Трансформация налогового контроля в условиях цифровизации: риски алгоритмической несправедливости и защита прав налогоплательщика

Введение

Цифровая трансформация налогового контроля в Российской Федерации характеризуется переходом от выборочных проверок к сплошному автоматизированному анализу больших данных (Big Data). Внедрение автоматизированных информационных систем АИС «Налог-3» и АСК НДС-2 позволило существенно повысить эффективность налогового администрирования, снизив удельный вес расхождений по налогу на добавленную стоимость с 7,5 % в 2017 г. до менее 0,6 % к 2025 г. [17]. Однако стремительная алгоритмизация налогового контроля породила феномен, который в доктрине получил наименование «дефицит права»: автоматизированные системы стали принимать юридически значимые решения, не обладая четким правовым статусом и не имея законодательно закрепленных границ компетенции.

Особую озабоченность вызывает растущая зависимость налогоплательщиков от корректности работы алгоритмов ФНС России. Анализ судебной практики и правовой доктрины позволяет утверждать, что существующее правовое регулирование не в полной мере учитывает риски, связанные с внедрением технологий искусственного интеллекта в налоговую сферу. Непрозрачность алгоритмов, распределяющих налогоплательщиков по группам риска, создает угрозу алгоритмической несправедливости и нарушает фундаментальные принципы налогообложения, включая принцип определенности и предсказуемости правового регулирования.

Трансформация методов налогового контроля и риск-ориентированный подход

Налоговый контроль в современных условиях смещается в сторону превентивного мониторинга и иммерсивного администрирования [14]. Под иммерсивным администрированием в данном контексте понимается такой способ организации налогового контроля, при котором налоговые органы получают возможность непрерывного автоматизированного доступа к данным налогоплательщика в режиме реального времени, что позволяет осуществлять контрольные мероприятия без отрыва субъекта от хозяйственной деятельности.

Ключевым инструментом такого контроля стал налоговый мониторинг, предусмотренный ст. 105.26-105.30 Налогового кодекса Российской Федерации (далее – НК РФ). Налоговый мониторинг заменяет традиционные выездные и камеральные проверки онлайн-доступом налогового органа к информационным системам налогоплательщика (витринам данных). При этом, как отмечается в правовой литературе, взаимодействие налогоплательщиков и налоговых органов при проведении налогового мониторинга осуществляется путем предоставления организацией доступа к своим информационным системам или по телекоммуникационным каналам связи [7].

Внедрение Единого налогового счета (ЕНС) упростило процедуры расчетов с бюджетом, однако создало новые риски для налогоплательщиков. Как справедливо отмечается в доктрине, ЕНС усилил зависимость налогоплательщика от корректности работы алгоритмов ФНС [9]. Отрицательное сальдо ЕНС, формируемое автоматизированной системой, может быть ошибочным, однако бремя доказывания такой ошибки фактически возлагается на налогоплательщика.

Особого внимания заслуживает проблема правового статуса предпроверочного анализа. В рамках предпроверочного анализа, осуществляемого с использованием аналитических возможностей АИС «Налог-3», налоговые органы де‑факто определяют наличие налоговых нарушений и формируют выводы о целесообразности проведения выездной налоговой проверки. Однако, как обоснованно указывают исследователи, предпроверочный анализ до сих пор не имеет законодательной регламентации в НК РФ 15.

Показательно, что, по оценкам практикующих специалистов, первоначальная установка о том, что материалы предпроверочного анализа должны формировать около 70% доказательственной базы налогового правонарушения, на практике не достигается, что, однако, не снижает риска предвзятого отношения к налогоплательщику на этапе «профилирования» рисков [11].

Правовые проблемы функционирования АСК НДС-2 и АИС «Налог-3»

АСК НДС-2 представляет собой программный комплекс, позволяющий налоговым органам в автоматическом режиме выявлять расхождения между данными продавцов и покупателей по цепочке сделок. Принцип работы системы заключается в аккумулировании, анализе и сопоставлении всей цепочки исполнения обязанности налогоплательщиками по облагаемым операциям с НДС [8]. При выявлении несоответствий (так называемых разрывов) система запускает проверку по специальному алгоритму 2.

На сегодняшний день доказательственное значение сведений, полученных с помощью АСК НДС-2, остаётся спорным вопросом, о чём свидетельствует неоднородная судебная практика. С одной стороны, сведения, выявленные при помощи АСК НДС-2, сами по себе не могут служить безусловным доказательством неправомерного предъявления НДС к вычету. Как обоснованно указывают суды, данные АСК НДС-2 лишь содержат источники получения доказательств, сбор, анализ и оценка которых в совокупности с иными обстоятельствами представляет собой самостоятельную интеллектуальную деятельность 4].

С другой стороны, на практике налоговые органы нередко рассматривают «разрывы» по третьему и четвертому звеньям цепочки контрагентов как достаточное основание для отказа в вычете НДС. Как отмечается в специальной литературе, компании все чаще получают требования о снятии вычетов по НДС в связи с разрывами, возникшими по вине контрагентов второго и третьего звеньев 10.

Показательным является дело № А40-62388/2020, где апелляционный суд отменил решение суда первой инстанции, придя к выводу о том, что налоговый орган не может вменять наиболее платежеспособному налогоплательщику любые «налоговые разрывы», выявленные программно-аппаратным комплексом АСК НДС-2 по его контрагентам 2-го, 3-го и последующих звеньев, без привязки к фактическим обстоятельствам сделок, периодам и объемам товарных потоков 3].

При всей обоснованности такого подхода сохраняется существенный пробел: порядок задействования автоматизированных систем в налоговом контроле не имеет достаточной правовой регламентации, что создаёт риски произвольной интерпретации результатов их работы.

Не менее острой является проблема доказательственного значения сведений, формируемых в АИС «Налог-3». В судебной практике встречаются случаи, когда скриншоты из программы АИС «Налог-3» не признаются судами надлежащими доказательствами, поскольку они не соотносятся с данными требованиями, лишены надлежащего документального подтверждения 5. Однако отсутствие унифицированного подхода к оценке таких доказательств создает правовую неопределенность.

Алгоритмические риски и проблема доказывания

Существенной проблемой цифрового налогового контроля является непрозрачность алгоритмов искусственного интеллекта, распределяющих налогоплательщиков по группам риска. Критерии такой категоризации, как правило, не являются общедоступными, что прямо нарушает принцип определенности налогообложения, закрепленный в ст. 3 НК РФ 1.

Проблема усугубляется тем обстоятельством, что решения, принимаемые на основе алгоритмического анализа (назначение выездной проверки, требование о представлении пояснений, блокировка счета), имеют юридически значимые последствия для налогоплательщика, однако правовой режим использования самого алгоритма остается неопределенным.

В российской научной среде ведутся активные споры по поводу правосубъектности искусственного интеллекта в системе налогового администрирования, но однозначных выводов и единогласия по данному вопросу так и не было достигнуто. В большинстве исследований искусственный интеллект рассматривается как инструмент, а не как самостоятельный субъект права. В российской правовой системе ИИ считается объектом регулирования, а ответственность за его работу возлагается на разработчика, владельца или оператора 12.

К числу наиболее значимых рисков алгоритмической несправедливости следует отнести:

Риск ложноположительного срабатывания – ситуация, при которой добросовестный налогоплательщик ошибочно идентифицируется системой как «высокорисковый», что влечет проведение контрольных мероприятий и создает репутационные и финансовые издержки.

Риск систематической ошибки – возможность закрепления в алгоритмах неявных дискриминирующих признаков, которые могут приводить к неравному положению налогоплательщиков, находящихся в сходных экономических условиях.

Риск отсутствия эффективного средства правовой защиты – поскольку алгоритмическое решение принимается не должностным лицом, а автоматизированной системой, традиционные механизмы обжалования (вышестоящему должностному лицу, в суд) оказываются не вполне эффективными: обжаловать можно итоговое решение налогового органа, но не логику алгоритма, которая к этому решению привела.

Особая проблема связана с отсутствием законодательной регламентации процедуры доказывания при использовании налоговыми органами автоматизированных систем. Действующее процессуальное законодательство не содержит норм, учитывающих специфику цифровых доказательств, формируемых с использованием технологий ИИ.

Зарубежный опыт применения технологий искусственного интеллекта в сфере налогового администрирования

Мировая практика демонстрирует различные подходы к регулированию использования искусственного интеллекта 6.

Анализ зарубежного опыта позволяет выделить несколько моделей правового регулирования, каждая из которых имеет свои достоинства и ограничения.

Европейский союз пошел по пути жесткого регулирования. Регламент Европейского парламента и Совета ЕС об искусственном интеллекте относит налоговые ИИ‑системы к категории высокого риска. Это означает, что такие системы подлежат обязательной сертификации, должны соответствовать требованиям прозрачности (объяснимости) логики работы и подлежат постоянному мониторингу со стороны уполномоченных органов.

Китай демонстрирует иной подход, основанный на использовании технологий распределенного реестра (блокчейн). Внедрение блокчейн-платформ для электронных счетов-фактур позволяет обеспечить взаимное доверие данных всех участников цепочки поставок, поскольку информация о каждой сделке верифицируется и становится неизменяемой. Технология блокчейн, по сути, снимает проблему «налоговых разрывов», делая прозрачной всю историю движения товара 19.

Кения реализовала систему eTIMS (электронная система управления налогами), ориентированную на мониторинг мобильных платежей и предиктивную оценку рисков. Данный опыт представляет интерес с точки зрения адаптации налогового контроля к экономике цифровых платформ 18.

Франция и США развивают институты предварительного налогового регулирования, позволяющие налогоплательщику получить официальное разъяснение налоговых последствий планируемой операции до ее совершения 16. Хотя эти механизмы не связаны напрямую с регулированием ИИ, они могут быть адаптированы для создания системы «безопасной гавани» для налогоплательщиков, добросовестно полагавшихся на корректность автоматизированных рекомендаций налоговой системы.

На основании анализа зарубежного опыта можно заключить, что регулирование применения технологий искусственного интеллекта в налоговой сфере должно носить комплексный характер и включать следующие элементы: (1) требования к прозрачности и объяснимости алгоритмов; (2) механизмы подтверждения достоверности данных (в том числе с использованием распределенных реестров); (3) развитые институты правовой защиты налогоплательщиков, включая механизмы предварительного согласования.

Совершенствование законодательства: предложения по защите прав налогоплательщиков

С учётом зарубежного опыта и специфики российской правовой системы наиболее целесообразным представляется внедрение гибридного подхода к регулированию технологий искусственного интеллекта в налоговой сфере. Такой подход позволит сочетать жёсткие законодательные требования (например, закрепление чётких правил использования систем искусственного интеллекта в налоговом контроле, обеспечение прозрачности алгоритмов и механизмов защиты прав налогоплательщиков) с элементами мягкого регулирования и саморегулирования со стороны профессионального сообщества.

Это даст возможность одновременно стимулировать внедрение инновационных технологий для повышения эффективности налогового администрирования и минимизировать риски алгоритмической несправедливости. При этом важно сохранить ключевую роль человека в принятии юридически значимых решений. Автоматизированные системы должны выступать вспомогательным инструментом, а не заменять налоговый орган.

Реализация гибридного подхода потребует внесения соответствующих изменений в налоговое законодательство, разработки отраслевых стандартов и этических рекомендаций по использованию ИИ, а также выстраивания механизмов постоянного мониторинга и корректировки работы алгоритмов с учётом правоприменительной практики.

Проведенный анализ позволяет сформулировать комплекс предложений по совершенствованию налогового законодательства Российской Федерации, направленных на обеспечение баланса между эффективностью налогового администрирования и защитой прав налогоплательщиков в условиях цифровизации.

Введение «права на объяснение» логики автоматизированного решения

Предлагается дополнить ст. 21 НК РФ, закрепляющую права налогоплательщиков, новым пунктом следующего содержания: «Налогоплательщик имеет право на получение объяснения логики принятия автоматизированного решения, затрагивающего его права и обязанности, включая критерии отнесения к категориям налогового риска, использованные алгоритмы оценки и конкретные факторы, повлиявшие на принятое решение».

Данное право корреспондирует с обязанностью налогового органа предоставить налогоплательщику по его запросу доступное для понимания разъяснение логики работы алгоритмов, примененных в отношении него.

Для этого также предлагается в рамках системы АИС «Налог-3» создание модуля объяснимого искусственного интеллекта, который будет не просто выявлять налоговые риски при анализе деклараций и транзакций (например, обнаруживать цепочки фиктивных контрагентов или аномальные вычеты НДС), но и формировать понятные, юридически обоснованные отчёты с объяснением своих решений для налогоплательщиков. В таких отчётах будут указаны нарушенные нормы НК РФ, конкретные показатели, вызвавшие подозрение, примеры аналогичных дел с результатами проверок и ссылки на судебную практику. В личном кабинете налогоплательщика появится специальный раздел «Риски по ИИ», где можно будет увидеть предупреждения ещё до подачи декларации, запросить дополнительную детализацию выявленных рисков или оспорить решение системы, прикрепив пояснения и документы. При этом финальное решение всегда должно оставаться за налоговым инспектором, который проверит и при необходимости скорректирует выводы, сгенерированные искусственным интеллектом.

Признание технологического сбоя обстоятельством, исключающим вину

Предлагается дополнить п. 1 ст. 111 НК РФ «Обстоятельства, исключающие вину лица в совершении налогового правонарушения» новым подпунктом 4.1 следующего содержания: «Технологический сбой в автоматизированных информационных системах налогового органа, повлекший неправомерное начисление налогов, пеней, штрафов или иные негативные последствия для налогоплательщика, при условии добросовестного исполнения налогоплательщиком обязанностей по уплате налогов и представлению отчетности».

Данная норма должна действовать в системной связи с презумпцией правомерности действий налогоплательщика при технологических сбоях. Бремя доказывания факта технологического сбоя и отсутствия вины налогоплательщика должно распределяться дифференцированно: налогоплательщик указывает на наличие сбоя, а налоговый орган представляет доказательства его отсутствия либо наличия виновных действий налогоплательщика.

Обязательное уведомление об использовании искусственного интеллекта при проведении проверки

Предлагается дополнить ст. 88 «Камеральная налоговая проверка» и ст. 89 «Выездная налоговая проверка» НК РФ положением о том, что решение о проведении налоговой проверки должно содержать информацию об использовании технологий искусственного интеллекта в ходе проверки, а также о критериях и алгоритмах, применяемых для отбора налогоплательщиков для проверки.

Соответствующая норма должна обеспечивать реализацию принципа прозрачности налогового администрирования и предоставлять налогоплательщику возможность эффективной защиты своих прав, включая оспаривание алгоритмических решений.

Детализация правового регулирования процедур налогового мониторинга

Проблемы пределов получения данных при налоговом мониторинге связаны с недостаточным нормативным регулированием, поскольку многие аспекты регулируются не НК РФ, а ведомственными актами ФНС России, что создаёт правовую неопределённость и риск избыточного доступа налоговых органов к информации. Нечёткие критерии для дополнительных запросов данных дают простор для субъективного толкования, а угрозы безопасности данных сохраняются даже с учётом обязательного использования средств криптографической защиты информации. Кроме того, не урегулированы вопросы хранения и использования данных после завершения мониторинга (не установлены сроки хранения и ограничения на дальнейшее применение информации).

В целях устранения правовой неопределённости целесообразно дополнить статью 105.26 НК РФ нормой, устанавливающей пределы получения налоговыми органами сведений от налогоплательщика в рамках налогового мониторинга. Надлежит закрепить исчерпывающий перечень оснований и критериев направления запросов, а также нормативно имплементировать принцип минимальной необходимости, в соответствии с которым налоговому органу предоставляется исключительно информация, имеющая прямое отношение к исчислению и уплате налогов, сборов и страховых взносов, контролируемых в рамках мониторинга.

Также следует ввести механизм уведомления налогоплательщиков о каждом запросе с обоснованием. Реализация этих мер позволит сбалансировать интересы государства в эффективном налоговом контроле и права налогоплательщиков на защиту конфиденциальной информации.

Заключение

Цифровизация налогового контроля является объективной реальностью, неотъемлемой частью процесса цифровой трансформации государственного управления. Автоматизированные информационные системы ФНС России доказали свою эффективность с точки зрения увеличения собираемости налогов и выявления нарушений. Однако эффективность не должна достигаться ценой ущемления прав налогоплательщиков и нарушения фундаментальных принципов правового государства.

Проведенный анализ позволяет сделать вывод о необходимости перехода от ретроспективного надзора к иммерсивному администрированию, но такой переход должен сопровождаться адекватным правовым регулированием. Применение автоматизированных систем ФНС в контрольных процедурах требует расширения механизмов защиты прав налогоплательщиков, включая внедрение «права на объяснение» логики алгоритма, а также закрепление презумпции правомерности действий плательщика при технологических сбоях, при этом юридическая ответственность за решения, принимаемые с использованием таких систем, должна возлагаться на уполномоченных должностных лиц налоговых органов.

Предложенный комплекс мер по совершенствованию законодательства – законодательное закрепление статуса АИС «Налог-3» и АСК НДС как инструментов формирования доказательств; дополнение ст. 22 НК РФ «правом на объяснение» логики автоматизированного решения; закрепление в ст. 111 НК РФ технологического сбоя как обстоятельства, исключающего вину; введение обязательного уведомления об использовании ИИ при проведении проверки – направлено на обеспечение баланса публичных и частных интересов в налоговой сфере.

Только при условии создания надежных правовых гарантий для налогоплательщиков цифровая трансформация налогового контроля сможет в полной мере реализовать свой потенциал, не превратившись в инструмент алгоритмического произвола.