Abstract
<jats:p>У статті досліджено теоретико-методологічні засади цифрової трансформації процесів оподаткування на основі data-driven підходу. Обґрунтовано зміну парадигми податкового адміністрування від ретроспективного контролю до проактивного аналітичного управління, що концептуально відповідає моделі «Tax Administration 3.0». Доведено, що така трансформація дозволяє перейти від традиційних вибіркових перевірок до безперервного моніторингу всієї сукупності платників податків у режимі реального часу. Визначено роль аналітичної інфраструктури Big Data як операційного ядра системи, що забезпечує інтеграцію облікових і аналітичних потоків. Важливим інструментальним елементом цієї інфраструктури є стандартизація цифрової звітності за допомогою технологій XBRL та електронного інвойсування. Проаналізовано застосування моделей машинного навчання для ризик-скорингу та автоматизованого відбору платників. Встановлено, що використання ансамблевих алгоритмів, зокрема Random Forest та XGBoost, дозволяє досягти точності прогнозування податкових порушень на рівні 92–93%. Водночас наголошено на критичній необхідності застосування методів пояснювального штучного інтелекту (Explainable AI, зокрема SHAP-аналізу) для забезпечення прозорості та правової легітимності згенерованих алгоритмічних рішень. Запропоновано авторську модель інтегрованого цифрового аналітичного контуру управління податковими зобов’язаннями, що базується на п'яти методологічних принципах: безперервності, повноти охоплення, адаптивності, пояснюваності рішень та інституційної вбудованості. Ця модель поєднує п'ять функціональних рівнів, створюючи єдине архітектурне середовище для облікових, аналітичних та управлінських підсистем. Доведено необхідність комплексної трансформації інституційного середовища для ефективного впровадження цифрових підходів. Практична реалізація запропонованої архітектури сприяє оптимізації розподілу ресурсів податкового адміністрування, суттєвому зниженню витрат на комплаєнс для бізнесу та мінімізації корупційних ризиків.</jats:p>