ИИ в инфраструктуре ФНС: как роботы читают ваши пояснения и почему вежливость теперь опасна
В июле 2025 года в инфраструктуре ФНС тихо, без пресс-релизов, был развёрнут программный комплекс, который уже поменял конструкцию налогового контроля.
Речь о low-code-платформе Puzzle RPA с ИИ-модулем Puzzle GPT — отечественной разработке, выигравшей госконтракт на бессрочную лицензию с поддержкой до 2028 года.
RPA — это программные роботы, которые работают с информационными системами так же, как работал бы сотрудник: открывают приложения, читают данные, переносят информацию между системами. Одна программа одновременно работает с АИС «Налог», ЕГРЮЛ, реестрами имущества, онлайн-кассами и маркировкой.
Объём и точность обработки — в десятки раз выше, чем у человека. Это и так видно: меры взыскания за 2025 год принесли в бюджет 1,4 трлн рублей — в три с половиной раза больше, чем до введения ЕНС.
Теперь всё это ИИ-хозяйство работает ещё и с
вашими пояснениями в инспекцию. Только понимают их человек и робот по-разному.
ИИ ищет в тексте слова-маркеры и их синонимы. Каждое маркерное слово ставит риск-балл — и алгоритм решает: закрыть проверку, запросить дополнения или передать инспектору с пометкой «требуется углублённая». К инспектору лучше не попадать.
«К сожалению», «вынуждены сообщить» — машина читает пояснение как неинформативное.
«Допустили неточность» или «расхождения» — эквивалент признания искажения.
«Возможно», «скорее всего», «не уверены» — косвенное признание проблем.
Писать теперь надо так, чтобы ИИ понял правильно. Вместо «к сожалению» — сразу к сути. Вместо «ошибка» —
«данные приведены в соответствие с первичными документами». Вместо «не обязаны представлять» —
«требование не соответствует положениям статьи такой-то НК РФ» со ссылкой на судебную практику.
Десятилетиями вежливая, осторожная формулировка считалась правильным способом коммуникации с инспектором. Сейчас она читается машиной как явка с повинной.
Но у алгоритма есть уязвимости.
Первая — буквальность языковой модели. Если в пояснении есть формальные элементы — ссылка на норму, описание операции, указание на устранение расхождения — алгоритм с высокой вероятностью пропускает ответ как удовлетворительный. Хорошо структурированное пояснение, написанное правовым языком, проходит через робота легче, чем расплывчатый текст.
Вторая — узкая специализация. Каждый ИИ-инструмент ФНС обучен на конкретной задаче: НДС, дробление, серая зарплата. На стыке тем он может не увидеть, что происходит на самом деле. Если группа предполагает легальное разделение функций, при общих IP ИИ увидит дробление — а инспектор нет.
Третья — ложные срабатывания. Доля работников с оплатой ниже МРОТ может быть структурой совместителей и неполных ставок, а не серых зарплат. Пока ИИ учится, ошибки неизбежны.
Четвёртая — задержка данных. АИС «Налог» работает с массивами, обновляемыми с задержкой в несколько дней. На момент формирования автотребования алгоритм может не видеть корректировку кассы или возвраты покупателю.
Пятая — несоответствие судебной практике. Алгоритм работает в логике налоговых органов. К счастью, финальное слово — за судом.
Куда это движется. На ближайшие пару лет — полное замещение АИС «Налог-3» на «Налог-4» с интеграцией всех ИИ-модулей. Любая аномалия будет выявляться системой, видящей компанию в разрезе финансов, кадров, маркетинга и логистики одновременно.
АСК НДС-4 — переход к проактивному прогнозированию схем. Было: «здесь был разрыв». Станет:
«через два-три квартала здесь будет разрыв, потому что вот эти признаки уже сложились».
А когда ИИ перейдёт от стоп-слов к полноценному семантическому анализу — стандартные шаблоны перестанут работать. Машина начнёт видеть, что пояснение состоит из заученных фраз без раскрытия сути.
Думаю, вы понимаете, почему теперь как никогда важно вспомнить слова копов из голливудских кино:
«Вы имеете право хранить молчание. Всё, что вы скажете, может и будет использовано против вас в суде.»
Я в Max
ЗАПИСАТЬСЯ НА КОНСУЛЬТАЦИЮ