7 сентября 2025, 16:12 13 693110 комментариев
Источник: Татьяна Спиридонова / MSK1.RU
С 1 сентября ЦБ и правительство законодательно ужесточили регулирование переводов между физлицами. Напомним, банк теперь не пропустит подозрительный перевод гражданина, который не одобрила назначенная им же «финансовая нянька». Обзаводиться таким доверенным — право, а не обязанность, причем призванное уберечь от уловок мошенников. Но чтобы схема вмешательства извне заработала, гражданину придется передать банку еще больше данных о его привычках и связанных близких. Что будет с этими данными дальше? Эксперты смотрят в будущее со скепсисом и прогнозируют в недалеком будущем тотальный финансовый надзор и новую схему взаимодействия с налоговой.
Я знаю о тебе всё
Курс на обнуление анонимности был положен давно. К примеру, принцип KYC (Know Your Customer) — сбор информации для составления баз данных — законодательно закрепили еще в 2016 году. А если добавить сюда отслеживание цепочек переводов между гражданами, к которому ЦБ призвал банки в 2021 году, обязательное с июля этого года отслеживание подозрительных операций и уголовную ответственность за передачу банковской карты дропперам, то станет понятно, что на каждого дееспособного гражданина налоговая и банки уже собрали вполне себе подробный портрет.
— Это полноценная инфраструктура прозрачности, которой затем легко пользуются ФНС и банки в рамках закона 115-ФЗ «О противодействии легализации (отмыванию) доходов…» — говорит глава союза налогоплательщиков Александр Рокин.
Какой такой портрет видят интересанты? Паттерны доходов и расходов, кассовые разрывы, регулярность поступлений «от разных лиц на одну карту», P2P-сетки (кто кому и как часто), маркеры стиля жизни. Если еще не убедительно, то можно продолжить, что последние особенно показательны: это категории MCC-кодов (Merchant Category Code — международный классификатор торговых категорий), по которому банк видит, в каком сегменте вы тратите: кафе, авиабилеты, электроника, чеки маркетплейсов, подписки на сервисы, маршруты поездок.
— Всё это уже склеивается с «цифровым профилем» гражданина (ЕСИА, ФНС, Росреестр и др.), где в одном окне видны документы, работодатели, доходы, имущество. Итог — профиль риска, к которому и банки, и ФНС имеют законный интерес, — отмечает эксперт.
Вопросы запускает нейросеть
Наивно думать, что всеми этими терабайтами персональных данных ворочают специально обученные люди. Да мы и не думаем. Про нейросети сейчас знает даже школьник — и наверняка активно пользуется, когда делает домашку.
Чему можно научить искусственный интеллект? Да чему угодно. Даже айтишники уже теряют работу, потому что нейронка справляется с их задачей лучше них, но не уходит на больничный или в отпуск и не требует зарплаты.
Что мешает нейросетке выявлять схемы ухода от налогов (например, регулярные переводы самому себе с карты ИП на личную карту под видом «дружеской помощи»)? Определять реальные источники дохода и стиль жизни человека при скромной официальной зарплате? Прогнозировать финансовое поведение? Примерно ничего.
— По Налоговому кодексу бремя доказать факт облагаемого дохода лежит на налоговом органе. Автоматический вывод «расходы больше доходов = недоплата НДФЛ» судами отвергался. Но на практике инспекция легко доходит до «поясните крупную покупку» — особенно если расходы явны, а документального источника дохода нет. Алгоритм не судья, но именно он запускает процедуру вопросов, — поясняет Александр Рокин.
Пока что ИИ — инструмент скоринга, поясняет эксперт. Он только ранжирует риски, формально принимают решения люди. От ошибок он тоже не застрахован, может перепутать категории операций или неправильно связать сетку переводов. Поэтому важны «ручные» пояснения и первичка.
Что ИИ уже учится ловить? Например, ему легко даются «серые» выплаты, которые выдают регулярные P2P-поступления «как зарплата», обналичка через «карусели», когда деньги многократно прогоняются через цепочку карт или фирм-прокладок с фиктивными платежами, а в конце снимаются наличными.
Вычисляет и дробление бизнеса, если видит, что один и тот же бенефициар, общие IP-адреса и кабинеты на маркетплейсах.
Несоответствие расходов и доходов тоже вычислит, если «увидит» дорогие покупки и путешествия при «нулевой» отчетности.
Будущее где-то рядом
Не за горами будущее, когда система налоговой службы на основе ИИ будет сама присылать уведомления: «Мы видим, что вы купили машину за 5 миллионов рублей. Укажите источник дохода или заплатите налог».
Больше не придется нервировать граждан введением прогрессивной налоговой шкалы: нейросетка обеспечит персонализированное налогообложение. Числитесь скромным лаборантом в больнице, но купили провезенный через грузинскую границу «Майбах», переехали в «трешку» на Петроградке, отдохнули на Мальдивах? И всё еще удивляетесь, что вам доначислили НДФЛ. Это и есть «налог на богатство», но не по формальному признаку, а по цифровому следу.
— Политически это мягче, чем объявлять новый налог: «Мы лишь применили действующие нормы», — отмечает Рокин.
Косвенный сценарий, когда расходы сравнивают с доходами, уже используется как триггер для проверки, говорит эксперт. А вот доначисление НДФЛ буксует — пока это возможно, если инспекция докажет неучтенный доход. Но не будем недооценивать.
Готово ли наше законодательство к тотальному цифровому мониторингу финансов? Техническая база уже есть, объясняет Александр Рокин. Размах маховика ограничивают только презумпция добросовестности и требование доказывать доход, а не «расход».
— Но баланс сдвигается за счет процедур AML (Anti-Money Laundering — комплекс правил против отмывания доходов). По закону 115-ФЗ банки обязаны блокировать подозрительные операции и запрашивать документы, а это первый фильтр перед ФНС, — говорит он.
Обратная сторона у этой медали тоже есть, говорит Рокин: люди будут бояться открывать свой бизнес и вернутся к расчетам наличкой под матрасом. Самый пугающий риск — ошибки нейронки, которые приведут к блокировке счетов всех, кого система заподозрит в отмывании денег или финансировании терроризма. Закон 115-ФЗ дает банкам право это делать без суда и объяснений.
Будем продолжать наблюдение
Что можно противопоставить «всевидящему оку» уже сейчас? Разделить личные и деловые деньги, все операции подтверждать документами и не гонять деньги по цепочкам.
— Периодически проверяйте, что видит государство. Это помогает избежать ошибок и недоразумений. Если вы видите, что где-то есть несоответствие, его лучше исправить. Если вы покупаете машину, квартиру или другую дорогую вещь, будьте готовы объяснить, откуда у вас на это деньги, — советует Рокин.
Официальное трудоустройство покажет честную уплату налогов, а разбор переводов за два прошедших года позволит не молчать в моменте истины, а дать четкий ответ и подтверждение. Ну а про передачу своей банковской карты непонятным личностям, пожалуй, и так всё понятно. Сегодня это паспорт в финансовом мире, и если странный перевод совершил приятель, то мошенником и обманщиком посчитают того, чья фамилия указана на пластике.
Конечно, это всего лишь скромная гипотеза, что для анализа наших переводов тете Люде банки и налоговики обратят свой взор на нейросети. Но даже гиперболоид инженера Гарина сто лет назад казался утопией.
— Я не вижу причины им этого не делать. Обучение нейронной сети на конкретные паттерны транзакций — вопрос месяца-двух, а результат окупается буквально за один рабочий день: алгоритм без усталости просматривает миллионы операций и находит связи, которые вручную выявить невозможно, — говорит Александр Рокин.
Речь идет не о «сильном» искусственном интеллекте, а о прикладной модели, уточняет он. Нейросеть на вход получает массив данных о переводах, MCC-кодах и поведенческих паттернах, а на выходе выдает скоринг — вероятность того, что операция связана с обналичкой, уходом от налогов или финансированием серых схем.
По сути, это новый уровень фильтрации: сегодня работает классический комплаенс по правилам (AML-алгоритмы, «триггеры»), завтра — гибрид, где нейронка сама дообучается на свежих кейсах. И здесь издержки смешные по сравнению с масштабом собираемых налогов и штрафов.
Нам же остается только продолжать наблюдение и не пропустить момент, когда гипотеза станет явью.
Смотрите в киноПО ТЕМЕ
Вязовкина НатальяЛайк2Смех8Удивление3Гнев58Печаль14 Увидели опечатку? Выделите фрагмент и нажмите Ctrl+Enter