KURGAN Sistemi Nedir? / Şenol DÖNDER – SMMM

KURGAN Sistemi Nedir?

Yapay Zekâ Destekli Vergi Denetiminde Yeni Dönem ve Mali Müşavirin Rolü

1. Giriş: Dijital Denetimin Yeni Yüzü

Türkiye’de vergi denetimi, artık sadece müfettişlerin sahada yürüttüğü klasik incelemelerle değil, yapay zekâ destekli sistemlerle daha proaktif ve algoritmik şekilde yürütülüyor. Bu kapsamda hayata geçirilen sistemlerden en önemlisi:

KURGAN – Kuruluş Gözetimli Analiz Sistemi

KURGAN, özellikle yeni kurulan firmaların risk puanlamasını yaparak sahte belge, naylon fatura, vergi kaçırma gibi eylemleri henüz baştan tespit etmeyi amaçlayan yapay zekâ tabanlı bir dijital denetim altyapısıdır.

2. KURGAN Sistemi Nasıl Çalışır?

Aşama	Açıklama
Veri Toplama	Tüm e-belge sistemlerinden (e-Fatura, e-Arşiv, e-Defter), SGK, Tapu, Gümrük, POS, banka hareketleri, vergi beyanları, yoklamalar, VEDOP kayıtları entegre edilir.
Veri Temizleme & Sınıflandırma	Veriler formatlanır, sektör bazlı kümelenir, önceki verilerle karşılaştırılır.
Yapay Zekâ Modelleme	Makine öğrenmesi ile “sahte belge kullanıcı profili” çıkarılır, yeni açılan firmalar bu profile göre değerlendirilir.
Risk Skoru Üretimi	Her firma için 0–100 arası bir risk skoru hesaplanır.
Denetim Yönlendirme	Yüksek riskli görülen firmalara uyarı, teminat mektubu, ihtiyati haciz veya doğrudan denetim yönlendirmesi yapılabilir.

3. RİSK ANALİZİ NASIL YAPILACAK?

KURGAN’ın Yapay Zekâ Temelli Risk Analiz Süreci

KURGAN’ın risk analizi, çok katmanlı ve büyük veri tabanlı çalışır. Her mükellef için onlarca gösterge eşzamanlı incelenir. İşte ana başlıklar:

3.1 Risk Göstergeleri ve Etki Katsayıları (Örnek Tablo)

Risk Göstergesi	Açıklama	Etki Düzeyi
Sektörel Sapmalar	Kâr marjı, ciro, alış/satış oranları sektör ortalamasının çok dışında mı?	Yüksek
Kısa Süreli Alım-Satım Yoğunluğu	Kuruluşun ilk 3 ayında yüklü alış/satış var mı?	Yüksek
Yüksek İade Talebi	Kuruluş döneminde KDV iadesi talep ediliyor mu?	Çok Yüksek
İlişkili Firma Bağlantıları	Önceki dönemlerde sahte fatura tespit edilen firmalarla bağlantı var mı?	Çok Yüksek
Stok Tutarsızlığı	Beyan edilen stok ile alış-satış hacmi örtüşüyor mu?	Orta
SGK/Çalışan Bildirimi	Aktif ticaret yapan firmada hiç personel kaydı yok mu?	Yüksek
POS/Banka Verisi	POS cihazı var ama beyan yok, ya da POS’a göre satış beyanı düşük mü?	Orta
Adres Uyumsuzluğu	Adres sahte, işyeri bulunmuyor, yoklama olumsuz mu?	Yüksek
Kayıtlı Telefon/E-posta Kullanımı	Daha önce tespit edilen sahte firmalarla aynı GSM/e-posta mı?	Çok Yüksek
Teminat/Finansal Yetersizlik	Sermaye koyulmamış, teminat verilmemiş, banka hesabı yok mu?	Yüksek

Not: Bu göstergeler, KURGAN sisteminin makine öğrenmesi modellerine veri sağlaması için önceden ağırlıklandırılmış olabilir. Sistem zamanla kendini eğiterek yeni sahtecilik desenlerini de öğrenebilir.

3.2 Model Türleri

Denetimli Öğrenme (Supervised Learning):
– Daha önce “sahte” olarak tespit edilen firmaların verileri üzerinden, bu profili tanıyan yapay zekâ modeli eğitilir.
Kümeleme (Clustering):
– Yeni mükellefler sektör, işlem hacmi, davranış modeline göre gruplandırılır. Normalden sapma varsa risk artar.
Anomali Tespiti (Outlier Detection):
– Alışılmadık faaliyetler, “ani ciro”, “sıfır personel ama yüklü satış” gibi örnekler ayıklanır.

4. Mali Müşavirlerin Risk Analizi Açısından Yeni Görevleri

KURGAN sistemiyle birlikte mali müşavirler için klasik beyan ve defter tutma hizmeti artık yetersiz hale gelmektedir. Çünkü:

Mükellefin verileri KURGAN tarafından analiz edilirken yanlış yönlendirme, eksik kayıt veya belge eksikliği doğrudan mali müşaviri zora sokabilir. Mali müşavir, artık sadece beyanname düzenleyicisi değil, “risk danışmanı” haline gelmektedir.

Dikkat Edilmesi Gerekenler:

Mükellefin İşlem Profili İyi Tanınmalı
– Yüksek alış yapan, iade talep eden, personelsiz faaliyet gösteren firma varsa, açıklaması belgelendirilmeli. GSM – IBAN – E-posta Gibi Detaylar Kontrol Edilmeli
– Daha önce sahte belge davasına konu olmuş GSM numarası ile kayıt yapılmamalı.
Stok – KDV – Satış Verileri Tutarlı Olmalı
– Gerçek olmayan stoklarla, sahte alış/satışlarla KDV iadesi talebi “çok yüksek risk” olarak sınıflanır.
Müşteri Bilgilendirilmeli
– Riskli görülen işlemler için mali müşavir, yazılı olarak müşterisini uyarmalıdır.

5. KURGAN’ın Getireceği Sektörel Değişimler

Etki Alanı	Olası Sonuç
Vergi Denetimi	İnsan eliyle yapılan klasik incelemeler azalır, algoritma temelli ön değerlendirmeler artar.
Vergi Kaçakçılığı	Sahte fatura zincirleri daha hızlı tespit edilir. KDV iade riskleri daha kolay sınıflanır.
Mali Müşavirlik	Defter tutmanın ötesinde, “veri temizliği ve risk yönetimi” ön plana çıkar.
Meslek Etiği	Uyumlu müşavir – uyumsuz müşavir ayrımı daha görünür hale gelir.

6. Sonuç ve Öneriler

KURGAN, dijitalleşmenin getirdiği yapay zekâ gücünü kullanarak vergi denetimini yeni bir seviyeye taşımayı amaçlamaktadır. Ancak sistemin sağlıklı işlemesi için:

Şeffaf kriterler oluşturulmalı,
Risk skorları gerekçeli açıklanmalı,
Yanlış risk etiketlemelerinin mağduriyet yaratmaması için itiraz mekanizmaları kurulmalı,
Mali müşavirler sürekli eğitimlerle bu sisteme hazırlıklı hale getirilmelidir.