Andmeanalüüs on finantsvaldkonnas väärtuslik tööriist, mille abil saab riske juhtida, kulusid kontrolli all hoida ja strateegilisi otsuseid langetada. Et ambitsioonikate eesmärkide ja väheneva töötajate arvuga toime tulla, toetuvad digitaalsetele meetoditele üha enam ka maksuametid. Ja seda kõikjal maailmas.
Pidevalt muutuvas keskkonnas peavad ettevõtete finantsüksused mõistma, millist teavet neilt oodatakse, ning olema kindlad, et see on täpne, turvaline ja korrektselt vormistatud. Selleks, et maksuametite ootustele vastata ja alati ka sammuke ees püsida, peavad finantsosakonnad oma rolli lahti mõtestama läbi suurandmete (ingl big data) ja andmeanalüüsi võimaluste. Praktiliselt tähendab see, et riigiametite ja ettevõtete vahel liigub enneolematu hulk maksumaksjate teavet. Neid andmeid analüüsitakse ja kasutatakse uuel ja ulatuslikumal viisil.
Majanduskoostöö ja Arengu Organisatsiooni (OECD) riigipõhise aruandluse (CbCR – country by country reporting) nõuded suurendavad andmete kogumist ja avalikustamist. Kuna üle 90 riigi, sealhulgas Eesti, on võtnud vastu CbCR-i nõuded ja veel paljud riigid peagi järgnevad, siis andmete kogumise ja analüüsi maht ja tempo ainult kasvavad.
Paljud maksuametid üle maailma kasutavad süsteemi, mis koondab mitmesugustest allikatest pärinevaid andmeid. Ettevõtete põhjalikuks analüüsiks soovitakse aina enam infot: arveid, konto väljavõtteid, tollideklaratsioone jm ning seda kõike sageli ettevõtte enda andmeformaatidest erinevas vormingus. Süsteemid, mida maksuhaldurid kontrollimiseks ja kinnitamiseks kasutavad, võimaldavad otsuseid teha praktiliselt reaalajas.
Mida see ettevõtetele tähendab?
Ettevõtted peavad looma usaldusväärse andmehaldus- ja analüüsisüsteemi, mis ühilduks maksuametite süsteemidega. Maksuhaldurite poolt kogutava teabe maht ja lühikesed tähtajad eeldavad, et ettevõtete süsteemid suudavad suure andmehulgaga kiiresti toime tulla. Samuti peavad ettevõttes olema töötajad, kellel on piisavad oskused nende süsteemide arendamiseks ja hooldamiseks, või siis sellised koostööpartnerid.
Järjest suureneva läbipaistvuse ja teabevahetuse kontekstis peavad ettevõtted looma proaktiivselt “auditeerimisvalmis” faile juhuks, kui maksuamet peaks neid soovima.
Et maksuametite süsteemidest ees käia, on uuenduslikumad ettevõtted kogu maailmas astunud järgmisi samme:
● Andmevajaduste, protsesside ja tehnoloogiate põhjalik ülevaatamine, võttes arvesse erinevates riikides tegutsevate maksuametite nõudeid.
● Esitatud andmete testimine ja ülevaatamine, et mõista, mida maksuhaldur talle edastatud andmetest leida soovib.
● Mitut riiki hõlmava andmehalduse ja -analüüsi võimekuse loomine, et olla tõhusam ja näha rohkem andmeid reaalajas
● Üleminek traditsiooniliselt aruandluselt reaalajas toimuvale digitaalsele maksuauditi valmiduse tagamisele, mis toob kaasa vajaduse täiendavateks värbamisteks, uuenduslike tehnoloogiate ja protsesside rakendamiseks
● Maksuandmete kogumise ja esitamisega seotud reeglite ja nende muutustega kursis hoidmine ning maksupoliitika kujundamises osalemine
Kui ettevõtte protsessid, süsteemid ja töötajate tegevus ei ole ajakohased või kooskõlas maksuametite nõuete ja ootustega, seab see ettevõtte ohtu. Tänapäevased andmeanalüüsi tööriistad ei loo vaid võimalusi paremaks suhtluseks maksuametitega, vaid võimaldavad ka paremini probleeme ennetada, kulutõhusalt toimetada ja lihtsamini edukaid äriotsusi langetada.
