Курсы валют от 14/10/2025
$1 – 12149.55
UZS – 0,07%
€1 – 14087.40
UZS – 0,24%
₽1 – 150.44
UZS – 0,69%
Поиск
Налоговые службы стран СНГ обменялись опытом по использованию глобальных технологий Big Data
Налоговые службы стран СНГ обменялись опытом по использованию глобальных технологий Big Data

Налоговые службы стран СНГ обменялись опытом по использованию глобальных технологий Big Data

Ташкент, Узбекистан (UzDaily.uz) – 6 октября этого года руководство Налогового комитета в онлайн-формате впервые приняло участие в качестве полноправного участника в ХХХ заседании Координационного совета руководителей налоговых служб государств-участников СНГ, который проходит в г. Астане. В 2022 году в Беларуси руководитель ведомства Ш.Кудбиев участвовал в качестве почетного гостя.

Основные темы на повестке дня - использование технологических (цифровых) решений, методов анализа большого массива данных для повышения эффективности налогового администрирования и развитие кадрового потенциала.

В ходе своего выступления первый заместитель председателя Налогового комитета М.Мирзаев отметил, что стратегическими направлениями развития информационно-коммуникационных технологий налоговых органов Узбекистана стали:

▫️обновление инфраструктуры Центра обработки данных, 

▫️модернизация коммуникационных сооружений и систем информационной безопасности, 

▫️создание единой платформы для информационных систем налогового администрирования, 

▫️внедрение современных технологий автоматизации процессов, 

▫️расширение услуг, предоставляемых налогоплательщикам в режиме реального времени.

Подчеркнуто, что благодаря внедрению цифровых решений в налоговое администрирование удалось снизить нагрузку налогоплательщиков при исполнении ими налоговых обязательств, достичь оперативности и прозрачности в работе налоговых органов.

Специалисты из Азербайджана, Армении, Беларуси, Казахстана, Кыргызстана, России, Таджикистана и Узбекистана обменялись опытом по разработке и внедрению систем интеллектуальной обработки данных, в частности с использованием искусственного интеллекта на основе нейронных сетей.

 

Будьте в курсе последних новостей
Подпишитесь на наш Telegram-канал