Искусственный интеллект заставит россиян платить налоги

Искусственный интеллект помог в десятки раз увеличить эффективность налоговых проверок. Об этом сообщает пресс-служба СевГУ.

В сфере налогового администрирования Россия существенно опережает многие страны по уровню цифровизации. В частности, ФНС РФ внедрена автоматизированная информационная система (АИС) «Налог-3», где собираются и хранятся все данные касательно налогов.

Службой также активно используется система планирования выездных налоговых проверок, которая подразумевает сверку с помощью искусственного интеллекта данных о деятельности налогоплательщика (от физического лица до крупной компании) из разных источников и поиск нестыковок в них. Заметить нарушение такой связи человеку бывает трудно, а ИИ может проанализировать данные от всех участников сделки, содержащиеся в АИС (или даже от всех продавцов и покупателей в цепочке передачи товара), а затем при необходимости запросить, получить и проанализировать банковскую выписку. И все это не требует непосредственного участия человека.

При помощи алгоритмов big data налоговые органы также проводят цифровой анализ макроэкономических данных. Например, выделяются предприятия одной отрасли или региона и сравниваются по уровню выручки, зарплат и налоговых начислений. А для выявления теневых зарплат искусственный интеллект сравнивает зарплату сотрудников предприятия со среднеотраслевой зарплатой. Компании-налогоплательщики, которые серьезно отклоняются от средних показателей и общей тенденции, с более высокой вероятностью будут подвергнуты налоговой проверке.

Имеются специальные инструменты и для поиска торговых точек, работающих в обход кассы, и для выявления физических лиц, которые получают больше, чем декларируют и, например, незаконно пользуются какими-либо льготами. Источниками информации для ФНС являются сведения, поступающие из данных ЗАГС, МВД, Пенсионного фонда, Роструда, банков и других ведомств.

Проводя вышеописанные проверки и другие подобные действия, системы налоговой службы периодически выявляют потенциальные нарушения, которые привлекают внимание инспекторов. И те в ходе выездной проверки опираются на данные ИИ.

Эффективность этой работы ученые СевГУ фиксируют, сравнивая данные о налоговых выездных проверках с 2011 по 2022 годы (также включаются данные за первое полугодие 2023 года, но они несопоставимы с годовыми периодами). В начале периода их количество превышает 67 тысяч. По итогам 2022 года – в шесть раз меньше, 10 195 (за первое полугодие 2023-го всего 2799).

При этом сумма доначисленных в бюджет средств, наоборот, растет: с 287 млн рублей в 2011 году до 676,86 млн рублей – по итогам 2022-го. Также показателен рост суммы между 2022 и 2021 годами: в 2021 году было всего 8129 проверок и взыскано 378,63 млн рублей. То есть, в 2022 году при росте числа проверок на 25% сумма выросла на 78,8%.

«Проанализированные данные свидетельствуют о существенном повышении эффективности выездных налоговых проверок и это подтверждается средней суммой, начисляемой в расчете на одну выездную налоговую проверку. Так сумма доначислений по одной проверке в 2011 году в среднем составляла 4,3 млн рублей, а в 2021 году этот показатель увеличился до 46,6 млн рублей. Средняя сумма начислений по одной выездной налоговой проверке в 2022 году по сравнению с 2021 годом также увеличилась на 19,8 млн рублей и составила 66,4 млн рублей, темп прироста составил 43%», – отмечают авторы исследования.

При этом растет и эффективность выездных налоговых проверок непосредственно в Севастополе. В 2022 году их проведено 15, что на 6 % меньше, чем в 2021 году. При этом суммарные доначисления за 2022 год достигли 262 млн рублей, что на 144 млн рублей или в 1,2 раза больше, чем годом ранее.

«В первом полугодии 2023 году количество проверок составило 5 проверок, при этом сумма начислений составила 420 млн рублей. Средняя сумма начислений на одну проверку в 2023 году составила 84 млн рублей, что на 380% больше, чем в 2022 году и выше средней суммы начислений в целом по Российской Федерации (которая в среднем около 62,5 млн рублей)», – подчеркивается в исследовании.

Но и текущее повышение эффективности не предел, так как, применение АИС и искусственного интеллекта продолжается и может принести новые результаты.

«Проведенный анализ дает возможность сделать вывод, что применяемая налоговой службой система отбирает для проведения выездных налоговых проверок тех налогоплательщиков, у которых выявлены существенные расхождения в данных, поступивших из разных источников. Повышение эффективности выездных налоговых проверок и дальнейшее снижение количества проверок может привести к тому, что их проведение будет минимальным или полностью нецелесообразным, поскольку все возникающие при налоговом контроле вопросы будут разрешаться АИС в ходе камеральных проверок», – сообщили авторы исследования.