Depuis 2018 l'administration fiscale serbe exploite un système de gestion du risque IA/big data avec l'Université de Novi Sad ; les recettes salariales ont crû de ~70 % (2018–2022), attribuées au système CRM et à des réformes administratives plus larges.
~70 % nominal growth
Croissance des recettes de l'impôt sur les salaires (2018–2022)
~50 % nominal growth
Croissance des recettes fiscales totales (2018–2022)
90–98 %
Précision du modèle de détection d'anomalies (jeux de données académiques de test) (as reported in University of Novi Sad paper)
Détails
Maturité
Established
Promoteur
Poreska uprava (Tax Administration of Serbia) / University of Novi Sad
Période
2018–present
Mots-clés
tax administration, compliance, big data, fiscal
Contexte
La Poreska Uprava (administration fiscale) de Serbie a lancé en 2018 une initiative de gestion du risque de conformité (CRM), en partenariat avec la Faculté des sciences de l'Université de Novi Sad, appliquant l'analyse de big data et l'apprentissage automatique aux déclarations d'impôt sur les salaires.
Objectifs
Le système vise à détecter les écarts dans les déclarations de paie, à évaluer le risque de conformité des employeurs et à prioriser des ressources d'inspection limitées vers les employeurs potentiellement non conformes.
Activités
Le CRM traite les données fiscales administratives à l'aide de méthodes d'apprentissage automatique ; un article académique de l'Université de Novi Sad documente l'utilisation de la régression logistique, des forêts aléatoires et des machines à vecteurs de support. En janvier 2022, la Serbie a introduit l'eFiskalizacija, des reçus fiscaux électroniques obligatoires en temps réel pour toutes les transactions avec les consommateurs, élargissant le réservoir de données disponible pour les modèles de notation du risque.
Résultats
Entre 2018 et 2022, les recettes de l'impôt sur les salaires en Serbie ont augmenté d'environ 70 % en termes nominaux, les recettes fiscales totales augmentant d'environ 50 % sur la même période ; un article de blog de la Banque mondiale (janvier 2024) a attribué ces gains en partie à la plateforme CRM, ainsi qu'à la croissance macroéconomique et aux réformes administratives. L'article académique a rapporté une précision de 90 à 98 % sur des jeux de données de détection d'anomalies testés.
Conclusions
La croissance des recettes ne peut être attribuée exclusivement au système d'IA — des facteurs macroéconomiques et des réformes plus larges ont été des co-facteurs — et l'unité de gestion des risques restait sous-dotée en personnel en 2022, selon les rapports du FMI sur la Serbie ; la logique algorithmique n'est pas divulguée publiquement.
Mise en œuvre
Coût indicatif
Medium (€50k–€500k) — Academic-government partnership (University of Novi Sad) plus national eFiskalizacija infrastructure; no public cost figures found in source.
Délai jusqu’aux résultats
Long (> 3 years) — Operating continuously since 2018, with eFiskalizacija data expansion from January 2022 and World Bank documentation through January 2024.
Personnel et compétences
Poreska Uprava (Tax Administration of Serbia) Risk Management Unit, Faculty of Science, University of Novi Sad, as academic/technical partner
L'Agenzia delle Entrate italienne déploie VeRa, un algorithme d'IA croisant les déclarations fiscales avec données bancaires, registres fonciers et paiements …