CC BY
154
УДК 336.025; 336.225
Н.В. СТЕЛЬМАХОВА, научный сотрудник отдела финансово-экономических исследований, e-mail: [email protected]
ГБУ «Институт экономических исследований», г. Донецк, ДНР
ПРИМЕНЕНИЕ ЦИФРОВЫХ ТЕХНОЛОГИЙ ПРИ РЕАЛИЗАЦИИ
НАЛОГОВОЙ ПОЛИТИКИ
В статье рассмотрены виды цифровых технологий и направления их применения при реализации налоговой политики, определены сильные и слабые стороны применения цифровых технологий, опыт внедрения и использования цифровых технологий в рамках налогового администрирования разных стран, а также обозначены основные направления для активизации применения цифровых технологий в сфере налогообложения в Донецкой Народной Республике.
Ключевые слова: налоговая политика, налоговое администрирование, циф-ровизация, цифровые технологии, цифровые налоговые сервисы.
Stelmakhova N.V. Application of digital technologies in the implementation of tax policy.
The article discusses the types of digital technologies and the directions for their application in the implementation of tax policy, identifies the strengths and weaknesses of using the digital technologies, the experience of introducing and using digital technologies in the framework of the tax administration of different countries, and also identifies the main directions for enhancing the use of digital technologies in taxation sphere in the Donetsk People's Republic.
Keywords: tax policy, tax administration, digitalization, digital technologies, digital tax services.
Налоговые органы во всем мире все больше полагаются на цифровые технологии для сбора и анализа налоговых данных и внедрения интеллектуальных систем, которые обеспечивают сбор и оценку налогов в реальном времени [1]. Цифровые технологии стремительно преобразовывают отношения между налоговыми органами и налогоплательщиками, оказывают влияние на взаимоотношения между государством и субъектом хозяйствования в процессе налогообложения. Актуальность тематики исследования обусловлена необходимостью использования возможностей цифровых технологий и потенциала технологического развития при формировании и реализации налоговой политики для модернизации сложившейся налоговой системы с целью соответствия происходящим изменениям в глобальной экономике.
Использованию цифровых технологий в практической деятельности налоговых органов посвящены исследования: А.А. Анисимовой, В.П. Вишневского и Л.И. Гончаренко[2], Е.Ф. Киреевой, С.П. Колчина, И.А. Майбурова и О.М. Карповой [3] и других, а также зарубежных авторов и международных организаций.
Так, в работе [4] исследованы вопросы применения технологий налогового администрирования в условиях функционирования интеграционных объединений. Автором определено, что на террито-© Н.В. Стельмахова, 2022
рии единого рынка цифровизация технологий налогового администрирования предусматривает создание интегрированных цифровых платформ, и обозначено, что процессы налогового сотрудничества в рамках экономической интеграции сегодня невозможны без цифровизации экономических платформ и формирования интегрированных баз данных, требующихся для взаимодействия между странами и экономическими субъектами. Сделаны выводы о необходимости совершенствования налогового администрирования на основе единых методологических подходов к взаимодействию налоговых органов и налогоплательщиков с учетом формирования единого цифрового пространства.
В работах [5; 6] авторами рассматриваются основные тенденции в сфере развития цифровых технологий в налоговом администрировании в мире и в России и анализируются возможности совершенствования цифровых налоговых сервисов и применения мирового опыта налоговых органов в российской практике. Отмечено, что российские налоговые органы находятся в общемировом тренде, о чем говорит в т.ч. наличие информационных материалов, личных кабинетов налогоплательщиков с возможностью подачи налоговой декларации и заявления на возврат налога, а также возможности подачи запроса на получение какой-либо информации или жалобы. По мнению авторов, цифровые процессы в рамках налогового администрирования предполагают постоянное их совершенствование с целью обеспечения клиентоориентированного подхода и добровольного соблюдения налогового законодательства налогоплательщиками.
Несмотря на наличие большого количества исследований ведущих ученых, экономистов и практиков по отдельным вопросам применения цифровых технологий при реализации налоговой политики
стоит отметить необходимость обобщения и систематизации мирового опыта применения цифровых технологий при реализации налоговой политики, выявления сильных и слабых сторон применения цифровых технологий для определения основных направлений по активизации применения цифровых технологий в сфере налогообложения в Донецкой Народной Республике.
Таким образом, цель исследования состоит в определении основных направлений по активизации применения цифровых технологий в сфере налогообложения в Донецкой Народной Республике на основе обобщения мирового опыта по внедрению и использованию цифровых технологий при реализации налоговой политики.
Под налоговой политикой понимается составная часть социально-экономической политики государства, направленная на формирование налоговой системы, стимулирующей накопления и рациональное использование национального богатства страны, способствующей гармонизации интересов экономики и общества и тем самым обеспечивающей социально-экономический прогресс общества.
Реализация сформированной налоговой политики осуществляется посредством налогового механизма, к определению которого на современном этапе не выработан единый подход, но в целом представляющего собой совокупность форм, методов и способов организации и регулирования налоговых отношений, соответствующая исторически сложившимся целям и задачам налоговой политики государства и закрепленная в налоговом законодательстве [7]. Внедрение цифровых технологий позволяет совершенствовать практику: налогового планирования, налогового прогнозирования, налоговой регистрации и учета, налогового регулирования, налогового контроля и налогового анализа.
Их применение уменьшает расходы на выполнение налоговых обязательств как государства, так и налогоплательщика, предотвращает налоговое мошенничество и размывание налоговой базы, позволяет предоставлять новые налоговые услуги в упрощенном режиме и отдаленном доступе, реально оценивать текущее состояние и прогнозировать будущее развитие экономики и общества. Постоянно развивающаяся инфраструктура налоговых технологий приносит значительную пользу налоговым администрациям и налогоплательщикам, гарантирует устойчивые поступления налогов в бюджет, повышает удовлетворенность налогоплательщиков и обеспечивает добросовестное соблюдение налогового законодательства. Для достижения этого требуются правильное целостное видение и стратегия развития цифрового налогового администрирования с четким планом реализации и надлежащей системой мониторинга происходящих налоговых процессов [8].
Мировой опыт показывает, что в настоящее время налоговые органы во многих странах постепенно адаптируются к цифровым процессам повышая эффективность налогового администрирования [5].
Цифровые технологии в налоговом администрировании используются развитыми странами в сфере: мониторинга работы цифровых сервисов, разработки клиентоориентированного дизайна сервисов, информирования налогоплательщиков о новых возможностях взаимодействия с налоговыми органами, а также информационной поддержки налогоплательщиков в рамках цифровой среды [9].
Цифровые налоговые сервисы - это услуги налоговых органов, предоставляемые налогоплательщикам через интернет. Они могут быть классифицированы по следующим признакам:
категории налогоплательщиков (юридические лица, физические лица; индивидуальные предприниматели; и самозанятые (налоговый режим «Налог на профессиональный доход»));
способ использования налоговых сервисов (обязательное или добровольное использование);
широта охвата налогоплательщиков (сервисы для индивидуального использования; сервисы для массового использования);
структура налоговых сервисов (простые и сложные цифровые сервисы);
доступ к цифровым сервисам (открытый и закрытый доступ);
размещение (размещение на официальном интернет-портале ФНС и мобильных приложениях; размещение на сторонних интернет-порталах и мобильных приложениях) [9].
Основные виды и характеристика цифровых технологий, а также возможные направления их применения при реализации налоговой политики представлены в табл. 1.
Применение цифровых технологий при реализации налоговой политики имеет достаточно сильных сторон, которые можно использовать для повышения качества оказания услуг налогоплательщикам, однако не лишено недостатков и имеет слабые стороны (табл. 2).
Данные таблицы свидетельствуют о том, что применение цифровых технологий при реализации налоговой политики имеет больше сильных, чем слабых сторон, однако их перечень не является исчерпывающим, поскольку развитие цифровых технологий происходит стремительно и могут возникать как новые проблемы, так и открываться новые возможности применения цифровых технологий при реализации налоговой политики.
Для каждой конкретной страны характерен свой опыт внедрения и использования цифровых технологий в рамках
Таблица 1
Применение цифровых технологий при реализации налоговой политики
Цифровые технологи и их характеристика Направления применения
1 2
Искусственный интеллект / Artificial Intelligence (AI / ИИ) - совокупность технологий, которая позволяет машинам воспроизводить мыслительные и творческие процессы, существующие у человека. Использование ИИ способно резко повысить производительность труда и уменьшить транзакционные расходы во многих сферах экономики. Эта технология способна понимать сложный контент и делать собственные выводы. Способность думать ИИ характеризуется статистическими моделями, которые автоматически находят закономерности в данных и могут быть использованы для прогнозирования следующих шагов. - обработка налоговых уведомлений, когда сканированная фотография счета превращается в текст, считывается роботом и заносится в базу данных; - прогнозирование остатков по счетам и оборотно-сальдовым ведомостям, чтобы точнее высчитать налоговую базу, определить вычеты и внести нужные корректировки; - выполнение рутинной работы, начиная со сбора информации по ведомостям, заканчивая подачей декларации; - создание чат-бота, который, обладая базой данных, консультировал бы клиентов по вопросам налогообложения; - получения необходимой тематической налоговой информации из больших неструктурированных массивов; - понимание устной речи через трансформацию ее в текст; - модели ИИ могут классифицировать и рассчитывать корректировки (налоговые разницы) к промежуточной бухгалтерской отчетности, учитывая опыт всех прошлых периодов внутри компании и даже в других организациях. Таким образом, налоговая отслеживает расхождения в цепочках и автоматически может выявлять налоговые правонарушения.
Машинное обучение / Machine learning (ML) - технологии, позволяющие выявлять неочевидные взаимосвязи в данных; одна из форм применения технологии ИИ. Область информатики, которая занимается исследованием и построением алгоритмов, способных обучаться и делать прогнозы на основании имеющихся данных. Машинное обучение используется повсеместно для предиктивного анализа, задач оптимизации, классификации и обнаружения аномалий, распознавания образов. С использованием машинного обучения, обработки естественного языка и нейросетей разрабатываются чат-боты, взаимодействующие с пользователями на основе единой базы данных. С помощью онлайн-касс налоговое ведомство РФ получило возможность делать предиктивную аналитику, основанную на алгоритмах machine learning (машинное обучение). Эти массивы информации в дальнейшем будут применяться для расчёта индексов потребительских цен, территориального планирования.
Машинное зрение / Machine vision (MV) - распознавание закономерностей и «особенностей» в отсканированных документах. С помощью машинного зрения возможно осуществлять поиск и извлечение необходимой информации в отсканированных документах, таких как налоговые накладные или отчетные формы.
Большие данные / Big Data (BD) - обозначение структурированных и неструктурированных данных огромных объемов, а также технологий их обработки и использования, методы поиска необходимой информации в больших массивах. Источниками данных выступают различные интернет-документы, социальные сети, транзакции по банковским картам, радиочастотная идентификация, устройства ау-дио-и видео-регистрации и др. - опираясь на эти данные, налоговая служба может самостоятельно рассчитывать налоги, предупреждать налогоплательщика о льготах, и не допускать переплаты налогов. - автоматическое сопоставление данных контрагентов, оперативное выявление и пресечение незаконной деятельности компаний-мошенников, не исполняющих свои налоговые обязательства. - цифровой анализ макроэкономических данных. Если есть подозрительные компании, которые при одинаковых оборотах платят меньше, то нейросеть подсказывает, где необходима проверка. - ИИ выявляет несоответствие масштаба экономической деятельности компании и уровня оплаты труда. - перераспределение налоговой нагрузки и более чёткое структурирование субъектов налогообложения.
Роботизированная автоматизация процессов / Robotic Process Automation (RPA) - оптимизация и автоматизация повторяющихся процессов за счет программируемых алгоритмов. Рабочий процесс получает количественную и качественную оптимизацию, алгоритм может работать практически круглосуточно и рассматривать задания в сжатые сроки. Одна из главных задач диджитализации налоговой функции - автоматизация базовых рутинных процессов, которая может достигаться с использованием алгоритмов RPA, то есть применения программы, которая повторяет действия человека и соединяет несколько разных систем без изменения текущей ИТ-инфраструктуры. RPA значительно повышает скорость работы, точность, качество, объем обработанной информации и позволяет избежать механических ошибок.
Облачные вычисления / Cloud Computing (CC) - концепция использования удаленных серверов, размещенных в Интернете (сеть удаленных серверов), для хранения данных вместо локального сервера или компьютера. Технологии, позволяющие получить доступ к ресурсам (от систем хранения данных до бизнес-услуг), которые могут быть оперативно предоставлены, масштабированы и оптимизированы с минимальными эксплуатационными затратами. Облачные технологии помогают точечно отбирать налогоплательщиков для включения в план выездных налоговых проверок.
Продолжение табл. 1
1 2
Интернет вещей / Internet of things (IoT) и промышленный интернет вещей / Industrial internet of things (IIoT) - связующее звено между миром устройств и человеком улучшает эффективность их взаимодействия. Ключевое направление для использования IoT в налоговой сфере — подключение кассовых аппаратов к налоговым администрациям. Он-лайн-кассы контролируют оборот 2-2,5 трлн. рублей в месяц (то есть 75-95% оборота розничной торговли в РФ). За счёт этого розница получается абсолютно «прозрачная». Как только проходит оплата покупки, все данные уходят в ФНС. Таким образом, налоговая получает данные в режиме онлайн, а система исключает ручную обработку данных и даёт автоматическую оценку рисков.
Блокчейн / Blockchain - технология распределенного реестра (DLT), основанная на непрерывной последовательности связанных между собой и неизменяемых блоков информации, образующих неизменяемую, криптографически защищенную цепочку. Позволяет создать децентрализованную сеть хранения данных, неподконтрольную третьим лицам. Самый известный пример технологии блокчейн - это криптографическая валюта биткойн. - блокчейн-технологии уже внедряются для подтверждения «законности» прав на налоговый кредит или обязательства по НДС, а также для идентификации места поставки товаров или услуг; - с помощью блокчейн легко рассчитывать и фиксировать прибыль каждой стороны сделки между связанными лицами в реальном времени, что упрощает анализ трансфертного ценообразования; - блокчейн уже начали применять для квалификации наличия постоянных представительств (permanent establishment или PE). А некоторые страны (такие как Китай и Великобритания) активно внедряют блок-чейн-технологии для формирования сети «цифровых счетов», то есть всех инвойсов по всем операциям всех налогоплательщиков в стране, что позволит значительно упростить анализ налоговых рисков; - реестры на основе блокчейна могут легко пересылать средства между сторонами в соответствии с заданными условиями. Это потенциально может существенно снизить административные расходы, связанные со сбором и распределением налоговых доходов и соблюдением налогового законодательства.
Биометрические технологии / Biometric technology - базируются на биометрии, измерении уникальных характеристик человека. Речь идет о динамических (поведенческих) и статических (физиологических) характерис-тиках. К поведенческим относятся: голос, жесты, походка и др. К физиологическим - отпечатки пальцев, геометрия лица, сетчатка глаза и др. В финансовом секторе биометрия используется в системах идентификации и аутентификации в целях повышения безопасности проводимых транзакций. В ФНС России подчеркивают, что современные электронные сервисы не только более удобны налогоплательщикам, но и обеспечивают высокий уровень защиты налоговой информации пользователей.
Обработка естественного языка / Natural language processing (NLP) - технология, которая позволяет компьютерам понимать, интерпретировать и использовать человеческий язык. NLP также является одной из форм технологии ИИ. NLP обеспечивает возможность распознавания компьютером естественного языка. Для этих целей используется комбинация методов из таких дисциплин, как информатика и вычислительная лингвистика. Преобразование отсканированных изображений налого-вых уведомлений в текст, понимание смысла. написанного текста, извлечение налоговых данных.
Мобильные технологии / Mobile technology - совокупность мобильных устройств и приложений, применение которых базируется на беспроводной коммуникации. Цифровые приложения на мобильных устройствах, таких как ноутбуки, планшеты и мобильные телефоны, через которые предоставляются электронные услуги налогового администрирования.
Оптическое распознавание символов / Optical character recognition (OCR) - программное обеспечение, которое распознает печатные или письменные текстовые символы для преобразования неструктурированных данных в структурированные (например, в виде таблиц). OCR обычно используется в системах сканирования счетов для ERP-систем и в мобильных приложениях для перевода с иностранных языков в режиме реального времени.
Сбор, обработка и выгрузка данных Extract, Transform, Load (ETL) - процесс получения (извлечения) данных, их преобразование в структурированный формат и загрузка в базу данных. Для технологий и решений, использующих данные, требуются ETL компоненты, которые обеспечивают возможность загрузки различных исходных данных непосредственно в самом приложении.
Когнитивная автоматизация / Cognitive automation - технология, предусматривающая возможность обучения программного обеспечения и его функционирование аналогично человеческому мозгу для содействия в процессе принятия решений человеком. Когнитивное программное обеспечение способно интерпретировать, собирать доказательства, принимать решения и приходить к умозаключению, точно так же, как это делает человеческий мозг. Свойство действовать проявляется в когнитивной автоматизации (возможность качественно оценивать степень и вероятность, а не только размер налоговых рисков), глубоком мышлении (способность выбирать необходимую налоговую информацию из набора больших данных, которая базируется на понимании контекста поставленного вопроса).
Окончание табл. 1
1 2
Кубическая модель представления данных / Data cubing - концепция объединения (неструктурированных) данных из разных источников в нескольких измерениях для проведения всестороннего анализа и оценки данных. Финансовые данные (данные бухгалтерской книги) могут быть подключены к логистическим данным для дополнения информации по операциям с кредиторской задолженностью сведениями о цепочке поставок.
Система планирования ресурсов предприятия / Enterprise Resource Planning system (ERP) -интегрированное программное обеспечение для управления бизнесом. Примеры всемирно известных ERP-систем: SAP, Oracle, JD Edwards и Microsoft Dynamics. Используется организациями для сбора, хранения, управления и толкования данных по различных хозяйственным операциям, таким как финансовый учет, управление запасами, планирование производства или продаж/закупок.
Источник: составлено автором по [10-22].
Таблица 2
Сильные и слабые стороны применения цифровых технологий при реализации
налоговой политики
Сильные стороны Слабые стороны
1 2
— повышение прозрачности налогообложения, процесса налогового администрирования, то есть ясность и понятность для налогоплательщиков правил налогообложения, что в свою очередь ведет к снижению вероятности непредвиденных финансовых потерь налогоплательщиков из-за возможности допущения ошибок при подаче налоговой отчетности и уплате налогов; — удобство процесса соблюдения налогового законодательства; — увеличение налоговых поступлений в бюджеты разных уровней; — расширение налоговой базы; — снижение затрат на налоговое администрирование, то есть уменьшение затрат на расходные материалы, почтовые услуги, бумагу, аренду площадей для размещения архива на бумажном носителе; — снижение затрат времени на обработку полученных данных и обмен данными; — снижение рисков технических ошибок; — увеличение скорости поиска необходимых документов; — повышение эффективности налогового администрирования; — усиление контроля налоговыми органами над операциями, проводимыми плательщиками налогов; — возможность осуществления контроля в удаленном доступе; — сокращение времени на проведение налоговых проверок и снижение их количества, что стало возможным вследствие создания цифровых инструментов налогового контроля, что в целом положительно отражается на предпринимательском климате; — повышение результативности и качества проверок; — снижение трудозатрат налоговых органов, направленных на разъяснительную, работу по налоговому администрированию и контрольно-проверочную работу; — отсутствие нормативных правовых актов для регулирования новых объектов и процессов, присущих цифровой экономике, а также прав, обязанностей и ответственности за нарушения субъектов цифровой экономики; — недостаточный уровень цифровизации налоговых процессов (информирования, администрирования, обслуживания и контроля); — хакерские атаки и вирусы; — недостаточный уровень безопасности каналов связи и собираемых данных, а также угроза их хищения, что ведет к возникновению рисков информационной безопасности налогоплательщиков и налоговой безопасности государства; — недостаток технических средств для сбора, обработки и хранения собранных данных; — высокие затраты на цифровизацию налоговых органов; — формирование в структуре расходов плательщиков налогов дополнительных расходов на подключение к
Окончание табл. 2
1 2
— снижение административной нагрузки на налогоплательщиков; — снижение административных барьеров; — предоставление дополнительных возможностей для осуществления контроля со стороны государства; — создание препятствий для совершения налоговых правонарушений; — уменьшение количества ошибок, которые могли бы быть допущены в процессе проведения проверки налоговым органом; — расширение географии ведения бизнеса; — расширение географии налогового администрирования; — улучшение качества взаимодействия налоговых органов и налогоплательщиков, создание доверительных отношений между ними; — создание условий для добровольного соблюдения налогового законодательства плательщиками налогов; — расширение возможностей для самообслуживания налогоплательщиков, что снижает расходы на персонал налоговых органов; — сокращение расходов налогоплательщиков; — снижение затрат времени на подачу налоговой отчетности и уплату налоговых обязательств; — сокращение теневой экономики. Интернету, приобретение современных устройств, кассового оборудования и др.; — вероятность исключения части плательщиков налогов из цифрового взаимодействия из-за отсутствия возможности у них онлайн взаимодействия с налоговыми органами; — возникновение рисков потерь или искажений уже собранной информации при ее оцифровке; —возникновение технических сбоев в работе налоговых сервисов; — рост теневой экономики при отсутствии государ-ственного контроля.
Источник: составлено автором.
налогового администрирования. Анализ мировой практики показывает, что редко в каких странах используется системный подход к развитию цифровых каналов взаимодействия, отраженный в одном документе, например, в стратегии. Чаще подобные стратегии разрабатывают для развития цифровых услуг для всего государственного сектора, а цифровизация налогового администрирования рассматривается как часть данного процесса. В качестве наиболее яркого примера системного подхода к внедрению цифровых технологий в налоговую сферу можно отметить практику Великобритании, где существует стратегия в области развития информационных технологий налоговых органов. В данной стратегии излагается подход по реализации долгосрочной задачи развития цифровых сервисов с целью решения следующих задач: достижение максимально возможного соблюдения налогового законодательства; повышение эффективности деятельности налоговых
органов; улучшение качества предоставляемых услуг. Некоторые страны делают акцент на создании клиентоориентиро-ванных сервисов, предполагая, что если налогоплательщикам предлагаемые цифровые решения необходимы для выполнения их задач в налоговой сфере и если эти решения удобны в использовании, то уровень вовлеченности в цифровое взаимодействие с налоговыми органами будет расти (Австрия, Канада, Сингапур). В ряде стран уделяется внимание информированию о новых возможностях взаимодействия в цифровой среде (Австралия, Норвегия, Сингапур) и различным подсказкам (Дания, Австралия, Канада), справедливо полагая, что у налогоплательщиков может не быть необходимых специальных знаний в данной сфере (практические примеры применения положений поведенческой теории показали эффективность использования информационных сообщений и различных подсказок и не только в налоговой сфере). Немаловажным для создания качественной
клиентоориентированной налоговой среды является мониторинг взаимодействия налогоплательщиков с налоговыми органами с целью выявления проблем, препятствующих такому взаимодействию (Нидерланды, Канада), а также оказание поддержки налогоплательщиков в рамках цифровой среды (Австралия) [9].
Например, в рамках налогового контроля Российской Федерации в последнее время внедрены различные цифровые сервисы (личный кабинет налогоплательщика, сервисы проверки сведений о контрагентах и т.д.), автоматизированные информационные системы (например, автоматизированная система контроля (АСК) «НДС») и т.д. [23]. По данным самой ФНС, после внедрения цифровых систем контроля рост собираемости НДС вырос на 500-600 млрд руб. Онлайн-кассы контролируют оборот 2-2,5 трлн. руб. в месяц (то есть 75-95% оборота розничной торговли в РФ). За счет этого розница получается абсолютно прозрачная. Как только проходит оплата покупки, все данные уходят в ФНС. Таким образом, налоговая получает данные в режиме онлайн, а система исключает ручную обработку данных и дает автоматическую оценку рисков [12].
Опыт разных стран мира показывает необходимость трансформации налогообложения с использованием цифровых технологий и действующих налоговых правил для соответствия новым условиям ведения бизнеса, а также активного применения цифровых технологий в работе налоговых органов, что позволит упростить рутинные процессы, оптимизировать трудовые затраты, повысить скорость и качество предоставления государственных услуг в налоговой сфере.
Налоговые ведомства все чаще используют современные технологии для повышения эффективности и результативности своей работы [24]. Цифровые трансформации и преобразования имеют
огромный потенциал для совершенствования проводимой налоговой политики. Совершенствуя способы сбора, обработки и анализа информации, цифровые технологии могут трансформировать налоговую политику государства и, если их использовать разумно, то налоговая политика будет более эффективной, удобной, прозрачной и справедливой.
Для активизации применения цифровых технологий в сфере налогообложения в Донецкой Народной Республике можно обозначить следующие направления: принятие стратегии внедрения цифровых технологий в органах доходов и сборов; наличие финансирования на внедрение цифровых технологий в практическую деятельность органов доходов и сборов; обеспечение подготовки высококвалифицированных кадров, способных работать в условиях цифрового налогового администрирования; при подготовке специалистов в высших учебных заведениях Республики для органов доходов и сборов в учебном процессе предусмотреть дисциплины по цифровизации налогового администрирования, изучению зарубежного опыта цифровизации сферы налогообложения; рассмотреть возможность подготовки IT- специалистов в сфере налогообложения.
Список использованной литературы
1. Tax technology a brave new world [Electronic source]. - URL: https://www.in-ternati onaltaxreview.com/arti -cle/b1f7ng9b3fcgxt/tax-technology-a-brave-new-world
2. Вишневский, В.П. Налоги и технологии: прошлое, настоящее и будущее налоговой системы России / В.П. Вишневский, Л.И. Гончаренко, И.В. Никулкина, А.В. Гурнак // Terra Economicus. - 2020. -№18(4). - С. 6-31.
3. Карпова, О.М. Трансформации налога на добавленную стоимость в усло-
виях форсированной цифровизации российской экономики / О.М. Карпова, И.А. Майбуров // Вестник Томского государственного университета. Экономика. — 2019. — № 46. — С. 7—19.
4. Киреева, Е.Ф. Цифровизация технологий налогового администрирования на территории единого рынка // Научные труды Белорусского государственного экономического университета. Минск: БГЭУ, 2021. - №14. — С. 236-240.
5. Колчин, С.П. Развитие цифровых налоговых сервисов в России на фоне общемировых трендов / С.П. Колчин, А.А. Анисимова // Налоги и налогообложение. — 2020. — № 2. — С. 40—51.
6. Анисимова, А.А. Методы совершенствования цифровых налоговых сервисов в современной практике налогового администрирования // Налоги и налогообложение. — 2021. — № 1. — С. 71—80.
7. Валинуров, Т.Р. Сущность налоговой политики государства и содержание налогового механизма // Современные наукоемкие технологии. Региональное приложение. — 2010. — № 1. — С. 12—16.
8. Киреева, Е.Ф. Цифровые технологии в повышении качества управления налогообложением / Е.Ф. Киреева, Д.И. Егунов // Научные труды Белорусского государственного экономического университета. Минск: БГЭУ, 2019. -№12. — С. 209-213.
9. Анисимова, А.А. Развитие налогового администрирования в России в условиях цифровизации экономики: дис. канд. экон. наук: 08.00.10 Финансы, денежное обращение и кредит / ФГБОУВО «Российский экономический университет имени Г.В. Плеханова». - Москва, 2021. -146 с.
10. Основные направления развития технологий SupTech и RegTech на период 2021—2023 гг. [Электронный ресурс]. / Центральный банк Российской Федера-
ции, 2021. - URL: https://cbr.ru/Con-tent/Document/File/120709/ SupTech_Reg-Tech_2021-2023.pdf
11. Цифровая трансформация бизнеса в 2022 - условия, технологии, направления [Электронный ресурс]. -URL: https://eternalhost.net/blog/perevody/ tsifrovaya-transformatsiya-biznesa
12. Торговцева, А. Цифровые фискалы: big data на службе у налоговиков [Электронный ресурс]. - URL: https:// www.dp.ru/a/2020/09/23/Cifrovie_fiskali
13. Как блокчейн изменит устройство мира? [Электронный ресурс]. - URL: https://bitnovosti.com/2021/03/12/blockchai n-future-industries/
14. Седых, И.А. Рынок инновационных финансовых технологий и сервисов -2019 [Электронный ресурс] // НИУВШЭ. Центр развития. 2019 - URL: https://dcenter.hse.ru/data/2019/12/09/ 1523584041/Рынок%20финансовых%20 технологий-2019.pdf
15. Трансформация налоговой функции с помощью технологий 2020 г. [Электронный ресурс]. - URL: https:// as-sets.kpmg/content/dam/kpmg/ru/pdf/2020/ 01/ru-ru-transforming-the-tax-function-thro ugh-technology.pdf
16. Цифровой пристав: как применяется искусственный интеллект в налогах [Электронный ресурс]. - URL: https:// trends.rbc.ru/trends/industry/5d9dc03f9a794 72a1a2056ee
17. How tax is leveraging AI - Including machine learning - In 2019. [Electronic source]. - URL: https://www.pwc.com/ gx/en/tax/publications/assets/how-tax-lever-aging-ai-machine-learning-2019.pdf
18. Налоговое будущее: как Big Data изменит анализ и управление налоговыми рисками [Электронный ресурс]. - URL: https://incrussia.ru/news/nalogovoe-budush-chee-kak-big-data-izmenit-analiz-i-uprav-lenie-nalogovymi -riskami/
19. Матвеева, Т.В. ФНС России уже использует технологии Больших данных в
налоговом администрировании [Электронный ресурс] // ФНС России. - URL: https://www.nalog.gov.ru/rn77/news/activi-ties_fts/5979856/
20. Налоговая роботизация: как внедрить с пользой новые технологии? [Электронный ресурс]. - URL: https://porady.org.ua/nalogovaya-robotiza-
ciya-kak-vnedrit-s-polzoy-novye-tekhnolo gii
21. Кривошапко, Ю. Следите за руками. Мобильный «Личный кабинет» налогоплательщика стал доступен по отпечатку пальца // Российская газета - Федеральный выпуск № 132(7595). - URL: https:// rg.ru/2018/06/19/lichnyj -kabinet-nal-ogoplatelshchika-stal-dostupen-po-ot-pechatku-palca.html
22. Использование «облачных» технологий позволяет повысить эффектив-
ность в работе и исключить из нее субъективный фактор [Электронный ресурс]. -URL: https://www.nalog.gov.ru/rn43/news/ activities_fts/6184813/
23. Ситник, А.А. Финансовые технологии: понятие и виды // Актуальные проблемы российского права. - 2019. - № 6 (103). - С. 27-31.
24. Матюшин, А.В. Тенденции развития финансовых институтов инновационной экономики в условиях цифровиза-ции / А.В. Матюшин, А.В. Аборчи, А.С. Павлий // Цифровизация экономики и общества: проблемы, перспективы, безопасность: Материалы III международной научно-практической конференции 25 марта 2021 года. - ГОУ ВПО «Донбасская юридическая академия» / Отв. ред.: к.э.н., доц. И. П. Подмаркова. - Донецк, «Цифровая типография», 2021. - С. 88-95.
N.V. STELMAKHOVA, research associate at the Department of Financial and Economic Research, e-mail: [email protected]
SFI «Economic Research Institute», Donetsk, Donetsk People's Republic
Статья поступила в редакцию 27.01.21
