ФНС предскажет банкротство бизнеса с помощью ИИ

Федеральная налоговая служба (ФНС) представила Единый финансовый анализ (ЕФА) — инструмент оценки финансового состояния бизнеса, рисков банкротства и вариантов возврата долга на базе искусственного интеллекта. Заместитель руководителя ведомства Константин Чекмышев рассказал о системе на Московском финансовом форуме 21 сентября.

Хотите еще эксклюзивных новостей и аналитики? Подписывайтесь на наш телеграм-канал, обсуждайте новости и делитесь мнениями о последних событиях рынка в чате!

В службе называют банкротство дорогим исходом для всех сторон и советуют по возможности выбирать реструктуризацию долга. ЕФА как раз формирует сценарии такой реструктуризации вместе с прогнозом.

Представитель ФНС раскрыл устройство сервиса. ЕФА создавали ради оценки перспектив возврата задолженности. Система объединяет налоговые сведения с данными внешних источников, финансовую модель, информацию об активах и пассивах, операциях должника, аффилированности и рисках вывода имущества.

ЕФА работает на гибридной архитектуре с применением инструментов искусственного интеллекта (ИИ). Они прогнозируют вероятность банкротства, а также текущую и ликвидационную стоимость компании. Первая величина показывает, сколько стоит действующий бизнес, вторая — сколько удастся выручить при распродаже имущества.

Языковые модели разбирают причины неплатежеспособности и просчитывают сценарии выхода из кризиса. Полученные данные и выводы затем проверяет специалист. На выходе появляются выписка о платежеспособности и рисках, детализация вычислений, аналитическая справка и варианты реструктуризации с прогнозом.

Чекмышев подкрепил такой подход статистикой. Кредиторы третьей и четвертой очереди получают при банкротстве около 5% своих требований. Задолженность перед бюджетом гасится лучше, доля выплат достигает примерно 19%. Замглавы службы подчеркнул, что потери все равно остаются существенными, а успешная реструктуризация требует учета совокупной долговой нагрузки и участия всех ключевых кредиторов: бюджета, банков и поставщиков.

Заместитель министра финансов Алексей Моисеев на том же форуме назвал технологию решающим фактором упрощения работы с контрактной системой как для заказчиков, так и для проверяющих органов. Министр по конкуренции и антимонопольному регулированию ЕЭК Максим Ермолович добавил, что цифровизация государственных закупок в союзе уже достигла высокого уровня. Он оценил годовой объем этого рынка в ЕАЭС примерно в $200 млрд.

Ранее стало известно, что проект постановления правительства обяжет организации выбирать суверенные модели ИИ перед национальными, если разница в цене не превышает 1,5 раза. Перечень сфер с повышенными требованиями к надежности включает налоговую, таможенную и бюджетную области, критическую информационную инфраструктуру, образование, здравоохранение и госуслуги.

Представители Минцифры и бизнеса также обсуждают субсидии и гранты на подготовку качественных датасетов для обучения больших фундаментальных моделей. Государство может взять на себя часть расходов, а готовые наборы данных достанутся научным и исследовательским центрам. Стороны должны согласовать финансовые меры поддержки до 30 сентября 2026 года.

Кстати, власти Казахстана, к примеру, уже доверили алгоритмам разбор законодательства. Министерство национальной экономики вместе с Министерством искусственного интеллекта и цифрового развития запустили пилотный реестр обязательных требований для предпринимателей. Сервис сам анализирует нормативные акты, систематизирует нормы и обновляет данные, что должно снизить административную нагрузку на компании.

Хотите получить доступ к экспертным инсайдам? Подписывайтесь на наш новостной телеграм-канал, а также вступайте в сообщество BeInCrypto! Читайте последние новости и свежую аналитику криптовалют, ИИ и фондовых рынков. Будьте на шаг впереди толпы каждый день!