Artificial intelligence and transfer pricing : promising changes towards compliance, evidence from European MNEs. The effect of multi-nationality, tax havens, and intangible assets on transfer pricing compliance of European MNEs and the role of artificial intelligence in achieving compliance - DUMAS - Dépôt Universitaire de Mémoires Après Soutenance Accéder directement au contenu
Mémoires Année : 2020

Artificial intelligence and transfer pricing : promising changes towards compliance, evidence from European MNEs. The effect of multi-nationality, tax havens, and intangible assets on transfer pricing compliance of European MNEs and the role of artificial intelligence in achieving compliance

Résumé

Tax non-compliance scandals have attracted the attention of media accounts, and profit shifting activities have been at the top of international policy agenda for several years. Several channels exist for multi-national companies (MNCs) to shift profits from high- to low-tax jurisdictions. Yet, transfer pricing and intangible assets remain the most important channel for MNCs to use for profit shifting, and therefore, to minimize their tax liabilities. In an attempt to combat these practices and achieve tax compliance, the Organization of Economic Cooperation and Development (OECD) launched BEPS Action Plans. This project provides guidelines for MNCs on pricing their intra-firm transactions, especially those involving intangibles. An important guideline is the “Arm‟s-Length Principle” which requires that prices of intra-firm transactions should be the same as the ones charged for independent neutral parties (i.e. it should be the market price). At a first blush, this could be an easy task. However, extracting arm‟s-length prices (particularly for intangible assets) could be difficult. MNCs are required to find relevant data for independent transactions involving similar products. This could negatively affect MNCs compliance with the tax rules. Therefore, artificial intelligence is used to aid companies in their transfer pricing process from data extraction, computation, visualization, to transfer pricing documentation. Hence, this study aims to study the determinants of transfer pricing in European MNCs, because understanding these determinants is crucial to understand how artificial intelligence should be applied to achieve compliance.
Les scandales de non-conformité fiscale ont attiré l'attention des médias et les activités de transfert de bénéfices figurent en tête de l'agenda politique international depuis plusieurs années. Il existe plusieurs canaux permettant aux sociétés multinationales (multinationales) de transférer leurs bénéfices de juridictions à fiscalité élevée à fiscalité faible. Pourtant, les prix de transfert et les actifs incorporels restent le canal le plus important que les multinationales peuvent utiliser pour le transfert de bénéfices et, par conséquent, pour minimiser leurs obligations fiscales. Afin de lutter contre ces pratiques et de se conformer aux obligations fiscales, l'Organisation de coopération et de développement économiques (OCDE) a lancé les plans d'action BEPS. Ce projet fournit des directives aux multinationales sur la tarification de leurs transactions intra-entreprise, en particulier celles impliquant des actifs incorporels. Une directive importante est le « principe de pleine concurrence », qui exige que les prix des transactions intragroupe soient les mêmes que ceux pratiqués pour les parties neutres indépendantes (c'est-à-dire que ce devrait être le prix du marché). À première vue, cela pourrait être une tâche facile. Cependant, l'extraction des prix de pleine concurrence (en particulier pour les actifs incorporels) pourrait être difficile. Les multinationales sont tenues de trouver des données pertinentes pour les transactions indépendantes impliquant des produits similaires. Cela pourrait nuire au respect par les multinationales des règles fiscales. Par conséquent, l'intelligence artificielle est utilisée pour aider les entreprises dans leur processus de prix de transfert depuis l'extraction des données, le calcul, la visualisation, jusqu'à la documentation des prix de transfert. Par conséquent, cette étude vise à étudier les déterminants des prix de transfert dans les multinationales européennes, car la compréhension de ces déterminants est cruciale pour comprendre comment l'intelligence artificielle doit être appliquée pour atteindre la conformité.
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Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Dates et versions

dumas-03002981 , version 1 (19-03-2021)

Licence

Paternité - Pas d'utilisation commerciale - Pas de modification

Identifiants

  • HAL Id : dumas-03002981 , version 1

Citer

Rewa Makke. Artificial intelligence and transfer pricing : promising changes towards compliance, evidence from European MNEs. The effect of multi-nationality, tax havens, and intangible assets on transfer pricing compliance of European MNEs and the role of artificial intelligence in achieving compliance. Business administration. 2020. ⟨dumas-03002981⟩
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