• Digitalisation as a way to improve voluntary tax compliance

    By Ksenija Cipek


    Authors: Ksenija Cipek and Iva Uljanić Škreblin - Ministry of Finance, Tax Administration

    Translation of this article in French follows below. Thanks to Enid Lucaj for making this possible.

    The digital economy changes our interactions, shopping and business. Digital companies grow much faster than the economy in general, a trend that will continue. Digital technologies bring numerous benefits to society and, from the point of view of taxation, create opportunities for tax administrations and provide solutions for reducing administrative burdens, facilitating co-operation among tax authorities, as well as combating tax evasion.

    In the past, the mutual linkage of legislation, as the rule of law in a particular country, and the development of technology, especially in the field of information technology and artificial intelligence, has often escaped needed attention. New time for ever faster and more continuous technology development requires legislators to focus on this particularly important component. While this applies to legislation in general, it is particularly interesting and important in ​​tax legislation. Focus and attention to the development of technology and recent achievements in this area also affects the creation of executive power policies and tax policies.

    In adopting and applying fiscal and monetary policy, the state’s fundamental strategic goals certainly include growing GDP, production, investments – particularly green investments – and employment, as well as stable and stimulating tax policies, price stability (inflation), economic liquidity, monetary equilibrium, currency and exchange rate stability, low interest rates, rising money supply, loyal market competition.

    Tax policy supports not just fiscal components, but also wider goals: fostering equal regional development, allowed state aid especially in the area of ​​education and research and development projects and de minimis support, social aspect (exemption from tax payment / tax relief for a certain category of taxpayers), reduction of administrative burden and administrative costs of entrepreneurs, efficient, optimally organized and educated tax and customs administration etc.

    Tax legislation should be structured, simple, transparent, understandable, and accessible. Such goals are not always easy to achieve, but without the effort to reach taxpayers (partners, stakeholders), the burden of tax administration will be greater than necessary. That effect will be reflected in their business, liquidity and capital. This will, in turn, affect all economic policy, and thus the quality of life of all citizens.

    i. Advanced analytics

    Over the last 10 years tremendous progress has been made in gathering, organizing, storing and managing global data. As a result, activities that used to require a lot of time now take just a few minutes. These transformations that are a consequence of technological advances allow tax administrations to understand, analyze, and act upon information available to them. Many tax administrations already use the wealth of information they have in order to better understand their taxpayers and occurrences that appear to improve their efficiency and operational efficiency, provide better services to taxpayers, achieve better results with existing or less resources, direct their attention to the most risky taxpayers, etc. In this way, not only does the tax administration realize cost savings, but also taxpayers express greater satisfaction with the work of the tax administration as a whole. This is because, in addition to receiving better service or assistance in meeting their tax obligations, compliant taxpayers feel no more pressure and repression due to frequent oversight. They place greater trust in tax administration because attention is focused on those who really avoid tax payments, thereby allowing healthy competition and achieving fairness in taxation. Additionally, advanced analytics allows tax administrations to more quickly and accurately identify taxpayers who use fraud or evasion schemes, which can also deter other taxpayers from using those schemes. This, in turn increases the number of taxpayers who will voluntarily meet their tax obligations.

    The use of advanced analytical technology is detailed in the OECD report entitled "Advance Analytics for Better Tax Administration: Putting Data to Work"1 issued in 2016 (summarized below).

    In this report, "advanced analytics" is defined as the practice of using statistical techniques for predicting and making conclusions about the causes and consequences of certain behavior. From its initial use for surveillance purposes, advanced analytics has increasingly been used in other areas, such as optimizing debt management, tax registration and tax payments, improving tax services, and better understanding the impact of tax policy change. Therefore, advanced analytics has increasingly become the cornerstone of operational and strategic decision-making in modern tax administrations.

    Projects related to advanced analytics can be divided into 2 categories:

    • Predictive analytics - aims to anticipate possible problems, so that tax administrations can take appropriate action; this is usually about recognizing the occurrence, i.e. recognizing the link between the data, but not necessarily the nature of that connection; is based on the principle of trial and error in detecting the occurrence of historical data, and this is then used as the basis for prediction.
    • Prescriptive analytics - helps tax administrations to recognize the impact of their activities on the behavior of taxpayers in order for tax administrations to choose the best activities for a particular group or individual taxpayers; it is actually about recognizing the cause, which aims to determine whether our activities are causal or merely coincidental with the change in the behavior of taxpayers.

    Advanced Analytics is a kind of step forward in the use of analytics in the work of tax administration since it allows for data and content analysis with sophisticated approaches such as recognizing a particular behavioral pattern, detecting externalities, experimenting design, network analysis, etc. But it does not try to reveal anything fundamentally new, it tries to carry out these tasks with a greater emphasis on the data itself, and less focus on human estimates. For example, Australia, New Zealand, Ireland, the United States, the United Kingdom, and Singapore use advanced analytics in the area of ​​taxpayers' choice for monitoring, tax filing and payment taxation, taxpayer service, debt management and tax policy setting.

    The OECD report shows that 15 of the 16 surveyed countries use advanced tax auditing analytics (for example, VAT refunds by analyzing a large set of data, analyzing social networks on the Internet, etc., defining mistakes or fraud with income tax on wages, especially in the use of relief, etc.). The purpose of these models is actually to be found on the basis of past data, that is, cases where a fraud or error of a certain common occurrence was discovered and incorporated into a system of risk recognition in future cases, so that a tax administration could anticipate these frauds or errors. However, this type of model will not recognize new or previously unknown types of risk. It is therefore necessary to apply non-standardized models that focus on the data and certain anomalies, rather than learning about the results of specific cases. Such models apply the Australia "nearest neighbors” model, created to find errors or inaccurate data on income tax deductions, or the Ireland "income-consumption" model that seeks out unreported income. Both are based on the same principle: Comparing the tax returns of similar taxpayers. Both models are very useful, and which model a tax administration chooses will actually depend on the goal to be achieved: if it wants to eliminate interventions that will not result in new obligations, a supervised model will be applied, while if it wants to identify new types of fraud or risk which have not been disclosed so far, it will use a non-standardized model.

    When it comes to tax compliance with regard to data logging and tax payments, the OECD survey shows that predictive and prescriptive analytics are used to change the behavior of taxpayers. Thus, predictive analytics is used to identify taxpayers who are unlikely to fulfill their obligations and are prescriptive to determine the best way to communicate with such taxpayers. The research has shown that different countries use different techniques:

    • experimental design (for example, the Norwegian Tax Administration has engaged experts in the field of economic behavior research to test different ways of communication with the aim of improving the fulfillment of tax obligations related to foreign income),
    • combining predictive modeling and experimentation (Australia, Canada, Norway, and the United Kingdom use risk modeling and controlled experimentation to identify cases that are unlikely to lead to the fulfillment of tax obligations, and what interventions are needed to prevent it, thus focusing on the most risky taxpayers to create messages targeted precisely at those taxpayers, thus reducing the cost of communication).

    For debt management, many tax administrations use the same advanced analytics as the tax compliance related to data logging and payment of taxes. For example, Ireland, Finland, Singapore, and Sweden have built-in mechanisms that predict the likelihood of illiquidity or other problems with paying taxpayers in order to respond in a timely manner. Similarly, Australia and Norway have real-time debt management systems which, depending on the case, apply different payment arrangements in relation to the taxpayer's ability to pay. The Australian Tax Administration also uses predictive models to send text messages to taxpayers who have established payment risk. Only certain tax administrations use the technique of "uplift modeling" to determine which interventions will achieve the greatest results. Specifically, it is possible that no intervention will occur on certain groups of taxpayers, and there are others where tax obligations will be met without intervention. In order to improve the tax administration's impact and reduce intervention costs, "uplift modeling" combines a controlled experiment to detect the expected impact of an intervention and predictive modeling techniques to identify which taxpayers will be most responsive to these interventions. This is mostly used in the private sector, but an OECD report suggests further analysis of the use of this method.

    Many tax administrations are increasingly using advanced analytics in the taxpayer service segment, such as taxpayer development, decision-making about information design, identifying opportunities for providing different "self-service" services, etc. Generally advanced analytics is increasingly used to encourage greater use of digital communication channels with taxpayers, as it is expected to create new opportunities for further analysis, as tracking and experimentation is simpler and cheaper in the digital environment. For example, Singapore began using the E-mail Analysis Technique that Taxpayers sent to tax authorities in order to reduce the number of queries, prejudicing inquiries and improving taxpayer services, especially when it was important to emphasize important changes or identify trends that would request tax administration response. In one such project, the Tax Administration managed to push the right campaign at the right time, provide more guidance on its website, and proactively update information for taxpayers, thus reducing the need for additional tax administration contact after introducing changes to the tax system. Similar techniques are used by tax administrations in Canada, Ireland, New Zealand, Norway, and the United Kingdom to improve communication channels with taxpayers.

    Advanced analytics is also used in the decision-making process on tax administration strategy and policy, most commonly in measuring tax divisions and estimating and predicting the effects of changes in tax policy. For example, China, Finland, the United Kingdom, and the United States use advanced analytics for estimating tax breaks based on data collected in the tax audit process, while Singapore uses visual analytics and simulation methods to investigate the likelihood of tax policy changes. The use of data visualization has allowed legislators to quickly identify occurrences, trends, and anomalies, thus improving the efficiency of decision-making and tax policy audits. China also uses advanced analytics to assess the impact of major tax reforms based on the simulation model.

    In addition to the cases mentioned above, which are mainly related to the relationship between tax administration and taxpayers, advanced analytics can be used within the wider organization, organizational structure and organizational culture of wider tax administration.

    Advanced analytics are just a tool that can help tax administrations get faster and more objective, and devote less human resources to achieve desired results - predictions and estimates, or analysis and identification of certain occurrences, trends, anomalies, and the like. However, in order for the results to be good it is necessary to have good inputs on which the analyses will be based, and also good management that will focus great attention on successful project management, prioritization, and evaluation. Furthermore, it is necessary to take care of capacity development with existing officers, or hire new ones that will have the capabilities required for a successful understanding and mastering of all the challenges that advanced analytics carry with them (for example, where advanced analytics could be used efficiently and where, where there are technical constraints, where there are limitations of high-quality data sources, where the project will require too much administrative burden for taxpayers, etc.). It is also very important to keep track of and manage the changes in the workflows that advanced analytics carry with them. This is primarily about employees who will have to use the results of advanced analytics in their daily work in the face of natural resistance to change.

    For example, the Netherlands Tax Administration has established a data and analytics team whose main goal is to improve the existing system and working methods in organizing data and advanced analytics. The analytical outputs created by this team have a great impact on the daily work of other tax administration officials. To ensure that these products are used properly, they have created a change management team, consisting mainly of psychologists and other experts in the field of organizational behavior. This team provides a link between analytical and organizational understanding and helps in implementing new practices based on analytical recommendations and products. Many of the proposed changes lead to standardization of the process and the officials who will do this may have a feeling that they can no longer decide freely, causing a natural resistance to adopting the new methods. The approach used in the Netherlands consists of the introduction of a new system by simultaneously changing the context of work and changing the entire work process. It also involves the officials themselves by seeking their opinion of what they want the new work process to look like (which is necessary to improve the efficiency of work and what they need to work more efficiently and effectively). The greatest advantage of this approach is that it facilitated the transition from old business processes to new ones, ensuring that predictive modeling and other analytical initiatives achieve practical impact on employee behavior and the results of taxpayers.

    ii. Technological tools for combating tax evasion and tax fraud

    The increase in voluntary tax compliance as their antipode has a reduction in tax evasion and tax fraud. Although the European Union has been focused for several years on fighting against aggressive tax planning linked to cross-border business (mainly by large multinationals), many countries – particularly small countries like Croatia – face a special form of tax evasion: failing to accurately report revenue, and overstating costs and expenses through fraudulent invoices. These challenges are more pronounced in economies that are highly dependent on cash transactions, as well as in economies with well-developed digital platforms that allow commerce to occur online through businesses that are not registered in the country where profits are generated, and countries making wide use of barter or the sharing economy.

    As discussed in the previous section, advanced analytics can have the effect of predicting and preventing risky behavior only if we have a good source of data and enough information on taxpayers. The first step in this is actually the use of cost-efficient technology tools that have become increasingly sophisticated and increasingly accessible not only to developed countries but also to developing countries. Even storage of large numbers of data is no longer a problem, as data storage costs have become cheaper. With the help of advanced analytics, neither the processing nor the analysis of this data is excessively expensive.

    Croatia is one of the countries that began several years ago (in 2013, to be precise) to use the technological tools it was trying to introduce in the retail segment, i.e. cash paid transactions. This is, of course, a project on the fiscalization of cash payments. But Croatia is neither the only nor the first country to use such a way of tracking transactions between taxpayers in real time. For example, in 2006, Brazil introduced a pilot project to monitor B2B e-invoices, which is very similar to the Croatian fiscalization system. It was introduced to reduce cross-border B2B fraud and is still used today. Portugal has introduced Real-Time Transaction tracking for all VAT payers in 2015, and Russia plans to introduce a similar system this year.

    One aspect of electronic tracking of invoices is Italy's announcement that it will mandate the use of e-invoices for all taxpayers (except for those for which a special procedure for small taxpayers is prescribed and in this regard requested the EU Council approval for the derogation from Articles 218 and 232 of the VAT Directive last year, in the period from 1 July 2018 to 31 December 2021). Invoices would be exchanged through the System of Interchange (SoI) system managed by the Italian revenue agency, so that the tax administration would get information in real time on all issued invoices and better monitor the compliance between reported and paid VAT. Italy considers that introducing a general e-bill obligation has the advantage of combating tax evasion and evasion, as well as simplifying the collection of taxes. It also believes that tax compliance will improve and that it will realize real benefits from increased timeliness and effectiveness of control against tax fraud and tax evasion. Specifically, Italy claims that the current tax administration needs about 18 months to become aware of the existence of a "missing trader," while the immediate availability of an e-bill would reduce that interval to just three months, enabling Italy to disrupt those fraudulent chains much faster. This would also stimulate digitalisation and administrative simplification2.

    In 2017, the OECD issued a report titled "Technology tools to tackle tax evasion and tax fraud"3 based on 21 countries' experiences in using cost-effective technological solutions for the prevention and detection of tax evasion and tax fraud, particularly in the field of cash transaction and sharing economics. The report emphasizes the key successes in using these technologies, identifying not only countries experiencing a significant increase in tax revenues, but also discussing the consequences of the overall increase in taxpayer compliance. Avoiding to report all financial transactions is no longer related to the simple non-registration of an individual cash transaction, but taxpayers are increasingly using sophisticated methods involving technological solutions, such as using cashiers in demo mode or deleting a transaction after the invoice has already been issued. The research has shown that taxpayers mostly use two tools:

    • "phantomware" - includes software installation as part of the sales cash register, which allows one to change the previously recorded data. The program is accessible only through a hidden menu that allows the business owner to secretly manipulate sales documents after the transaction has occurred, and
    • "zappers" - an external device or external program that is available online that can be linked to the cash register and allows manipulation of transaction records, performing a similar function as phantomware.

    Both tools allow the user to delete individual sales records thus reducing total reported sales. Because of their hidden nature, it's hard to get rid of these tools, particularly because the cash registers seem to work normally. These models are specific in the application of so-called "Fiscal pits" or electronic fiscal cash registers, which individual countries use and at the end of the day supply sales tax information. But when data is sent to the tax authorities in real-time, these tools do not work.

    These scams, described in more detail in the OECD report, work by issuing false invoices. The way to counter this type of fraud is through an e-invoice, especially if this invoice has to be registered or otherwise submitted to the tax authorities. Italy has proposed adopting an e-invoice, which is already being implemented in Argentina, Bolivia, Brazil, Colombia, Costa Rica, Ecuador, Guatemala, China, Peru, Uruguay, and Mexico. Implementation in those countries has effectively brought 4.2 million micro-enterprises out of the gray economy and into the formal economy. The use of an e-invoice also has advantages for the company using it (e.g. for bookkeeping), as well as in improving the accuracy of its tax reports, and reducing the administrative costs and burdens on taxpayers.

    The same technological solutions that have been mentioned above can be applied to address the challenges related to cash transactions and tax evasion. Some countries also use legislative solutions, analytical tools and incentives for non-cash payments. Argentina, for example, uses an incentive where buyers who buy real estate or services through a credit card or bank account may qualify for a partial VAT refund. In Austria, cash payments for construction services (including labor) exceeding €500 are no longer tax deductible. To be qualify for deduction, those expenses (including wages) must be paid by bank account. In Finland, tax authorities can access and monitor cash withdrawals from ATMs an on-line connection, which can be used as a risk indicator or in combination with other information during the investigation. France and Greece limit cash payments over €1,000 and €1,500, respectively. In Sweden, it has been agreed that the company refuses to receive cash payments and is already using it in some restaurants, public transport and hotels, and the use of cash is declining and it is estimated that about 80% of transactions are paid electronically.

    The report concludes that tax administrations should continue to cooperate with taxpayers, the private sector, and other tax administrations to keep up with new risks and share gains from introducing new solutions. Technology is a rapidly changing area and taxpayers who are prone to commit fraud will constantly find new ways to commit fraud, thus requiring new tax administration responses. Tax administrations should therefore continue to share their experience and knowledge in the use of new technologies to curb tax evasion and tax fraud, as well as provide feedback on tax reforms that have led to improvements in meeting tax obligations.

    iii. New tools for new business models

    One of the major changes in the economy of digitalisation is the rapid growth of multi-faceted online platforms, which often facilitate transactions between individual sellers of goods and services and peer-to-peer transactions (P2P), which take place outside traditional business structures. In particular, online platforms facilitate growth and development of the "sharing economy" (sometimes referred to as the "collaborative economy" or "gig" economics). Although the terms "sharing economy" and "collaborative economy" are often used interchageably, when it comes to business models that reflect the existence or absence of taxable receipts, these two concepts may differ as follows:

    • "sharing economy" involves common spending, i.e. sharing of costs or the joint use of an individual's property or services, without any additional income or revenue being generated for those who offer it. This is for example the portal "BlaBlaCar" that connects individuals traveling to the same general area and sharing the cost of the route, but the maximum cost that one can offer for transportation with his or her personal car is limited so that no surplus revenue is generated. An example of this kind of collaboration is the portal "homeexchange" that connects individuals to different locations around the world and allows them to exchange vacation homes for free. This kind of economy does not actually create any added value in terms of increasing material benefits for users, and for now, there may be no incentive for tax administrations to introduce taxation;
    • "collaborative economy" or co-operation economics involves online business through social online channels, such as privately renting property via platforms such as Airbnb or Booking, online transportation services such as Uber, and professional sales via online platforms such as eBay. In this business model, which merges supply and demand, the users of this portal that provide their services receive a material benefit, thus creating a hightened interest of the tax authorities to tax user receipts;

    The "Gig" economy refers to a labor market characterized by the prevalence of short-term and often non-standard contracts or self-employment, unlike permanent jobs and standard labor contracts. This is an environment in which temporary jobs are common, and organizations engage independent, self-employed workers for short-term assignments. Examples include occasional household cleaning services, etc. In this digital age, the workforce is becoming more mobile, and work can be done more and more from anywhere, reducing the connection between the job and location where it is performed. This means freelancers can choose between temporary jobs and projects across the globe, while employers can choose the best individuals for specific projects from a larger "worker pool" than available in just one area.

    The economy of cooperation is a relatively new term. While it does not present the same risks associated with cash transactions, some tax administrations have already begun to analyze the risks of tax evasion and tax fraud associated with this type of economy. PwC estimated that the divisional economy now generates $15 billion of revenue worldwide, and could increase to $335 billion by 2025.

    Some tax administrations have started activities in this area to reduce tax evasion through technological antitrust and regulatory and legislative frameworks. International co-operation may be of help in this area, especially because online platforms are located outside the country where its users live. For example, Argentina has introduced a special VAT registration system, which it applies to online portals for the sale of new personal property and online portals where the contracting of services is agreed or performed electronically. The online portal operator is required to act as a VAT agent for transactions conducted through its portal. Australia uses significant third party data obtained through access to information collected for the purpose of combating money laundering and terrorist financing. They followed the movement of funds for drivers and landlords paid from overcrowded to a local bank and asked for information from these banks to identify unannounced business activities such as those carried out by Uber drivers. They also collaborate with platforms – particularly, particular Uber and Airbnb – to gain customer information. Austria uses Internet monitoring by means of various tools (e.g. "web harvesting" and "web day extraction"), and uses it for measures that it seeks to increase tax compliance, for example by sending summonsed calls and information campaigns. Belgium uses "Internet scraping," requiring all digital data to be subject to "data mining," and applies other analytical tools such as a "Forensic Toolkit" to collect data. Japan collects a large amount of data from the Internet, saves it all in a database and compares it to the data in its tax system for each taxpayer, making it easier to visualize the risks for each taxpayer. The United Kingdom uses a program called "COSAIN," which automates the process of comparing and filtering data from social networks and sites, making it easier to perceive trends in a particular geographic area or specific business sector.

    The advantage of digitalisation, especially in the P2P transaction area, is that even before digitalisation of any kind of transaction, these were not new jobs created by digitalisation or these new business models, but before the bid and demand were mostly merged through oral recommendation, familiarity, physical market or social advertising or networking. In most cases, in fact, it took place in the form of a gray economy, which made it difficult for tax authorities to discover, monitor and monitor. Digitalisation has created an advantage for tax administrations, namely making customer and server data are available online, creating a new potential source of information for tax administrations to monitor, monitor and estimate taxable bases that were previously unregistered.

    Encouraging economic activity and ensuring appropriate tax treatment, however, require tax administrations to take into account the impact of administrative burdens on online platform users. This has already been recognized in many countries and simplified tax regimes or special tax incentives for micro, small and medium-sized enterprises and for individuals who are not primarily engaged in the main business are being implemented in order to move them out of the gray economy and encourage voluntary tax compliance.

    For example, Denmark has recently announced a growth strategy based on a collaboration economy, which contains 22 initiatives. Among other things, that initiative provides a a higher personal allowance for renters of cars, car and ships if a third party such as an online platform reports their total income on that basis to tax authorities. The strategy also includes the development of digital solutions for income-based income based on activities in the field of cooperation economics.

    Italy has introduced an optional tax regime for short-term lease payments, allowing the taxpayer to opt for a substitute tax (instead of income tax) of 21% on gross rental income. The new law applies to lease agreements that do not exceed 30 days, on contracts concluded online, as well as on contracts traditionally concluded.

    The United Kingdom has introduced two separate annual tax breaks for individuals, each of £1,000.00, for income from trade or property, to simplify the tax system and support the development of the digital economy and the sharing economy. If these facilities cover all relevant individual incomes (before costs), then the taxpayer will no longer have to apply for or pay a tax on that income. Those with higher incomes will have an opportunity to calculate taxable income to make a receipt for that relief rather than for the actual tax-deductible costs.

    It is necessary to assure, however, that applying the same rules for all does not reduce the competitiveness of those who still conduct business in traditional ways, compared to those who do business digitally (such as between taxi drivers and Uber drivers). Therefore, it may be helpful to adopt provisional measures to attract taxpayers who are just starting their business in the economy of sharing or the gig economy, considering that it may be new taxpayers who are not familiar with the tax regime but may not, in the long term, become competitive with traditional business that provide the same or similar services.

    Furthermore, for a "gig" economy, for example, in contrast to standard labor contracts, income reporting will depend on the taxpayer itself (especially the platform does not have a head office in the country where the services are provided). This presents another challenge for tax administration because it will be harder to get information on who earns income and in what amount. In its Interim Report on Digitalisation Issues, released on March 16, 2018, the OECD proposes that tax administrations emphasize providing better education for those taxpayers by issuing timely instructions on appropriate tax treatment and reporting obligations in relation to those new business models. Improving the education of taxpayers who provide goods and services through a P2P platform can have an important impact on the effective taxation of activities that enable online platforms. France, for example, requires P2P platforms to provide information on the obligation to pay taxes and contributions to users of those platforms. That obligation is deemed to be met if the message sent by the platform to its customers provides accurate, unambiguous, and transparent information of those obligations for each transaction, and incorporates in a clear way hypertext links to the tax administration website. In addition, platforms must send their customers an annual certificate (before January 31) that includes the gross amount of receipts earned on transactions executed through that platform.

    What could also be helpful in this area is for tax administration receives data from the platform itself. This could, on the one hand, increase the voluntary reporting of receipts (since taxpayers would know that the tax administration would receive that data later) and, on the other hand,t enable tax administrations to carry out the taxation procedure themselves and automatically fill in the tax returns, sending the taxpayers just a bill for the tax due. Also, in the platform where the payment is made or where the payment platform is in the billing service, the obligation to calculate and pay a deduction tax for the platform itself can also be applied. However, such measures would not be so effective when the platforms are located in another jurisdiction, where the tax administration must rely on the exchange of information with the competent tax authority in that jurisdiction (often a time-consuming process).

    Examples of good practice can be found in Estonia, where two well-known platforms for transport services provide data directly to the tax authority after approval from the user platform itself before the tax filing period. Based on these data, the Tax Administration calculates the tax, and submits the data to taxpayers who must verify and confirm them. The entire process is conducted electronically. In Mexico, an obligation to issue an e-invoice to all clients in the area of ​​transportation is introduced, and each driver must sign up for online service for that service, request a digital certificate for digital signing of the invoice, and then they can use their own platform for creating and sending the invoices to clients and at the same time to tax administration. Ecuador uses a similar system.

    Through the OECD Tax Administration Forum, 50 countries recently agreed to cooperate on a project that should be implemented in 2018 and includes 4 components:

    • develop a common understanding of different platform types, level of challenge and opportunity, location and availability of data from the platform itself,
    • understand the approaches already implemented by some tax administrations to increase tax compliance among platform users, including through education, legal change and platform collaboration,
    • consider the scope of information that tax administrations would need to properly determine the amount of income that the platform users would make and taxed,
    • consult with some of the larger cross-border platform agreements regarding a common set of information that these platforms could provide, with appropriate legal solutions, to all tax administrations in the jurisdiction of their users.

    If this global agreement is reached, as has been achieved around global financial reporting standards, this would greatly contribute to increasing tax compliance and reducing tax evasion in the digital economy.

    1. https://read.oecd-ilibrary.org/taxation/advanced-analytics-for-better-tax-administration_9789264256453-en#page13
    2. Reference: "Proposal for a Council Implementing Decision authorising the Italian Republic to introduce a special measure derogating from Articles 218 and 232 of Directive 2006/112/EC on the common system of value added tax", https://ec.europa.eu/transparency/regdoc/rep/1/2018/EN/COM-2018-55-F1-EN-MAIN-PART-1.PDF
    3. OECD (2017), Technology Tools to Tackle Tax Evasion and Tax Fraud, OECD Publishing, Paris, http://www.oecd.org/tax/crime/technology-tools-to-tackle-tax-evasion-and-tax-fraud.pdf

    La numérisation comme un facteur d'amélioration de la déclaration volontaire des obligations fiscales

    L'économie numérique modifie nos interactions, les achats et l’économie. Les entreprises numériques se développent de maniéré beaucoup plus rapide que les entreprises dans l’économie traditionnelle, une tendance en cours de développement. L’utilisation de la technologie en matière fiscale apport de nombreux avantages pour la société et la fiscalité a savoir: crée des opportunités pour les administrations fiscales, offre des solutions pour réduire les charges administratives, facilite la coopération entre les autorités fiscales et lutte contre la fraude fiscale.

    Durant le passe, nous constatons que aux liens réciproques entre la législation et le développement de la technologie, particulièrement dans le domaine de l’information et de l’intelligence artificielle est attribue peu de l’attention. A l’époque où la technologie se développe à grande vitesse, la législation doit s’adapter aux ces changements. La législation fiscale ne fait pas exceptions de ce mouvement de se conformité avec le développement technologique. L’évolution de la technologie et ces réalisations récentes dans ce domaine ont également une incidence sur la création de politiques relatives aux politiques du pouvoir exécutif et de politiques fiscales. Afin d’adopter et d’appliquer une politique budgétaire et monétaire, les objectifs stratégiques de l’État, incluent certainement une croissance du PIB, de la production, des investissements - en particulier des investissements verts - et de l’emploi, ainsi que des politiques fiscales stables et stimulantes, la stabilité des prix (inflation), la liquidité économique et l’équilibre monétaire, stabilité de la monnaie et des taux de change, taux d’intérêt bas, augmentation de la masse monétaire, concurrence loyale sur le marché.

    La politique fiscale soutient non seulement des elements fiscales, mais des objectifs plus larges à savoir: promouvoir un développement régional égal, autoriser les aides d'État, en particulier dans les projets d'éducation et de recherche et développement, et les aides de minimis, volet social (exonération de l'impôt une certaine catégorie de contribuables), réduction de la charge administrative et des coûts administratifs des entrepreneurs, administration fiscale et douanière efficace, organisée et professionnel, etc.

    La législation fiscale doit être organisée, simple, transparente, compréhensible et accessible. Ces objectifs ne sont pas toujours faciles à les atteindre, mais sans les efforts des contribuables (partenaires, actionnaires), la charge de l'administration fiscale sera encore plus lourde. Cet effet se reflétera dans leurs activités, les liquidités et le capital. Cela affectera à son tour toute la politique économique et donc la qualité de vie de tous les citoyens.

    i. Analyse avancée

    Au cours de 10 dernières années, des progrès considérables ont été fait dans la collecte, l’organisation, le stockage et la gestion de données mondiales. En conséquence, les activités qui nécessitaient beaucoup de temps, ne prennent maintenant plus que quelques minutes. A cause des progrès technologiques, ces transformations, permettent aux administrations fiscales de comprendre, d’analyser et d’agir en fonction des informations mises à leur disposition. De nombreuses administrations fiscales utilisent déjà les informations qu’elles disposent pour mieux comprendre les contribuables et également les événements qui semblent améliorer leur efficience et leur efficacité opérationnelle, fournir de meilleurs services aux contribuables, obtenir de meilleurs résultats avec des ressources existantes, se concentre sur les contribuables les plus risqués, etc. Ainsi, non seulement l'administration fiscale économise ses coûts, mais les contribuables expriment également une plus grande satisfaction pour le travail de l'administration fiscale dans son ensemble. En effet, dans le but de recevoir un meilleur service ou une meilleure assistance pour se conformes aux obligations fiscales, les contribuables ne se sentent plus soumis à la pression et à la répression en raison de contrôles fréquents. En plus, ils accordent une plus grande confiance à l'administration fiscale car l’attention de l’administration est portée sur ceux qui évitent réellement de payer des impôts, ce qui permet une concurrence saine et une justice fiscale équitable. De plus, les analyses avancées permettent aux administrations fiscales d'identifier plus rapidement et avec plus de précision les contribuables qui utilisent des schémas de fraude ou d'évasion fiscale, ce qui peut également dissuader d'autres contribuables d'utiliser ces schémas. Ceci, à son tour, augmente le nombre de contribuables qui se conforment volontairement à leurs obligations fiscales.

    Le rapport de l’OECD analyse l'utilisation de la technologie analytique intitulé "Analyses avancées pour une meilleure administration fiscale: mettre les données à profit" 1 publié en 2016 (résumé ci-dessous).

    Dans ce rapport, "l’analyse avancée" est définie comme le moyen à utiliser des techniques statistiques pour prévoir et tirer des conclusions sur les causes et les conséquences de certains comportements. Le fonction initiale de l’analyse avancée a été pour des fins de surveillance. Par la suite, l’analyse avancée a été utilisée dans d’autres domaines, tels que l’optimisation de la gestion de la dette, l’enregistrement et le paiement de l’impôt, l’amélioration des services fiscaux et la meilleure compréhension de l’impact du changement de politique fiscale. Par conséquent, l'analyse avancée est devenue de plus en plus la pierre angulaire de la prise de décision opérationnelle et stratégique dans les administrations fiscales modernes.

    Les projets liés à l'analyse avancée peuvent être divisés en 2 catégories, à savoir:

    • Analyses prédictives - vise à anticiper les problèmes éventuels, afin que les administrations fiscales peuvent prendre les mesures appropriées; Il s’agit généralement de reconnaître le lien entre les données, mais pas nécessairement la nature de cette connexion; C’est basé sur le principe d’essai et d’erreur pour détecter l’apparition de données historiques, qui sert ensuite comme une base de prédiction.
    • Analyse prescriptive - Elle aide les administrations fiscales à reconnaître l'impact de leurs activités sur le comportement des contribuables afin que celles-ci peuvent choisir les meilleures activités pour un groupe particulier ou des contribuables particuliers; il s’agit en réalité de reconnaître la cause, ce qui a pour but de déterminer si nos activités sont causales ou simplement coïncidentes avec l’évolution du comportement des contribuables.

    Analyse avancée est une sorte de progrès dans l’utilisation de l’analyse dans le travail journalière de l’administration fiscale car il permet de l’analyser les données et les contenus avec des approches sophistiquées telles que la reconnaissance d’un comportement particulier, la détection d’externalités, la conception expérimentale, l’analyse de réseau, etc. Il n'essaie pas de révéler quoi que ce soit de fondamentalement nouveau, il essaie d'accomplir ces tâches en mettant davantage l'accent sur les données elles-mêmes et moins sur les estimations humaines. Par exemple, l'Australie, la Nouvelle-Zélande, l'Irlande, les États-Unis, le Royaume-Uni et Singapour utilisent des analyses avancées dans le domaine du choix des contribuables en matière de surveillance, de déclaration et de paiement d'impôts, de services aux contribuables, de gestion de la dette et d'établissement de politiques fiscales.

    Le rapport de l’OCDE montre que 15 des 16 pays étudiés utilisent des analyses d’audit fiscal avancées (par exemple, le remboursement de la TVA en analysant un grand nombre de données, en analysant les réseaux sociaux sur Internet, etc., en définissant les erreurs ou la fraude avec l’impôt sur le revenu, en particulier dans l'utilisation du relief, etc.). L’objet de ces modèles doit en réalité être trouvé sur la base de données antérieures, c’est-à-dire des cas dans lesquels une fraude ou une erreur d’un certain événement commun a été découverte et intégrée à un système de peut anticiper ces fraudes ou ces erreurs. Cependant, ce type de modèle ne reconnais pas les types de risque nouveaux ou précédemment inconnus. Il est donc nécessaire d’appliquer des modèles non standardisés qui se concentrent sur les données et certaines anomalies, plutôt que d’en savoir plus sur les résultats de cas spécifiques. Ils appliquent le modèle australien dits "voisins les plus proches", qui est créé pour rechercher des erreurs ou des données inexactes sur les retenues d'impôt sur le revenu, ou le modèle irlandais dits "consommation-revenus" qui recherche les revenus non déclarés. Les deux modèles reposent sur le même principe: comparer les déclarations de revenus de contribuables similaires. Les deux modèles sont très utiles et le modèle choisi par l'administration fiscale dépendra en réalité de l'objectif à atteindre: s'il veut éliminer les interventions qui ne créeront pas de nouvelles obligations, un modèle supervisé sera appliqué. S'il veut identifier de nouveaux types de fraude ou de risque qui n'ont pas encore été révélés,alors il utilisera un modèle non normalisé.

    Concernant la conformité fiscale a l’egard de l’enregistrement des données et du paiement des taxes, l’enquête de l’OCDE montre que l’analyse prédictive et normative est utilisée pour modifier le comportement des contribuables. Ainsi, l'analyse prédictive est utilisée pour identifier les contribuables qui ne sont pas susceptibles de remplir leurs obligations et qui sont obligatoires pour déterminer le meilleur moyen de communiquer avec ces contribuables. La recherche a montré que différents pays utilisent différentes techniques:

    • conception expérimentale (par exemple, l'administration fiscale norvégienne a engagé des experts dans le domaine de la recherche sur le comportement économique afin de tester différents modes de communication. Le but d'améliorer l'exécution des obligations fiscales liées aux revenus étrangers.),
    • les modélisation prédictive et expérimentation (L'Australie, le Canada, la Norvège et le Royaume-Uni ont recours à la modélisation des risques et à des expérimentations contrôlées pour identifier les cas susceptibles de ne pas permettre de s'acquitter de leurs obligations fiscales et les mesures à prendre pour les prévenir, mettant ainsi l'accent sur les contribuables les plus risqués, afin de créer des messages s’adressent à ciblé ces contribuables, réduisant ainsi le coût de la communication.)

    Pour la gestion de la dette, de nombreuses administrations fiscales utilisent les mêmes analyses avancées que la conformité fiscale relative à la l'utilisation des données et au paiement des taxes. Par exemple, en Irlande, en Finlande, à Singapour et en Suède, ce sont utilisées des mécanismes intégrés permettent de prédire la probabilité de manque de liquidité ou d'autres problèmes liés au paiement des contribuables afin de pouvoir réagir rapidement. De même, l'Australie et la Norvège ont des systèmes de gestion de la dette en temps réel qui, selon les cas, appliquent des modalités de paiement différentes en ce qui concerne la capacité de paiement du contribuable. L’Administration fiscale australienne utilise également des modèles prédictifs pour envoyer des SMS aux contribuables qui ont encourus un risque de paiement. Seules certaines administrations fiscales utilisent la technique de la "modélisation du relèvement" pour déterminer quelles interventions donneront les meilleurs résultats. Plus précisément, il est possible qu'aucune intervention ne se produise sur certains groupes de contribuables, et il existe d'autres cas où les obligations fiscales seront remplies sans intervention. Afin d’améliorer l’impact de l’administration fiscale et de réduire les coûts d’intervention, la «modélisation de relèvement» combine une expérience contrôlée pour détecter l’impact attendu d’une intervention et des techniques de modélisation prédictives afin d'identifier les contribuables les plus réactifs. Ceci est principalement utilisé dans le secteur privé, mais un rapport de l'OCDE suggère une analyse plus avancée de l'utilisation de cette méthode.

    De nombreuses administrations fiscales utilisent de plus en plus des analyses avancées dans le segment des services aux contribuables, telles que le développement des contribuables, la prise de décision en matière de conception des informations, l'identification de possibilités de fournir différents services "self service", etc. De manière générale, les analyses avancées sont de plus en plus utilisées pour encourager les contribuables à utiliser davantage les canaux de communication numériques, car elles devraient créer de nouvelles possibilités d'analyse, le suivi et l'expérimentation qui sont plus simples et moins coûteux pour l'administration fiscale dans l'environment numérique. Par exemple, Singapour a commencé à utiliser la technique de courrier électronique que les contribuables envoyaient aux autorités fiscales afin de réduire le nombre de demandes de renseignements, de nuire aux demandes de renseignements et d'améliorer les services fournis aux contribuables, en particulier lorsqu'il est nécessaire de mettre l'accent sur les changements importants ou d'identifier les tendances à la demande fiscale qui nécessite la réponse de l'administration. Dans le cadre d’un de ces projets, l’administration fiscale a réussi à mettre en œuvre la bonne campagne au bon moment, afin de fournir davantage d’informations sur son site Web et à mettre à jour de manière proactive les informations destinées aux contribuables, réduisant ainsi le besoin les contacts supplémentaires de l’administration fiscale après la modification du système fiscal. Les administrations fiscales du Canada, d'Irlande, de Nouvelle-Zélande, de Norvège et du Royaume-Uni utilisent des techniques similaires pour améliorer les canaux de communication avec les contribuables.

    L'analyse avancée est également utilisée dans le processus de prise de décision concernant la stratégie et la politique de l'administration fiscale, le plus souvent pour mesurer les divisions fiscales et pour estimer et prévoir les effets des modifications de la politique fiscale. Par exemple, la Chine, les États-Unis, la Finlande et le Royaume-Uni utilisent des analyses avancées pour estimer les allégements fiscaux fondés sur des données collectées lors du processus de contrôle fiscal, tandis que Singapour utilise des méthodes d'analyse visuelle et de simulation pour étudier la probabilité de modifications de la politique fiscale. L'utilisation de la visualisation des données a permis aux législateurs d'identifier rapidement les événements, les tendances et les anomalies, améliorant ainsi l'efficacité des processus décisionnels et des audits de la politique fiscale. La Chine utilise également des analyses avancées pour évaluer l’impact des principales réformes fiscales fondées sur le modèle de simulation.

    Outre les cas mentionnés ci-dessus, qui sont principalement liés à la relation entre l'administration fiscale et les contribuables, l'analyse avancée peut être utilisée dans le sens large de l'organisation, de la structure organisationnelle et de la culture organisationnelle de l'administration fiscale.

    L'analyse avancée n'est qu'un outil qui peut aider les administrations fiscales à devenir plus rapide et plus objectif et à consacrer moins de ressources humaines à l'obtention des résultats souhaités - prévisions et l'estimations, ou l'analyse et l'identification de certains événements, tendances, anomalies, etc. Cependant, pour que les résultats soient bons, il est nécessaire de disposer de bons intrants sur lesquels seront fondées les analyses, ainsi que d'une bonne gestion qui accordera une grande attention à la réussite de la gestion, de la hiérarchisation et de l'évaluation des projets. En outre, il est nécessaire de s’occuper du développement des capacités des agents existants ou d’en embaucher de nouveaux qui disposeront des capacités nécessaires pour comprendre et maîtriser avec succès tous les défis que l’analyse avancée implique (par exemple, dont les analyses avancées pourraient être utilisées efficacement et là où il y a des contraintes techniques, des sources de données de haute qualité, les cas dont le projet nécessitera une charge administrative trop lourde pour les contribuables, etc.). Il est également très important de suivre et de gérer les modifications apportées aux flux de travail qu'entraînent les analyses avancées. Il s’agit principalement des employés qui devront utiliser les résultats d’une analyse avancée dans leur travail quotidien face à la résistance naturelle au changement.

    Par exemple, l'administration fiscale des Pays-Bas a mis en place une équipe de données et d'analyse dont l'objectif principal est d'améliorer le système existant et les méthodes de travail en matière d'organisation des données et d'analyse avancée. Les résultats analytiques créés par cette équipe ont un impact important sur le travail quotidien des autres agents de l'administration fiscale. Pour s'assurer que ces produits sont utilisés correctement, ils ont créé une équipe de gestion du changement, composée principalement de psychologues et d'autres experts dans le domaine du comportement organisationnel. Cette équipe établit un lien entre la compréhension analytique et organisationnelle et aide à mettre en œuvre de nouvelles pratiques basées sur des recommandations et des produits analytiques. Un grand nombre des modifications proposées conduisent à une normalisation du processus et les fonctionnaires qui le feront auront peut-être l’impression de ne plus pouvoir décider librement, ce qui entraînera une résistance naturelle à l’adoption des nouvelles méthodes. Aux Pays-Bas, l’approche consiste à introduire un nouveau système en modifiant simultanément le contexte de travail et l’ensemble du processus de travail. Cela implique également que les fonctionnaires eux-mêmes recherchent leur avis sur ce à quoi ils souhaitent que le nouveau processus de travail ressembl (ce qui est nécessaire pour améliorer l'efficacité du travail et ce dont ils ont besoin pour travailler plus efficacement). Le principal avantage de cette approche est qu’elle a facilité la transition d’anciens processus d’entreprise à de nouveaux, garantissant que la modélisation prédictive et d’autres initiatives analytiques ont un impact concret sur le comportement des employés et sur les résultats des contribuables.

    ii. Outils technologiques de la lutte contre l'évasion et la fraude fiscales

    L'augmentation de la conformité fiscale volontaire en tant qu'antipode entraîne une réduction de l'évasion fiscale et de la fraude fiscale. Bien que l'Union européenne se concentre depuis plusieurs années sur la lutte contre la planification fiscale agressive liée au commerce transfrontalier (principalement par les grandes multinationales), de nombreux pays - en particulier les petits pays comme la Croatie - sont confrontés à une forme spéciale d'évasion fiscale: omettre de déclarer avec exactitude les recettes et augmenter les coûts et les dépenses au moyen de factures frauduleuses. Ces défis sont plus prononcés dans les économies fortement dépendantes des transactions en espèces, ainsi que dans les économies dotées de plates-formes numériques bien développées permettant le commerce en ligne via des entreprises qui ne sont pas enregistrées dans le pays où les bénéfices sont générés et dans les pays utilisant l’économie de partage ou l'économie collaborative.

    Comme indiqué dans la section précédente, les analyses avancées peuvent avoir pour effet de prévoir et de prévenir les comportements à risque uniquement si nous disposons d'une bonne source de données et de suffisamment d'informations sur les contribuables. La première étape consiste, en fait à utiliser des outils technologiques rentables, de plus en plus sophistiqués et de plus en plus accessibles, non seulement aux pays développés, mais aussi aux pays en développement. Même le stockage d'un grand nombre de données n'est plus un problème, car les coûts de stockage de données sont devenus moins chers. Grâce à l'analyse avancée, ni le traitement ni l'analyse de ces données ne sont excessivement coûteux.

    La Croatie est l’un des pays qui a commencé il y a plusieurs années (plus précisément en 2013) à utiliser les outils technologiques qu’elle essayait d’introduire dans le secteur de la vente au détail, à savoir les transactions en espèces. Il s’agit bien entendu d’un projet sur la fiscalisation des paiements en espèces. En fait, la Croatie n'est pas le premier pays à utiliser un tel moyen de suivi des transactions entre contribuables en temps réel. Par exemple, en 2006, le Brésil a lancé un projet pilote visant à contrôler les factures électroniques B2B, qui est très similaire au système de fiscalisation croate. Il a été introduit pour réduire la fraude B2B transfrontalière et il est encore utilisé aujourd'hui. En 2015, le Portugal a mis en place un suivi des transactions en temps réel pour tous les contribuables et la Russie prévoit d'introduire un système similaire cette année.

    L'un des aspects du suivi électronique des factures est l'annonce par l'Italie qu'elle utilisera des factures électroniques pour tous les contribuables (à l'exception de ceux pour lesquels une procédure spéciale pour les petits contribuables est prescrite et a sollicité à cet égard l'approbation du Conseil de l'UE concernant la dérogation accordée aux articles 218 et 232 de la directive sur la TVA publié l'année dernière, du 1er juillet 2018 au 31 décembre 2021). Les factures seraient échangées via le système de système d’échange (SoI) géré par l’administration fiscale italienne, afin que l’administration fiscale obtienne des informations en temps réel sur toutes les factures émises et un meilleur suivi de la conformité entre la TVA déclarée et celle acquittée. L’Italie estime que l’instauration d’une obligation générale en matière de facture électronique présente l’avantage de lutter contre l’évasion et la fraude fiscales et de simplifier la perception des impôts. Il estime également que le respect des obligations fiscales s’améliorera et qu’il bénéficiera réellement de la rapidité et de l’efficacité accrues du contrôle de la fraude et de l’évasion fiscales. Plus précisément, l'Italie affirme que l'administration fiscale actuelle a besoin d'environ 18 mois pour se rendre compte de l'existence d'un "opérateur manquant", tandis que la disponibilité immédiate d'une facture électronique réduirait cet intervalle à trois mois seulement, permettant à l'Italie de prévenir la chaines des transactions frauduleuses beaucoup plus vite. Cela stimulerait également la numérisation et la simplification administrative.1

    En 2017, l'OCDE a publié un rapport intitulé "Outils technologiques de lutte contre la fraude et l'évasion fiscales",2 fondé sur l'expérience de 21 pays dans l'utilisation de solutions technologiques rentables pour la prévention et la détection de la fraude et de l'évasion fiscales, en particulier dans le champ des transactions en espèces et de l'économie partagée. Le rapport souligne les principales réussites dans l'utilisation de ces technologies, identifiant non seulement les pays enregistrant une augmentation significative des recettes fiscales, mais discutant également des conséquences de l'augmentation globale de la conformité des contribuables. Éviter de déclarer toutes les transactions financières n’est plus lié à la simple non-inscription d’une transaction en espèces individuelle, mais les contribuables utilisent de plus en plus des méthodes sophistiquées faisant appel à des solutions technologiques, telles que l’utilisation de caissiers en mode démo ou la suppression d’une transaction après que la facture a déjà été annonce. La recherche a montré que les contribuables utilisent principalement deux outils:

    • "phantomware" - inclut l’installation de logiciels dans la caisse enregistreuse des ventes, ce qui permet de modifier les données précédemment enregistrées. Le programme n'est accessible que via un menu masqué permettant au propriétaire de l'entreprise de manipuler en secret des documents de vente une fois la transaction effectuée, et,
    • "zappers" - un appareil externe ou un programme externe disponible en ligne peuvent être lié à la caisse enregistreuse et permettent la manipulation des enregistrements de transaction, en remplissant une fonction similaire à celle du logiciel phantomware.

    Les deux outils permettent à l'utilisateur de supprimer des enregistrements de ventes individuels, réduisant ainsi le total des ventes déclarées. En raison de leur nature cachée, il est difficile de se débarrasser de ces outils, notamment parce que les caisses enregistreuses semblent fonctionner normalement. Ces modèles sont spécifiques à l’application de ce que l’on appelle les "fosses fiscales" ou caisses enregistreuses fiscales électroniques, que chaque pays utilise et qui, en fin de compte, fournissent des informations sur la taxe de vente. Lorsque les données sont envoyées aux autorités fiscales en temps réel, ces outils cessent de fonctionner.

    Ces escroqueries, décrites plus en détail dans le rapport de l'OCDE, fonctionnent en émettant de fausses factures. Le moyen de lutter contre ce type de fraude consiste à utiliser une facture électronique, en particulier si cette facture doit être enregistrée ou autrement transmise aux autorités fiscales. L’Italie a proposé d’adopter une facture électronique, déjà mise en œuvre en Argentine, en Bolivie, au Brésil, en Colombie, au Costa Rica, en Équateur, au Guatemala, en Chine, au Pérou, en Uruguay et au Mexique. La mise en œuvre dans ces pays a effectivement permis à 4,2 millions de micro-entreprises de sortir de l’économie souterraine et de les intégrer à l’économie formelle. L'utilisation d'une facture électronique présente également des avantages pour l'entreprise qui l'utilise (par exemple, pour la comptabilité), ainsi que pour améliorer l'exactitude de ses déclarations fiscales et pour réduire les coûts administratifs et les charges qui pèsent sur les contribuables.

    Les mêmes solutions technologiques que celles mentionnées ci-dessus peuvent être appliquées pour relever les défis liés aux transactions en espèces et à l’évasion fiscale. Certains pays utilisent également des solutions législatives, des outils d'analyse et des incitations pour les paiements en espèces. L'Argentine, par exemple, utilise un incitatif dans lequel les acheteurs qui achètent des biens immobiliers ou des services au moyen d'une carte de crédit ou d'un compte bancaire peuvent bénéficier d'un remboursement partiel de la TVA. En Autriche, les paiements en espèces pour services de construction (y compris la main-d'œuvre) supérieurs à 500 € ne sont plus déductibles des impôts. Pour être admissibles à la déduction, ces dépenses (y compris le salaire) doivent être payées par compte bancaire. En Finlande, les autorités fiscales peuvent accéder à une connexion en ligne utilisée pour les retraits en espèces avec des distributeurs automatiques de billets qui peut être l'utiliser comme indicateur de risque. La France et la Grèce limitent les paiements en espèces supérieurs à 1 000 et 1 500 euros, respectivement. En Suède, il a été convenu que la société refusait de recevoir des paiements en espèces et elle l'utilise déjà dans certains restaurants, transports publics et hôtels. L'utilisation des espèces est en baisse et on estime qu'environ 80% des transactions sont payées par voie électronique.

    Le rapport conclut que les administrations fiscales devraient continuer à coopérer avec les contribuables, le secteur privé et d'autres administrations fiscales afin de faire face aux nouveaux risques et de partager les bénéfices tirés de l'introduction de nouvelles solutions. La technologie évolue rapidement et les contribuables qui sont doute de commettre une fraude trouveront constamment de nouveaux moyens de commettre une fraude, ce qui nécessitera de nouvelles réponses de la part de l'administration fiscale. Les administrations fiscales devraient donc continuer à partager leur expérience et leurs connaissances en matière d'utilisation des nouvelles technologies pour lutter contre l'évasion fiscale et la fraude fiscale, ainsi que pour fournir des informations en retour sur les réformes fiscales ayant permis d'améliorer le respect des obligations fiscales.

    iii. Nouveaux outils pour de nouveaux modèles d'entreprises

    L'un des changements majeurs dans l'économie de la numérisation est la croissance rapide des plates-formes en ligne à multiples facettes, qui facilitent souvent les transactions entre vendeurs de biens et services et les transactions peer-to-peer (P2P), qui ont lieu en dehors des structures commerciales traditionnelles. En particulier, les plates-formes en ligne facilitent la croissance et le développement de "l'économie du partage" (parfois appelée "économie collaborative" ou "économie de groupe"). Bien que les expressions «économie de partage» et «économie collaborative» soient souvent utilisées de manière interchangeable, s’agissant de modèles commerciaux reflétant l’existence ou l’absence de recettes imposables, ces deux concepts peuvent différer comme suit:

    • "économie de partage" implique des dépenses communes, c’est-à-dire le partage des coûts ou l’utilisation conjointe des biens ou des services d’un particulier, sans qu'aucun revenu supplémentaire ne soit généré pour ceux qui le proposent. Il s’agit par exemple du portail "BlaBlaCar" qui relie les personnes se déplaçant dans la même zone et partageant le coût du trajet, mais le coût maximum que l’on peut offrir au transport avec sa voiture personnelle est limité, de sorte qu’aucun excédent de revenu ne soit généré. Un exemple de ce type de collaboration est le portail "échange de maison", qui relie des individus à différents endroits du monde et leur permet d'échanger gratuitement des maisons de vacances. Ce type d'économie ne crée pas de valeur ajoutée en termes d'augmentation des avantages matériels pour les utilisateurs et, pour le moment, les administrations fiscales ne sont peut-être pas encouragées à les imposer;
    • "économie collaborative" ou la coopération économique implique des transactions en ligne via des canaux sociaux en ligne, tels que la location privée de biens via des plateformes telles que Airbnb ou Booking, des services de transport en ligne tels que Uber et des ventes professionnelles via des plateformes en ligne telles que eBay. En ce modèle commercial, qui fusionne l'offre et la demande, procure aux utilisateurs de ce portail qui fournissent leurs services un avantage matériel, suscitant ainsi un intérêt accru des autorités fiscales à taxer les recettes des utilisateurs.

    L’économie «gig» fait référence à un marché du travail caractérisé par la prévalence de contrats à court terme et souvent non standard ou de travail indépendant, à la différence des emplois permanents et des contrats de travail standard. Il s'agit d'un environnement dans lequel les emplois temporaires sont courants et les organisations engagent des travailleurs indépendants pour des missions à court terme. Les exemples incluent les services de ménage occasionnels, etc. En cette ère numérique, la main-d'œuvre devient de plus en plus mobile et le travail peut être effectué de plus en plus de n'importe où, réduisant ainsi le lien entre le travail et le lieu où il est exécuté. Cela signifie que les freelancers peuvent choisir entre des emplois temporaires et des projets du monde entier, tandis que les employeurs peuvent choisir les meilleurs candidats pour des projets spécifiques dans un "bassin" de travailleurs plus important que celui disponible dans un seul domaine.

    L'économie de la coopération est un terme relativement nouveau. Bien qu’elle ne présente pas les mêmes risques que les transactions en espèces, certaines administrations fiscales ont déjà commencé à analyser les risques d’évasion fiscale et de fraude fiscale associés à ce type d’économie. PwC a estimé que l'économie de la cooperation générait désormais un chiffre d'affaires mondial de 15 milliards de dollars et pourrait atteindre 335 milliards de dollars d'ici 2025.

    Certaines administrations fiscales ont commencé des activités dans ce domaine afin de réduire l'évasion fiscale grâce à des cadres technologiques antitrust, réglementaires et législatifs. La coopération internationale peut être utile dans ce domaine, notamment parce que les plates-formes en ligne sont situées en dehors du pays où résident ses utilisateurs. Par exemple, l’Argentine a mis en place un système spécial d'enregistrement à la TVA, qui s’applique aux portails en ligne pour la vente de biens personnels neufs et aux portails en ligne lorsque la sous-traitance de services est convenue ou exécutée électriquement. L'opérateur de portail en ligne est tenu d'agir en tant qu'agent de TVA pour les transactions effectuées via son portail. L'Australie utilise d'importantes données de tiers obtenues grâce à l'accès aux informations collectées dans le but de lutter contre le blanchiment de capitaux et le financement du terrorisme. Ils ont suivi le mouvement des fonds pour les conducteurs et les propriétaires payés de surpeuplés à une banque locale et ont demandé des informations à ces banques pour identifier les activités commerciales non déclarées telles que celles exercées par les conducteurs Uber. Ils collaborent également avec des plates-formes - en particulier Uber et Airbnb - pour obtenir des informations sur les clients. L’Autriche utilise la surveillance Internet au moyen de divers outils (par exemple, "collecte sur le Web" et "extraction au jour Web") et l’utilise pour les mesures qu’elle cherche à améliorer en matière de fiscalité, par exemple en envoyant des appels et des campagnes d’information. La Belgique utilise "Internet scraping", exigeant que toutes les données numériques fassent l'objet d'une "exploration de données", et applique d'autres outils d'analyse, tels que "un outil médico-légal", pour collecter des données. Le Japon collecte une grande quantité de données sur Internet, les stocke dans une base de données et les compare aux données de son système fiscal pour chaque contribuable, ce qui facilite la visualisation des risques pour chaque contribuable. Le Royaume-Uni utilise un programme appelé "COSAIN", qui automatise le processus de comparaison et de filtrage des données des réseaux sociaux et des sites, facilitant ainsi la perception des tendances dans une zone géographique ou un secteur d'activité donné.

    L'avantage de la numérisation, en particulier dans le domaine des transactions P2P, réside dans le fait que même avant la numérisation de toute transaction, il ne s'agissait pas de nouveaux emplois créés par la numérisation ni de ces nouveaux modèles d'entreprises. En fait, dans la plupart des cas, il s’agissait d’une économie grise, ce qui rendait difficile la recherche, le suivi et la surveillance par les autorités fiscales. La numérisation a créé un avantage pour les administrations fiscales: les données des clients et des serveurs sont disponibles en ligne, ce qui crée une nouvelle source d'informations potentielle pour les administrations fiscales afin qu'elles puissent surveiller et estimer les bases d'imposition non enregistrées auparavant.

    Toutefois, pour encourager l'activité économique et garantir un traitement fiscal approprié, les administrations fiscales doivent prendre en compte l'impact des charges administratives sur les utilisateurs de la plateforme en ligne. Cela a déjà été reconnu dans de nombreux pays et des régimes fiscaux simplifiés ou des incitations fiscales spéciales pour les petites et moyennes entreprises et pour les personnes qui ne sont pas principalement engagées dans l'activité principale. Ils sont mis en œuvre afin de les sortir de l'économie parallèle. et encourager le respect volontaire des impôts.

    Par exemple, le Danemark a récemment annoncé une stratégie de croissance basée sur une économie de collaboration, qui comporte 22 initiatives. Entre d'autres choses, cette initiative prévoit une indemnité personnelle plus élevée pour les locataires de voitures, de véhicules et de navires si une tierce partie telle qu'une plate-forme en ligne communique son revenu total de cette manière aux autorités fiscales. La stratégie inclut également le développement de solutions numériques pour le revenu basé sur des activités dans le domaine de l’économie de la coopération.

    L'Italie a mis en place un régime fiscal optionnel pour les paiements de location à court terme, permettant au contribuable d'opter pour un impôt de substitution (au lieu de l'impôt sur le revenu) de 21% sur les revenus locatifs bruts. La nouvelle loi s'applique aux contrats de location qui ne dépassant pas 30 jours, sur les contrats conclus en ligne, ainsi qu'aux contrats conclus traditionnellement.

    Le Royaume-Uni a mis en place deux allègements fiscaux annuels distincts pour les particuliers, chacun représentant 1 000,00 £, correspondant aux revenus du commerce ou de l'immobilier, afin de simplifier le système fiscal et de soutenir le développement de l'économie numérique et de l'économie de partage. Si ces facilités couvrent tous les revenus individuels pertinents (avant les coûts), le contribuable n'aura plus à demander ni à payer d'impôt sur ce revenu. Ceux qui ont un revenu plus élevé auront la possibilité de calculer leur revenu imposable afin d’obtenir un reçu pour cet allégement plutôt que pour les coûts réels déductibles des impôts.

    Il est toutefois nécessaire de veiller à ce que l'application des mêmes règles pour tous ne réduise pas la compétitivité de ceux qui exercent encore des activités de manière traditionnelle, par rapport à ceux qui opèrent de manière numérique (comme entre les chauffeurs de taxi et les chauffeurs d'Uber). Par conséquent, il peut être utile d’adopter des mesures provisoires pour attirer les contribuables qui viennent de commencer leur activité économique dans l’économie du partage, sachant que ce sont peut-être de nouveaux contribuables qui ne connaissent pas bien le régime fiscal.

    En outre, pour une économie de "gig", par exemple, contrairement aux contrats de travail standard, la déclaration du revenu dépendra du contribuable lui-même (la plate-forme n’a pas de siège social dans le pays où les services sont fournis). Cela pose un autre défi à l'administration fiscale, car il sera plus difficile de savoir qui gagne un revenu et en quelle quantité. Dans son rapport intérimaire sur la numérisation, publié le 16 mars 2018, l'OCDE propose que les administrations fiscales insistent sur la nécessité d'améliorer l'éducation de ces contribuables en donnant des instructions opportunes sur le traitement fiscal et les obligations de déclaration appropriés en rapport avec ces nouveaux modèles économiques. Améliorer l'éducation des contribuables qui fournissent des biens et des services via une plate-forme P2P peut avoir un impact important sur la taxation des d'activités offer par les plate-forme en ligne. La France, par exemple, demande aux plates-formes de P2P de fournir des informations sur l'obligation de payer des impôts et des contributions aux utilisateurs de ces plates-formes. Cette obligation est réputée remplie si le message envoyé par la plate-forme à ses clients fournit des informations précises, non ambiguës et transparentes sur ces obligations pour chaque transaction et intègre de manière claire des liens hypertextes vers le site Web de l'administration fiscale. En outre, les plates-formes doivent envoyer à leurs clients un certificat annuel (avant le 31 janvier) comprenant le montant brut des recettes acquises sur les transactions exécutées via cette plate-forme.

    Ce qui pourrait aussi être utile dans ce domaine est que l’administration fiscale reçoit des données de la plateforme elle-même. Cela peut, d’une part, augmenter la déclaration volontaire des recettes (puisque les contribuables savent que l’administration fiscale reçoit ces données ultérieurement) et, d’autre part, permet aux administrations fiscales d’effectuer elles-mêmes la procédure d’imposition et de remplir automatiquement les données fiscales selon les déclarations fiscales, envoye par les contribuables. De même, dans la plate-forme où le paiement est effectué ou dans lequel la plate-forme de paiement est dans le service de facturation, l'obligation de calculer et de payer une taxe de déduction pour la plate-forme elle-même peut également être appliquée. Toutefois, de telles mesures ne sont pas aussi efficaces lorsque les plates-formes se situent dans une autre juridiction, où l'administration fiscale doit s'appuyer sur l'échange d'informations avec les autorités fiscales compétentes de cette juridiction (processus prenant souvent beaucoup de temps).

    Nous trouvons des exemples de bonnes pratiques en Estonie, où deux plateformes bien connues de services de transport fournissent des données directement aux autorités fiscales après approbation par utilisateur elle-même avant la période de déclaration fiscale. Sur la base de ces données, l'administration fiscale calcule la taxe et la transmet aux contribuables qui doivent la vérifier et la confirmer. L'ensemble du processus est effectué online. Au Mexique, l’obligation d’émettre une facture électronique à tous les clients du secteur des transports est propose et chaque conducteur doit s’inscrire au service en ligne pour pouvoir utiliser ce service, demander un certificat numérique afin de procéder a la signature numérique de la facture, et puis ils peuvent utiliser leur propre plate-forme pour créer et envoyer les factures aux clients et simultanément à l'administration fiscale. L’Équateur utilise un système similaire.

    Dans le cadre du forum de l'OCDE sur l'administration fiscale, 50 pays ont récemment décidé de coopérer à un projet qui devrait être mis en œuvre en 2018 et comprend 4 composantes:

    • développer une compréhension commune des différents types de plates-formes, le niveau des défis et des opportunités, la location et la disponibilité des données de la plate-forme elle-même,
    • comprendre les approches déjà mises en œuvre par certaines administrations fiscales pour améliorer la conformité fiscale des utilisateurs de la plate-forme, notamment par l'éducation, les modifications juridiques et la collaboration entre plates-formes,
    • examiner l'étendue des informations dont les administrations fiscales ont besoin pour déterminer correctement le montant de revenu que les utilisateurs de la plateforme gagneraient et imposeraient,
    • consultations avec certains des plus importants accords de plate-forme transfrontaliers relative à un ensemble commun d'informations que ces plates-formes peuvent fournir, avec des solutions juridiques appropriées, à toutes les administrations fiscales relevant de la juridiction de leurs utilisateurs.

    Si cet accord mondial est atteint, comme ce fut le cas pour les normes internationales d'information financière, cela contribuerait à améliorer le respect des obligations fiscales et à réduire l'évasion fiscale dans l'économie numérique.

    1. Référence: "Proposition de décision d'exécution du Conseil autorisant la République italienne à adopter une mesure spécifique dérogeant aux articles 218 et 232 de la directive 2006/112 / CE relative au système commun de taxe sur la valeur ajoutée", https://ec.europa.eu/transparency/regdoc/rep/1/2018/EN/COM-2018-55-F1-EN-MAIN-PART-1.PDF
    2. OCDE (2017), Outils technologiques de lutte contre l'évasion et la fraude fiscales, Éditions OCDE, Paris. http://www.oecd.org/tax/crime/technology-tools-to-tackle-tax-evasion-and-tax-fraud.pdf
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Ksenija Cipek

Ksenija Cipek is based in Zagreb, Croatia and she is a lecturer at the local University of Law and a Member of European Law Institute. Ksenija has over 20 years experience working at the Ministry of Finance and the Tax Administration. She is a highly respected and recognised tax expert who has been heavily involved in lawmaking. Ksenija is also an author and books writer.

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