Cikk letöltése PDF-be

Absztrakt

Az alábbi tanulmány célja az adóoptimalizálás és az áfacsalás fogalmi és gyakorlati kereteinek bemutatása, valamint a két jelenség közötti szűk határvonal elemzése a modern, digitális környezetben működő adórendszerekben. A kutatás célja, hogy feltárja azokat a jogszerű módszereket, amelyek révén az adózók csökkenthetik adóterheiket, valamint azokat az illegális gyakorlatokat, amelyek az általános forgalmi adó kijátszására irányulnak, különös tekintettel a digitalizáció által megjelenő új kockázatokra. Külön hangsúlyt kap a mesterséges intelligencia szerepe az adózás területén, mind az adózói döntéshozatal, mind az adóhatósági ellenőrzési, kockázatelemzési és csalásfelderítési folyamatok vonatkozásában. A tanulmány bemutatja, miként járulhat hozzá a mesterséges intelligencia az adótervezés és a jogkövetés hatékonyságának növeléséhez, ezen kívül vizsgálja az alkalmazásával összefüggő jogi, etikai és szabályozási dilemmákat, különös tekintettel az automatizált döntéshozatal, az átláthatóság és a jogbiztonság kérdéseire, mind nemzeti, mind nemzetközi szinten.

Bevezetés

Az adókból befolyó bevételek az állam működésének nélkülözhetetlen részei. Az adók hozzájárulnak az állam közfeladatainak hatékony ellátásának biztosításához. Az adózás társadalmi szükségességét a társadalom is többnyire elismeri, ugyanakkor az egyének sokszor ódzkodnak a megfizetésétől. Az adóoptimalizálás és az adócsalás, bár eltérő módon és mértékben, de ugyanazt a célt szolgálja, az adózás lehetőségekhez mért legteljesebb minimalizálását. Mind a kettő jelen van a társadalom széles körében, monitorozásuk folyamatos feladat az adóhatóságok számára. Az adóhatóságok feladata a már jogellenessé váló adóminimalizálásokkal szembeni hatékony fellépés. A mesterséges intelligencia megjelenése újabbnál újabb eszközöket adott és ad folyamatosan mind az adózók, mind a hatóság kezébe. Az adóigazgatás a mesterséges intelligencia térnyerésével jelentős mértékben átalakulhat, amely azonban jogi és erkölcsi problémákat hozhat magával.

A globalizált, digitalizált gazdaságban az adórendszerek olyan kihívásokkal szembesülnek, amelyek néhány évtizeddel ezelőtt még elképzelhetetlenek voltak. A gazdasági tranzakciók jelentős része ma már digitális térben zajlik, határokon átnyúlóan, gyakran automatizált módon. Ebben a környezetben az adóoptimalizálás, és az áfacsalás formái egyaránt átalakultak.

Ezzel párhuzamosan a megjelent mesterséges intelligencia, mint olyan technológia, amely egyszerre kínál hatékony eszközöket az adóhatóságok számára, ugyanakkor új kockázatokat és visszaélési lehetőségeket is teremt az adózók oldalán.

A mesterséges intelligencia (MI) kutatása nem egy 21. századi találmány, a 20. században már letették az első alapköveket. A történet 1956-ban kezdődött az amerikai Dartmouth College egyik nyári workshopján[1]. Úgy gondolta tíz tudós, hogy két hónap munkával le tudja fektetni egy olyan gépezet alapjait, amely képes nyelvhasználatra, elvont fogalmak kezelésére, olyan problémák megoldására, amelyek addig kizárólag embereknek sikerültek, illetve önmaga tökéletesítésére. Ma már talán megmosolyogtató az optimizmusuk, és egyáltalán nem meglepő, hogy sokkal lassabban haladtak a tervezettnél, ám a lényeg, hogy megtették az első, kulcsfontosságú lépéseket.

Eljutottunk a ma már szinte mindenki által ismert ChatGPT megjelenéséhez, amelyet követően sorra jelentek meg a nagyközönség számára is elérhető mesterségesintelligencia-alapú platformok, mint például a Gemini vagy a Perplexity. A ChatGPT-t az amerikai OpenAI kutatólaboratórium fejlesztette, amely 2018 óta dolgozik a GPT (Generative Pre-trained Transformer) modellek továbbfejlesztésén. A ChatGPT 2022. november 30-án vált nyilvánosan elérhetővé, és a GPT-3.5-re (később GPT-4 és GPT-5 verziókra) épülő modell rövid idő alatt a történelem egyik leggyorsabban növekvő alkalmazásává nőtt, ugyanis mindössze két hónap alatt több mint 100 millió felhasználót ért el.

A mesterséges intelligencia mára a mindennapok szerves részévé vált, világszerte egy 2025. októberi adat alapján a ChatGPT-t több mint 700 millió felhasználó használja. Átlagosan mindennap 2,5 milliárd promptot írnak be a felhasználók.[2] A rendszer működésének alapját az úgynevezett „promptok” jelentik, amelyek az MI számára adott szöveges utasítások vagy kérdések, és amelyekre a rendszer válaszokat generál. A felhasználók naponta több milliárd ilyen utasítást adnak meg, ami jól mutatja az eszköz elterjedtségét és jelentőségét.

A téma kutatását az adóoptimalizálás szempontjából különösen indokoltnak tartom, mivel a mesterséges intelligencia ereje és az általa feldolgozott hatalmas adatbázis a mai világban megkerülhetetlenné vált. Az MI alkalmazása alapvetően befolyásolja az adózói döntéshozatalt és az adóhatósági működést egyaránt, ezért hatásainak vizsgálata elengedhetetlen az adórendszerek jövőbeni működésének megértéséhez.

Kutatásom elsődleges célja elsőként az adóoptimalizálás, majd az adócsalás egyik leggyakoribb esetét, az áfacsalást ismertetem, végül kitérek a mesterséges intelligencia adóigazgatásban egyre inkább erősödő helyzetére is.

Az adóoptimalizálás – fogalmi tisztázás

A jogszabályi előírások betartása, az előírásokban felemerülő joghézagok kihasználása, valamint a szabályozások tudatos megsértése közötti határvonalak konkrét meghatározása igen nehéz. Ennek oka elsősorban a gazdasági és társadalmi helyzetek folyamatos változásában keresendő. A különböző adójogi szempontból releváns fogalmak, mint például az adócsalás vagy éppen az adótervezés pontos meghatározása és egymástól való elhatárolása éppen ezért igen nehéz feladat. A helyzetet sem segíti, hogy a nemzeti jogszabályok, valamint a nemzetközi megállapodások nem határozzák meg a fogalmakat egységesen.[3] Az ’adóoptimalizálás’ fogalmával kapcsolatban is megoszlik a szakirodalom.

László Csaba doktori értekezésében arra utal, hogy az adóelkerülés (vagy adókikerülés) jobban hangzó szinonimája mind az adóoptimalizálás, mind az adótervezés. Álláspontja szerint az adóelkerülés – és így az adóoptimalizálás – az adófizetői kötelezettségek törvényes keretek közötti csökkentése (szükséges esetben, akár annak súrolásával).[4] Az adókikerülés során az adózó kihasználja egyrészt az adórendszerek hiányosságait, másrészt a számára jogszabály alapján biztosított adózási előnyöket. Szóval optimalizálja az adóterheit, és a számára elérhető legkedvezőbb és leggazdaságosabb legális adózási lehetőséget választja. Az adózó tehát nem arra törekszik, hogy átlépje a jogszabályok által számára biztosított kereteket, hanem az elérhető jogszabályi struktúrákból választva megtervezi az állami szabályozást tiszteletben tartó adózási mechanizmusát.[5] Halász Zsolt szerint az adókikerülés során az adózó, a rá vonatkozó szabályozások által lehetővé tett opciók alapján csökkenti az általa megfizetendő adó mértékét.[6] Természetesen az a tény önmagában, hogy nem jogszabálysértő az adózó magatartása még nem jelenti, hogy megfelel az erkölcsnek.[7] Továbbá a jogalkotók sem kimondottan támogatják ezt a tevékenységet, hiszen az adójogi előírások nem ezt a célt szolgálják.[8]

Deák Dániel ugyanakkor az „Alkotmány és Adójog” elnevezésű könyvében azt rögzítette, hogy az adóelkerülés tulajdonképpen a joggal való visszaélés adójog területén történő megvalósulása, amely a jogilag nem elfogadható adótervezés. Álláspontja szerint, bár az jogszabályok előírásai nem sérülnek, ugyanakkor a jogellenesség bizonyos körülmények között mégis megállapítható.[9]

A szakirodalom jelentős része szerint az adóoptimalizálás és az adókikerülés nem lehetnek egymás szinonimái. Ezen szakirodalmi vélekedés azzal érvel, hogy amennyiben a két fogalomra szinonimaként tekintünk, úgy nem merülhetne fel az adóelkerülés korlátozásának szükségessége.[10]

A Simon által szerkesztett Pénzügyi jog I. könyvben Földes Gábor (Nagy Gábor) úgy fogalmaz, hogy „az adótervezés a gazdasági, gazdaságossági számítások alapján történő adóoptimalizálást jelenti […] hacsak nem az adókikerülés eufemisztikus megjelöléseként használják a kifejezést”.[11] Simon, későbbi saját maga által írt, hasonló elnevezésű könyvében külön pontban beszél az adóoptimalizálásról és az adótervezésről. Eszerint adóoptimalizálásról akkor beszélhetünk, ha „az adóalany a számára nyitva álló közel azonos lehetőségek közül azt választja, amelyik adózási szempontból előnyösebb”.[12] Míg az adótervezésre az adóoptimalizálás egy sajátos fajtájaként tekint, amely a nemzetközi szintéren valósul meg és elsődleges célja minimalizálni az adóterheket, és főként a jövedelemadózás területén szokták alkalmazni. Elsődleges mechanikai megvalósulása abban áll, hogy adózási szempontból a legmegfelelőbb adórendszerben igyekeznek kimutatni a jövedelmet.[13]

Látható tehát, hogy igen kaotikus jelenleg az egyes fogalmak közötti eligazodás, ennek részletesebb bemutatása a tanulmány terjedelmére és céljára tekintettel, azonban most nem lehetséges. A fogalmak közti határvonalak nehézkes elválasztására tekintettel az adóoptimalizálásra és az adótervezésre egymás elválaszthatatlan társaiként, kvázi szinonimáiként tekintek, míg az adóelkerülést a fogalom szakirodalmon belüli megosztott megítélése miatt, és a tanulmányban a későbbiekben bemutatott elhelyezése miatt nem tekintem az előző két fogalom szinonimájának.

Adóoptimalizálás fajtái

Két szempont szerint lehet megközelíteni az adóoptimalizálás kérdését. Egy generális jellegű és egy egyéni jellegű megközelítésből lehet kiindulni, ezek lényegesen eltérnek egymástól. Az általános nézőpont lényegében azt jelenti, hogy az egész adórendszert kell optimalizálni. A feladat a tagállami, az európai uniós és a nemzetközi szintű szabályozások harmonizálása, egységesítése. Tökéletesíteni, optimalizálni kell a különböző adózási mechanizmusokat és eljárásokat, hogy ne forduljon elő sem adócsalás, sem pedig kettős adóztatás.[14] Erre azért van kiemelten szükség, mivel megfigyelhető, hogy amennyiben elér egy bizonyos magasságot az adókulcs, azt követően az adózásból befolyó bevételek csökkeni kezdenek. Megemelkedik az adókikerülések, sőt az adócsalások száma is, valamint csökken a gazdaság termelőképessége. Ezt szemlélteti a Laffer-görbe.[15]

Az egyén szempontjából háromfajta adóoptimalizálási fajtát lehet megkülönböztetni. Megvalósulhat az adóoptimalizáció egyrészt inaktivitáson keresztül, ez nemes egyszerűséggel annyit jelent, hogy az adózó nem végez olyan gazdasági tevékenységet és nem köt olyan jogügyletet, amely adófizetési kötelezettséget vonna maga után. Az adózó tehát a gazdasági életében bizonyos esetekben az alapján hoz meg egyes üzleti döntéseket, hogy figyelembe veszi az adóterheiben annak következtében megjelenő változásokat és bizony előfordulhat, hogy a nagyobb adóteher elkerülése érdekében inkább nem teszi meg az üzleti lépést.[16]

Másodikként említhető a klasszikus értelemben vett adóoptimalizáció, amely során az adózó az adójogi jogszabályok által számára biztosított lehetőségekből a saját szempontjából legkedvezőbbet választja.[17]

Harmadrészt adóoptimalizációnak lehet tekinteni azt is, amikor az adózó a fiskális rendszer kiskapuit használja ki. Megvalósulhat úgy, hogy például az adózó csupán az adójogi előírásokra figyel, más jogszabályra nem. A lényeg, hogy az adózó olyan lehetőségeket használ ki, amelyeket a jogszabályok megalkotója nem látott előre. A jogalkotói célt figyelmen kívül hagyja. Franciaországban „az igazi adókikerülés” („la véritable évasion fiscale”) néven hivatkoznak erre a fajtájára az adóoptimalizációnak.[18] Itt azért meg kell említeni, hogy ez a fajta adóoptimalizáció lehet az oka, hogy a szakirodalomban ennyire összemosódik az adóoptimalizáció és az adókikerülés fogalma, ugyanakkor itt mutatkozik meg, hogy miért is nem lehet szinonimaként tekinteni az adókikerülésre és az adóoptimalizációra. Ezen felosztásból kiindulva az adókikerülés az valójában egy jóval szűkebb, az adóoptimalizáción, mint tág fogalmon belül megvalósuló kategória, amellyel szemben valóban felmerülhet a joggal való visszaélés kritikája és így adott esetben a jogellenesség is (az adóoptimalizáció másik két eseténél kevésbé).

Az adótervezés és adóoptimalizálás célja és eszközei

Az adótervezés lehetősége minden adóalany vagy leendő adóalany számára fennáll, tekintet nélkül, hogy egy jogi személyről vagy éppen egy természetes személyről van szó, és az adóalany nagyságától függetlenül az egész életciklust végig kíséri. Az adótervezés túlmutat a jogszabályok megfelelő összeolvasásánál, sokkal inkább a „jövedelem alakításának tudománya, amely során az adóalany(ok) vagy potenciális adóalany(ok) komplex költségvetési kapcsolatainak optimalizálása történik meghatározott térbeli és időbeli koordináták között, az adóalany(ok) vagy potenciális adóalany(ok) szemszögéből”.[19] Célja a legminimálisabb kockázat mellett és az üzlet működésének veszélyeztetése nélküli a lehető legteljesebben csökkenteni a felmerülő adóterheket.[20]

Az említett célon belül az ’adóterhek csökkentésének’ részeleme további opciókat nyit meg. Ez az elem megvalósulhat az adókötelezettség végleges csökkentésével, a fizetendő adó értékének a csökkentésével vagy a köztes adóterhek csökkentésével. Az adókötelezettség csökkentésénél nem szabad csak az adott tranzakcióra összpontosítani, hanem az adóterhelést összeségében, egészben kell
figyelni. Például egy cégcsoport esetében előfordulhat, hogy egy adózó adóalapjának csökkentése egy másik adózó adóalapjának növelését hozhatja el. A második opció, az adó értékének a csökkentése, amely az adófizetés időpontjának kitolásával valósulhat meg.
A pénz időértéke miatt a jövőbe eltolt adók arányaikban kevesebbek lesznek, mint a most megfizetendő adók. A harmadik lehetséges cél, vagyis a köztes adók csökkentése elsősorban a nemzetközi tranzakciók esetén releváns, ahol a felmerülő forrásadókat szeretnék csökkenteni. Bármelyik vonalon is indul el az adózó, azt sosem szabad figyelmen kívül hagynia, hogy adócsökkentés mellett feltétlenül figyelembe kell venni az esetleges kockázatokat, illetve a hatékony üzleti modell megőrzését.[21] Az ezek figyelmen kívül hagyásából bekövetkező hátrányok súlyos következményekkel (akár a gazdasági életben, akár bűntetőjogi szempontból) lehetnek az adózóra.

Azt, hogy az adóalanynak milyen eszközei vannak az adótervezésre sok szempont meghatározza. Elsősorban mindig az adott állam adószabályai lesznek a kiindulási alap, ezek között pedig jelentős eltérések mutatkozhatnak. Továbbá az adóalany személye is releváns, hiszen más eszközökkel tud és fog élni egy magánszemély és másokkal egy jogi személy, még inkább másokkal egy országokat átszövő nemzetközi vállalkozás.[22]

Meghatározhatja a rendelkezésre álló eszközöket továbbá az adótervezés időpontja is. Egymástól eltérő eszközök állhatnak rendelkezésre az adóévben és azt követően, valamint a fordulónap előtt és után is.[23]

Magánszemélyek számára olyan eszközök állnak rendelkezésre, mint a jövedelmek transzformálása, az adózás időbeli elcsúsztatása, az adózás szétosztása más személyekre vagy az adózás területileg történő átcsoportosítása.[24]

A jogi személyek kezében az adótervezés szempontjából ténylegesen szinte megszámlálhatatlan eszköz áll rendelkezésre. Az adóév zárása előtti adótervezési eszközök a különböző stratégiai jellegű döntések, mint például egy esetleges felvásárlás vagy éppen átalakulás elrendelése, vagy különböző középtávú (pl.: finanszírozás megtervezése) és hosszú távú (pl.: jogi forma választása; székhely, telephely választása) döntések meghozatala, és még sok más. Adóév után szintén rendelkezésre állnak különböző eszközök, mint például az eredménnyel való megfelelő gazdálkodás (pl.: nyereségkifizetés, nyereség előírása osztalékként), vagy éppen az eredmények átcsoportosítása (adókonszolidáció).[25]

Nemzetközi vállalkozások esetében az egyik legfontosabb cél a megfelelő holdingstruktúra kialakítása, amelynek nem elhanyagolható része az adók optimalizálása. A holdingok tagvállalatai korlátozott jogi és gazdasági önállósággal rendelkeznek, ugyanakkor adójogi önállóságuk ettől független. A holding azzal jár, hogy egyrészt a kettős adóztatás veszélye megjelenhet, másrészt az egyes országok adókedvezményeit a tagvállalatokon keresztül könnyebben ki tudja használni a holding. [26]

Adócsalás

Az adócsalás minden országban megjelenik már egészen az ókor óta, tekintet nélkül az éppen hatalmon levő politikai rendszerre. Az egyetlen feltétele csupán az adórendszer megléte.[27] Az adócsalókat pedig minden korban üldözte az állam, amely érthető is, hiszen az adókból befolyó bevételek elengedhetetlen szereppel bírnak az állam megfelelő működésének a biztosításában.[28]

Az optimális jogi lépésekkel (pl.: ellenőrzések növelése vagy adóterhek csökkentése) csupán az adócsalás mértékét lehetséges csökkenteni. Az adócsalás mindig egy egyéni elhatározás, ennek okán a legjobb eszköz az ezzel szemben való fellépésre az egyének tudatosságának a növelése. Sajnos sok esetben az adózó nem rendelkezik kellő ismeretekkel és így tetteinek jogi és gazdasági következményeit sem látja át kellő mélységben. Ezt a helyzetet súlyosbítja, hogy az adójogi normák nehezen tudják lekövetni a társadalom és a gazdaság változásait. Ilyen kihívás volt például a nemzetköziesedés, amely az adókikerülés új lehetőségeinek tárházát keltette életre.[29] Más szempontok mentén, de a mesterséges intelligencia megjelenése hasonlóan jelentős változásokat hoz a társadalom és a gazdaság működésébe.

Áfacsalás

Magyarországon az áfacsalással szembeni büntetőjogi védelem a 2012. évi C. törvény XXXIX. fejezetében elhelyezett költségvetési csaláson keresztül történik. Az áfacsalással szembeni fellépésnek van adminisztratív és van büntetőjogi vonala.[30]

Adminisztratív oldalon erre szolgál a 2011-ben létrehozott Nemzeti Adó- és Vámhivatal, amely egy központi költségvetési szerv, azzal a feladattal, hogy hatékonyan ellássa az álam adóhatóságként való fellépésével kapcsolatos feladatait, garantálja a költségvetési bevételeket, valamint felderítse a pénzügyi bűncselekményeket. Ezen túl 2017-ben törvény (2017. évi CL. törvény – Art.) született, illetve meg kell említeni az Elektronikus Közútáruforgalom-ellenőrző Rendszert (Továbbiakban: „EKÁER”), amelynek céljai közé tartozik az áruforgalom transzparenciájának a biztosítása, valamint az adóelkerülés, adócsalás megszüntetése. Az EKÁER-rel le lehet követni az áruk útvonalát és meg lehet ismerni a releváns szállítási adatokat.[31] Az áfabevételek jelentős mértékben hozzájárulnak Magyarország gazdasági stabilitásához, ugyanakkor a 27%-os áfakulcs az Európai Unióban a legmagasabb. Ezért ennek a kijátszása jelentős gazdasági előnyhöz juttathatja az érintettet, az állam számára pedig súlyos hátrányokat okozhat. Ezért feltétlenül szükséges az adó tárgyának alapos felügyelete. Az EKÁER volt a szlovák és a lengyel rendszer kialakításának is a mintája.[32]

Büntetőjogi szempontból a 2021. január 1. napja óta a hatályban levő költségvetési csalás elnevezésű tényállás fogja össze a korábbi, különböző jelleggel bíró, de egyaránt a költségvetés védelmét szolgáló tényállásokat.[33] Ez a tényállás többek között magában foglalja az áfacsalást is. A 2013. július 1-én hatályba lépett új Btk. (2012. C. tv.) nem változtatta meg érdemben a tényállás tartalmát, csupán az elektronikus úton megvalósító befizetésekkel kapcsolatos megtévesztő magatartások tényállás alá helyezése érdekében módosította minimálisan.[34] Az új tényállás kodifikálásának az volt a célja, hogy a magyar büntető törvénykönyv átlátható és következetes legyen. A cél egy általánosabb jellegű szabályozás kialakítása volt. A védett jogi tárgy a költségvetés bevételeinek a társadalmi érdeke lett. A tényállásnak három alapesete van, amelyből az áfa szempontjából az első alapeset, vagyis az általános elkövetési magatartás a releváns. A szűk értelembe vett költségvetési csalás elkövetési magatartása két lényeges elemből tevődik össze. Egyrészt szükség van a költségvetésbe való befizetési kötelezettség vagy a költségvetésből származó pénzeszközök vonatkozásában történő tévedésbe ejtésre, tévedésben tartásra, valótlan nyilatkozatra, valós tény elhallgatására, vagy a költségvetésben elérhető kedvezmények jogtalan igénybevételére, vagy a pénzeszközök céltól eltérően történő felhasználása. Másrészt szükséges, hogy az elkövető ezzel egy vagy több költségvetést károsítson. Amennyiben ez a két feltétel fennáll, úgy az elkövető megvalósítja a szűk értelemben vett költségvetési csalást. A büntetés mértéke a bűncselekmény elkövetésével okozott vagyoni hátrány mértékéhez, illetve az esetlegesen fennálló üzletszerűséghez vagy bűnszövetséghez igazodik. Így adott esetben akár tíz évig terjedő szabadságvesztéssel is lehet büntetni az elkövetőt.[35]

Az áfa a bevételi és a kiadási oldalon is lehet az elkövetési tárgya. Ez attól függ, hogy az áfa be nem fizetéséről van szó, vagy pedig visszaigényelt áfáról. Áfára vonatkozóan költségvetési csalást tévedésbe ejtéssel, abban való tartással, valótlan nyilatkozat megtételével, vagy valós tény elhallgatásával lehet elkövetni. A vonatkozó háttérszabályozást a 2007. évi Áfa törvény (2007. évi XXCVII.) tartalmazza. Az áfára elkövetett bűncselekmények elkövetési magatartásaként szóba jöhet az ellenszolgáltatásért nyújtott belföldi termékértékesítés vagy szolgáltatásnyújtás, továbbá az EU-n belüli termékbeszerzés és termékimport. Áfát fő szabály szerint a teljesítéskor kell megállapítani, és annak kell fizetnie, aki terméket értékesít vagy szolgáltatást nyújt. Továbbá akkor is fennáll az áfa fizetésének a kötelezettsége, ha a számla kibocsátásakor nem történt meg a teljesítés (valamint akkor is, ha áthárított adót tüntetnek fel a számlán).[36] Ez a megoldás a fiktív számlák visszaszorítása érdekében alkalmazandó, mivel ennek eredményeként akkor is fizetnie kell a számlakibocsátónak, ha nem történik tényleges teljesítés.
A fizetési kötelezettsége alól kivételes esetekben mentesülhet a számlakibocsátó. Egyrészt abban az esetben, ha érvényteleníti a kibocsátott számláját. Másrészt akkor, ha nem ő bocsátotta ki számlát, hanem a nevében valaki más állította ki azt egy fiktív teljesítésről. Ilyenkor tájékoztatnia kell a számla megjelölt címzettjét, hogy a részéről nem történt teljesítés, nem ő állította ki. Ezzel a „számlakibocsátó” megakadályozhatja, hogy a fiktív számlák után levonja az előzetesen felszámított adót a számlabefogadó. Ugyanakkor, ha elmulasztja ezt megtenni, akkor neki kell megfizetnie (rajta fogják követelni) a fiktív gazdasági esemény utáni adót. Mindazonáltal a mindenkori adófizetésre kötelezettnek fő szabály szerint az Art.-ban meghatározott esedékességi ideig kell az adót adóhatóság részére megfizetni.[37]

Az áfacsalás elkövetési módszereit a szakirodalom szerzői többféleképpen kategorizálták

Steiner szerint öt nagy kategóriába lehet osztani az áfacsalásokat. Elsőként említhető a működés eltitkolása, amely során a gazdasági tevékenységet folytató adófizetésre kötelezett nem nyújt be adóbevallást. A második a bevétel eltitkolása, amely nagyon hasonló az első módszerhez, a különbség csak annyiban áll, hogy ebben az esetben az adófizetésre kötelezett ugyan benyújt adóbevallást, de azt hiányosan teszi. Az adóhatóságnak ennél a két módszernél viszonylag könnyű dolga van, mivel mindösszesen annyit kell bebizonyítania, hogy a vállalkozás folytatott gazdasági tevékenységet, illetve, hogy többet folytatott, mint amit beismert. A maradék három eset, a csalárd visszaigénylések, a csalárd levonások és a körhintacsalások mind elkövetői, mind pedig hatósági oldalról komoly koordinációt igényelnek.[38]

Jármai Tamás öt kategóriába osztotta az Európai Unióban tipikusan előforduló áfacsalási mechanizmusokat. Ezek a ’valótlan közösségi kereskedelem’, a ’missing trader alkalmazása’, a ’látszólagos háromszögügylet’, a ’körhintacsalások’ és az ’adófizető objektív tudatossága’.[39]

Szabó és Zierer szerint áfacsalást általánosságban kétféleképpen lehet elkövetni, egyrészt az áfa csalárd levonásával, másrészt a megfizetendő áfa egészben, vagy részben történő be nem vallásával. Továbbá a tanulmány megemlíti, hogy a gyakorlatban általában összetett láncolatokat hoznak létre az elkövetők, amely során bevonhatnak például ún. missing tradert vagy éppen buffert. Kiemelik továbbá azt is, hogy más módon is lehet csoportosítani az áfacsalásokat, ugyanakkor valamennyi áfacsalás célja a piacon való tisztességtelen árelőny szerzése, a csalárd profit növelése, valamint a költségvetés károsítása.[40]

A mesterséges intelligencia szerepe az adózás rendszerében

A mesterséges intelligencia kifejezést egy amerikai matematikus és informatikus, John McCarthy használta elsőként a 20. század közepén, 1955-ben.[41] Az adóigazgatásban esszenciális az adatok gyűjtése és elemzése, mely lehetővé tette, hogy már nagyon korán alkalmazzák a mesterséges intelligenciát. A mesterséges intelligencia biztosította, hogy az adóhatóságok jelentős mennyiségű adatot elemezzenek és így gyorsabban tudjanak fellépni a jogsértő magatartásokkal szemben.[42]

A mesterséges intelligencia adózásban betöltött szerepe az 1970-es évekre nyúlik vissza, amikor megszületett többek között a „Taxman” elnevezésű rendszer is.[43] Az L. Thorne McCarthy nevéhez kötődő Taxmant a vállalatok átszervezésével kapcsolatos szabályozásokkor alkalmazták. Azt kellett meghatároznia, hogy az adott átszervezés után mentesül-e a vállalat az adófizetési kötelezettsége alól. Ehhez a konkrét esetet be kellett táplálni a programba, majd a program besorolta az átszerveződést a törvény szerinti megfelelő kategóriába. Idővel bővítették a Taxman alkalmazásának a körét a társasági adózás más területeire is. Később egyre több másik hasonló megoldás is született.[44] Az azóta eltelt idő alatt bővült a mesterséges intelligencia lehetséges felhasználási területeinek a száma. Ilyen például a csalások felderítése, az adózók tájékoztatása vagy az adatok elemzése.[45]

Összességében nemzetközi szinten a mesterséges intelligenciát alkalmazza adóhatóság a belső folyamatok javítására és ügyek kategóriák szerinti rendezésére (például.: Brazíliában), adatok és kockázatok elemzésére (például.: Ausztriában vagy Görögországban), az ügyfeleinek nyújtott szolgáltatások javítására (például.: Szingapúrban), a jogkövetés biztosítására és a jogsértések felderítésére (például.: Franciaországban), valamint az ügyfelek bevallásainak segítésére (például.: Ausztráliában).[46]

A közelmúltban pedig megjelent az ún. „GenAI”, amely képes emberre emlékeztető módon üzentet írni, képet vagy videót készíteni. A GenAI az adózók és a hatóság viszonyát jelentősen átalakíthatja. Az adózóknak egyrészről olyan tanácsokat adhat, amellyel hozzájárulhat az adózók tudatosságának és jogkövetésének növeléséhez, másrészről, azonban elképzelhető az is, hogy az adózók a jogellenes célok megvalósítása érdekében kérik ki a GenAI véleményét. Segítséget nyújthat az adótervezésben, illetve a legmegfelelőbb adózási lehetőségek kiválasztásában, mindazonáltal ötletet adhat a joggal való visszaélés bizonyos formáira is. Az adóhatóságok szemszögéből részben megkönnyíti a munkát, részben viszont újabb kihívásokat teremt.[47]

Azonban azt szükséges rögzíteni, hogy a mesterséges intelligencia jelenléte az adóigazgatásban a hatékonyság és a pontosság javítása mellett etikai és jogi kérdéseket is felvet.[48] Kérdések merülhetnek fel az adatvédelemmel kapcsolatban, hiszen az adóhatóságok jelentős mértékű különleges személyes adat birtokában vannak. Az adózó az adóigazgatási eljárás során számos joggal rendelkezik (pl.: jogorvoslathoz való jog, tisztességes eljáráshoz való jog), ezeket egy mesterséges intelligencián alapuló döntéshozatali rendszerben megfelelően garantálni kell. Az eljárásoknak átláthatónak és ügyfélbarátnak kell maradnia. Végezetül a közbizalom is veszélybe kerülhet, hiszen az ügyfeleknek nem csupán a hatóság pártatlanságában és méltányosságában kellene bízniuk, hanem a mesterséges intelligenciáéban is.[49]

A mesterséges intelligencia megjelenése a magyar adóigazgatásban

Már a NAV jogelődje is használt bizonyos szintű mesterséges intelligenciát. Az ESKORT rendszert 1998-ban vezették be. Az ESKORT, amelyet a NAV ma is használ, egy ellenőrzési rendszer, amely a társas vállalkozások bevallásainak utólagos ellenőrzésére szolgál, és a rendelkezésére bocsátott adatok, valamint beállított feltételek alapján javaslatokat tesz a vizsgálat szempontjaira az adóellenőrnek. 2005-ben létrejött a RADAR (Rugalmas Adóellenőrzési Döntéstámogató és Adatbányászati Rendszer), amely a nagy kockázatú adózókat azonosítja be, és közreműködik az adócsaló szervezetek felderítésében. A NAV továbbá saját Mesterséges Intelligencia Munkacsoporttal is rendelkezik, amelynek feladatai közé tartozik a NAV adataira épülő kutatások lefolytatása, a NAV birtokában levő adatok értékeinek minél jobb kihasználása, vagy a gazdaságpolitikai döntések következményeinek a modellezése. A mesterséges intelligencia jelentős segítséget nyújthat a cégek csoportosítására, így pedig a hatóság hatékonyabban tudja felderíteni az esetleges csalásokat is.[50] Vozár és Bán szerint, azonban továbbra is szükség van az emberre az adóhatósági ellenőrzések során, mivel a mesterséges intelligencia egyelőre nem képes a bonyolultabb adóellenőrzéseket megfelelően lefolytatni.[51] Láthatjuk, hogy az ilyen jellegű digitális innovációk bevezetése tehát nem csupán technológiai modernizációt fog jelenteni az adóhatóságok működésében, hanem kimutatható költségvetési és gazdasági hatásokkal is járni fog. Az elektronikus rendszerek alkalmazása javíthatja az erőforrás-felhasználás hatékonyságát, csökkentheti az adminisztratív költségeket, valamint növelheti a bevételbiztonságot. Az adatvezérelt működés így nem pusztán szervezési kérdés, hanem a költségvetési stabilitás egyik strukturális eszköze is lehet.[52]

A digitális gazdaság hatása az áfarendszerre

Az általános forgalmi adó klasszikusan tranzakcióalapú adónem, amelynek dogmatikai felépítése egy viszonylag jól körülhatárolható gazdasági környezethez igazodott. Az áfarendszer működése abból indul ki, hogy a gazdasági események azonosítható szereplők között, meghatározott időpontban és térben mennek végbe, és ezek a tranzakciók megfelelő dokumentációval, elsősorban számlázással alátámaszthatók.[53] Ennek megfelelően az áfa jogi konstrukciója három alapvető feltevésre épül a felek egyértelmű azonosíthatóságára, a teljesítési hely pontos meghatározhatóságára, valamint az ellen-
őrizhető, lineáris számlázási láncok meglétére.[54]

A digitális gazdaság térnyerése azonban mindhárom előfeltevést alapjaiban kérdőjelezi meg. A gazdasági tevékenységek nagyobb része immateriális jellegűvé válik, digitális szolgáltatások, felhőalapú megoldások, online tartalomszolgáltatás és adatvezérelt üzleti modellek jelennek meg, amelyek esetében a hagyományos értelemben vett „teljesítés” fogalma elmosódik. Ilyen környezetben a teljesítési hely meghatározása gyakran csak jogi fikciók alkalmazásával lehetséges, ami önmagában növeli a jogértelmezési bizonytalanságot és a visszaélési kockázatot.

A platformgazdaság megjelenése tovább bonyolítja az áfarendszer működését. Az olyan digitális platformok, amelyek közvetítőként lépnek fel az eladó és a vevő között, gyakran nem vesznek részt közvetlenül a gazdasági teljesítésben, mégis meghatározó szerepet játszanak a tranzakció lebonyolításában. Ez felveti annak kérdését, hogy az áfa szempontjából ki tekinthető tényleges teljesítőnek, illetve milyen mértékben terhelhető felelősséggel a közvetítő platform. A platformalapú működés ráadásul gyakran határokon átnyúló jellegű, ami tovább nehezíti a nemzeti adóhatóságok ellenőrzési lehetőségeit. A digitális gazdaság másik lényeges sajátossága a tranzakciók valós idejű és nagy tömegű jellege. Míg a hagyományos gazdasági környezetben az ellenőrzés jellemzően utólagos volt, addig a digitális térben egyetlen adóalany akár több ezer vagy tízezer tranzakciót is képes lebonyolítani rövid idő alatt. Ez a nagyság és sebesség olyan adatmennyiséget generál, amelynek feldolgozása és értékelése emberi erőforrásokra támaszkodva már nem reális. E körülmények együttesen azt eredményezik, hogy a hagyományos ellenőrzési mechanizmusok, mint például az utólagos számlaellenőrzés vagy az eseti helyszíni vizsgálatok önmagukban nem képesek hatékonyan kezelni a digitális gazdaság által generált kockázatokat. Az ellenőrzés időbelisége, a bizonyítás terjedelme és az információk feldolgozásának sebessége között strukturális feszültség alakul ki.

Egy ilyen környezetben válik érthetővé, hogy miért kerül előtérbe a mesterséges intelligencia alkalmazása az adóigazgatásban. Az algoritmusokon alapuló rendszerek képesek nagy tömegű adat valós idejű feldolgozására, mintázatok felismerésére és olyan anomáliák kiszűrésére, amelyek csalási vagy jogsértési kockázatra utalhatnak.[55]

A mesterséges intelligencia így nem pusztán technológiai újításként jelenik meg, hanem az áfarendszer működőképességének fenntartásához szükséges strukturális válaszként a digitális gazdaság kihívásaira.

Ugyanakkor ezek a fejlemények jogászi szempontból azt is jelentik, hogy az áfa klasszikus dogmatikai alapjai különösen a tranzakció, a teljesítési hely és a számlázási lánc fogalma újraértelmezésre szorulnak egy olyan környezetben, ahol a gazdasági valóság egyre inkább adat- és algoritmusvezérelt. Ez a folyamat szükségszerűen további szabályozási és eljárásjogi kérdéseket vet fel, amelyek megválaszolása nélkül a mesterséges intelligencia alkalmazása sem tekinthető teljes mértékben jogállami keretek közöttinek.[56]

A mesterséges intelligencia lehetőségei az adóhatóságok oldalán

A mesterséges intelligencia az adóhatóságok számára elsősorban kockázatelemzési és előrejelzési eszközként jelenik meg, amely a modern adóigazgatás működésének egyre meghatározóbb elemévé válik. Alkalmazása különösen jelentős a nagy adatbázisokban történő mintázatfelismerés, a számlázási és bevallási adatokban megjelenő anomáliák azonosítása, valamint az online számlaadatokon alapuló valós idejű ellenőrzések területén.[57] Emellett a mesterséges intelligencián alapuló prediktív modellek lehetőséget teremtenek a csalási kockázatok előzetes becslésére, még azelőtt, hogy azok tényleges jogsértés formájában megjelennének. Ezek a rendszerek képesek olyan összetett összefüggések és rejtett mintázatok feltárására, amelyek hagyományos, emberi elemzéssel nem, vagy csak aránytalan erőforrás-ráfordítással lennének azonosíthatók. A mesterséges intelligencia alkalmazása ezáltal jelentősen növeli az adóhatósági ellenőrzések hatékonyságát, célzottságát és megelőző jellegét.

Egy gyakorlati példa jól szemlélteti az azonos ágazaton belüli eltérések kockázatelemzési jelentőségét az autókereskedelem területén.[58] Tegyük fel, hogy az adóhatóság a használt gépjármű-kereskedelem ágazatát vizsgálja, ahol az ágazati statisztikák alapján az átlagos nyereséghányad jellemzően 20–25% között alakul. Az elemzés során három, egymástól független vállalkozás adatai kerülnek összehasonlításra egy kecskeméti, egy pécsi és egy győri autókereskedés, amelyek hasonló forgalmat bonyolítanak, és értékesítési struktúrájuk is nagyrészt megegyezik. Ennek ellenére a bevallott adatok jelentős eltérést mutatnak, a kecskeméti és a győri vállalkozás 18–22% közötti nyereséghányadot vall be, addig a pécsi cég több egymást követő évben mindössze 3–5%-os nyereséget tüntet fel, stabil árbevétel mellett. Ez az eltérés önmagában kockázati jelzésként értelmezhető, mivel azt sem piaci visszaesés, sem rendkívüli költségnövekedés nem indokolja. Az ilyen típusú anomáliák feltárására az adóhatóság kockázatelemzési rendszereket alkalmaz, amelyek a bevallott jövedelem és az árbevétel arányát, az ágazati átlagtól való eltéréseket, különösen a nyereséghányadot és az áfa-pozíciót, valamint az időbeli változásokat és a bevallások belső következetességét vizsgálják. Emellett elemzés tárgyát képezik az adózók életviteli adatai és bevallásaik közötti esetleges ellentmondások, továbbá a számlázási kapcsolatok és üzleti partnerek viselkedése is. Amennyiben több kockázati tényező együttesen jelenik meg, az érintett vállalkozás nagyobb valószínűséggel kerülhet célzott adóhatósági ellen-
őrzés alá.

A mesterséges intelligencia, mint az adóoptimalizálás új eszköze az adózók oldaláról

Nem szabad figyelmen kívül hagyni, hogy a mesterséges intelligencia az adózók oldalán is megjelenik. Ez a jelenség egyfajta technológiai fegyverkezési versenyt indít el az adóhatóságok és az adóelkerülésben érdekelt szereplők között, ahol az információs és számítási előny döntő jelentőségűvé válik.

A mesterséges intelligencia alkalmazása az adóztatásban nem kizárólag az adóhatóságok eszköztárát bővíti, hanem egyre hangsúlyosabban jelenik meg az adózók oldalán is. A digitalizáció következtében az adótervezés klasszikus, emberi szakértelemre épülő modellje fokozatosan kiegészül – bizonyos esetekben pedig részben felváltódik – algoritmikus döntéstámogató rendszerekkel. Ezek a rendszerek nem csupán a jogszabályok egyszerű alkalmazását végzik el, hanem komplex, többváltozós optimalizációs problémákat képesek kezelni, és megvizsgálni, javaslatokat tenni. A fejlett algoritmusok egyik legfontosabb képessége a komplex vállalati struktúrák adóhatásainak szimulálása. Egy multinacionális vállalatcsoport esetében az egyes leányvállalatok közötti tranzakciók, a transzferárak, a szolgáltatásnyújtások és a finanszírozási struktúrák adójogi következményei rendkívül összetettek. A mesterséges intelligencián alapuló rendszerek képesek, hogy ezeknek a struktúráknak a különböző variációit végigszámolják, és előre jelezzék az egyes megoldásokhoz kapcsolódó áfa-, társaságiadó- és egyéb adóhatásokat. Ez jelentősen csökkenti az adótervezéshez szükséges időt, és olyan optimalizációs lehetőségeket tár fel, amelyek korábban csak korlátozott mértékben voltak elérhetők. A mesterséges intelligencia alkalmazása különösen látványos a különböző joghatóságok adószabályainak összehangolt elemzésében. Az uniós áfarendszer formálisan harmonizált, ugyanakkor a tagállami végrehajtás és joggyakorlat jelentős eltéréseket mutat. Az algoritmusok képesek ezen eltérések feltérképezésére, és olyan struktúrák kialakítására, amelyek a joghatóságok közötti különbségeket kihasználva minimalizálják az adóterhelést. Ez a gyakorlat önmagában nem jogellenes, ugyanakkor könnyen elvezethet olyan konstrukciókhoz, amelyek gazdasági tartalma nehezen igazolható, és amelyek a rendeltetésszerű joggyakorlás elvével kerülhetnek konfliktusba.

Külön figyelmet érdemel a számlázási és tranzakciós láncok automatizált kialakítása. A mesterséges intelligencia által vezérelt rendszerek képesek, hogy a számlázási folyamatokat úgy szervezzék meg, hogy azok formailag megfeleljenek az alkalmazandó jogszabályoknak, miközben az adózási kockázatot a lehető legalacsonyabb szinten tartják. Ez magában foglalhatja a beszállítók kiválasztását, a tranzakciók időzítését, valamint a számlázási volumenek elosztását is. Az ilyen rendszerek működése gyakran „kockázatérzékeny”, vagyis nem feltétlenül a maximális adóelőnyt célozza, hanem azt az egyensúlyt keresi, amely mellett a jogkövetkezmények kockázata minimálisnak tűnik. Ez a jelenség egyfajta technológiai fegyverkezési versenyt indít el az adóhatóságok és az adóelkerülésben – vagy tágabb értelemben az agresszív adóoptimalizálásban – érdekelt szereplők között. Míg az adóhatóságok a mesterséges intelligenciát elsősorban a kockázatelemzés és az ellenőrzések célzottságának növelésére használják, addig az adózók ugyanazt a technológiát a kockázatok előzetes felmérésére és elkerülésére alkalmazzák. Ebben a környezetben az információs és számítási előny válik meghatározó tényezővé, ami könnyen az erőviszonyok eltolódásához vezethet.

Jogpolitikai szempontból mindez azt jelenti, hogy az adóoptimalizálás és az adóelkerülés közötti határvonal nem pusztán jogszabályi kérdés, hanem egyre inkább technológiai és módszertani problémává válik. Az algoritmusok által generált megoldások értékelése során a jogalkalmazónak olyan struktúrákkal kell szembenéznie, amelyek mögött nincs klasszikus értelemben vett emberi döntéshozatal, mégis kézzelfogható joghatásokkal járnak. Ez új megvilágításba helyezi a szándékosság, a gondosság és a rendeltetésszerű joggyakorlás hagyományos fogalmait, és szükségessé teszi azok újragondolását a digitális korszak kontextusában

Következtetések: a mesterséges intelligencia kettős arca az adóztatásban

Következtetésként megállapítható, hogy a mesterséges intelligencia az adóztatás területén nem tekinthető sem csodaszernek, sem önmagában vett veszélyforrásnak. Valójában olyan eszközről van szó, amelynek joghatása kizárólag attól függ, hogy milyen célra és milyen környezetben alkalmazzák. Az adóoptimalizálás és az áfacsalás elleni küzdelemben a mesterséges intelligencia egyszerre erősítheti az adóhatóságok fellépését, ugyanakkor új típusú jogsértések elkövetését is elősegítheti.

A digitális korban egyre világosabban kirajzolódik, hogy nem csupán jogkövető adózók használják a mesterséges intelligenciát döntéstámogató vagy adminisztratív eszközként, hanem azok is, akik tudatosan az adórendszer kijátszására törekednek.

A mesterséges intelligencia lehetővé teszi a jogszabályi kiskapuk gyors feltérképezését, a hatósági kockázatelemzés logikájának visszafejtését, valamint olyan számlázási és tranzakciós struktúrák kialakítását, amelyek célja nem pusztán az adóteher csökkentése, hanem az ellenőrzés elkerülése.

Ezekben az esetekben az algoritmus nem egyszerűen optimalizál, hanem a jogellenes magatartás hatékonyságát növeli.

Ez a jelenség különösen problematikus az áfacsalás területén, ahol a mesterséges intelligencia képes automatizálni a fiktív számlázási láncokat, optimalizálni a körhintaszerű tranzakciókat, és a jogsértő struktúrákat a lebukási küszöb alatt tartani. Ilyen környezetben az adóhatóságok nem pusztán egyedi jogsértésekkel, hanem technológiailag támogatott, rendszerszintű visszaélésekkel szembesülnek, amelyek hagyományos eszközökkel csak korlátozottan kezelhetők.

Mindeközben nem hagyható figyelmen kívül az a kockázat sem, hogy az adóhatóságok túlzott mértékben támaszkodnak algoritmikus megoldásokra. Amennyiben a mesterséges intelligencia által generált kockázati jelzések kvázi döntéshozatali funkciót töltenek be, fennáll a veszélye, hogy az eljárásjogi garanciák, különösen az egyedi mérlegelés, az indokolási kötelezettség és a jogorvoslathoz való jog háttérbe szorulnak. A jogállami működés megköveteli, hogy a technológia támogassa, ne pedig helyettesítse az emberi döntéshozatalt.

A digitális korban az adórendszerek sikeressége ezért azon múlik, hogy képesek-e egyszerre kezelni a mesterséges intelligencia mindkét oldalát, az adóhatósági alkalmazásban rejlő hatékonyságnövelő potenciált és az adózói visszaélések új formáit.

Ehhez elengedhetetlen, hogy az adórendszerek technológiailag lépést tartsanak a digitális fejlődéssel, jogilag adaptívak maradjanak az új magatartási mintákhoz, és közben következetesen megőrizzék a jogállamiság alapelveit.

Összegzés

Összességében a mesterséges intelligencia ilyen mértékű előretörése már most megkezdte az adóigazgatás jelentős mértékű átalakítását. Képes jelentősen befolyásolni mind az adózói magatartást, mind a hatóságok hatékonyságát. A mesterséges intelligencia segíthet megtalálni a legmegfelelőbb adóminimalizálási módszert, legyen az akár legális, akár nem. Ideális esetben képes lehet olyan hasznos tanácsokat adni, amellyel az adózói tudatosság növekedhet, kevésbé ideális esetben javaslatokat tehet, akár különböző joggal való visszaélésekre is. Hatósági oldalról megközelítve, a mesterséges intelligencia már évtizedek óta hatékony eszközüknek tekinthető, ugyanakkor a közelmúltban megjelenő GenAI ezen még további szinteket emelhet, mindazonáltal szükséges odafigyelni, hogy a mesterséges intelligencia alkalmazása közben az adóhatóságok által kötelezően betartandó alapelvek, mint például a közérthetőség vagy a méltányosság továbbra is teljes mértékben érvényesüljenek.

A mesterséges intelligencia korában az adóztatás egyik legnagyobb kihívása nem az, hogy lehet-e alkalmazni az algoritmusokat, hanem miként lehet biztosítani, hogy a technológia ne váljon sem az adóelkerülés, sem az önkényes hatósági fellépés eszközévé. A jog szerepe ebben a folyamatban nem csökken, hanem éppen ellenkezőleg, felértékelődik, hiszen a digitális környezetben a jog az egyetlen olyan keret, amely képes egyensúlyt teremteni hatékonyság, jogbiztonság és alapjogi védelem között.

 

* A szerző egyetemi tanársegéd, KRE ÁJK Közjogi Intézet Pénzügyi Jogi Tanszék.

[1] Elaine Woo. John McCarthy: dies at 84; the father of artificial intelligence, Los Angeles Times, 20. March 2014. https://www.latimes.com/local/obituaries/la-me-john-mccarthy-20111027-story.html (Letöltve: 2026.01.29.).

[2] HOW PEOPLE USE CHATGPT, Aaron Chatterji – Thomas Cunningham – David J, Deming – Zoe Hitzig – Christopher Ong – Carl Yan Shan – Kevin Wadman: Working Paper 34255 http://www.nber.org/papers/w34255 NATIONAL BUREAU OF ECONOMIC RESEARCH 1050 Massachusetts Avenue, Cambridge, MA 02138, September 2025 (letöltve: 2026.01.30).

[3] Kálmán János (szerk.): A pénzügyi jog alapintézményei. ORAC Kiadó, Budapest, 2022, 295–296.

[4] László Csaba: A transzferárazás a nemzetközi adóverseny és adóelkerülés tükrében. doktori (PhD) értekezés, Kaposvár, 2019, 24. https://adko.hu/01_files/adotanulmanyok/2019/laszlo_csaba_phd_dolgozat_2019_november.pdf (utoljára letöltve: 2026.01.24.).

[5] Kálmán i. m. 298.

[6] Halustyik Anna (szerk.): Pénzügyi jog I.. Pázmány Press, Budapest, 2016, 74.

[7] László i. m. 24.

[8] Kálmán i. m. 298.

[9] Deák Dániel: Alkotmány és Adójog. HVG-ORAC Lap- és Könyvkiadó, Budapest, 2016, 153.

[10] Simon István: Pénzügyi jog I. ELTE Eötvös Kiadó, Budapest, 2021, 205-206.

[11] Simon István (szerk.) Pénzügyi jog I. Osiris Kiadó, Budapest, 2007, 410.

[12] Simon (2021) i. m. 205.

[13] Simon (2021) i. m. 207.

[14] Petrașcu, Daniela – Păcurariu, Ioana – Ciocanea, Bianca Cristina – Pițu, Cosmin Ioan: Tax evasion between tax optimization at the border of legality, tax burden and voluntary compliance. Journal of legal studies – „Vasile Goldiș” Western University of Arad, 2023, 32 (46), 166., https://www.researchgate.net/publication/375259984_Tax_Evasion_Between_Tax_Optimization_at_the_Border_of_Legality_Tax_Burden_and_Voluntary_Compliance (letöltve: 2026.01.24.)

[15] Sentinelo, Thais – Queirós Mário – Oliveira, José Manuel – Ramos, Patrícia: Tax Optimization in the European Union: A Laffer Curve Perspective. Economics, 2025, 13(12), 359, 1., https://doi.org/10.3390/economies13120359 (letöltve: 2026.01.25.).

[16] Petrașcu–Păcurariu–Ciocanea–Pițu i. m. 166.

[17] Petrașcu–Păcurariu–Ciocanea–Pițu i. m. 166.

[18] Petrașcu–Păcurariu–Ciocanea–Pițu i. m. 166.

[19] Herich György: Nemzetközi Adótervezés. Penta Unió Zrt, Pécs, 2011, 12.

[20] Czoboly Gergely – Erdős Gabriella: Adózási és adótervezési ismeretek. HVG-ORAC Lap- és Könyvkiadó, Budapest, 2021, 264–265.

[21] Czoboly–Erdős i. m. 265–268.

[22] Czoboly–Erdős i. m. 272.

[23] Herich i. m. 13

[24] Herich i. m. 17.

[25] Herich i. m. 15–16.

[26] Herich i. m. 13–14.

[27] Kálmán i. m. 290.

[28] László i. m. 21.

[29] Kálmán i. m. 291–292.

[30] Jacsó Judit – Udavarhelyi Bence: A költségvetési csalás (áfacsalás) elleni küzdelem elméleti alapjai Magyarországon. In: Farkas–Dannecker–Jacsó (szerk.): Az Európai Unió pénzügyi érdekei védelmének büntetőjogi aspektusai – különös tekintettel az adócsalás, a korrupció, a pénzmosás és a büntetőjogi compliance nemzeti szabályozására, valamint a kiberbűnözésre. Budapest, Wolters Kluwer Hungary Kft., 2019, 137–138. https://hercule.uni-miskolc.hu/files/5692/Az_EU_penzugyi_erdekeinek_fedellel.pdf (letöltve: 2026.01.25.).

[31] Jacsó–Udvarhelyi i. m. 138.

[32] Vozár Anikó – Bán Erika: Digitalizáció, digitális transzformáció – a Nemzeti Adó- és Vámhivatal gyakorlatában. Pénzügy Szemle, 2024/1, 91–92., https://unipub.lib.uni-corvinus.hu/9849/1/Penzugyi_szemle_5_VozarAnikoBanErika.pdf (letöltve: 2026.01.25.)

[33] Steiner Gábor: Költségvetési csalás és áfacsalás a gyakorlatban. Budapest, ORAC Kiadó Kft, 2023, 67.

[34] Jacsó–Udvarhelyi i. m. 140.

[35] Kónya István (szerk.): Magyar Büntetőjog – Kommentár a gyakorlat számára. Budapest, ORAC Kiadó kft, 2025.

[36] Polt Péter: Az Európai Unió pénzügyi érdekeinek védelmére vonatkozó magyar szabályozás, a költségvetési csalás elleni fellépés az ügyészségi gyakorlatban. In Farkas–Dannecker–Jacsó (szerk.): Az Európai Unió pénzügyi érdekei védelmének büntetőjogi aspektusai – különös tekintettel az adócsalás, a korrupció, a pénzmosás és a büntetőjogi compliance nemzeti szabályozására, valamint a kiberbűnözésre. Budapest, Wolters Kluwer Hungary Kft., 2019, 151. https://hercule.uni-miskolc.hu/files/5692/Az_EU_penzugyi_erdekeinek_fedellel.pdf (letöltve: 2026.01.25.)

[37] Steiner i. m. 73–74.

[38] Steiner i. m. 75.

[39] Jármai Tamás: Az áfacsalás elleni küzdelem az adóhatóság szemszögéből. In: Farkas–Dannecker–Jacsó (szerk.): Az Európai Unió pénzügyi érdekei védelmének büntetőjogi aspektusai – különös tekintettel az adócsalás, a korrupció, a pénzmosás és a büntetőjogi compliance nemzeti szabályozására, valamint a kiberbűnözésre. Budapest, Wolters Kluwer Hungary Kft., 2019, 151., https://hercule.uni-miskolc.hu/files/5692/Az_EU_penzugyi_erdekeinek_fedellel.pdf (letöltve: 2026.01.25.)

[40] Szabó Barna – Zierer Csaba: A bűnügyi helyszínelés (korlátozott?) lehetőségei az általános forgalmi adóra elkövetett költségvetési csalás bűntett nyomozása során. In: Szabó Andrea – Zsámbokiné Ficskovszky Ágnes – Csaba Zágon (szerk.): Tudás- és értékmegosztás – mesterséges intelligencia – generációváltás? Magyar Rendészettudományi Társaság Vám- és Pénzügyőri Tagozata, 2023, 176-177., https://tudasportal.uni-nke.hu/xmlui/bitstream/handle/20.500.12944/21124/tanulmánykötet2023_végleges.pdf?sequence=3&isAllowed=y (letöltve: 2026.01.25.)

[41] Pajor Andrea: Mesterséges intelligencia az adóztatásban. In: : Szabó Andrea – Zsámbokiné Ficskovszky Ágnes – Csaba Zágon (szerk.): Tudás- és értékmegosztás – mesterséges intelligencia – generációváltás? Magyar Rendészettudományi Társaság Vám- és Pénzügyőri Tagozata, 2023, 134., https://tudasportal.uni-nke.hu/xmlui/bitstream/handle/20.500.12944/21124/tanulmánykötet2023_végleges.pdf?sequence=3&isAllowed=y (letöltve: 2026.01.25.).

[42] OECD: Governing with Artificial Intelligence: The State of Play and Way Forward in Core Government Functions, Párizs (Franciaország), OECD Publishing, 2025, 169., https://doi.org/10.1787/795de142-en (letöltve: 2026.01.26.).

[43] Guglyuvatyy, Evgeny: Balancing innovation and integrity: AI in tax administration and taxpayer rights. Humanit Soc Sci Commun, 2025, 12, 1818, 2., https://doi.org/10.1057/s41599-025-06099-7 (letöltve: 2026.01.25.)

[44] Kuźniacki, Błażej: The Marriage of Artificial Intelligence and Tax Law: (I) Past & Present. Kluwer International Tax Blog, 2019, https://legalblogs.wolterskluwer.com/international-tax-law-blog/the-marriage-of-artificial-intelligence-and-tax-law-i-past-present/ (letöltve: 2026.01.25.).

[45] i Guglyuvatyy. m. 2.

[46] OECD i. m. 169–173.

[47] Guglyuvatyy i. m. 2.

[48] Guglyuvatyy i. m. 2.

[49] OECD i. m. 173.

[50] Pajor i. m. 138–141.

[51] Vozár–Bán i. m. 105.

[52] Varga Ferenc – Csáki-Hatalovics Gyula Balázs – Molnár Péter: Economic and budgetary efficiency of local governments following the change of regime in the light of e-Government involvement. In: Koprić, Ivan (szerk.): Public Administration in a Democratic Society: Thirty Years of Democratic Transition in Europe. Institute of Public Administration, Zagreb, 2019, 81–82., https://m2.mtmt.hu/api/publication/30835293 (letöltve: 2026. 01.15.)

[53] 2006/112/EK tanácsi irányelv

[54] (EU) 282/2011 tanácsi végrehajtási rendelet.

[55] (EU) 2024/1689 rendelet (AI Act).

[56] (EU) 2024/1689 rendelet (AI Act).

[57] 23/2014. (VI. 30.) NGM rendelet.

[58] NAV 2023. évi ellenőrzési terve.