В последние годы налоговые органы всё активнее используют цифровые технологии для оценки налогового риска. В городе Протино внедрена система «Цифровой профиль риска» (ЦПР), которая позволяет автоматически формировать рейтинг компаний по вероятности нарушений в налоговой сфере. Ниже подробно рассмотрено, как именно формируется такой профиль, какие данные используются и какие шаги предпринимает налоговая служба для выбора объекта проверки.

Что такое цифровой профиль риска?

Цифровой профиль риска – это количественная оценка, основанная на анализе большого объёма структурированных и неструктурированных данных о налогоплательщике. Профиль представляет собой числовой показатель (балл) или категорию (низкий, средний, высокий риск), который отражает вероятность того, что у компании имеются недоимки, занижение налоговой базы или другие нарушения.

Источники данных, используемые в Протино

Для построения ЦПР налоговая служба Протино собирает информацию из следующих источников:

• Декларации по налогам на прибыль, НДС, имущество и другие обязательные платежи;
• Сведения из бухгалтерской отчётности (баланс, отчёт о прибылях и убытках);
• Данные контрольно‑кассовой техники (ККТ) и онлайн‑касс;
• Информация из государственных реестров (ЕГРЮЛ, ЕГРИП, реестр недобросовестных налогоплательщиков);
• Транзакционные данные из банковской системы (по соглашению с банками);
• Сведения о внешнеэкономической деятельности (таможенные декларации, валютный контроль);
• Открытые источники: сайты компании, соцсети, публикации в СМИ;
• Результаты предыдущих проверок и налоговых доначислений.

Все данные приводятся к единому формату, нормализуются и подвергаются статистическому анализу.

Методика формирования профиля

Процесс формирования ЦПР можно разбить на несколько этапов:

1. Сбор и предобработка данных – удаление дубликатов, приведение к единым единицам измерения, заполнение пропусков.
2. Выбор показателей (features) – налоговая служба определяет набор индикаторов риска (например, доля нулевых деклараций, резкое изменение выручки, несоответствие между доходом и уплатой налогов, частота корректировок ККТ и т.д.).
3. Нормализация и weighting – каждому показателю присваивается вес в зависимости от его прогностической силы (определяется на основе исторических данных о прошлых проверках).
4. Агрегация баллов – суммирование взвешенных значений даёт итоговый скор риска.
5. Классификация – компании делятся на категории риска (низкий, средний, высокий) на основе пороговых значений скоров.

В Протино используется машинное обучение (логистическая регрессия и градиентный бустинг) для постоянной корректировки весов показателей и повышения точности прогноза.

Как налоговая выбирает компанию для проверки?

После формирования цифрового профиля риска налоговая служба следует следующему алгоритму:

• Формирование списка кандидатов – из всех налогоплательщиков выбираются те, у кого скор превышает установленный порог высокого риска (например, > 75 баллов из 100).
• Приоритизация – внутри группы высокого риска учитываются дополнительные факторы: размер потенциального доначисления, история предыдущих проверок, отраслевая специфика.
• Плановый и внеплановый отбор – часть проверок проводится по плану (например, ежегодно 10 % компаний из высокой группы), остальные – внепланово, при возникновении тревожных сигналов (резкое падение декларируемой прибыли, аномальные операции по ККТ и т.д.).
• Подготовка поручения – на основании анализа ЦПР формируется задание для налогового инспектора, в котором указываются конкретные рисковые зоны (например, занижение выручки, завышение вычетов по НДС).

Таким образом, выбор компании для проверки не является случайным – он основан на объективных количественных показателях, что повышает эффективность контрольных мероприятий.

Примеры индикаторов, повышающих риск в Протино

Ниже перечислены некоторые из наиболее значимых показателей, которые часто приводят к высокому скору риска:

• Регулярное представление нулевых или убыточных деклараций при стабильном росте выручки по данным ККТ.
• Несоответствие между суммой НДС, заявленной к вычету, и суммой НДС, начисленной контрагентами (по данным системы «Контрагент»).
• Частые корректировки деклараций после подачи (более 2‑х раз в год).
• Отсутствие данных о начислении страховых взносов при наличии официально зарегистрированных сотрудников.
• Операции с компаниями‑однодневками или фирмами, находящимися в зонах повышенного риска (офшоры, свободные экономические зоны без реальной деятельности).
• Резкое изменение структуры расходов (например, рост представительских расходов без соответствующего увеличения дохода).

Как компания может снизить свой цифровой профиль риска?

Чтобы уменьшить вероятность попадания в группу высокого риска, налогоплательщикам рекомендуется:

• Обеспечить полную и timely сдачу всех налоговых деклараций, избегая нулевых показателей при наличии реальной деятельности.
• Сверять данные бухгалтерской отчётности с данными ККТ и банковскими выписками.
• Вести прозрачный учёт операций с контрагентами, проверять их благонадёжность через сервисы проверки контрагентов.
• Своевременно исправлять выявленные ошибки в декларациях (подавать уточнённые декларации до получения требования от налоговой).
• Обеспечить соответствие между начисленным и уплаченным НДС, избегать искусственного занижения налоговой базы.
• Документировать все хозяйственные операции, особенно связанные с представительскими и рекламными расходами.
• Проводить внутренний налоговый аудит минимум раз в год, используя те же показатели, что и налоговая служба.

Цифровой профиль риска – это современный инструмент, позволяющий налоговым органам Протино более целенаправленно распределять ресурсы на контроль и повышать качество налогового администрирования. Понимание принципов формирования профиля и факторов, влияющих на его значение, помогает компаниям не только избежать непредвиденных проверок, но и выстроить более прозрачную и эффективную налоговую политику.

Соблюдение прозрачности в учёте, своевременная корректировка ошибок и активное использование внутреннего контроля – ключевые шаги к снижению налогового риска и уверенной работе в условиях ужесточающегося надзора.