Ситуация с налогами в России постепенно ужесточается. С начала ноября ИИ начал через соцсети вычислять тех, кто живет «не по карману». О плюсах и минусах инициативы, и мерах безопасности в сети — в материале TagilCity.ru. ФНС ищет богатых «безработных» в соцсетях Налоговая в России начала использовать Искусственный Интеллект для мониторинга социальных сетей граждан. Ведомство анализирует фото из поездок и наличие дорогих покупок, чтобы сопоставить расходы россиян с их официальными доходами. При выявлении несоответствий граждан могут вызвать на беседу. Эти шаги направлены на эффективное пополнение бюджета за счет выявления расхождений между задекларированными доходами и фактическими тратами граждан. Применение ИИ уже позволяет ФНС проводить проверки, в частности, в отношении неработающих граждан, оценивая их уровень жизни на основе информации из социальных медиа. Вступившие с 1 ноября 2025 года изменения призваны систематизировать и расширить эти практики. В данной статье мы подробно рассмотрим механизм нового мониторинга и его потенциальное воздействие на жизнь россиян. Хочешь жить спокойно — не хвастайся дорогими покупками с соцсетях О том, насколько этично, безопасно и правомерно использовать ИИ для выявления налоговых уклонистов, редакция TagilCity.ru побеседовала с Дмитрием Иванковым - экспертом Центра искусственного интеллекта СКБ Контур и Анастасией Гайсиной — финансовым директором ООО «БИЗНЕС ХЕЛП» из города Оренбург. Вопрос этичности в данной ситуации довольно логичен, но и с точки зрения государства наличие такого инструмента может иметь очевидные плюсы, — заявил Иванков. По мнению эксперта, если говорить о методах защиты конфиденциальности при использовании подобной системы, то уместно было бы выделить, например, следующие моменты: жесткое регламентирование правил применения (в каких ситуациях, для кого, с какими конкретными целями, кто может проводить мониторинг соцсетей граждан); разная доступность информации для самой системы и человека, который использует результаты; прозрачный механизм обжалования решений, принятых с помощью предложенного инструмента; логирование процесса проверки и аудит самой системы мониторинга. Со стороны же человека метод защиты конфиденциальности довольно очевиден — нужно отдавать себе отчет в том, какой информацией о своей личной жизни и с кем вы делитесь, — говорит специалист. Таким образом, на сегодняшний день есть только один надежный способ сохранить конфиденциальность — не рассказывать о себе информацию в социальных сетях, которая может привлечь внимание налоговых органов. В первую очередь это касается информации о дорогостоящих приобретениях, путешествиях и отдыхе в локациях премиум-сегмента. Сегодня открытым остается и вопрос о том, как в случае интереса ФНС к дорогостоящему приобретению доказать, что оно не результат незаконной деятельности, а подарок от родителей, друзей или любимого человека. А если ИИ ошибочно признает уклонистом от налогов? О том, какие проблемы могут возникнуть при использовании ИИ для анализа благосостояния человека, и как можно минимизировать риски ложных срабатываний Дмитрий Иванков в беседе с редакцией заявил, что среди основных можно выделить ложно-положительные срабатывания, неполноту данных, используемых для принятия решений и ошибки привязки профилей в соцсетях к реальным людям. По мнению эксперта, минимизировать риски в целом можно довольно стандартными методами, применяемыми при разработке ИИ систем: настроить консервативные пороги для предсказаний; проработать и исследовать интерпретируемость итоговой модели; регулярно мониторить данные и дообучать модель. Не стоит также исключать из процесса человека, который сможет финально валидировать принимаемые решения. А вот какие опасности видит в нововведении Анастасия Гайсина: В случае утечки подобной информации мы можем получить новую волну мошенничества, т. к. это будет база с определенными параметрами. Можно будет использовать полученные «слабые места» в жизни человека и найти как их «монетизировать» незаконным образом, — считает Гайсина. По ее мнению, нужно четко понимать, какие данные надо собирать. Финансовый директор уверена, что как нехватка, так и излишек данных могут нарушать их обработку. Социальные сети разнообразны по типам контента, как это будет собираться в единую систему для последующего сравнения с каким-то эталоном? Из этого у граждан может возникнуть вопрос объективности результатов таких «проверок», — делает вывод Гайсина. Какие критерии будут использоваться для выявления несоответствий между доходами и расходами населения? Реальный список критериев вряд ли когда-то будет доступен, считает Иванков, поэтому можно лишь предполагать: финансовые и имущественные (что демонстрируется в соцсетях), поведенческие (где и как это происходит), какие-то динамические (что нового могло появиться/произойти по сравнению с предыдущими периодами). Все это, очевидно, может и будет сравниваться с другими данными, которые есть у ФНС. ИИ подключат к базам данных Росреестра и ГИБДД — что ждать? Подключение ИИ к базам данных Росреестра и ГИБДД может существенно изменить процесс налогового контроля. Теперь налоговая будет владеть информацией о имеющейся недвижимости и личном транспорте граждан. По сути, подключение ИИ к базам данных Росреестра и ГИБДД предоставит налоговому ведомству доступ к довольно полному имущественному профилю гражданина. Сложно сказать, как именно и насколько это может повысить эффективность работы ФНС, но понятно, что большее количество данных и более полная картина смогут открыть новые возможности для роста эффективности деятельности налогового ведомства, — заявил Иванков. Однако, на сегодняшний день непонятно, каким образом владельцу подаренного движимого и недвижимого имущества придется доказывать о законном его происхождении, если, например, бабушки и дедушки помогли молодой семье средствами и приобретения первого жилья. Что думает о нововведении общество Мы спросили у наших экспертов, что они думают по поводу того, как граждане отреагируют на такую инициативу? Есть ли риск негативной реакции со стороны общества? Реакция, скорее всего, будет полярной: подобную меру могут поддержать люди, обеспокоенные, например, уровнем коррупции, а против могут оказаться как те, кто просто в целом озабочен конфиденциальностью, так и те, кому реально есть, что скрывать, — считает Дмитрий Иванков. По мнению Анастасии Гайсиной, на данном этапе развития ИИ будут вопросы к объективности обработки данных. А негативная реакция общества может быть со стороны непонимающих и боящихся ИИ, из-за несовершенства обработки данных и, как следствие, неправильных результатов, которые будут оспариваться. Однако, как и любой новый сервис, однажды он будет доработан и внедрен в нашу жизнь, а нам останется научиться с этим работать, заключает эксперт.
