ФНС говорит об ИИ, но использует ли его на самом деле?
В последние время заявления о том, что налоговые органы России активно внедряют искусственный интеллект для проверки деклараций и выявления схем, звучат всё чаще. Однако бывший сотрудник службы утверждает, что текущие системы работают по жёстким алгоритмам, а не по принципам машинного обучения.
# ФНС говорит об ИИ, но использует ли его на самом деле?
Недавно на официальном сайте Федеральной налоговой службы (ФНС) появились публикации, в которых руководители региональных управлений заявили об активном внедрении искусственного интеллекта в налоговый контроль. В марте начальник Межрайонной ИФНС № 29 по Свердловской области Элита Елькина отметила, что 2025 год станет периодом широкого использования ИИ для анализа рисков и выявления дробления бизнеса. Аналогичную позицию заняла Татьяна Рыбалко, руководитель УФНС по Смоленской области, упомянувшая использование алгоритмов для поиска ошибок в документах.
Звучит современно и перспективно. Однако, опираясь на внутренние данные и опыт работы, многие эксперты и бывшие сотрудники службы видят в этих заявлениях лишь пересказ старых функций существующих программных комплексов, переупакованных под модную терминологию.
Различие между автоматизацией и искусственным интеллектом
Ключевая проблема заключается в терминологической путанице. Инструменты, работающие внутри популярной системы ПК АИС «Налог-3», действительно позволяют анализировать огромные массивы данных, но их принципы действия отличаются от истинного ИИ.
Действующая система работает по заранее установленным правилам (rule-based systems). Она получает структурированные данные: налоговую и бухгалтерскую отчётность, данные о счетах, имуществе и взаимосвязях между контрагентами. Программа сравнивает показатели, строит связи между компаниями и отбирает налогоплательщиков по чётко прописанным критериям.
Простое объяснение терминов: > * Автоматизация — это выполнение повторяющихся действий компьютером по заданным инструкциям. Если значение X не равно значению Y, программа выдает ошибку. Это похоже на работу калькулятора или формулы в Excel. > * Искусственный интеллект — это способность системы обучаться на данных, находить скрытые паттерны, которые человек мог бы пропустить, и принимать решения в условиях неопределённости. Это не просто сопоставление полей по таблице, а глубинный анализ контекста.
Бывший сотрудник налоговой службы, работавший на посту инспектора и в аналитических подразделениях, отмечает, что все текущие инструменты, включая скринг-модели и анализ НДС-цепочек в АСК НДС-2, воспроизводятся с помощью простых формул или макросов. Если программа нашла расхождение, следующим шагом всегда становится человек-инспектор. Он должен самостоятельно разобраться: является ли ошибка технической, происходила ли операция реально, куда пошло имущество и кто получил экономию. ИИ, в понимании экспертов, здесь отсутствует. Работа алгоритма ограничена теми правилами, которые заложили разработчики.
Экономика контроля: нехватка людей против технологий
Почему, если ИИ действительно способен кардинально менять ситуацию, он так и не появился в практическую работу к 2025 году?
Главным ограничителем для ФНС на данный момент является не недостаток информации, а критическая нехватка кадров. Даже самые совершенные алгоритмы не могут заменить инспекторов на этапе установления фактов. Программа может быстро отфильтровать тысячи деклараций и выделить «подозрительные» кейсы, но для каждого дела требуется время на изучение документов, проведение допросов, анализ доказательной базы и подготовку итоговых актов.
Существует экономический аспект. Если автоматизированная система (даже простая) выявляет минимальный риск, затраты инспектора на его проверку могут оправдать себя. Но если система находит тысячи мелких расхождений, инспектор физически не успеет отработать все материалы. В таких случаях приоритет отдаётся самым серьёзным рискам, а небольшие эпизоды остаются без внимания из-за нехватки времени, а не из-за неспособности программы их видеть.
Внедрение настоящего ИИ могло бы изменить эту динамику. Если бы алгоритмы взяли на себя значительную часть аналитической и текстовой работы — например, написание черновиков актов или предварительный анализ цепочек трансфертного ценообразования — нагрузка на инспекторов могла бы снизиться. Один специалист тогда мог бы качественно обрабатывать десятки, а не единицы дел. Это открывало бы возможности для более тщательной проверки мелкого бизнеса, который сегодня иногда защищают не от отсутствие нарушений, а от перегруженности налоговой инспекции.
Будущее налогового администрирования
На данный момент называть цифровизацию ФНС искусственным интеллектом некорректно. Существующая система АИС «Налог-3» — это мощный инструмент автоматизации, который уже значительно расширил горизонт зрения инспекторов по сравнению с прошлыми десятилетиями. Но встраивание полноценных нейросетей и систем машинного обучения в устаревающую архитектуру такой системы является сложной технической задачей.
Ожидается, что появление ИИ в практике налогового контроля возможно только с внедрением следующего поколения программного комплекса — АИС «Налог-4». Именно при создании новой системы с нуля можно будет заложить необходимые для работы ИИ инструменты и возможности обработки неструктурированных данных.
Таким образом, пока правильнее говорить не об уже работающем искусственном интеллекте, а о перспективах его будущего внедрения. Текущие заявления об успехе ИИ в ФНС, скорее всего, отражают успехи обычной автоматизации и оптимизацию процессов, которые ошибочно приписывают «умным алгоритмам». До наступления эры настоящей нейросетевой обработки данных в налоговой службе, по мнению специалистов, ещё предстоит пройти сложный путь обновления инфраструктуры.