Le potentiel de revenus de la mondialisation est trop énorme pour être ignoré. Sans parler des opportunités supplémentaires pour les investissements étrangers et les coentreprises, l'accès à divers talents et l'expansion de votre marque dans de nouveaux pays. Il est évident que les marchés mondiaux constituent l’épine dorsale de notre économie. Cela nécessite une position de leader sur le marché mondial, ce qui est généralement déterminé par le succès de votre expansion dans de nouveaux pays.
Avant d'entrer dans un nouveau pays, les sociétés internationales analysent l'écosystème économique d'un pays sur la base de paramètres tels que la taille du marché, la force, le pouvoir d'achat. , la capacité d'import-export et la complexité de la législation. La plupart de ces données sont disponibles gratuitement dans les bases de données de la Banque mondiale, du moins à un niveau élevé. L’indice de complexité économique (ECI) fait partie de ces critères essentiels. Il est défini comme une mesure des propriétés de production d’un pays et sert de quantité mesurable pour classer les complexités et la puissance économique d’un pays. En outre, les conseillers fiscaux et les experts du marché locaux donnent un premier aperçu des efforts nécessaires pour pénétrer un nouveau marché. Les dimensions d'une telle analyse peuvent permettre de cartographier le potentiel de revenus du segment de marché visé par rapport à la complexité de l'entreprise. 
Dans un scénario idéal, énormes rendements du marché et facilité des transactions, dans un pays donné, allez de pair. Il pourrait être tentant de conquérir des marchés déréglementés. Cependant, les concurrents sont peut-être déjà prêts à dominer des marchés aussi attractifs. En conséquence, les entreprises capables de gérer des entreprises dans des environnements complexes deviennent souvent des leaders mondiaux du marché. Leur efficacité opérationnelle est optimisée dans des conditions difficiles tout en conquérant de grands marchés, ce qui les aide à résister à la concurrence (le quadrant supérieur droit dans le graphique ci-dessus). Et c’est précisément là que RegTech IT peut aider les entreprises qui tentent de pénétrer des marchés aussi complexes mais aussi rentables, en s'imposant dans le quadrant magique en haut à droite.
Les facteurs les plus importants à la base de la complexité de la création d’entreprises dans de nouveaux pays sont les conditions locales. lois et règlements. Ils influencent considérablement l’agilité avec laquelle les entreprises (mondiales) peuvent proposer leurs produits sur les marchés locaux. La fréquence des modifications légales par an peut devenir un facteur clé de la complexité. En outre, des réglementations spécifiques à chaque branche devront éventuellement être respectées. Dans le cadre de la transformation numérique, plusieurs autorités fiscales ont commencé à demander aux contribuables un reporting fiscal en temps réel par transaction. De telles exigences juridiques peuvent imposer des investissements informatiques initiaux importants avant même qu'une entreprise pénètre sur un marché local.
Complexité de la localisation d'un pays
La décision d'un acteur mondial de commencer à faire des affaires dans un pays est souvent influencée par un instinct plus profond que par un objectif. critères et chiffres mesurables. Dans le cadre d’une décision d’entrée sur le marché informée, un paramètre de plus en plus important pour les entreprises mondiales est la complexité de localisation de pays (CLC), définie par la complexité de la législation, la diversité de la réglementation, les pénalités de non-conformité et les obligations en matière de déclaration, qui peuvent toutes changer d’une année à l’autre. à l'année. C'est pourquoi nous avons besoin d'outils souples, plutôt que de rapports statiques, pour analyser ces facteurs de manière dynamique.
Exploiter l'apprentissage machine pour analyser la complexité de la localisation d'un pays
L'apprentissage machine (ML) peut nous aider à analyser CLC en apprenant des données historiques telles que les publications officielles et la documentation. Les sources de ces données proviennent généralement des sites Web des autorités locales.
La supervision supervisée maintient automatiquement à jour les comparaisons entre pays et le classement détaillé de la complexité par pays, sur la base des nouvelles données fournies par les évaluations des utilisateurs experts. En outre, les algorithmes ML peuvent indiquer les parties du paysage logiciel de l'entreprise nécessitant le plus de modifications en raison de nouvelles exigences légales (ou à venir). En outre, ML peut aider à déterminer les efforts nécessaires pour mettre en place ou maintenir une infrastructure informatique conforme à la loi dans un pays donné.
Nous sommes aujourd’hui sur le point de perdre de grandes quantités de données juridiques (provenant, par exemple, de sites Web gouvernementaux) et de renforcer Performances informatiques pour traiter ces données. L'apprentissage automatique est l'outil idéal par excellence pour exploiter ces mines de données.
Les outils intelligents du commerce
Voici une petite illustration des techniques utilisées pour analyser le CLC:
- Des algorithmes tels que Naïve Bayes et Deep Learning peuvent déterminer par exemple, si de nouveaux documents juridiques (tels que des décrets, des notes de fournisseurs de logiciels ou des résumés de consultation) requièrent l'attention d'une entreprise appartenant à un secteur spécifique ou non.
- En approfondissant un niveau technique, les réseaux de neurones permettent la multiclassification. ou le vote, car ils gèrent les non-linéarités en faisant varier le nombre de couches cachées.
- L'indexation sémantique latente (LSI) est une autre procédure importante de recherche d'informations (légales), particulièrement importante pour la recherche et la structuration Big Data . ]. LSI a pour objectif d'identifier les principales composantes des documents (juridiques). Les composants principaux sont des termes généraux ou des classifications.
Word2Vec est une méthode contextuelle permettant de conserver des termes sémantiquement similaires. Par exemple, le mot «paiement» comprend tous les termes tels que «chèque postdaté», «virement bancaire» ou «lettre de change». Ceci est utile pour regrouper sémantiquement tous les mots associés à «paiement», même si le mot « paiement ”n'apparaît pas dans le texte. LSI peut également aider à faire la distinction entre les documents qui, par exemple, parlent d'impôts et ceux dans lesquels le mot «paiement» est associé à un paiement à la loterie.
Apprentissage automatique: guider les clients internationaux dans leurs décisions locales
Dans l'économie mondiale d'aujourd'hui , les réglementations locales, spécifiques aux pays, déterminent toujours les règles de gestion des affaires. ML peut analyser la complexité de la législation pour chaque pays et comparer les différences juridiques entre les pays présentant un intérêt. Bien que les services de conseil fiscal jouent toujours un rôle dans le conseil pour les décisions d’investissement de marché, nous considérons le ML comme un ensemble d’outils en pleine expansion permettant de prendre en charge des éléments clés de ces services de conseil et d’alerte.
Les algorithmes de ML tirent des enseignements de la diversité des réglementations nationales et de leurs modifications. , leur fréquence et par rapport aux changements survenus dans d’autres pays. Par exemple, le Brésil serait considéré comme «très complexe» en ce qui concerne les catégories de taxes telles que l'ICMS, la taxe de vente et les taxes IPI, tandis que d'autres pays ont une structure fiscale plus simple basée uniquement sur la TVA. ML peut, par exemple, analyser les déclarations fiscales et avertir les entreprises du moment et des éléments à prendre en compte en matière de conformité légale et d'éviter les amendes. Les données non biaisées sur la complexité de la localisation des pays, analysées par ML, permettent aux dirigeants de prendre des décisions d'investissement efficaces plutôt que de s'appuyer sur des présentations de haut niveau.
La CLC permet non seulement de réduire le coût de la conformité pour les entreprises opérant sur des marchés établis, mais aide également les entreprises pendant leurs décisions d'entrée sur le marché.
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