Оглавление
Евгений Владимирович Сивков. Гайд №5: Налоговая с нейросетью: теперь вас проверяет не только человек
Введение. Почему налоговый контроль перестал быть сугубо человеческим
Данные стали слишком объёмными для ручного анализа
Законодательство разрешило автоматизацию
ФНС получила доступ к большим массивам данных по умолчанию
Алгоритмы стали лучше человека в поиске корреляций
Цифровизация налогового администрирования повышает собираемость
Человеческий фактор стал слабым звеном – и его минимизируют
Вывод
1. Технологическая эволюция ФНС: как налоговая стала ИТ-корпорацией
1.1. Начало трансформации: от «бумаги» к цифре
1.2. Появление АСК НДС – поворотный момент
1.3. «Налог-3»: вся цифровая экономика в одном окне
1.4. Эра предиктивной аналитики: ФНС перешла к прогнозированию
1.5. Почему ФНС стала сильнее, чем отдельный инспектор
1.6. Что в этом всём самое неприятное для налогоплательщика?
1.7. Вывод: что дальше – вектор развития на 2026–2030 гг
2. Как работают ML-инструменты ФНС сейчас
2.1. Общий принцип: ФНС строит «поведенческие профили»
2.2. Как ML работает в АСК НДС-3
2.3. Как ML используется в АИС «Налог-3»
2.4. ML в камеральных проверках: автоматическая «ловушка»
2.5. ML в анализе физических лиц и проверке зарплат
2.6. Модели «технических компаний»
2.7. ML-анализ первички (новый этап)
2.8. Вывод: почему ML-инструменты опаснее обычного инспектора
3. Что налоговая видит без истребований – и почему «реальность сделки» больше не спасает
3.1. Налоговая видит огромный массив данных без единого требования
3.2. Почему «реальность сделки» больше не спасает
3.3. Алгоритм ФНС оценивает не документы, а поведение
3.4. Как инспектор работает теперь
3.5. Почему даже добросовестные компании попадают под удар
3.6. Новый критерий: не документы, а цифровой след
3.7. Вывод: эпоха «бумажной» защиты закончилась
4. Основные цифровые инструменты ФНС
4.1. АСК НДС-3: главная нейросеть ФНС по распознаванию схем
4.2. АИС «Налог-3»: цифровой профиль компании и «скоринг рисков»
4.3. ML в камеральных проверках: идентификация аномалий
4.4. Контроль физических лиц: нейросеть, которая знает о вас всё
4.5. Модели «технических компаний»: ИИ определяет фиктивность
4.6. Вывод: контроль стал предиктивным, что делать?
5. Нейросеть против нейросети: может ли бизнес реально сопротивляться ИИ-контролю ФНС?
5.1. Что нейросеть может делать законно (и реально полезно)
5.2. Ограничения: что ИИ НЕ МОЖЕТ делать (и о чём опасно забывать)
5.3. Почему одна нейросеть может реально противостоять другой
5.4. Реальные кейсы «ИИ против ФНС» – 6 живых примеров
5.5. Главный вывод главы
6. Противостояние двух систем: 20 реальных кейсов
7. Как подготовить бизнес к эпохе ИИ-контроля ФНС: создаём «цифровой щит»
7.1. Принцип 1: Превентивный контроль важнее реактивной защиты
7.2. Принцип 2: У бизнеса должен быть «цифровой двойник»
7.3. Принцип 3: Нужно внедрить внутреннюю нейросеть-аудитор
7.4. Принцип 4: У компании должен быть единый «Регламент налоговой безопасности»
7.5. Принцип 5: Подготовка к проверкам это непрерывный процесс
7.6. Принцип 6: Директор должен иметь «панель управления рисками»
7.7. Принцип 7: Подготовка даёт уверенность
7.8. Главный вывод главы
Сопроводительное письмо
Об авторе
