Рис. 4. Направления использования IT-технологий в налоговом контроле
В 2018 г. Федеральная налоговая служба успешно реализовала основной этап реформы онлайн-касс. В результате свыше 856 тыс. организаций и индивидуальных предпринимателей, работающих в сфере торговли и общественного питания, подключили к системе 2,3 млн онлайн-касс. В сутки пробивается 120 млн чеков на сумму 70 млрд руб. «Средняя выручка на одну кассу увеличилась в два раза, а розничная торговля в 2017 году демонстрирует рост НДС на 38% по сравнению с предыдущим годом», - констатировал Михаил Мишустин [14]. Количество проведенных проверок применения контрольно-кассовой техники и полноты учета выручки по итогам 2017 г. снизилось в 2 раза по сравнению с 2016 г. В 2018 г. ФНС обеспечила дальнейшее снижение количества проверок: в первом полугодии 2018 года было проведено менее 11 тысяч проверок. Это в 4,5 раза меньше аналогичного периода 2017-го [14]. Система онлайн-касс основывается на технологии «интернета вещей» и аналитики BigDate. Информация о расчетах передается в адрес налоговых органов в режиме реального времени, тем самым предотвращает мошенничество и позволяет автоматически оценивать риски, что, в свою очередь, снижает необходимость проведения налоговых проверок.
В 2014 г. Бюро Форума по налоговому администрированию ОСЭР обратилось к ФНС России с просьбой возглавить работу по предоставлению электронных сервисов налогоплательщикам и развитию цифровых каналов доставки услуг. Используя накопленный опыт и применение цифровых технологий в России, была подготовлена и издана публикация «Технологии для лучшего налогового администрирования» под эгидой ОСЭР. В Сингапуре на семинаре в 2017 г. принимали участие представители известных цифровых брендов - IBM, Microsoft, EYи Teradata. Обмениваясь опытом, ФНС России представила технологию онлайн-ККТ. Применяемая технология, что примечательно, позволяет привлекать к контролю покупателей, потому как с помощью мобильного приложения, которое закачивается в телефон или мобильное устройство, можно проверить легальность выданного чека. На текущий момент граждане Российской Федерации успешно проверили около 30 млн чеков [15].
Но использование цифровых технологий имеет отдельные недостатки. Так, Национальная комиссия по информатике и свободам (CNIL) во Франции, являющаяся независимым административным органом, охраняющим личные данные, подчеркивает значимость защиты персональной информации. Внедрение цифровых технологий потребует «значительного расширения обработки информации, поскольку все французские налогоплательщики будут затронуты» и соответственно этот процесс должен сопровождаться «надлежащими гарантиями». Вместе с тем ясно, что, несмотря на рекомендации CNIL, налоговая служба выступает за сохранение механизма тотальной обработки информации. Если налоговое управление будет следовать требованиям «надлежащих гарантий» со стороны государства, то можно будет обеспечить баланс между защитой персональных данных и эффективностью налоговых служб и налогового контроля [16].
Накануне Дня защиты персональных данных, традиционно отмечаемого 28 января, в 2019 г. Совет Европы опубликовал «Руководящие принципы по защите персональных данных при использовании искусственного интеллекта» (GuidelinesonArtificialIntelligenceandDataProtection). Документ содержит три блока рекомендаций: общие принципы; принципы для разработчиков, производителей и сервис-провайдеров; принципы для законодательных и исполнительных органов власти.
Часть из общих принципов защиты персональных данных при использовании технологий искусственного интеллекта заключается в нижеследующем:
1. Защита человеческого достоинства и охрана прав человека и фундаментальных свобод, в особенности право на защиту персональных данных, являются основой при разработке и внедрении ИИ-приложений, которые могут повлиять на отдельных людей и общество. Это особенно важно, когда ИИ-приложения используются в процессах принятия решений.
2. Разработка ИИ, основывающегося на обработке персональных данных, должна базироваться на принципах «Конвенции 108+». Ключевыми элементами такого подхода являются: законность, беспристрастность, конкретизация целей, «пропорциональность» (разумные ограничения, вытекающие из решаемых задач) обработки данных, встроенный алгоритм конфиденциальности, ответственность и демонстрация соблюдения регулятивных требований (контролируемости), прозрачность, защита данных и риск-менеджмент.
3. Подход, сфокусированный на профилактике и устранении потенциальных рисков обработки персональных данных, является необходимым элементом «ответственных инноваций» в сфере искусственного интеллекта [17].
С другой стороны, можно сказать, что искусственный интеллект играет огромную роль в защите персональных данных. Обнаружение мошенничества на основе решений с искусственным интеллектом поможет сократить киберпреступления. Это связано с тем, что ИИ-инструменты могут получать данные в режиме реального времени с различных баз данных и моментально их анализировать. Человеку такое физически непосильно.
Заключение
В последние годы фискальное ведомство активно внедряет цифровые технологии в налоговое администрирование. Уже создана мощная технологическая база, развиваются и расширяются электронные сервисы (личный кабинет налогоплательщика, налоговый калькулятор для расчета налога и т.п.). Благодаря системам АСК НДС, ЕГАИС и АСК ККТ в несколько раз сократилось число налоговых проверок, при этом увеличилась сумма поступивших налогов и штрафов. Цифровые технологии делают выполнение требований налогового законодательства частью естественной среды налогоплательщика, а налоговое администрирование станет практически незаметным. Повышение объемов информационных потоков приведет мировое сообщество к полной финансовой прозрачности в ближайшем будущем.
Отрадно, что передовой опыт России применения цифровых технологий в налоговом администрировании используется в зарубежных странах. Конечно, одним из важнейших этапов процесса разработки параметров цифровой трансформации является четкое целеполагание и адаптация ее задач под стратегические цели налоговой администрации. Также важно учитывать и по возможности снижать издержки бизнеса, связанные с переходом на новую систему цифровизации налогового контроля.
И на подходе новые технологии - наиболее распространенной в ближайшие несколько лет станет система идентификации «все-в-одном», которая одновременно распознает несколько биометрических параметров, в частности, отпечатки пальцев, сетчатку глаза и голос. Примером такой технологии является Fusion Engine, разработанная для смартфонов компаниями Synaptics и KeyLemon. Искусственный интеллект и когнитивные технологии, робототехника уже широко используются в управлении рисками, клиентскими коммуникациями, идентификацией подлинности, борьбе с отмыванием денег и в других операционных процессах. В отделениях канадского банка ATB Financial с клиентами общается гуманоид по имени Pepper, разработанный SoftBankRoboticsCorp.
BankofTokyo-Mitsubishi UFJ (MUFG) представил 58-сантиметрового робота Nao, который может распознавать 19 разговорных языков, взаимодействовать и общаться с клиентами в филиалах, а также отвечать на их запросы [18, 19]. В будущем искусственный интеллект способен заменить человеческий ресурс прежде всего в таких направлениях, как обработка платежей и документов, оценка кредитоспособности и рисков, HR, анализ данных. А это новое направление в цифровых трансформациях, которые могут быть использованы и в мероприятиях налогового контроля.
Цифровая трансформация существенно меняет и укрепляет техническую оснащенность Федеральной налоговой службы. Запущенные и успешно реализованные проекты существенно снижают нагрузку на налоговых инспекторов и повышают эффективность налогового контроля, что, в свою очередь, выражается в увеличении налоговых поступлений в бюджет.
Процесс автоматизации налогового контроля эволюционирует и двигается быстрыми темпами, учитывая современные тренды мировой цифровизации. Передовые IT-технологии налогового контроля, разработанные в России, применяются в других странах. Направления и скорость преобразований налогового администрирования в ближайшем будущем будут совершенствоваться и подстраиваться уже под новые инновационные технологические процессы.
Литература
1. O'Learyt D.E., O' Keefe R.M. The Impact of Artificial Intelligence in Accounting Work: Expert Systems Use in Auditing and Tax // AI &Soc Springer-Verlag London Limited. 1997. № 11. Р. 36-47.
2. Бирюков А.Н. Обзор и анализ возможностей интеллектуального моделирования в бюджетно-налоговой системе регионального и муниципального уровней: Бюджетноналоговое администрирование: нейросетевые методы исследований. М. : НИИ истории, экономики и права, 2018. 147 с.
3. Жилин Г.О., Майбуров И.А. Совершенствование методов налогового контроля: внедрение автоматизированных систем // Актуальные проблемы налоговой политики : сб. материалов IX Международной научно-практической конференции молодых нало- говедов. ДВФУ: Школа экономики и менеджмента, 2017. С. 117-119.
4. Гончаренко Л.И., Малкова Ю.В., Адвокатова А.С. Актуальные проблемы налоговой системы в условиях цифровой экономики. Финансовый университет, Департамент налоговой политики и таможенно-тарифного регулирования Финансового университета, 2018.URL: https://cyberleninka.ru/article/v/ak1ualnye-problemy-nalogovoy-sistemy-v-usloviyah-tsifrovoy-ekonomiki(дата обращения: 30.01.2019).
5. Черник Д.Г., Морозов В.П., Лобанов А.В. Технология налогового контроля // Налоговый вестник. 2000. № 5. С. 3. URL:http://www.nalvest.ru/nv-articles/detail.php?ID=23977 (дата обращения: 30.01.2019).
6. Введение в экономико-математические модели налогообложения : учеб. пособие / под ред. Д.Г. Черника. М. : Финансы и статистика, 2000. 256 с.
7. Global FinTech survey China Summary. 2017. URL: https://www.pwccn.com/en/ fi-nancial-services/publications/fmtech/global-fintech-survey-china-summary-jun2017.pdf
8. Digital dividend. World Bank review. LNCS Homepage. URL: https://openkno- wledge.worldbank.org, last accessed 2018/12/14
9. Официальный сайт Федеральной налоговой службы. URL: http://www.nalog.ru
10. Мишустин М. ФНС России использует прорывные технологии, чтобы соответствовать новым требованиям к налоговой системе. URL: https://www.nalog.ru/rn77/news/activities fts/ 6973314/
11. Официальный сайт Федеральной службы государственной статистики. URL: http://www.gks.ru
12. Налоговики набирают айтишников. URL:https://www.gazeta.ru/business/2016/
12/29/10455299.shtml?updated#page3
13. Информационные технологии в Федеральной налоговой службе. URL: http : //www. tadviser. ru/index. php
14. Глава ФНС подвел предварительные итоги 2018 года. URL:https://fmance.ram-bler.ru/realty/41437818/?utm_content=rfinance&utm_medium=read_more&utm_source= copylink
15. Михаил Мишустин представил работу онлайн-касс на Форуме по налоговому администрированию ОЭСРвВенгрии. URL:https://www.nalog.ru/rn77/news/interna-tional_activities/7588882/
16. ОбзорзаконодательстваФранции. URL: Dйlibйration n° 2017-226 du 20 juillet 2017:JO 14 novembre 2017
17. Экспертный центр электронного государства.URL:http://d-
russia.ru/konsultativnyj-komitet-soveta-evropy-deklariroval-obya zatel nost-zashhity- personalnyh-dannyh-ot-posyagatelstv-ii.html
18. Artificial intelligence in banks. URL: http://www.tadviser.ru/index.php
19. Bui T. Banks 2020:revolution. URL:http://www.management.com.ua/tend/tend95 9 .html