🚨ФНС уже использует ИИ?

Эту статью я писать не планировал. Она появилась скорее как результат эмоциональной реакции на материал, опубликованный здесь, на «Клерке», автор которого утверждает, что ФНС уже использует искусственный интеллект для поиска налоговых рисков и выявления схем.

Почему меня это особенно зацепило?

Незадолго до ухода из УФНС мне предложили выступить на региональном форуме, посвящённом цифровизации, и рассказать об использовании инструментов искусственного интеллекта в работе налоговых органов.

Мы обсудили с руководством, что именно можно было бы представить в качестве примера. Начали перебирать действующие информационные системы, аналитические инструменты и способы выявления налоговых рисков. И довольно быстро выяснилось, что рассказать, по существу, нечего: реальных инструментов искусственного интеллекта в работе налогового органа у нас не было.

Всё, что применялось на практике, основывалось на:

• автоматизированном сопоставлении данных,

• заранее установленных критериях, контрольных соотношениях

• и скоринговых системах.

Такие инструменты могут быть полезными и даже достаточно сложными, но непосредственно к искусственному интеллекту они отношения не имеют.

Именно поэтому, когда сегодня я читаю, что ФНС якобы уже использует ИИ для поиска налоговых рисков и выявления сложных схем, у меня возникает закономерный вопрос: о какой конкретно технологии идёт речь? Как она называется, где применяется, на каких данных обучена и какие решения принимает? Как правило, дальше общих слов об автоматизации и цифровизации ответ не идёт.

Сейчас термином «искусственный интеллект» нередко обозначают практически любую программу, которая обрабатывает большой объём информации и выдаёт какой-то результат. Но объём данных и скорость их обработки сами по себе не превращают информационную систему в ИИ.

Если программа сопоставляет показатели деклараций, ищет расхождения по заранее заданным формулам, рассчитывает баллы риска или выделяет налогоплательщиков, соответствующих установленным критериям, перед нами обычная автоматизация. Все правила такой системе заранее задаёт человек. Она не обучается самостоятельно, не формирует новые критерии и не понимает экономический смысл операций.

Именно по такому принципу работает значительная часть аналитических инструментов ФНС.

Они позволяют быстро обработать массив информации, который невозможно проверить вручную, но результат всё равно зависит от заложенных в систему контрольных соотношений и критериев.

ФНС действительно обладает огромным количеством данных. Налоговая служба сопоставляет декларации, счета-фактуры, кассовые чеки, сведения о контрагентах и другую информацию. На основании этих сведений формируются налоговые риски.

Например, система может показать разрыв в цепочке НДС, отклонение налоговой нагрузки от отраслевых показателей, отсутствие у организации сотрудников или имущества, высокий удельный вес налоговых вычетов и другие критерии, но показывать информацию — ещё не значит установить налоговое нарушение.

Далее информацию изучают сотрудники: анализируют документы, движение денежных средств, показания свидетелей, фактическое исполнение сделок и другие обстоятельства. Никакой нейросети здесь нет даже и близко.

Почему разговоры об ИИ звучат убедительно:

Миф об искусственном интеллекте в работе ФНС легко распространяется по одной простой причине: потому-что большинство тех, кто об этом говорят ничего не знают о том, как устроена работа налогового органа изнутри.

Дополнительную путаницу создаёт и слишком свободное использование самого термина «ИИ». Автоматизированный анализ, цифровизация, скоринг, обработка больших данных и искусственный интеллект упоминаются рядом, хотя это разные технологии.

В результате обычную систему контрольных соотношений начинают описывать почти как нейросеть, способную понимать деятельность бизнеса и самостоятельно разоблачать сложные налоговые схемы.

Я не сомневаюсь, что рано или поздно искусственный интеллект будет внедрён в работу ФНС. Однако, на мой взгляд, полноценное применение таких технологий возможно только в следующем поколении информационной системы АИС Налог - 4.

Одно время, ещё работая в Инспекции в отделе выездных проверок я (как самый молодой) дополнительно исполнял функции главного технолога отдела и достаточно хорошо понял внутреннее устройство действующей информационной системы. С учётом её архитектуры встроить в неё полноценные ИИ-инструменты было бы крайне сложно. Речь ведь идёт не о подключении внешнего чат-бота, а о глубокой интеграции модели в защищённую инфраструктуру ФНС, её обучении на налоговых данных, разграничении доступа и проверке результатов.

Поэтому я предполагаю, что реальные ИИ-инструменты появятся уже при создании следующего поколения системы, когда возможность их использования будет заложена в архитектуру изначально. Я обсуждал это и с бывшими коллегами, и многие приходят к схожему выводу:

Одним из наиболее вероятных направлений станут так называемые автоакты по КНП.

Речь идёт о ситуации, когда значительная часть материалов камеральной налоговой проверки будет формироваться автоматически ещё на этапе её проведения. Система сможет собрать выявленные расхождения, подобрать связанные документы и показатели, сформировать описание нарушения и подготовить проект акта. Инспектору останется проверить выводы, дополнить их фактическими обстоятельствами и принять итоговое решение.

Именно такой сценарий представляется мне реальным будущим налогового контроля. Но это будущее, а не описание того, как ФНС работает сегодня. Пока же автоматическое сопоставление данных, скоринговые модели и контрольные соотношения не следует выдавать за полноценный искусственный интеллект.

Более 10 лет я проработал в контрольном блоке ФНС, после чего ушел в ноябре прошлого года с должности зам. начальника отдела Управления ФНС, поэтому как в действительности проводится налоговый контроль, какие существуют методы и алгоритмы я знаю очень хорошо.

Сейчас я веду свой телеграм канал «Налоговый Инсайдер», в котором публикую полезную информацию о налоговом контроле, выездных и камеральных проверках, подписывайтесь, там интересно.