CC BY
10Исследования показывают, что технологии, такие как распределенные реестры, искусственный интеллект и облачные вычисления, обладают потенциалом радикально преобразовать существующие финансовые операции, предсказывая возможное появление нового формата международных финансовых транзакций на базе комплексных технологических платформ. Эта парадигма ставит как частные организации, так и государственные структуры перед сложным решением - продолжать развитие устоявшихся технологий или решиться на курс, направленный на освоение принципиально инновационных решений.
По результатам научного анализа, было подтверждено значительное влияние технологических инноваций на эволюцию мирового финансового рынка в его историческом развитии. Идентифицированы ключевые тенденции разработки технологических платформ и выявлены возможности для интеграции новаторских технологий на финансовом рынке России. В этом контексте разработана стратегическая дорожная карта, направленная на создание унифицированной финансовой инфраструктуры Российской Федерации, которая будет опираться на внедрение передовых мировых технологий и норм практики.
В определении будущего мирового финансового рынка через 10-15 лет существует значительная неопределенность. Представляется сложным с уверенностью говорить о том, станут ли упомянутые технологии широко распространенными и как именно они скажутся на формате проведения международных финансовых операций. С одной стороны, эти инновации могут оказаться лишь переходным моментом на пути к еще более революционным открытиям. С другой стороны, их потенциал в радикальном изменении существующей системы финансовых операций неоспорим.
Источники:
1. Классификация банковских рисков и мероприятия по их снижению с целью оптимизации банковской деятельности / Носова Т.П., Паршин А.Б., Терпицкая К.И.// Вестник Академии знаний. 2022. № 53 (6). С. 349-353.
2. Последова А. В. Финансовая глобализация: сущность, тенденции и последствия / Последова А.В., Носова Т.П. // Актуальные вопросы современной экономики. 2022. N° 5. С. 832-836.
3. Сокирко, А.Ю. Исторические предпосылки развития бирж и технологического обеспечения биржевой торговли / А.Ю. Сокирко // Экономика и предпринимательство. 2018. - № 12 (101). - С. 1284-1289. - ISSN 1999-2300.
4. Сокирко, А.Ю. Ключевые направления развития информационных технологий на мировом финансовом рынке / А.Ю. Сокирко // Финансовый бизнес. - 2021. - № 2 (212). - С. 59-62. - ISSN 0869-8589.
5. Сокирко, А.Ю. Особенности внедрения инноваций на мировом финансовом рынке в разрезе современных научных теорий / А.Ю. Сокирко // Горизонты экономики. 2021. - № 1 (60). - С. 116-121. - ISSN 2219-3650.
6. Сокирко, А.Ю. Проблемы внедрения технологических инноваций в биржевые операции и их связь с тарифной политикой на рынке биржевых услуг / А.Ю. Сокирко // Экономика и предпринимательство. - 2020. - № 10 (123). - С. 1384-1389. SSN 1999-2300.
EDN: LKSPKM
М.В. Полинская - к.э.н., доцент, профессор кафедры финансов, Кубанский государственный аграрный университет, Краснодар, Россия, [email protected],
M.V. Polinskaya - candidate of economic sciences, associate professor, professor of the Department of Finance, Kuban State Agrarian University, Krasnodar, Russia;
М.А. Чайльян - обучающаяся 4 курса экономического факультета, Кубанский государственный университет, Краснодар, Россия, [email protected],
M.A. Chailyan -4th year student of the Faculty of Economics, Kuban State University, Krasnodar, Russia;
А.А. Егиазарян - обучающаяся 4 курса экономического факультета, Кубанский государственный университет, Краснодар, Россия, [email protected],
A.A. Egiazaryan -4th year student of the Faculty of Economics, Kuban State University, Krasnodar, Russia.
РОЛЬ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В НАЛОГОВОМ АДМИНИСТРИРОВАНИИ THE ROLE OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN TAX ADMINISTRATION
Аннотация. В статье рассматривается значение искусственного интеллекта для налогового администрирования. Тема исследования актуальна в связи с тем, что такая инновация становится все более значимой и востребованной в части организации налоговой системы и налогового администрирования в России. Налоговые органы призваны контролировать процесс уплаты налогов налогоплательщиками, при этом все большую роль играет цифровизация и искусственный интеллект. В статье раскрыты возможности искусственного интеллекта в повышении эффективности налогового администрирования в целом, и, в налоговом контроле, в частности, с применением таких разработок, как чат-бот «Таксик», АИС «Налог 3», алгоритмы big data, специальная система планирования выездных налоговых проверок. Даны характеристики перечисленных программ. Указаны преимущества использования ИИ в налоговом администрировании.
Abstract. The article discusses the importance of artificial intelligence for tax administration. The topic of the study is relevant due to the fact that such an innovation is becoming more and more significant and in demand in terms of organizing the tax system and tax administration in Russia. The tax authorities are called upon to control the process of tax payment by taxpayers, while digitalization and artificial intelligence are playing an increasingly important role. The article reveals the possibilities of artificial intelligence in improving the efficiency of tax administration in general, and, in tax control, in particular, using such developments as the Taxik chatbot, the Tax 3 AIS, big data algorithms, and a special system for planning field tax audits. The characteristics of the listed programs are given. The advantages of using AI in tax administration are indicated.
Ключевые слова: налоговое законодательство, искусственный интеллект, налоговый менеджмент, налогообложение, налоговое администрирование.
Keywords: tax legislation, artificial intelligence, tax management, taxation, tax programs.
Внедрение искусственного интеллекта (ИИ) в налоговую систему имеет огромный потенциал для оптимизации процессов налогового администрирования. С его помощью удалось автоматизировать и ускорить множество процессов, напрямую влияющих на результативность государственного налогового менеджмента. Облегчение анализа данных, повышение результативности налогового контроля, управление налоговыми рас-
четами - все это и многое другое характеризует значимость и преимущества использования искусственного интеллекта в налоговой сфере [3].
Стоит отметить, что внедрение нового программного обеспечения с использованием искусственного интеллекта изменило подход, как физических лиц, так и предприятий к подготовке всех необходимых документов и деклараций. Такая инновация помогла минимизировать ошибки и обеспечить персонализацию стратегии экономии налогов [7].
На современном этапе развития налогового администрирования уже внедрено множество важных программ с использованием искусственного интеллекта. Основные преимущества искусственного интеллекта в налоговом администрировании представлены на рисунке 1.
Рисунок 1 - Преимущества использования искусственного интеллекта в налоговом администрировании
Из рисунка 1 можно заключить, что главным преимуществом использования таких программ является контроль за исполнением всех налоговых обязательств с помощью специальных разработанных алгоритмов. Такие технологии способны охватить огромный информационный поток, выявить возможные нарушения и идентифицировать все подозрительные операции. В дополнение к этому искусственный интеллект способен улучшить клиентский сервис с помощью специализированных чат-ботов, предоставляя пользователям мгновенные, практически всегда точные ответы [5].
Теперь рассмотрим самые значимые и масштабные разработки с использованием искусственного интеллекта в сегменте налогового администрирования. Основными из них являются:
1. чат-бот «Таксик»;
2. АИС «Налог 3»;
3. алгоритмы big data.
4. специальная система планирования выездных налоговых проверок.
Рассмотрим представленные разработки с искусственным интеллектом по степени важности и масштабности для налогового администрирования в России.
Самой масштабной разработкой в государственном налоговом управлении являются алгоритмы big data. Концепция данной разработки раскрывается в структурировании всех необходимых данных в глобальном облаке с целью хранения, обработки и передачи информации соответствующим службам. Информация, хранящаяся в этом облаке, является абсолютно конфиденциальной и требует специального доступа. На сегодняшний день технология успешно используется во всем мире и имеет положительный эффект для работы ФНС России.
У представленной разработки есть специальный алгоритм, который помогает искусственному интеллекту быстрее справляться с поставленной перед ним задачей.
В сфере налогового администрирования этот алгоритм можно представить в виде этапов (рисунок 2).
На этапе интеграции происходит внедрение механизмов обработки и формирования существующих данных для дальнейшего упрощения с аналитической базой системы [8].
На этапе управления осуществляется распределение всей информации по хранилищам с учетом выбранных критериев.
Рисунок 2 - Основные этапы применения разработки big data
На последнем этапе информация проходит анализ. Применяются генетические алгоритмы и технологии для локального использования в зависимости от поставленной задачи перед искусственным интеллектом.
После прохождения всех этих этапов информация синтезируется и выдает только необходимые результаты с целью дальнейшего использования.
Следующей важной разработкой является АИС «Налог 3». Сущность этой системы заключается в автоматизированной работе с организациями и физическими лицами с помощью искусственного интеллекта, в том числе и чат-бота.
В этой разработке объединяется большой программный комплекс для специализации на различных уровнях налогового администрирования. В ней осуществляются операции, требующие особого контроля, проводится анализ такой информации, и на основании анализа составляется реестр возможных рисков [2].
АИС «Налог 3» способствует облегчению работы налогового администрирования и минимизирует риск возникновения ошибок. Система обладает способностью оперативно реагировать на изменения и быстро адаптироваться к новым требованиям налогового законодательства [1].
Преимущества и недостатки данной программы представлены в таблице 1.
Таблица 1 - Преимущества и недостатки АИС «Налог 3»
Преимущества Недостатки
Облегчение процедуры подачи налоговых деклараций Возможна некорректная работа программы из-за несвоевременного обновления
Возможность автоматического расчета суммы налога Отсутствие возможности получать ответы на сложные вопросы
Доступность и удобство использования Возможная утечка информации
Из таблицы 1 можно заключить, что в общих чертах программа способна упростить процессы учета и уплаты налогов, и это ее основное преимущество. Однако стоит обратить внимание и на имеющиеся недостатки программного обеспечения, к основным из них стоит отнести возможную утечку информации и сложность в исполнении неоднозначных задач.
Следующая разработка с внедренным искусственного интеллекта - чат-бот «Таксик» [6]. Он представляет собой автоматизированную систему, которая помогает гражданам, индивидуальным предпринимателям и организациям получать ответы на имеющиеся вопросы за короткий промежуток времени. Еще одним преимуществом бота является доступ к информационной базе, где представлены данные о налоговых обязательствах физических лиц.
Таким образом, чат-бот «Таксик» облегчает работу налоговых органов, отсеивая вопросы, не требующие подключения сотрудников. Благодаря такому подходу обеспечивается бесперебойная работа и оказывается помощь налогоплательщикам в части решения многих вопросов без стресса и большого количества затрачиваемого времени.
Последняя важная программа с использованием искусственного интеллекта - система планирования выездных проверок. Данная система была разработана с целью изменения подхода налогового администрирования к осуществляемой работе [4].
Представленная система включает в себя несколько этапов (рисунок 3).
Рисунок 3 - Этапы системы планирования выездных налоговых проверок
Из рисунка 3 следует, что первый этап представляет собой отбор налогоплательщиков. Он является ключевым моментом в планировании проверок налоговых органов и проводится с помощью искусственного интеллекта. Здесь на основе различных разработанных критериев и индикаторов, позволяющих выявить налоговый риск, статистических данных или информация от других государственных органов и организаций, выбираются налогоплательщики, которые, вероятнее всего, нарушают налоговое законодательство РФ. Важная составляющая этого этапа - объективность методов отбора с целью обеспечения равноправия к налогоплательщикам.
Предпроверочный анализ включает в себя сбор и анализ информации о выбранных налогоплательщиках с помощью искусственного интеллекта. Здесь важно правильно проанализировать налоговые декларации, бухгалтерскую отчетность, банковские счета, социальные сети и другие важные источники для сбора информации о налоговых операциях.
Третий этап включает разработку плана и определяет цели необходимой проверки для выбранного объекта. Здесь определяются будущие методы выездной проверки и необходимые ресурсы. На этом этапе важно учесть все факторы, которые могут повлиять на успешность проверки, включая юридические и экономические факторы.
На этапе утверждения плана ВНП необходимо присутствие руководителей налоговых органов, а также экспертов и других заинтересованных сторон. Утверждение плана позволяет юридически закрепить все необходимые мероприятия и тем самым придать им законность.
На этапе использования плана ВНП происходит работа сотрудников налоговых органов с целью выявления, подтверждения и устранения налоговых правонарушений.
Из проведенного анализа можно заключить, что налоговое программное обеспечение с искусственным интеллектом представляет собой инновационное направление, которое способно улучшить и систематизировать работу всей сферы налогового администрирования в целом. Несмотря на этот факт, полноценной замены человеку нет. Поэтому искусственный интеллект может выступать только помощником в решении задач различного уровня и требует контроля со стороны человека.
Источники:
1. Автоматизированная информационная система<Ьг> «Налог-3» | ФНС России [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://www.nalog.gov.m/m77/about_fts/gos_mf/4045827/?ysdid=lwdprdd9ш913622451, свободный (дата обращения 09.05.2024 г.).
2. Взаимосвязь интернет-сервисов Федеральной налоговой службы России и учебного процесса по дисциплине Налоги и налогообложение /Левшукова О.А., Полинская М.В.//В сборнике: Аграрное образование: опыт и приоритеты развития (год педагога и наставника). Сборник статей по материалам учебно-методической конференции. Краснодар, 2023. - С. 271-272.
3. Использование цифровых налоговых сервисов в преподавании дисциплины «Налоговый менеджмент» /Полинская М.В. //В сборнике: Современные методические подходы к преподаванию дисциплин в условиях эпидемиологических ограничений. Сборник статей по материалам учебно-методической конференции. Краснодар, 2021. С. 265-266.
4. Концепция системы планирования выездных налоговых проверок | ФНС России [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://www.nalog.gov.ru/rn77/taxation/reference_work/conception_vnp/?ysclid=lwdofll4fl413310606, свободный (дата обращения 09.05.2024 г.).
5. Мировые тенденции в налоговом администрировании /Максименко А.А., Поликанова Е.В., Полинская М.В. //Эпомен. 2021. № 57. С. 24-29.
6. Налоговая использует технологии искусственного интеллекта для выявления неплательщиков НДС [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://www.nalog.gov.ru/m25/news/activities_fts/12371690/?ysclid=lw0ikn45ek508319999, свободный (дата обращения 09.05.2024 г.).
7. Совершенствование системы налогового администрирования в регионе в современных условиях /Полинская М.В., Левшукова О.А. -Краснодар, 2022.
8. ФНС России уже использует технологии Больших данных в налоговом администрировании - Т.В. Матвеева | ФНС России | [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://www.nalog.gov.m/m77/news/activities_fts/5979856/?ysdid=lwdpos6bri501442174, свободный (дата обращения 09.05.2024 г.).
EDN: MDMJTL
У.Ю. Рощектаева - к.э.н., доцент, Кубанский государственный аграрный университет, Краснодар, Россия, [email protected],
U.Yu. Roshchektaeva - candidate of economic sciences, associate professor, Kuban State Agrarian University, Krasnodar, Russia;
В.К. Салахян - обучающийся, Кубанский государственный аграрный ниверситет, Краснодар, Россия, [email protected],
V.K. Salakhyan - student, Kuban State Agrarian University, Krasnodar, Russia.
ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ БАНКОВСКИХ ЭКОСИСТЕМ В РОССИИ PROSPECTS FOR THE DEVELOPMENT OF BANKING ECOSYSTEMS IN RUSSIA
Аннотация. Статья на тему «Перспективы развития банковских экосистем в России» исследует нынешнее состояние и возможности развития цифровых финансовых экосистем в стране. Автор анализирует факторы, способствующие образованию банковских экосистем, включая цифровизацию, рост электронных платежей и увеличение количества смартфонов. Проанализированы особенности экосистемы банков как бизнес-моделей их деятельности. В статье также рассмотрены положительные стороны использования клиентом банковских экосистем, такие как повышение эффективности и удобства ведения финансовых операций для клиентов, а также создание новых возможностей для бизнеса и предпринимательства. В заключение, автор делает вывод о том, что банковские экосистемы Российской Федерации имеют огромный потенциал для развития страны и предлагает рекомендации для дальнейшего их успешного функционирования.
Absrtract. The article on the topic "Prospects for the development of banking ecosystems in Russia" explores the current state and opportunities for the development of digital financial ecosystems in the country. The author analyzes the factors contributing to the formation of banking ecosystems, including digitalization, the growth of electronic payments and an increase in the number of smartphones. The features of the ecosystem of banks as business models of their activities are analyzed. The article also discusses the positive aspects of the client's use of banking ecosystems, such as improving the efficiency and convenience of conducting financial transactions for clients, as well as creating new opportunities for business and entrepreneurship. In conclusion, the author concludes that the banking ecosystems of the Russian Federation have a huge potential for the development of the country and offers recommendations for their further successful functioning.
Ключевые слова: банковские экосистемы, цифровизация, информационные технологии, платформы, Российская Федерация.
Keywords: banking ecosystems, digitalization, information technologies, platforms, Russian Federation.
В Российской Федерации банковские экосистемы с недавних пор начали активно развиваться и это стало одним из главных направлений развития банковской системы в целом.
Предпосылками образования банковских экосистем являются:
1. Развитие информационных технологий и цифровизация банковской сферы. С появлением современных технологий, например, мобильных приложений или интернет-банкинг, банки России стали активно внедрять цифровые решения, которые позволяют осуществлять различные операции.
2. Изменение потребительского поведения клиентов. В связи с появлением всевозможных технологий, люди стали больше требовать от банковских услуг большего удобства, доступности и скорости осуществления операций.
3. Принятие Россией законов, которые способствовали улучшению цифровой экономики и банковских технологий. Так, например, ФЗ «О национальной системе платежных карт» и ФЗ «О цифровых финансовых активах». Представленные законы регулируют электронные деньги и связанные с ними платежи.
4. Повышения уровня конкуренции. Многие банки стали предлагать своим клиентам удобные и инновационные сервисы для удержания и привлечения новых клиентов.
Вышеперечисленные факторы сподвигли российские банки создавать экосистемы, которые будут объединять различные финансовые услуги на одной платформе для удобства клиентов.
Банковская экосистема - это способ ведения банком бизнеса, который основан на одной или нескольких цифровых платформах с различными сервисами, объединяющий клиентов и поставщиков услуг в целях удовлетворения их финансовых и нефинансовых потребностей.
Цель развития банковской экосистемы - обеспечение удобства и доступности банковских услуг для клиентов. Благодаря взаимодействию различных участников экосистемы (банки, поставщики товаров и услуг, компании с финансовыми технологиями) клиенты получают через единую платформу широкий спектр банковских услуг [1].
