惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

有赞技术团队
有赞技术团队
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
IT之家
IT之家
博客园 - 【当耐特】
罗磊的独立博客
Stack Overflow Blog
Stack Overflow Blog
MyScale Blog
MyScale Blog
WordPress大学
WordPress大学
The GitHub Blog
The GitHub Blog
H
Hackread – Cybersecurity News, Data Breaches, AI and More
Hugging Face - Blog
Hugging Face - Blog
I
InfoQ
B
Blog RSS Feed
腾讯CDC
云风的 BLOG
云风的 BLOG
N
Netflix TechBlog - Medium
Apple Machine Learning Research
Apple Machine Learning Research
GbyAI
GbyAI
雷峰网
雷峰网
freeCodeCamp Programming Tutorials: Python, JavaScript, Git & More
D
DataBreaches.Net
The Cloudflare Blog
V
V2EX
S
SegmentFault 最新的问题

Все публикации подряд на Хабре

Ловим музу за клавиатуру: как айтишнику стать автором Что умеет Midjourney в 2026? Мой немного грустный разбор этого шикарного инструмента Никто не любит писать тесты, но ИИ может исправить это IPv8 выглядит как мечта. Поэтому почти наверняка не взлетит Производители вернули в продажу материнки с DDR3. Что происходит? Управление агентом с телефона через Telegram теперь в KodaCode От координации к лидерству: как меняется роль руководителя разработки Я сделала родителям бизнес вместо пенсии: зарабатываем 70 тысяч, мама не даёт продать В три раза быстрее приемка товара и оптимизация трудозатрат на 73%: как «РСТ-Инвент» помог Gulliver Group ИИ-шечный мир победил? О влиянии искусственного интеллекта на игропром Кремль снижает давление на Телеграмм пока Европа строит интернет по паспорту Как CEO, CTO и CIO за 8 часов собрали ИИ-директора, который умеет держать позицию под давлением Как (не) потерять домен за выходные Вместо 8 разных VPS: как я организовал практику студентам на одном сервере Почему твой Open Source проект не замечают? R&D: искусство управления неопределенностью в разработке AI-дефляция: вакансий для разработчиков больше, а рост зарплат — худший за 15 лет Мы отдали управление роботами OpenClaw. Что из этого вышло Галактический ID: система идентификации для всех форм разумной жизни Шесть основ бизнес-анализа: начинаем с вопроса «Кто в игре?» Код-ревью, в котором дело не в коде Данные переехали. Команда — нет Системной подход к сдаче OSWE в 2025 Почему комната управления реактором покрашена в цвет морской пены 4 YAML-файла вместо PySpark: как аналитикам строить пайплайны без разработчиков LLM-агент для поиска свободных доменов: автоматизируем подбор Когда, зачем и как правильно начинать новую сессию в Claude Code? Как я заставил нейросеть писать макросы для FreeCAD Анатомия ИИ‑агента для подбора персонала. От тысячи резюме к топ‑10 за минуты Опыт разработчика как экономика внимания
Соцсети, соседи и лайки: как глубоко налоговая анализируе...
strannik96 · 2026-04-22 · via Все публикации подряд на Хабре

Соцсети, соседи и лайки: как глубоко налоговая анализирует ваши связи?

Уровень сложностиПростой

Время на прочтение4 мин

Охват и читатели2K

Аналитика

Вот уже почти полгода, после ухода со службы в ФНС, я помогаю разбираться в реальных механизмах налогового контроля. Для связи с читателями я сделал телеграм канал «Налоговый Инсайдер», в котором отвечаю на вопросы и развенчиваю мифы, которые любят тиражировать различные псевдоэксперты и СМИ.

Сегодня, готовя очередной пост с разбором вопросов и просматривая комментарии, я наткнулся на вопрос, который иллюстрирует частое заблуждение о проверках. Ему я решил посвятить отдельный подробный разбор в формате полноценной статьи на Хабре.

Сам комментарий звучит так:

Если я получаю переводы на карту от друзей и коллег, неужели ФНС будет глубоко копать, кто где работает и с кем учился? Примут ли они в качестве доказательств моей правоты (или вины) информацию из ВКонтакте, или что мы из одной школы или вуза?

По сути, за этим комментарием стоят два цельных вопроса:

  1. насколько глубоко вообще готова копать налоговая?

  2. каков юридический вес таких данных?

Все знают, что ФНС сейчас это одно из самых продвинутых ведомств в плане сбора информации, и ее базы данных позволяют проследить цепочку ваших действий на многие годы назад. Но налоговый контроль это еще и про полноценную следственно-аналитическую работу, которая не может проводится в отрыве от исследования вашего цифрового профиля. То как вы выглядите в интернете ничуть не менее важно, как то, как вас видит система ФНС АИС Налог - 3.

Возможно, я вас удивлю, но в порыве сбора доказательной базы сотрудники ФНС могут анализировать информацию вплоть до того, в какой детский сад ходит ваш ребенок (и я не шучу), на предмет того, а не выяснится ли, что вы и человек, с которым вы совершаете подозрительные сделки, водите детей в одну группу или школу. Это может показаться абсурдом, но это реалии современной контрольно-аналитической работы, и честно говоря, часто дает свои неплохие результаты.

Поэтому, даже если вы не родственники, а просто прописаны в соседних домах, этот факт тоже может анализироваться на предмет дружеских связей и, как итог, наличия между вами негласных договоренностей, которые могут оказать влияние на совершенные между вами сделки.

Другими словами задача ФНС найти налоговую экономию, и поэтому, если ваш контрагент является по совместительству вашим приятелем, то это может натолкнуть сотрудников ФНС на мысль, что статус ваших сделок может быть совсем не таким, как выглядит на бумаге.

Пример из моей практики работы в районной инспекции

У меня в анализе была организация, которая по всем признакам была похожа на «техническую» т.е. не осуществляющую реальную экономическую деятельность, но при этом компания обладала численностью около 20 человек, и организация (анализируемый налогоплательщик), с которой у «технической» компании были взаимоотношения, указывала этот довод в качестве подтверждения экономической обоснованности совершения сделок.

Когда я выгрузил данные по всем сотрудникам «технической» компании, то обнаружил, что трое ее работников были прописаны в одном доме, еще двое в соседнем. Несколько работниц женщин раньше тоже были зарегистрированы по адресу этого дома.

Когда через допросы я начал выяснять в чем дело, то установил, что в одном из домов находилась «наливайка», где собиралась местная интеллигенция. Однажды один из посетителей рассказал приятелям, что можно получить 5 тыс. рублей за фиктивное оформление, так, за неделю было трудоустроено 15 человек: граждане подтянули жен, друзей и собутыльников-приятелей. Причем работал сетевой маркетинг - за акцию «приведи друга» организаторы накидывали сверху еще по 5 тысяч.

Поэтому налоговики анализируют и собирают данные не только по официальным родственникам но и отрабатываются все возможные связи: где вы живете, с кем работаете, живете и, конечно, ваши социальные сети.

Как налоговая использует соцсети?

Если круг потенциальных свидетелей, бизнес-партнеров или контрагентов уже очерчен, Инспектор может анализировать ваш «цифровой профиль» - посмотреть, кто у вас в друзьях и даже кто ставит лайки на фото. Я не говорю, что так делается всегда, но это бывает очень полезно для установления связей, и что человек из себя представляет.

Да, приложить скриншот из VK к акту проверки не получится, но эта информация натолкнет инспектора на правильный «след» и подскажет, кого именно нужно вызвать на допрос.

Еще работая в районной инспекции (около 10 лет назад), с помощью обычного анализа профилей в ВК я уже распутывал схему по обналичиванию денег через взаимозависимых ИП. На допросах лица утверждали, что не знакомы с анализируемым налогоплательщиком. Но при этом они были друзьями в ВК и оставляли лайки под фотографиями друг друга на протяжении нескольких лет (еще до совершения сделок).

Кроме того, если вы пользуетесь приложением Getcontact, то, как именно вы записаны в телефонных книгах других людей, также может анализироваться и использоваться для установления дополнительных связей. Я часто использовал Getcontact, чтобы понять реальный статус человека. Например, по официальным данным вы не ведете коммерческую деятельность, но в приложении у вас тег как «Саша продажа автозапчастей» или «Оксана графический дизайн» или под другими говорящими обозначениями, то это наведет инспекторов на определенные мысли.

В моей практике были случаи, когда именно таким способом я выявлял теневых менеджеров, которые переводили деньги за клининговые услуги сотрудникам без оформления. Имея на руках лишь перечень лиц и их номеров телефонов, через теги в Getcontact мы устанавливали их реальный функционал и определяли кого первостепенно вызывать на допрос и какие обстоятельства стоит выяснять.

Резюме и выводы

Помню, как в начале года СМИ активно тиражировали новость о том, что ваше фото с новогоднего стола с икрой может стать поводом для налоговой проверки. И это конечно же не так. Никто из налоговиков не сидит в соцсетях и не ищет признаки «красивой жизни» у случайных людей. Но, если в отношении вас уже идет предпроверочный анализ, то ваши сети могут и скорее всего будут анализироваться на предмет установления важной идентификационной информации, которая может использоваться для осуществления налогового контроля.

Поэтому даже ваше фото в профиле в телеграм или других мессенджерах тоже будет просмотрено, и может быть принесено вместе с аналитической справкой руководителю отдела. Таким образом, отвечая на поставленные в начале вопросы я отвечу так

Да, налоговая готова очень глубоко копать, вплоть до выяснения где работают все ваши родственники и просмотра ваших соцсетей, а что до легализации, то даже если она потребуется в отношении информации которая публикуется в разных «интернет местах» то ФНС всегда найдет способ как это сделать или как использовать.

Если вам интересна тематика налогов или у вас есть свои вопросы, подписывайтесь на мой канал «Налоговый инсайдер». Там же вы сможете задать свой вопрос.