6-НДФЛ и РСВ за полугодие: как проверить отчеты с помощью ИИ

Нейросеть неплохо справляется с арифметикой и поиском логических аномалий. Например, она может:

• сравнить показатели отчета с оборотно-сальдовой ведомостью или сводом начислений;

• найти расхождения между итогами за полугодие и суммой показателей по месяцам;

• проверить динамику относительно первого квартала;

• выделить необычно большие или отрицательные значения;

• сгруппировать найденные расхождения;

• составить список участков, которые бухгалтеру стоит проверить вручную.

Но есть важное ограничение: нейросеть не заменяет проверку в учетной программе и не гарантирует, что отчет соответствует действующим контрольным соотношениям ФНС.

ФНС публикует отдельные контрольные соотношения для 6-НДФЛ и РСВ. Финальную проверку нужно выполнять по ним и средствами программы, через которую организация отправляет отчетность.

ИИ здесь работает как помощник, а не как главный бухгалтер с электронной подписью.

В 6-НДФЛ и особенно в разделе 3 РСВ могут находиться:

• ФИО;

• ИНН и СНИЛС;

• даты рождения;

• суммы выплат конкретным людям;

• другие сведения, позволяющие идентифицировать сотрудника.

Поэтому загружать готовый XML, PDF или выгрузку с сотрудниками в общедоступную нейросеть не следует.

Просто заменить фамилию на «Сотрудник № 1» тоже недостаточно, если рядом остались СНИЛС, ИНН, дата рождения или уникальная сумма выплаты.

Для проверки лучше подготовить отдельную обезличенную таблицу только с агрегированными показателями.

Создайте Excel-таблицу примерно такого вида:

Можно добавить отдельные строки по ставкам, КБК, подразделениям и применяемым тарифам.

При этом удалите:

• фамилии и инициалы;

• ИНН и СНИЛС;

• кадровые номера;

• банковские реквизиты;

• индивидуальные начисления;

• названия подразделений, если они позволяют определить конкретного человека.

Если требуется проверить раздел 3 РСВ, сначала самостоятельно сформируйте по нему сводные итоги в Excel. Сами персональные строки передавать нейросети не нужно.

Загрузите обезличенную таблицу и используйте такой запрос:

Ты помогаешь бухгалтеру провести предварительную арифметическую и логическую проверку данных для 6-НДФЛ и РСВ за первое полугодие 2026 года.

Не делай вывод о правильности налогового расчета и не придумывай нормативные требования.

Проверь:

1. Совпадает ли итог за полугодие с суммой показателей за шесть месяцев.

2. Есть ли резкие изменения по месяцам более чем на 20%.

3. Есть ли отрицательные, пустые или необычные значения.

4. Где налоговая база превышает начисленный доход.

5. Где сумма удержанного налога заметно отличается от исчисленного.

6. Есть ли расхождения между данными учетного регистра и показателями отчета.

Выведи результат в таблице: показатель, найденное расхождение, возможная причина, что проверить бухгалтеру.

Если данных недостаточно, укажи это прямо. Не заполняй пробелы предположениями.

Порог в 20% можно изменить. Его задача — не найти ошибку автоматически, а сократить количество строк, которые придется просматривать вручную.

Я бы попросил нейросеть обратить внимание на четыре группы показателей:

1. Начисленный доход, налоговая база и исчисленный налог.

2. Исчисленный, удержанный и возвращенный НДФЛ.

3. Суммы в расчете и ранее поданных уведомлениях.

4. Разделение налога по ставкам и КБК.

Например, можно дать дополнительную команду:

Сравни суммы удержанного НДФЛ по периодам с данными уведомлений. Покажи только несовпадения. Не считай каждое несовпадение ошибкой: добавь колонку, в которой бухгалтер сможет указать причину расхождения.

Такая формулировка важна. Иначе нейросеть может уверенно назвать ошибкой вполне объяснимую корректировку.

Для РСВ полезно сопоставить:

• общую сумму выплат;

• необлагаемые выплаты;

• базу для начисления взносов;

• исчисленные взносы;

• количество застрахованных лиц;

• итоговые данные раздела 1 и самостоятельно агрегированные данные раздела 3;

• применяемые тарифы и коды.

В 2026 году для части субъектов МСП изменились условия применения пониженного тарифа и используемые в РСВ коды. Поэтому перед проверкой стоит убедиться, что учетная программа обновлена. ФНС отдельно разъяснила особенности представления РСВ с первого квартала 2026 года.

Нейросеть может заметить, что в таблице одновременно появились разные тарифы. Но определить, имеет ли организация право их применять, должен бухгалтер.

Сравнивать полезно. Требовать полного совпадения — нет.

Доходы для НДФЛ и выплаты, облагаемые страховыми взносами, формируются по разным правилам. Поэтому различие между показателями двух отчетов само по себе не означает ошибку.

Правильнее попросить ИИ составить расшифровку расхождений:

Сравни совокупные показатели доходов в 6-НДФЛ и выплат в РСВ. Не требуй их полного равенства. Покажи сумму расхождения и предложи перечень категорий выплат, за счет которых оно могло возникнуть. Все предположения пометь как версии для ручной проверки.

На выходе получится не готовый ответ, а чек-лист. Именно это и требуется.

После работы с нейросетью нужно:

1. Проверить найденные расхождения по первичным данным.

2. Выполнить контроль в актуальной версии учетной системы.

3. Проверить отчет по контрольным соотношениям ФНС.

4. Повторно сформировать файл после исправлений.

5. Убедиться, что контрольные суммы не изменились при выгрузке.

Для дополнительной проверки можно использовать бесплатную программу ФНС «Налогоплательщик ЮЛ». На сайте доступна версия 4.95.1.

В этой задаче нейросеть полезна не потому, что «знает все налоги». Она просто быстро просматривает таблицу, на которую у человека к концу отчетного периода уже может замылиться глаз.

Но передавать ей персональные данные сотрудников ради такой экономии не нужно. Для разовой проверки достаточно обезличенных сводных показателей. Для регулярной работы лучше использовать корпоративный ИИ в закрытом контуре, где определены права доступа, ведется журнал действий и данные не уходят во внешний сервис.

Формула простая: машина ищет подозрительные места, бухгалтер проверяет причины и принимает решение. В отчетности переставлять эти роли пока рано.