Ключові слова
забезпечення дотримання вимог
фіскальне управління
аналітика великих даних
інтеграція блокчейну
фінансова прозорість
стратегії мобілізації доходів
Як цитувати
Анотація
Це дослідження пропонує нову концептуальну рамку, що базується на стратегічному життєвому циклі, під назвою Forensic-Tech Tax Tool Framework (FTTTF), розроблену для боротьби з податковим шахрайством шляхом інтеграції судово-бухгалтерської експертизи з цифровими технологіями, такими як штучний інтелект, блокчейн та аналітика великих даних. Ця рамка позиціонує податкове шахрайство не просто як фінансовий злочин, а як загрозу національній економічній безпеці, що має наслідки для суспільної довіри, фіскальної стабільності та суверенітету. Заснована на трьох взаємопов’язаних етапах запобігання, виявлення та виправлення, модель поєднує судово-медичну експертизу з інтелектуальними технологіями для підвищення прозорості, зміцнення правоохоронних можливостей та підтримки інституційної підзвітності. Вона базується на п’яти теоретичних перспективах: трикутнику шахрайства, інституційній теорії, теорії контролю, моделі прийняття технологій та теорії національної економічної безпеки. Будучи актуальною для країн, що розвиваються, де правоохоронні можливості обмежені, ця рамка підкреслює необхідність спеціалізованих команд, оцінки цифрових ризиків, безпечних систем аудиту та тіснішої міжвідомчої співпраці. Як концептуальна модель, FTTTF все ще потребує емпіричної перевірки, але вона пропонує основу для майбутніх досліджень та експериментів з політикою. Переосмислюючи цифрове податкове правозастосування як стратегічний компонент економічного управління, а не як суто технічну функцію, дослідження пропонує масштабований інструмент для покращення дотримання законодавства та посилення підзвітності уряду.
Посилання
1. Adebisi, A. W., Eko, E. U., Enang, O. P.-D., Etim, U. C., & Wilson, A. (2022). Econometric Analysis of the Causal Link between Forensic Accounting Techniques and Fraud Prevention in Nigeria. Scholars Journal of Economics, Business and Management, 9(10), 215–226. https://doi.org/10.36347/sjebm.2022.v09i10.002
2. Blessing, I. N. (2015). Empirical analysis on the use of forensic accounting techniques in curbing creative accounting. International Journal of Economics, Commerce and Management, 3(1), 1–20. https://ijecm.co.uk/wp-content/uploads/2015/01/3127.pdf
3. Popa, A., & Raita, G. (2024). Metode de fraudare și de comitere a evaziunii fiscale prin încălcarea normelor contabile și fiscale [Methods of Fraud and Tax Evasion by Breaching the Accounting and Fiscal Rules]. Jurisprudență – Jurisprudence, (1), 2–10. https://www.ceeol.com/search/article-detail?id=1223063 (in Romanian)
4. Turaev, D. (2023). The Ways to Prevent Intentional Tax Evasion. International Journal of Multicultural and Multireligious Understanding, 10(11), 87–91. https://doi.org/10.18415/ijmmu.v10i11.5242
5. OECD. (2017). Fighting Tax Crime: The Ten Global Principles. OECD Publishing. https://doi.org/10.1787/63530cd2-en
6. Dewayanto, T. (2023). The Role of Forensic Accounting in the Detection and Fraud Prevention: A Systematic Literature Review. Fokus Ekonomi: Jurnal Ilmiah Ekonomi, 18(1), 241–259. https://doi.org/10.34152/fe.18.1.241-259
7. Ikumapayi, O. J., & Ayankoya, B. B. (2025). AI Powered Forensic Accounting: Leveraging Machine Learning for Real-Time Fraud Detection and Prevention. International Journal of Research Publication and Reviews, 6(2), 236–250. https://doi.org/10.55248/gengpi.6.0225.0712
8. Ragini, V. G. (2022). An analysis of forensic accounting as a tool of investigation. Louis Savinien Dupuis Journal of Multidisciplinary Research, (1), 26–27. https://doi.org/10.21839/lsdjmr.2022.v1.41
9. Mittal, P., Kaur, A., & Gupta, P. K. (2021). The Mediating Role of Big Data to Influence Practitioners to Use Forensic Accounting for Fraud Detection. European Journal of Business Science and Technology, 7(1), 47–58. https://doi.org/10.11118/ejobsat.2021.009
10. Sudarmadi, D. (2023). Forensic Accounting and Investigative Audit on the Effectiveness of Implementing Audit Procedures in Fraud Disclosure. JASa (Jurnal Akuntansi, Audit Dan Sistem Informasi Akuntansi), 7(2), 400–405. https://doi.org/10.36555/jasa.v7i2.2350
11. Alvarado, Y., Chicaiza, G., & Estrada, J. (2016). Auditoría forense como herramienta de investigación en la detección de fraudes. 593 Digital Publisher CEIT, 1(2), 55–71. https://www.593dp.com/index.php/593_Digital_Publisher/article/view/9
12. Hajjat, E., Alzoubi, M., Al-Othman, L., Wedyan, L., & Hayajneh, O. (2024). The Role of Forensic Accounting in Enhancing Financial Transparency and Minimizing Fraud in Jordanian Institutions. International Journal of Industrial Engineering and Production Research, 35(3), 207–216. https://doi.org/10.22068/ijiepr.35.3.2092
13. Agrawal, D. R., Foremny, D., & Martínez-Toledano, C. (2025). Wealth tax mobility and tax coordination. American Economic Journal: Applied Economics, 17(1), 402–430. https://doi.org/10.1257/app.20220615
14. Khan, S., Alourani, A., Mishra, B., Ali, A., & Kamal, M. (2022). Developing a Credit Card Fraud Detection Model using Machine Learning Approaches. International Journal of Advanced Computer Science and Applications, 13(3), 411–418. https://doi.org/10.14569/IJACSA.2022.0130350
15. Karthik, J. P., & Varaparla, S. C. (2025). Application of forensic accounting and data analytics in detecting fraudulent transactions. EPRA International Journal of Environmental Economics, Commerce and Educational Management, 12(5), 223–228. https://doi.org/10.36713/epra21942
16. OECD. (2024). Designing a National Strategy against Tax Crime: Core Elements and Considerations. OECD Publishing. https://doi.org/10.1787/0e451c90-en
17. Amina, B., & Sara, M. (2024). Tax evasion and its effects on development: A systematic review of current issues and future solutions. The International Tax Journal, 51(6), 231–239. https://internationaltaxjournal.online/index.php/itj/article/view/31
18. IMF. (2023). The IMF and the Fight Against Illicit Financial Flows. https://www.imf.org/en/About/Factsheets/Sheets/2023/Fight-against-illicit-financial-flows?utm_source=chatgpt.com
19. Torgler, B., & Schneider, F. G. (2008). Shadow economy. In C. K. Rowley, F. G. Schneider (Eds.), Readings in Public Choice and Constitutional Political Economy (pp. 511–532). Springer New York. https://doi.org/10.1007/978-0-387-75870-1_28
20. Cressey, D. R. (1971). Other people’s money: A study of the social psychology of embezzlement. Wadsworth Pub. Co. https://archive.org/details/otherpeoplesmone0000cres
21. Cheliatsidou, A., Sariannidis, N., Garefalakis, A., Azibi, J., & Kagias, P. (2023). The international fraud triangle. Journal of Money Laundering Control, 26(1), 106–132. https://doi.org/10.1108/JMLC-09-2021-0103
22. Chukwuani, V. N. (2025). Forensic Accounting and Legal Systems in Combating Financial Crimes. Global Journal of Auditing and Finance, 6(1), 1–11. https://doi.org/10.5281/zenodo.14696145
23. Kumar, A., & Kumar (2025). Relevance of Forensic Accounting: A Descriptive Study. International Journal for Research Trends and Innovation, 10(4), 412–416. https://www.ijrti.org/papers/IJRTI2504149.pdf
24. Alkhalaileh, R., Alshurafat, H., Ananzeh, H., & Al Amosh, H. (2024). The impact of external auditors with forensic accounting competencies on auditee firm performance. Heliyon, 10(11), e32099. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2024.e32099
25. Alshira, A. F., & Lutfi, A. (2023). Forensic accounting methods and value-added tax fraud. Journal of Southwest Jiaotong University, 58(3). https://doi.org/10.35741/issn.0258-2724.58.3.78
26. Ibadin, P. O., & Embele, K. (2023). The Effect of Forensic Audit Services on Tax Fraud in South-South, Nigeria. Accounting and Finance Research, 12(3), 30–45. https://doi.org/10.5430/afr.v12n3p30
27. Saha, P., Dey, K. N., Chowdhury, M. S. I., Das, R. C., Hossen khan, M. M., Tanvir, M. T., & Halimuzzaman, M. (2025). Applications of Forensic Accounting in Detecting and Preventing Financial Crimes. International Journal of Finance Research, 6(2), 71–86. https://doi.org/10.47747/ijfr.v6i2.2692
28. Hossain, M. Z., Kibria, H., & Johora, F. T. (2024). Ethical Challenges in Forensic Accounting: Balancing Professional Responsibility and Legal Obligations. Open Journal of Accounting, 13(03), 57–73. https://doi.org/10.4236/ojacct.2024.133005
29. North, D. C. (1990). Institutions, Institutional Change and Economic Performance. Cambridge University Press. https://doi.org/10.1017/CBO9780511808678
30. OECD. (2017). Technology Tools to Tackle Tax Evasion and Tax Fraud. OECD Publishing. https://doi.org/10.1787/g2g77afa-en
31. Slimani, S., & Abidli, I. (2025). The impact of tax administration digitalization on taxpayer behavior: A comprehensive review of previous studies. International Journal of Economic Perspectives, 19(1), 1–15. https://ijeponline.org/index.php/journal/article/view/830
32. Ozili, P. K. (2024). Technology impact model: a transition from the technology acceptance model. AI and Society, 40(2), 1151–1153. https://doi.org/10.1007/s00146-024-01896-1
33. O’dea, M., Zhou, X., Teng, D., Mundy, D., & Ishaya, T. (2024). Editorial: “Are Technology Acceptance Models still fit for purpose?”. Journal of University Teaching and Learning Practice, 21(8). https://doi.org/10.53761/1bdbms32
34. Costello, B. J., & Laub, J. H. (2020). Social Control Theory: The Legacy of Travis Hirschi’s Causes of Delinquency. Annual Review of Criminology, (3), 21–41. https://doi.org/10.1146/annurev-criminol-011419-041527
35. Hirschi, T. (2002). Causes of Delinquency (1st ed.). Routledge. https://doi.org/10.4324/9781315081649
36. Kollwitz, E. (2025). The Intersection of AI and Blockchain Technology in Preventing Financial Statement Manipulation. https://doi.org/10.13140/RG.2.2.26511.50088
37. AL-Hadi, F. I., & Al-Shaibany, N. A. (2024). Digital Forensic Accounting: An Overview. International Journal of Computer Science and Mobile Computing, 13(8), 99–106. https://doi.org/10.47760/ijcsmc.2024.v13i08.011
38. Akinbowale, O. E., Mashigo, P., & Zerihun, M. F. (2023). The integration of forensic accounting and big data technology frameworks for internal fraud mitigation in the banking industry. Cogent Business and Management, 10(1). https://doi.org/10.1080/23311975.2022.2163560
39. Achmad, T., Huang, C.-Y., Putra, M. A., & Pamungkas, I. D. (2024). Forensic Accounting and Risk Management: Exploring the Impact of Generalized Audit Software and Whistleblowing Systems on Fraud Detection in Indonesia. Journal of Risk and Financial Management, 17(12), 573. https://doi.org/10.3390/jrfm17120573
40. Read, C. (2014). Jensen and Meckling. The Corporate Financiers, (3), 305–360. https://doi.org/10.1057/9781137341280.0038
41. Alm, J., & Torgler, B. (2011). Do Ethics Matter? Tax Compliance and Morality. Journal of Business Ethics, 101(4), 635–651. https://doi.org/10.1007/s10551-011-0761-9
42. Davis, F. (1987). User Acceptance of Information Technology: The Technology Acceptance Model (TAM). (Working Paper #529). https://quod.lib.umich.edu/b/busadwp/images/b/1/4/b1409190.0001.001.pdf
43. Ali, M., Fjeldstad, O.-H., & Sjursen, I. H. (2013). To Pay or Not to Pay? (Working Paper No. 143). https://www.cmi.no/publications/file/5026-1-to-pay-or-not-to-pay.pdf
44. Jensen, L. (2025). Sovereign Debt Vulnerabilities in Developing Economies: Which countries are vulnerable and how much debt is at risk?. United Nations Development Programme. https://www.undp.org/library/dfs-sovereign-debt-vulnerabilities-developing-economies
45. Ikumapayi, O. J., & Ayankoya, B. B. (2025). AI Powered Forensic Accounting: Leveraging Machine Learning for Real-Time Fraud Detection and Prevention. International Journal of Research Publication and Reviews, 6(2), 236–250. https://doi.org/10.55248/gengpi.6.0225.0712
46. Oluwabusayo Adijat Bello, & Komolafe Olufemi. (2024). Artificial intelligence in fraud prevention: Exploring techniques and applications challenges and opportunities. Computer Science & IT Research Journal, 5(6), 1505–1520. https://doi.org/10.51594/csitrj.v5i6.1252
47. Saxena, D. A., Bansal, D. D., & Bansal, D. S. (2024). Blockchain Role in Enhancing Financial Risk Management-A Correlation Analysis in Banking Companies. ANUSANDHAN – NDIM’s Journal of Business and Management Research, 6(1), 12–20. https://doi.org/10.56411/anusandhan.2024.v6i1.12-20
48. Sidhu, N. (2018). Big Data Analytics Based Approach to Tax Evasion Detection. International Journal of Engineering Research in Computer Science and Engineering (IJERCSE), 5(3), 56–59.
49. Ezeife, E. (2021). AI-Driven Tax Technology in the United States: A Business Analytics Framework for Compliance and Efficiency. International Journal of Multidisciplinary Research and Growth Evaluation, 2(1), 693–701. https://doi.org/10.54660/.IJMRGE.2021.2.1.693-701
50. Ozili, P. K. (2025). Forensic accounting research around the world. Journal of Financial Reporting and Accounting, 23(1), 128–153. https://doi.org/10.1108/JFRA-02-2023-0106
51. Whetten, D. A. (1989). What constitutes a Theoretical Development? Academy of Management Review, 14(4), 490–495.
52. Gregor, S. (2006). The Nature of Theory in Information Systems. MIS Quarterly, 30(3), 611–642. https://doi.org/10.2307/25148742
53. Schryen, G. (2013). Revisiting IS business value research: What we already know, what we still need to know, and how we can get there. European Journal of Information Systems, 22(2), 139–169. https://doi.org/10.1057/ejis.2012.45
54. Grigaliūnas, Š., Schmidt, M., Brūzgienė, R., Smyrli, P., Andreou, S., & Lopata, A. (2024). Holistic Information Security Management and Compliance Framework. Electronics, 13(19), 3955. https://doi.org/10.3390/electronics13193955
55. Glaser, F., Hawlitschek, F., & Notheisen, B. (2019). Blockchain as a Platform. In H. Treiblmaier, R. Beck (Eds.), Business Transformation through Blockchain (pp. 121–143). Palgrave Macmillan. https://doi.org/10.1007/978-3-319-98911-2_4
56. Zhang, Y., Xiong, F., Xie, Y., Fan, X., & Gu, H. (2020). The Impact of Artificial Intelligence and Blockchain on the Accounting Profession. IEEE Access, (8), 110461–110477. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.3000505
57. Hussain, A. Al, Emon, M. A., Tanna, T. A., Emon, R. I., & Onik, M. M. H. (2022). A Systematic Literature Review of Blockchain Technology Adoption in Bangladesh. Annals of Emerging Technologies in Computing, 6(1), 1–30. https://doi.org/10.33166/AETiC.2022.01.001
58. Ifedayo, A. E., Olugbade, D., & Hamid, S. (2025). Integrating Artificial Intelligence with Blockchain: A Literature Review on Opportunities, Challenges, and Applications. Blockchain, Artificial Intelligence, and Future Research, 1(1), 52–69. https://doi.org/10.70211/bafr.v1i1.179
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
Авторське право (c) 2025 Кофі Ньянтак’ї Асаре