Роль искусственного интеллекта в налоговом администрировании процедуры банкротства несостоятельных организаций

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

В эпоху цифровой трансформации искусственный интеллект (далее – ИИ) становится ключевым инструментом в налоговом администрировании. Данная статья представляет собой исследование возможностей применения ИИ в налоговом администрировании несостоятельных организаций (банкротов), а также механики внедрения технологий ИИ в работу структурных подразделений налоговых органов, отвечающих за обеспечение процедур банкротства несостоятельных организаций и перспективы их адаптации в российской системе налогового администрирования. В настоящее время банкротство является макроэкономическим фактором и необходимость применения ИИ в российской практике, в том числе для обеспечения процедур банкротства, возможно через внедрение алгоритмов для мониторинга и анализа финансовой отчетности предприятий. В статье проанализирован международный опыт применения ИИ в работе судебных и фискальных органов, с целью адаптации выделенных подходов в рамках российской системы, что будет способствовать повышению прозрачности и эффективности налогового администрирования. Основа методологии исследования сформирована на базе общенаучных и специальных методов исследования, включающих методы сравнительного анализа, метода обобщения результатов при формулировании выводов и представлении приоритетных направлений, метод системного анализа и экспертной оценки. Новизна настоящего исследования заключается в адаптации инструментов и внедрении механик ИИ в налоговое администрирование несостоятельных организаций (банкротов). Вывод. Внедрение ИИ в работу ФНС России, в части налогового администрирования несостоятельных организаций, является магистральным вектором в сторону повышения эффективности процедур банкротства несостоятельных организаций. Вместе с тем, развития института банкротства с постепенным внедрением ИИ, способствует: развитию предиктивной аналитики, построению моделей прогнозирования исходов дел, выявлению искажений в отчетности и балансе должника, сокращению затрат на администрирование процедур банкротства, снижению временных затрат на обработку данных. Международный опыт демонстрирует высокую результативность таких технологий. Адаптация анализируемых инструментов для российской практики откроет новые возможности для цифровизации, повышению прозрачности налогового администрирования, а также поспособствует к развитию международного межведомственного электронного взаимодействия.

Об авторах

Евгений Никитич Кричевский

Финансовый университет При правительстве РФ

Email: evgenyikrichevsky@mail.ru
аспирант; кафедра Налогов и налогового администрирования;

Список литературы

  1. Апатова Н.В., Попов В.Б.. Прогнозирования банкротства предприятий с использованием искусственного интеллекта // Научный вестник: Финансы, банки, инвестиции. 2020. № 2. С. 119.
  2. Ариничев И.В., Матвеева Л.Г., Ариничева И.В.. Прогнозирование банкротства организации на основе метрических методов интеллектуального анализа данных. Вопросы регулирования экономики. Том 9. № 1. 2018.
  3. Казакова М.П., Искусственный интеллект в налоговом праве: актуальная проблема 21 века // Вопросы российской юстиции. – 2020. – № 9. – С. 608-613.
  4. Козырева С.Е.. Развитие и использование искусственного интеллекта в сфере налогообложения. Экономика и бизнес: теория и практика. 2023. № 6-2 (100). С. 14-16.
  5. Кузьмина Е.В.. Искусственный интеллект в налоговом праве // Экономика и бизнес: теория и практика. 2021. № 12-2. С. 45-47.
  6. Лютова О.И.. Актуальные вопросы правового регулирования налоговых отношений в условиях применения технологии искусственного интеллекта. // Актуальные проблемы российского права. 2023. № 18. С. 62-70.
  7. Маляр В.И., Аксенова Е.А.. Воздействие цифровых технологий на процесс автоматизации по делам несостоятельности (банкротства). Стратегии бизнеса. 2022. Том 10. № 3. С. 65-69.
  8. Местникова А.С.. Применение и адаптация модели машинного обучения для прогнозирования банкротства организаций. Научный журнал экономики и управления. 2024. № 2(3). С. 45-60.
  9. Руднева Н.И.. Об использовании искусственного интеллекта в налоговом праве: российский и зарубежный опыт // Международный журнал гуманитарных и естественных наук. 2023. № 11-1 (86). С. 189-191.
  10. Полинская М.В., Чайльян М.А., Егизарян А.А.. Роль искусственного интеллекта в налоговом администрировании // Деловой вестник предпринимателя. 2024. № 2 (16). С 58-61.
  11. Ряховская А.Н.. Приоритетные направления совершенствования института банкротства в целях обеспечения устойчивого развития бизнеса. Вестник Моск. ун-та. Сер. 21. Управление (государство и общество). 2023. № 1. С. 89.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».