Read the book: «Гайд №5: Налоговая с нейросетью: теперь вас проверяет не только человек»
Введение. Почему налоговый контроль перестал быть сугубо человеческим
Ещё десять лет назад налоговый контроль был чем-то почти уютным. Живой инспектор, живые вопросы, живые «давайте уточним». Человеческий фактор – со всеми его плюсами, минусами, перекосами и странностями – определял, как пройдёт проверка, на что обратят внимание, где закроют глаза, а где решат «на всякий случай доначислить».
Но эта эпоха закончилась. Плавно, почти незаметно для тех, кто был занят операционкой. И вот в 2025–2026 годах мы просыпаемся в новой реальности: нас проверяет не только человек – нас проверяют алгоритмы. И иногда алгоритмы решают даже больше, чем инспектор, подписывающий акт.
Причина этого простая – объём данных, которые ФНС собирает, невозможно обработать вручную. Даже если посадить весь личный состав ФНС, Минфина и Росфинмониторинга вместе в один огромный офис, выдать кофе, энергетики и обещать премии – они не справятся.
Данные стали слишком объёмными для ручного анализа
За последние годы ФНС превратилась из «надзорного органа» в полноценный дата-центр с полномочиями спецслужбы по налогам. Система «Налог-3» агрегирует терабайты данных из множества источников, включая:
▪ банки (115-ФЗ);
▪ маркетплейсы (Озон, WB, Я.Маркет);
▪ операторы фискальных данных;
▪ ПФР/СФР, Росреестр, ГИС ЖКХ, ФГИС «Работа в России»,
▪ отчетность самозанятых,
▪ операторов онлайн-касс,
▪ судебные решения,
▪ телеком-операторов (в части данных, которые передают контрагенты);
▪ данных о движении денег по картам физических лиц.
Это уже даже не Big Data – это очень большие Big Data. Человеческий мозг не предназначен для анализа сотен миллионов транзакций в неделю, а машина как раз предназначена.
Законодательство разрешило автоматизацию
По сути, правовая база уже легализовала машинный анализ, даже если прямо это нигде не прописано. Государство не только не тормозит ИИ-контроль – оно открыто его продвигает, потому что это быстрее, дешевле, снижает коррупционные риски и создаёт эффект «тотальной прозрачности».
Ключевые нормы, позволяющие использовать машины и ИИ включают:
▪ ст. 82 НК РФ – налоговый контроль может осуществляться «в иных формах», что позволяет ФНС использовать автоматизацию;
▪ ст. 102 НК РФ – расширенные правила обработки налоговой тайны, включая алгоритмическую обработку;
▪ Законы о цифровом профиле, электронных документах, электронных сервисах госорганов.
ФНС получила доступ к большим массивам данных по умолчанию
Раньше для получения данных ФНС нужно было отправлять запросы. Теперь данные приходят автоматически сами. В частности:
▪ банк автоматически сообщает о подозрительных операциях;
▪ маркетплейс отсылает полный профиль продавца;
▪ касса отправляет чек в режиме реального времени;
▪ сервисы самозанятых стримят операции в ФНС; и
▪ работодатели передают сведения по сотрудникам в момент приёма.
Человек не успеет посмотреть даже 1% всего этого массива данных, а алгоритм ИИ не только справится в кратчайшие сроки, но и успеет проанализировать, сверить и выдать рекомендации по дальнейшим действиям.
Алгоритмы стали лучше человека в поиске корреляций
Именно поэтому налоговый контроль становится гибридным:
▪ АСК НДС-2/3 видит «разрывы» быстрее инспектора;
▪ ML-модули видят подозрительные цепочки раньше, чем появится требование;
▪ алгоритмы находят «аномальное поведение» физлиц по картам и переводам;
▪ система автоматически сравнивает IP-адреса, телефоны, бухгалтеров, маршруты платежей, должности, ролики в соцсетях – и делает выводы.
Согласен, иногда выводы алгоритмов бывают странные, иногда – ошибочные, а иногда – и совсем уж прямолинейные. Но достичь аналогичной скорости в анализе для человека невозможно.
Цифровизация налогового администрирования повышает собираемость
Это объективная реальность: расходы бюджета растут – на оборону, инфраструктуру, социальные программы, поддержку регионов и развитие экономики. Чтобы обеспечить стабильное финансирование этих задач, важна не только дисциплина налогоплательщиков, но и современные методы контроля.
Цифровизация налогового администрирования повышает прозрачность: алгоритмы позволяют выявлять расхождения быстрее, уменьшают субъективные ошибки и делают процесс более предсказуемым – как для ФНС, так и для бизнеса. Как отмечает сама Федеральная налоговая служба, основной прирост собираемости даёт именно автоматизация, а не «хорошо обученный инспектор».
Человеческий фактор стал слабым звеном – и его минимизируют
Ошибки, потерянные документы, разный уровень квалификации, риски нарушений и коррупционные риски – всё это снижает предсказуемость налогового администрирования.
Цифровые инструменты минимизируют такие риски: они работают по строгим правилам, не устают, не субъективны и всегда оставляют «след». Это не замена людям – а переход от ручного контроля к стандартизированной, прозрачной системе.
Вывод
Налоговый контроль больше не принадлежит только людям. Он стал цифрово-машинным, а инспектор – оператором, который просто смотрит на выводы системы и оформляет то, что она уже «нашла». Мы вошли в эпоху, где:
▪ сначала принимает решение алгоритм;
▪ потом контролирует и оформляет человек;
▪ а доказывать реальность приходится налогоплательщику.
И это приводит к главному вопросу всего гайда: может ли налогоплательщик противопоставить нейросети ФНС свою собственную нейросеть?
Ответ – не такой очевидный, как кажется.
1. Технологическая эволюция ФНС: как налоговая стала ИТ-корпорацией
Если смотреть на ФНС как на классическую госструктуру, то многое в её действиях выглядит странно: постоянные обновления сервисов, расширение цифры, интеграции, новые автоматизированные модули, пилоты, нейросетки. Но если смотреть на ФНС как на огромную ИТ-компанию с функцией сбора доходов, – всё встаёт на свои места.
За последние 15 лет произошёл самый быстрый цифровой апгрейд в истории госорганов России. Можно сколько угодно спорить об идеологии, подходах, избыточном контроле, но факт остаётся фактом: ФНС входит в топ-3 технологически развитых налоговых служб мира, и именно технология стала основой её силы.
