使用人工智能开发分析模型来预测增值税的结果 泰国税务局的案例研究
本研究的目的是研究泰国税务局征收增值税的相关因素。使用人工智能开发一个深入的分析模型，以预测泰国税务局的预估增值税征收结果。以及使用人工智能测试和评估税务局增值税征收结果的预测结果。样本组包括有关税务局增值税征收结果的数据。国内生产总值 （GDP）以及 16 年来泰国的外国游客数据，即 2007 年至 2022 年和 COVID-19 疫情期间的数据。研究工具是 RapidMiner Studio，它使用神经网络、随机森林和支持向量机来创建深入的数据分析模型，以应用于估算增值税征收结果。结果表明，神经网络技术可以预测最接近实际增值税征收结果，平均绝对误差 （MAE） 为 768.27，低均方根误差 （RMSE） 为 920.96，最大 R 平方 （R²）。
