ПОТЕНЦИАЛЬНАЯ ЭФФЕКТИВНОСТЬ ВНЕДРЕНИЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМ ДЛЯ НАЛОГОПЛАТЕЛЬЩИКОВ И ГОСУДАРСТВА В РОССИИ

POTENTIAL EFFECTIVENESS OF IMPLEMENTING INTELLIGENT SYSTEMS FOR TAXPAYERS AND THE STATE IN RUSSIA

Voskresensky Vladislav Dmitrievich

Student, Russian Presidential Academy of National Economy and Public Administration, Lipetsk branch, Russia, Lipetsk

Kuznetsova Natalia Nikolaevna

Ph.D. legal Sciences, Associate Professor, Russian Presidential Academy of National Economy and Public Administration, Lipetsk Branch, Russia, Lipetsk

Аннотация. Современная налоговая система России переживает этап активной цифровой трансформации, сопровождающийся ростом фискальной нагрузки и ужесточением требований к прозрачности финансовых потоков. Внедрение интеллектуальных систем, основанных на алгоритмах машинного обучения и анализе больших данных, рассматривается как ключевой инструмент повышения эффективности налогового администрирования. Однако для обоснования бюджетных расходов на подобные ИТ-решения и снижения издержек налогоплательщиков необходима объективная количественная оценка их потенциальной результативности, учитывающая интересы обеих сторон. Целью данной работы является разработка и апробация методики количественной оценки потенциальной эффективности внедрения интеллектуальных систем в налоговой сфере, позволяющей сопоставить выгоды для государства с выгодами для налогоплательщиков.

Abstract. The modern tax system of Russia is undergoing a stage of active digital transformation, accompanied by an increase in the fiscal burden and stricter requirements for the transparency of financial flows. The introduction of intelligent systems based on machine learning algorithms and big data analysis is considered a key tool for improving the efficiency of tax administration. However, to justify budget expenditures on such IT solutions and reduce taxpayer costs, an objective quantitative assessment of their potential effectiveness is needed, taking into account the interests of both parties. The aim of this work is to develop and test a methodology for quantifying the potential effectiveness of introducing intelligent systems in the tax sphere, allowing for a comparison of benefits for the state with benefits for taxpayers.

Ключевые слова: Налоговое администрирование, Интеллектуальные системы, Эффективность, Фискальные информационные технологии, Комплаенс-издержки, Цифровая трансформация, Налоговый контроль.

Keywords: Tax administration, Intelligent systems, Efficiency, Fiscal information technologies, Compliance costs, Digital transformation, Tax control.

На начальных этапах автоматизации налоговых органов оценка эффективности сводилась к прямым экономическим показателям: снижению операционных издержек, сокращению времени обработки деклараций и росту собираемости налогов. Однако с развитием аналитических и прогностических функций ограниченность сугубо стоимостных критериев стала очевидной. Как подчеркивается в исследованиях, «переход от традиционных, зачастую ресурсоемких методик контроля к инновационным подходам, базирующимся на возможностях информационно-аналитических технологий, способствует не только повышению прозрачности взаимодействия между фискальными органами и хозяйствующими субъектами, но и формированию принципиально новых возможностей для оптимизации бюджетных потоков и минимизации налоговых потерь» [1, c. 30]. Традиционные методы, опирающиеся на статические показатели, не способны адекватно описать адаптивные процессы, протекающие в интеллектуальных системах. «Моделируемые системы налогового администрирования относятся к классу трудно формализуемых, особенно на этапе спецификации переменных и принятия решений с использованием моделей» [2, c. 59]. Кроме того, замкнутость оценок на ведомственных данных и субъективных суждениях сотрудников ведёт к занижению потенциальной эффективности интеллектуальных систем.

Для государственного сектора оценка базируется на двух группах показателей: росте собираемости налогов и снижении административных издержек. Интеллектуализация контрольной деятельности изменяет структуру проверочных мероприятий, смещая акцент на точечный анализ рисков. «В 2024 г. 63% доначислений (258 млрд руб.) обеспечено за счёт камерального и аналитического контроля, что подтверждает приоритет "умных" инструментов над ресурсоёмкими выездными проверками» [3, c. 170]. Для налогоплательщиков центральными метриками выступают снижение комплаенс-издержек и транзакционных потерь. Переход на налоговый мониторинг демонстрирует эффективность: «по окончанию перехода на налоговый мониторинг компанию-участника ожидает снижение трудозатрат на проведение мероприятий по налоговому контролю; делегирование обязанностей освободившихся сотрудников на решение методологических вопросов; уверенность в правильности применения норм налогового законодательства» [4, c. 224]. «Использование такого методического подхода позволяет количественно оценить эффективность цифровых преобразований в контексте снижения трансакционных издержек и выявить узкие места, где цифровые технологии не дают ожидаемого эффекта» [5, c. 15].

Апробация модели подтвердила синергетический характер влияния интеллектуальных систем: совместное применение в бизнес-процессах налогоплательщиков и контрольной деятельности ФНС обеспечивает прирост суммарной выгоды на 12–18% по сравнению с изолированным внедрением. «Цифровое развитие налогового администрирования позволит эффективно бороться с уклонением от налогов, повысит определенность налоговых правил, обеспечит большую устойчивость государственных финансов с минимальными издержками на администрирование. Со стороны бизнеса цифровизация процессов расчета и уплаты налогов повысит прозрачность управленческих процессов компаний, снизит издержки ведения бизнеса, связанные с соблюдением законодательства, и риски привлечения к налоговой ответственности» [6, c. 8]. Синергия достигается за счёт взаимного усиления эффектов: снижение комплаенс-издержек бизнеса повышает собираемость налогов, а более точный контроль уменьшает необходимость в избыточных проверках. Таким образом, методика формирует инструментарий для обоснования направлений цифровой трансформации налогового администрирования в России.