Читать книгу Гайд №5: Налоговая с нейросетью: теперь вас проверяет не только человек - Евгений Владимирович Сивков - Страница 1

Введение. Почему налоговый контроль перестал быть сугубо человеческим

Оглавление

Ещё десять лет назад налоговый контроль был чем-то почти уютным. Живой инспектор, живые вопросы, живые «давайте уточним». Человеческий фактор – со всеми его плюсами, минусами, перекосами и странностями – определял, как пройдёт проверка, на что обратят внимание, где закроют глаза, а где решат «на всякий случай доначислить».

Но эта эпоха закончилась. Плавно, почти незаметно для тех, кто был занят операционкой. И вот в 2025–2026 годах мы просыпаемся в новой реальности: нас проверяет не только человек – нас проверяют алгоритмы. И иногда алгоритмы решают даже больше, чем инспектор, подписывающий акт.

Причина этого простая – объём данных, которые ФНС собирает, невозможно обработать вручную. Даже если посадить весь личный состав ФНС, Минфина и Росфинмониторинга вместе в один огромный офис, выдать кофе, энергетики и обещать премии – они не справятся.

Данные стали слишком объёмными для ручного анализа

За последние годы ФНС превратилась из «надзорного органа» в полноценный дата-центр с полномочиями спецслужбы по налогам. Система «Налог-3» агрегирует терабайты данных из множества источников, включая:

▪      банки (115-ФЗ);

▪      маркетплейсы (Озон, WB, Я.Маркет);

▪      операторы фискальных данных;

▪      ПФР/СФР, Росреестр, ГИС ЖКХ, ФГИС «Работа в России»,

▪      отчетность самозанятых,

▪      операторов онлайн-касс,

▪      судебные решения,

▪      телеком-операторов (в части данных, которые передают контрагенты);

▪      данных о движении денег по картам физических лиц.

Это уже даже не Big Data – это очень большие Big Data. Человеческий мозг не предназначен для анализа сотен миллионов транзакций в неделю, а машина как раз предназначена.

Законодательство разрешило автоматизацию

По сути, правовая база уже легализовала машинный анализ, даже если прямо это нигде не прописано. Государство не только не тормозит ИИ-контроль – оно открыто его продвигает, потому что это быстрее, дешевле, снижает коррупционные риски и создаёт эффект «тотальной прозрачности».

Ключевые нормы, позволяющие использовать машины и ИИ включают:

▪      ст. 82 НК РФ – налоговый контроль может осуществляться «в иных формах», что позволяет ФНС использовать автоматизацию;

▪      ст. 102 НК РФ – расширенные правила обработки налоговой тайны, включая алгоритмическую обработку;

▪      Законы о цифровом профиле, электронных документах, электронных сервисах госорганов.

ФНС получила доступ к большим массивам данных по умолчанию

Раньше для получения данных ФНС нужно было отправлять запросы. Теперь данные приходят автоматически сами. В частности:

▪      банк автоматически сообщает о подозрительных операциях;

▪      маркетплейс отсылает полный профиль продавца;

▪      касса отправляет чек в режиме реального времени;

▪      сервисы самозанятых стримят операции в ФНС; и

▪      работодатели передают сведения по сотрудникам в момент приёма.

Человек не успеет посмотреть даже 1% всего этого массива данных, а алгоритм ИИ не только справится в кратчайшие сроки, но и успеет проанализировать, сверить и выдать рекомендации по дальнейшим действиям.

Алгоритмы стали лучше человека в поиске корреляций

Именно поэтому налоговый контроль становится гибридным:

▪      АСК НДС-2/3 видит «разрывы» быстрее инспектора;

▪      ML-модули видят подозрительные цепочки раньше, чем появится требование;

▪      алгоритмы находят «аномальное поведение» физлиц по картам и переводам;

▪      система автоматически сравнивает IP-адреса, телефоны, бухгалтеров, маршруты платежей, должности, ролики в соцсетях – и делает выводы.

Согласен, иногда выводы алгоритмов бывают странные, иногда – ошибочные, а иногда – и совсем уж прямолинейные. Но достичь аналогичной скорости в анализе для человека невозможно.

Цифровизация налогового администрирования повышает собираемость

Это объективная реальность: расходы бюджета растут – на оборону, инфраструктуру, социальные программы, поддержку регионов и развитие экономики. Чтобы обеспечить стабильное финансирование этих задач, важна не только дисциплина налогоплательщиков, но и современные методы контроля.

Цифровизация налогового администрирования повышает прозрачность: алгоритмы позволяют выявлять расхождения быстрее, уменьшают субъективные ошибки и делают процесс более предсказуемым – как для ФНС, так и для бизнеса. Как отмечает сама Федеральная налоговая служба, основной прирост собираемости даёт именно автоматизация, а не «хорошо обученный инспектор».

Человеческий фактор стал слабым звеном – и его минимизируют

Ошибки, потерянные документы, разный уровень квалификации, риски нарушений и коррупционные риски – всё это снижает предсказуемость налогового администрирования.

Цифровые инструменты минимизируют такие риски: они работают по строгим правилам, не устают, не субъективны и всегда оставляют «след». Это не замена людям – а переход от ручного контроля к стандартизированной, прозрачной системе.

Вывод

Налоговый контроль больше не принадлежит только людям. Он стал цифрово-машинным, а инспектор – оператором, который просто смотрит на выводы системы и оформляет то, что она уже «нашла». Мы вошли в эпоху, где:

▪      сначала принимает решение алгоритм;

▪      потом контролирует и оформляет человек;

▪      а доказывать реальность приходится налогоплательщику.

И это приводит к главному вопросу всего гайда: может ли налогоплательщик противопоставить нейросети ФНС свою собственную нейросеть?

Ответ – не такой очевидный, как кажется.

Гайд №5: Налоговая с нейросетью: теперь вас проверяет не только человек

Подняться наверх