# Гайд №5: Налоговая с нейросетью: теперь вас проверяет не только человек

Евгений Сивков

Почему добросовестные компании всё чаще попадают под проверки? Потому что ФНС теперь автоматически выявляет риски до доначислений. С 2024 г. ИИ инструменты ФНС, АСК НДС-3, Налог-3 и ML-анализ первички, работают в реальном времени. Их выводы лежат в основе большинства проверок.

Этот гайд на практике показывает:

как ИИ алгоритмы ФНС оценивают вашу компанию,

какие 20 ситуаций чаще всего зажигают красный флаг,

как использовать ИИ для превентивной защиты,

разбор 20 реальных кейсов: дробление, технички, НДС-цепочки, самозанятые.

Автор, налоговый консультант с 30-летним стажем, представляет вам Гайд 5 в серии 6000 налоговых решений.

299 меньше, чем час работы бухгалтера. Эффект как годовой аудит.

#ИИ #АСКНДС3 #Налог3 #УСН2026 #самозанятые #дробление #налоговыйконтроль #Сивков #налоги

## 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.

### 1.1. Начало трансформации: от «бумаги» к цифре

Путь начался в середине 2010-х годов, когда государство решило, что:

▪ ручной учёт больше невозможен;

▪ цифровые данные собираются уже сами по себе;

▪ бизнес и граждане должны стать «прозрачными» в режиме реального времени.

Ключевые нормативные вехи на пути становления «цифровой» ФНС:

▪ Федеральный закон от 27.07.2006 № 149-ФЗ «Об информации» – дал базу для обработки больших массивов данных;

▪ Федеральный закон № 402-ФЗ «О бухучёте» – обязал бухучёт в электронном виде;

▪ Федеральный закон № 290-ФЗ (2016 год) – ввёл онлайн-кассы и ОФД, что стало началом live-data передачи в ФНС; и

▪ перезапуск АИС «Налог-3» – платформа, которая позже станет главным мозгом ФНС.

Но на тот момент ещё никто не понимал, что это не просто «автоматизация», а создание инфраструктуры для машинного контроля.

### 1.2. Появление АСК НДС – поворотный момент

В 2015–2016 годах заработала система, которая изменила всё – АСК НДС-2. Эта новая система:

▪ начала видеть «разрывы» по НДС;

▪ сопоставляла декларации;

▪ анализировала цепочки поставок;

▪ находила фиктивных контрагентов, и, что самое главное,

▪ работала быстрее любого инспектора.

У АСК есть жёсткий принцип: если что-то выглядит как подозрительная цепочка, то это и есть подозрительная цепочка, пока налогоплательщик не докажет обратное. И это стало новым стандартом налогового процесса – презумпция добросовестности на бумаге существует, но алгоритм живёт по своим законам математики.

Сегодня действует уже расширенная версия АСК НДС-3, которая учитывает:

▪ технические ресурсы компании;

▪ штат и зарплаты;

▪ электронные метаданные документов;

▪ выкладки «Налог-3»; и даже

▪ данные из внешних источников.

### 1.3. «Налог-3»: вся цифровая экономика в одном окне

Представьте, вы заходите в приложение банка – и видите не только баланс, но и квартиру, которую снимаете, номер свидетельства о браке жены, данные поставщиков вашей фирмы, маршрут последней доставки на Ozon и даже, кто ставил подпись в ветеринарной справке на партию сыра.

Это не фантастика. Это – «Налог-3», единая цифровая вселенная, в которую вшиты:

▪ ЕГРЮЛ и ЕГРИП;

▪ ЗАГС и Росреестр;

▪ ГИС ЖКХ и ПФР/СФР;

▪ таможня и банки (по 115-ФЗ);

▪ операторы онлайн-касс, сервисы самозанятых;

▪ ФГИС «Меркурий», «Аршинов», «Вестник закупок»; и даже

▪ маркетплейсы – Ozon, Wildberries, Яндекс Маркет, Авито.

Это не просто база. Это живая графовая модель социальных и финансовых связей всей страны, где у каждого человека и компании есть:

▪ цифровой профиль (кто вы и с кем связаны);

▪ модель поведения (когда, сколько и на что тратите);

▪ риск-оценка (насколько вы «выбиваетесь из нормы»);

▪ история операций (от чека в кофейне до межбанка); и

▪ перекрёстные связи (общий бухгалтер или гендиректор, повторяющийся IP адрес, адрес регистрации или фактического местонахождения, телефоны, совпадающие маршруты денежных переводов и прочее).

Когда алгоритм находит 3–4 совпадения в этой сети – он не «подозревает». Он строит гипотезу. А инспектор – уже не ищет, а подтверждает.

### 1.4. Эра предиктивной аналитики: ФНС перешла к прогнозированию

Сегодня налоговая шагнула уже дальше. Она проверяет не то, что вы сделали, а пытается предсказать то, что вы еще только собираетесь сделать.

▪ ML-модули предсказывают вероятность фиктивности контрагента;

▪ система анализирует аномалии, такие как скачки выручки, падение фонда оплаты труда, несостыковки в кассовых данных;

▪ ИИ отмечает «поведенческие отклонения» физлиц, включая переводы, операции с наличностью, частоту операций, географию платежей.

ФНС развивается в сторону проактивного контроля в стиле банковского антифрода с целью предвосхитить нарушение.

### 1.5. Почему ФНС стала сильнее, чем отдельный инспектор

Раньше инспектор искал нарушения – как детектив: по следам, версиям, документам под рукой. Сегодня ФНС знает больше, чем любой человек может удержать в голове: она видит вашу компанию не отдельно, а в связке со всеми, с кем вы работаете, платите, живёте – и с тем, как это выглядит в сравнении с другими. Поэтому проверка теперь начинается не с «давайте разберёмся», а с «вот что не сходится – объясните».

Это не «злой ИИ», а просто новая логика контроля: данные стали настолько связаны и доступны, что отклонение от паттерна – уже сигнал. И задача налогоплательщика – не скрывать, а делать свою цифровую «картину» логичной, прозрачной и непротиворечивой. Потому что спорить с системой бесполезно. А вот говорить с ней – на её языке – можно. И нужно.

### 1.6. Что в этом всём самое неприятное для налогоплательщика?

Самое неприятное – не то, что алгоритм умный, а то, что он… глухой. Он не знает, что в вашем регионе в марте отменили выставку, и поэтому выручка упала. Не понимает, почему вы платите бухгалтеру «в конверте» – потому что она оформлена в другой фирме по договору аутсорсинга. Не видит разницы между разовой ошибкой (забыли КВЭД указать) и годовой схемой по «обналичке». Он не учитывает ни специфику сезона, ни особенности отрасли, ни простую человеческую невнимательность – для него всё сводится к одному: совпадает паттерн – есть риск, не совпадает – нет.