The role of artificial intelligence in the tax administration of bankruptcy proceedings of insolvent organizations

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

In the era of digital transformation, artificial intelligence (hereinafter – AI) is becoming a key tool in tax administration. This article is a study of the possibilities of using AI in the tax administration of insolvent organizations (bankrupt), as well as the mechanics of introducing AI technologies into the work of structural divisions of tax authorities responsible for ensuring bankruptcy procedures for insolvent organizations and the prospects for their adaptation in the Russian tax administration system. Currently, bankruptcy is a macroeconomic factor and the need to apply AI in Russian practice, including to ensure bankruptcy procedures, is possible through the introduction of algorithms for monitoring and analyzing financial statements of enterprises. The article analyzes the international experience of using AI in the work of judicial and fiscal authorities, in order to adapt the selected approaches within the Russian system, which will contribute to increasing transparency and efficiency of tax administration. The basis of the research methodology is formed on the basis of general scientific and special research methods, including methods of comparative analysis, a method of generalizing results when formulating conclusions and presenting priority areas, a method of system analysis and expert assessment. The novelty of this study lies in the adaptation of tools and the introduction of AI mechanics into the tax administration of insolvent organizations (bankrupt). Conclusion. The introduction of AI into the work of the Federal Tax Service of Russia, in terms of tax administration of insolvent organizations, is a major vector towards improving the effectiveness of bankruptcy procedures for insolvent organizations. At the same time, the development of the institute of bankruptcy with the gradual introduction of AI contributes to: the development of predictive analytics, the construction of models for predicting the outcome of cases, the identification of distortions in the debtor's statements and balance sheet, reducing the cost of administering bankruptcy procedures, reducing the time spent on data processing. International experience demonstrates the high effectiveness of such technologies. The adaptation of the analyzed tools for Russian practice will open up new opportunities for digitalization, increase the transparency of tax administration, and also contribute to the development of international interdepartmental electronic interaction.

References

  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.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
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».