Sammanfattning Vi presenterar en fallstudie av ett pilotprojekt som utvecklats för att utvärdera användningen av data mining i revision val för Minnesota Department of Revenue (DOR). Internal Revenue Service (IRS) uppskattade skillnaden mellan intäkter och intäkter som samlats in för 2001 till cirka $ 345 miljarder, av vilka de kunde återvinna endast $ 55 miljarder, och den beräknade skillnaden för 2006 var cirka $ 450 miljarder, varav IRS kunde återvinna endast $ 65 miljarder. Det är viktigt för regeringen att minska klyftan och den grundläggande processen för att göra det är val av revision. Vi presenterar ett data mining-baserat tillvägagångssätt som användes för att förbättra revisionsurvalet vid DOR. Vi beskriver den manuella granskningsprocess som användes i samband med pilotprojektet för försäljnings- och användningsskatter, diskuterar data från olika källor, tar upp frågor om val av funktioner och förklarar vilka datautvinningsmetoder som används. Resultaten från pilotprojektet visade att den datautvinningsbaserade metoden kan öka effektiviteten i revisionsurvalet. Vi rapporterar också resultat från faktiska fältrevisioner utförda av revisorer på DOR, och resultaten validerade nyttan av data mining-baserad metod för revision urval. Europaparlamentets och rådets förordning (EU, Euratom) nr 966/2012 av den 25 oktober 2012 om finansiella regler för unionens allmänna budget och om upphävande av rådets förordning (EG, Euratom) nr 1605/2002 (EUT L 298, 26.10.2012, s. 1).
I REF presenterade författarna en fallstudie av ett pilotprojekt som utvecklats för att utvärdera användningen av data mining vid val av revision för Minnesota Department of Revenue.
Data Mining Based Tax Audit Selection: A Case Study of a Pilot Project at the Minnesota Department of Revenue
{'venue': 'Real World Data Mining Applications', 'journal': 'Real World Data Mining Applications', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}