemszámú független vállalatok vizsgálatára is kiterjedhet és igen monoton munkafolyamat. A kézzel készült szűrésekkel szemben az AI képes lehet értelmezni másodperc tört része alatt a mintában látottakat, lefordítani a vállalkozásokról rendelkezésre álló információkat és valós időben, a világhálón keresztül szerezhet be a vállalatokról adatot az összehasonlító elemzéshez.

Emellett az AI segíthet a megfelelő, specifikus stratégia megalkotásában és a szűrési metodika meghatározásában is. Az összehasonlító vállalkozásokat tartalmazó adatbázisok már a weben futnak, innentől pedig valósággá válhat hamarosan, hogy az AI készíti egy kattintásra az adatbázis kereséseinket.

Talán ez elérhetőbb is, mint gondolnánk, hiszen a publikus és ingyenes AI nyelvi modellek egy része is képes weboldalak vizsgálatára, valamint az azon látottak összefoglalására, esetleg hiányzó weboldal címének felkutatására. Az AI transzferár fókuszú fejlesztésével már szakmai szemmel is „ítéletet” mondhat egy-egy vállalkozás felett, hogy az bekerüljön-e a végső mintánkba.

Dokumentálás

Habár leányvállalati szempontból a transzferár nyilvántartások elkészítése ideálisan (természetesen az adatok rendelkezésre állásának függvényében) akár pár nap alatt is lehetséges, egy multinacionális csoportban a többszáz leányvállalat „központosított”, jellemzően angol nyelvű nyilvántartásainak megírása már jelentős erőforrásokat igényel, ha nem csupán ki szeretnék pipálni, hogy igen, készültek OECD-alapú, általános nyilvántartások a leányvállalatokra.

Legnagyobb szakmai nehézség a folyamatban a lokális kisebb-nagyobb követelményeknek, értékhatároknak való megfelelés. De ha még tartalmi szempontból megfelelőek is a központilag készült nyilvántartások, a nagy körültekintést igénylő formális előírások megnehezíthetik a központi szakemberek dolgát és helyi transzferár tanácsadók mellőzésével könnyen kockázat merülhet fel a leányvállalatok oldalán, akár egy transzferár-szakkifejezés félrefordítása esetén is. Ebből adódóan pedig a leányvállalat kénytelen lehet beérni a magyar szempontokból csak többé-kevésbé megfelelő, központban készült transzferár nyilvántartásokkal.

Az AI ugyanakkor képes e hiányosságokat felismerni, majd figyelmeztethet az országspecifikus előírásokra is, sőt felülvizsgált minták alapján önmaga készíthet dokumentációkat és képes lehet anyavállalati szinten a nyilvántartások másodpercek alatt történő generálására a lokális igények figyelembevétele mellett.

___________________________________________________________________________

Jól láthatjuk, hogy a transzferárazás csupán 5 részfolyamatát kiemelve is mennyi lehetőség rejlik az AI alkalmazásában. Habár a cégek pénztárcája nem, de a lehetőségek AI tárháza lassan végtelen, a piac pedig kezdi felismerni az egyre nagyobb potenciált a transzferárspecifikus technológiai megoldásokban. Egyre jelennek meg és frissülnek a mesterséges intelligenciát sikerrel alkalmazó AI szoftverek is, melyeket, noha nem nevesíthetek és (most még) borsos áruk miatt elrettenhetnek tőlük a nagy multinacionális vállalkozások is, de fel kell ismerjük, hogy rendkívül fontos időszakot élünk: a kevés korai belépő által alkalmazott transzferár AI megoldások és az ezekre érkező adóhatósági meglátások lesznek azok, melyek nagyban meghatározzák majd az iparág fejlődési irányait.

Fontos kiemelni, hogy az ember, és főleg a jó szakemberek szerepe a folyamatban még sokáig nélkülözhetetlen lesz, de át kell, hogy alakuljon. Nekünk, tanácsadónknak készen kell állnunk az AI térnyerése a transzferárazás területén.

Munkánk során használt transzferár-szoftverek előbb-utóbb elkerülhetetlenül elavulnak, vagy az AI mentén fejlődnek tovább. A transzferár-szoftverek piacán már most is jól látható, hogy egyre népszerűbbé válnak az AI-alapú megoldások, de pusztán a szoftverek és megoldások megjelenése még nem jelenti azt, hogy kiváltható lenne a munkánk. Az AI implementálása és helyes használata továbbra is magasan képzett szakembereket fog igényelni, meglátásom szerint. Az AI által munkánk minősége javulhat, de mennyisége nem feltétlenül csökken majd. Ügyfeleinkkel megnőhet így a személyes kapcsolaton alapuló együttműködés fontossága, melynek lételeme lehet az ügyféligények és problémák megértése vagy épp az AI nyelvezetére fordítása, munkánknak pedig már része lehet az említett AI szoftverek fejlesztésébe történő bekapcsolódás.

A labda most épp az adózók és a tanácsadók térfelén pattog. A magyar adóhatóság már az AI segítségével dolgozik és badarság lenne tagadni, hogy valószínűleg az adózók is előbb-utóbb pont az AI segítségével fogják transzferáraikat kialakítani, vagy épp álláspontjukat megalkotni transzferárakat érintő adóellenőrzések során.

---