Налоговые органы используют ИИ в работе по диагностике данных о налогоплательщиках

В Казахстане внедряют специальную систему Smart Data Finance, которая будет оценивать информацию о налогоплательщиках и выявлять нарушения. Сотрудники налоговых органов смогут получать готовые отчеты и рекомендации. Пилотный проект в Казахстане заработал в 2025 году.

СУТЬ НОВОВВЕДЕНИЙ

Систему Smart Data Finance (СДФ) внедряют на уровне республики. Комитет госдоходов планирует радикально изменить подход к налоговому администрированию. Использовать предполагают автоматизированный анализ данных и алгоритмы машинного обучения.

Система аккумулирует информацию из десятков источников – от налоговых деклараций до регистрационных данных и внешних баз. За счет этого налоговики смогут формировать целостную картину деятельности по каждому налогоплательщику. Причем есть возможность собирать данные как по отраслям, так и по отдельным предприятиям.

Здесь важно понимать, что доступ к результатам аналитики будет иметь ограниченный круг сотрудников налоговых органов на местах, поскольку информация связана с персональными данными граждан Казахстана. Получившие добро на работу с системой будут нести ответственность за возможную утечку данных.

Принцип работы Smart Data Finance на первый взгляд прост. На первом этапе система собирает данные из различных государственных и интегрированных информационных систем. Далее информация проходит обработку и структурирование. После этого в работу включается аналитический модуль: идет сравнение показателей и выявление отклонений, потенциальных рисков и несоответствий. Финальный этап – формирование отчетов и рекомендаций для сотрудников налоговых органов.

– Ключевая задача – минимизация ручного труда. Мы получаем не только ускорение проверок, но и снижение влияния человеческого фактора на их результаты. Снижаем и бюрократическую нагрузку на налогоплательщиков, – отметил Марат Бекмашев, руководитель управления камерального контроля ДГД Костанайской области.

ПРОТИВ ДРОБЛЕНИЯ

Новая система станет хорошим инструментом для выявления дробления бизнеса.

– У Smart Data Finance есть возможность перекрестной проверки. Система сопоставляет данные из разных источников: отчетность, обороты, регистрационные сведения. Это позволяет оценить реальную налоговую нагрузку и выявить расхождения. В перспективе система охватит всех налогоплательщиков страны – как юридических лиц, так и индивидуальных предпринимателей, – отметил Марат Бекмашев.

Аналитика будет представлена не только отчетами, но и визуализирована. Налоговые органы получат возможность видеть места концентрации предпринимательской активности. В карточках по налогоплательщикам будут такие данные, как юридический адрес, вид деятельности, финансовые показатели и категорию риска. По сути, налоговики получают инструмент, который позволит оценивать текущее состояние бизнеса и его налоговую дисциплину. Если говорить о борьбе с дроблением бизнеса, то такой инструмент контроля может стать эффективным инструментом.

– Такие схемы часто используются для незаконного применения специальных налоговых режимов или снижения налоговой нагрузки. К основным признакам дробления бизнеса мы относим ведение деятельности через несколько ИП или ТОО, которые фактически контролируются одними и теми же лицами. Также это единый офис, склад, оборудование, персонал. К признакам дробления можно отнести взаиморасчеты между взаимосвязанными компаниями без экономического смысла, распределение оборотов между несколькими субъектами, наличие одних и тех же контрагентов и искусственное разделение операций между компаниями, – отметили в департаменте госдоходов Костанайской области.

Чаще всего схемы дробления встречают в торговле, строительной отрасли, общепите, сфере грузоперевозок, при электронной торговле. При этом специалисты отмечают: если разделение бизнеса имеет деловую цель, а компании действительно ведут независимую деятельность, то риск признания такой структуры дроблением значительно снижается.

РИСК ОШИБОК

Налоговики признают, что вероятность ошибок есть. Многое зависит от корректности исходных данных. Случаи некорректных выводов СДФ планируют снижать за счет интеграции и автоматического обновления информации. Но специалисты в области ИИ и проверок бизнеса признают, понадобится время, чтобы снизить процент ложных срабатываний системы, когда добросовестный бизнес могут относить к зоне риска.

Эксперты в области экономических преступлений отмечают, что и к такому тщательному анализу можно приспособиться. Ведь зачастую сложные кейсы все равно требуют персонального подхода с участием человека. Если же анализ данных полностью доверить ИИ, то в перспективе бизнес будет способен формально соответствовать требованиям «безопасности» ведения предпринимательской деятельности. Потому наиболее эффективным может стать лишь совмещение машинного и ручного контроля.

Татьяна ШЕСТАКОВА, иллюстрация создана ИИ