Perusahaan startup teknologi umumnya memiliki struktur biaya yang unik, seperti biaya riset dan pengembangan (R&D) yang tinggi, serta model bisnis yang seringkali tidak konvensional. Namun, secara umum, mereka tetap wajib membayar pajak atas penghasilan yang diperoleh. Perusahaan startup teknologi, dengan inovasi dan model bisnis yang unik, umumnya memiliki struktur biaya yang berbeda dari perusahaan tradisional. Namun, secara hukum, mereka tetap wajib memenuhi kewajiban perpajakan seperti perusahaan lainnya. Startup teknologi seringkali memanfaatkan teknologi terkini dalam proses bisnis mereka, seperti cloud computing, artificial intelligence, dan big data. Penggunaan teknologi ini dapat mempengaruhi cara mereka mencatat transaksi dan menghitung penghasilan kena pajak.
Anitesis
Temuan Pemeriksaan :
Perusahaan mungkin mengklaim biaya R&D yang jauh di atas rata-rata industri, dengan tujuan mengurangi beban pajak.
Bukti-bukti yang mendukung klaim biaya R&D mungkin tidak lengkap atau tidak meyakinkan.
Dugaan transfer pricing atas transaksi dengan perusahaan afiliasinya di luar negeri dengan harga yang tidak sesuai dengan harga pasar, dengan tujuan memindahkan keuntungan ke negara dengan tarif pajak lebih rendah.
Perusahaan mungkin memanfaatkan kompleksitas teknologi untuk menyembunyikan transaksi atau memanipulasi data keuangan.
Dalam pemeriksaan pajak terhadap sebuah startup teknologi di Indonesia, ditemukan bahwa perusahaan tersebut mengklaim biaya R&D yang jauh melebihi standar industri dan tidak didukung oleh dokumentasi yang memadai. Selain itu, perusahaan juga diduga melakukan transfer pricing yang tidak wajar dengan perusahaan afiliasinya di luar negeri. Temuan dalam pemeriksaan menunjukkan bahwa perusahaan tersebut mencoba untuk "mengelabui" sistem perpajakan dengan cara yang tidak sesuai dengan aturan.
Peran Teknologi dalam Menemukan Antitesis:
Auditor dapat menggunakan alat analisis data besar untuk mengidentifikasi pola yang tidak wajar dalam transaksi perusahaan, seperti transaksi yang sering terjadi di akhir tahun atau transaksi dengan perusahaan afiliasi di negara dengan tarif pajak rendah.
Algoritma dapat dilatih untuk mengidentifikasi transaksi yang mencurigakan berdasarkan karakteristik tertentu, seperti jumlah yang tidak biasa atau waktu transaksi yang tidak wajar.
Auditor dapat melakukan pemeriksaan digital forensik pada sistem IT perusahaan untuk menemukan bukti-bukti yang terhapus atau disembunyikan.
Sintesis
