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

V
Vulnerabilities – Threatpost
月光博客
月光博客
OSCHINA 社区最新新闻
OSCHINA 社区最新新闻
美团技术团队
Last Week in AI
Last Week in AI
Jina AI
Jina AI
P
Privacy International News Feed
有赞技术团队
有赞技术团队
WordPress大学
WordPress大学
宝玉的分享
宝玉的分享
T
Tenable Blog
阮一峰的网络日志
阮一峰的网络日志
P
Proofpoint News Feed
T
Tailwind CSS Blog
Apple Machine Learning Research
Apple Machine Learning Research
P
Privacy & Cybersecurity Law Blog
人人都是产品经理
人人都是产品经理
S
Schneier on Security
Google DeepMind News
Google DeepMind News
爱范儿
爱范儿
C
Cisco Blogs
K
Kaspersky official blog
C
Cybersecurity and Infrastructure Security Agency CISA
Hugging Face - Blog
Hugging Face - Blog
博客园_首页
O
OpenAI News
cs.AI updates on arXiv.org
cs.AI updates on arXiv.org
IT之家
IT之家
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
酷 壳 – CoolShell
酷 壳 – CoolShell
T
Tor Project blog
博客园 - 【当耐特】
腾讯CDC
V
V2EX
A
Arctic Wolf
Webroot Blog
Webroot Blog
S
Securelist
小众软件
小众软件
大猫的无限游戏
大猫的无限游戏
D
Darknet – Hacking Tools, Hacker News & Cyber Security
博客园 - 三生石上(FineUI控件)
The GitHub Blog
The GitHub Blog
量子位
J
Java Code Geeks
博客园 - 叶小钗
S
SegmentFault 最新的问题
Project Zero
Project Zero
www.infosecurity-magazine.com
www.infosecurity-magazine.com
Scott Helme
Scott Helme
Cyberwarzone
Cyberwarzone

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 Автономность как точка невозврата: кто будет субъектом в цифровом будущем Обучение ИИ в «диких» условиях: как рутинные действия превращаются в датасеты Как измерить LLM для задач кибербеза: обзор открытых бенчмарков Где хранить код? Сравнение GitHub, GitLab и Bitbucket Математика объясняет, почему нормальное распределение встречается повсюду Почему ваш FinOps не работает: 12 тезисов от практиков Как подписать проектную документацию УКЭП с использованием бесплатных лицензий Pilot Адаптивное администрирование Sigla Vision Я грузил уран в бочки, а потом 20 лет строил ИТ в атомной отрасли Чем позвонить с Эвереста? История и обзор спутниковой связи. Часть 2 Как языковая модель помогает контролировать качество инструктажей по охране труда в металлургии Как не передать на desktop свой IP в РКН Анатомия SAP Privileges: как устроено управление правами в macOS MoneyDev: Сказка про три главных слова Обновлённый токенизатор видео K-VAE 2.0 от Сбера Как сделать диспетчеризацию дома на 1284 квартиры почти бесплатно Как мы разогнали железную дорогу Мы дали агентам рутину. Теперь надо решить — что делать с освободившимся временем Токсичный контент, промпт-хакинг и защита ИИ — всё о Guardrails для LLM Умный город начинается с точного взгляда: как «Фалькон Тех» меняет пространство к лучшему Навайбкодил приложение для анализа графов Почему Дюну так интересно читать? Упрощаем работу с рутиной или как стать Гендальфом Белым Деконструкция Go: CPU, RAM и что там происходит. Go Assembler база. Часть 1.1 Какие профессии исчезнут из-за ИИ, а какие появятся? И что с этим делать Как мы построили IT-отдел, где хочется расти: архитектурные встречи, прозрачные метрики и книжные подарки Rufler: Делаем из Claude Code автономный рой через один YAML-конфиг Sing-box и белый список приложений Как построить надёжный обмен сообщениями в микросервисах: лучшие практики для enterprise OpenAI строит MLM-пирамиду, а McKinsey и Accenture помогают ей в этом Дом, который не построил Фишер (Часть 2) «Сверхзвуковой математик» против «Вдумчивого логиста»: битва алгоритмов 3D-упаковки Мультимодальные модели – грубый и дорогой инструмент Разговоры ничего не стоят. Код тоже Проверки физических лиц: с кого начнет ФНС Топ-10 бесплатных нейросетей для создания видео в 2026 году Первые слои кода: как наши решения сегодня определяют архитектуру ИИ на десятилетия Разработка нового статического анализатора: PVS-Studio JavaScript Поиск уязвимостей ПО: базовый минимум или роскошный максимум Почему оценка персонала не работает как инструмент управления Как мы разработали ИИ-ассистента и сократили рутину продуктовой команды на 50% Как я ушел из найма, нажарил косточек и продал на маркетплейсах на 168 млн в год Когда 1С:ERP уже внедрена, а нормального производственного плана всё ещё нет Как я сделал Claude мультимодальным, подключив к нему Qwen Omni Как приглашение на вакансию мечты превращается в атаку Infrastructure as Code: философия и лучшие практики IaC Тестируем Yandex Code Assistant на задаче, в которой нужно хранить секреты nxs-universal-chart v3.0: новое поколение универсального Helm-чарта Callback Injection: Техника, которая отправила Microsoft Defender в глухой нокаут «Все идеи на стол»: митап как способ вывести проект из тупика Сегодня я узнал нечто новое о GPU благодаря багу в своей игре Как заставить LLM ̶ ̶г̶а̶л̶л̶ю̶ ̶ эволюционировать Карта событий как фундамент аналитики: практический кейс для E-commerce Что выбрать для AI: x86, ARM или RISC-V? Дайджест железа за март Роль соматических мутаций в развитии аутоиммунных заболеваний: путь к избирательной терапии Mythos от Anthropic — тревожный сигнал для всех, а не только для банков Guardrails для LLM на Java: как приручить промпт‑инъекции и токсичные ответы Green-VLA: как мы собрали VLA-модель для реального антропоморфного робота и не потеряли обобщение Финансовая гонка вооружений: почему умные люди добровольно в ней участвуют Эра ИИ-агентов наступила: выбираем лучшего цифрового сотрудника # Практический опыт внедрения WinCC Redundancy на производственном предприятии Сделал MVP за 3 дня, а потом неделю прикручивал оплату. Оно того стоило? Физика против Маска: почему Starship V3 может оказаться ещё одной катастрофой Нефть Венесуэлы: крупнейшие запасы в мире, но не крупнейшая нефтяная держава JPA 4. Переосмысление Hibernate Почему зеркальная фотокамера Nikon D5 десятилетней давности идеально подошла для миссии «Артемида-2» Проект «Уровень-Спутник» или как мы сделали платформу для гидрологов «Замедлиться, чтобы ускориться»: почему ИИ повышает цену ошибок в требованиях и архитектуре Как с нуля поднять трафик IT-компании на 1657% при бюджете 55 тыс. и выжить Pixel-perfect Downsampling — идеальная отрисовка 50 миллионов точек без потерь
Как ФНС будет выявлять скрытые доходы
strannik96 · 2026-04-29 · via Все публикации подряд на Хабре

Как ФНС будет выявлять скрытые доходы

Уровень сложностиПростой

Время на прочтение5 мин

Охват и читатели357

Аналитика

Око Саурона вот-вот увидит нас: ФНС совместно с Банком России разрабатывает алгоритм выявления незадекларированных доходов граждан путем анализа операций по банковским счетам физических лиц. Раньше, получить банковскую выписку по счету физического лица было тем еще квестом, но все меняется, и скоро возможности ФНС расширятся и анализ операций граждан не являющихся индивидуальными предпринимателями станет вполне обыденным действием.

В нынешнем году, проверки физических лиц, индивидуальных предпринимателей и самозанятых на предмет незадекларированных доходов, а также выявление фактической предпринимательской деятельности без регистрации является одним из главных трендов года и судя по текущим законодательным инициативам, этот тренд далеко не разовая кампания по обелению какой-то сферы экономики, а устойчивое направление налогового контроля на ближайшие несколько лет.

Государство ищет дополнительные источники доходов бюджета. Федеральный бюджет в 2023 году был исполнен с дефицитом около 3,24 трлн руб., в 2024 году около 3,49 трлн руб., а по итогам 2025 года дефицит уже 5,6 трлн руб., или 2,6% ВВП. И из динамики видно, что государство с этим ничего сделать не может.

 Поэтому в какой-то момент власти поняли, что «качать» только с малого и среднего бизнеса уже недостаточно для поддержания нормальной работы государства.

Скорее всего, именно поэтому взор и был обращен на большой пласт полускрытой и фактически слабо проверяемой деятельности. Речь идет о лицах, которые либо работают в полулегальном режиме, как часть ИП и самозанятых (не выбивают чеки, не отражают сделки за наличку, принимают часть оплаты переводом на карту физлица) либо вообще не имеют статуса ИП или плательщика НПД.

Масштабы

По данным ФНС, за январь-ноябрь 2025 года число зарегистрированных самозанятых выросло до 15,168 млн человек. На начало апреля 2026 года число ИП - субъектов МСП составляло 4,744 млн. При этом, по данным Росстата, в 3 квартале 2024 года в неформальном секторе были заняты 15,837 млн человек, или 21,3% от всей занятости.

Не знаю, когда чиновникам донесли эту информацию, но очевидно, что они не могли пройти мимо такого большого числа лиц, которые раньше проверялись точечно уже после появления конкретного повода либо не в основном не проверялись вообще.

Так, по оценке ФНС, из недекларируемых доходов физлиц, в том числе плательщиков НПД и ИП, при реализации «нового механизма» начиная с 2027 года удастся ежегодно «выжимать» не менее 49,3 млрд руб.

Как государство будет искать такие доходы

Сейчас разработанных алгоритмов и методичек для инспекторов еще нет. ФНС совместно с Банком России только выстраивает эту систему. И хотя в СМИ фигурирует сумма в 2,4 млн руб. незадекларированных доходов как отправная точка налогового контроля, важно понимать, что эти данные носят лишь предположительный характер. Скорее всего, эта сумма будет лишь минимальной границей для анализа.

На практике такая сумма для полноценной проверки может быть не слишком значимой с точки зрения трудозатрат инспекции. Куда более интересными будут обороты, которые складываются за несколько лет и выходят, например, на уровень 10 млн руб. и выше, особенно если поступления регулярные, однотипные и не объясняются официальным доходом лица.

С учетом моего практического опыта налогового контроля, а это 12 лет работы в ФНС - логика, скорее всего, будет следующей:

Сначала банки и Банк России совместно с ФНС будут настраивать модели нетипичных операций (по аналогии, как алгоритмы уже работают по 115-ФЗ). Затем при срабатывании признаков риска информация сначала будет аккумулироваться у Банка России и затем уходить в ФНС. После этого налоговый орган, которому поручат проведение анализа сможет запросить у банков остатки, справки и выписки по операциям конкретного физлица, а уже потом решать вопрос о дальнейших контрольных мероприятиях.

Какие признаки могут стать триггерами

Значение, для выявления таких операций, будут иметь не отдельные переводы, а совокупность признаков (которая может работать как скоринговая система определения рисков), что весьма логично и соответствует тому, как сейчас ФНС уже выявляет нетипичные операции, среди них:

1. Регулярность. Если деньги поступают не разово, а каждый день, несколько раз в неделю или по устойчивому графику, это больше похоже не на бытовые переводы, а на выручку.

2. Круг контрагентов. Большое количество разных отправителей, особенно если это не родственники и не лица из одного очевидного круга общения, может указывать на оказание услуг или продажу товаров.

3. Суммы переводов. Подозрение могут вызывать похожие платежи: например, регулярные поступления по 3-5 тыс. руб., кратные или одинаковые суммы, повторяющиеся в течение длительного периода.

4. География. Поступления из разных регионов могут быть признаком дистанционной торговли, онлайн-услуг или иной деятельности, где клиентская база не ограничена местом проживания получателя.

5. Время и частота операций. Также среди возможных «красных флагов» обсуждаются поступления из других регионов, массовые транзакции в рабочее время и частые платежи. Все это может быть воспринято как платежный поток от деятельности, а не как личные переводы.

И хотя соглашение между ФНС и Банком России еще не подписано, я уверен, что описанные выше признаки точно будут использованы в алгоритме выявления не декларируемых доходов.

Что будет после срабатывания риска

После того как ФНС получит информацию о лице, начнется обычная аналитическая работа.

Первое, с чего всегда начинается анализ это изучение банковской выписки, сопоставление поступлений с официальными доходами, анализ статуса, места работы, имущества и иных сведений, доступных в базе АИС «Налог-3».

Дальше будут требования о представлении документов и пояснений, выставленные в рамках ст. 93.1 НК РФ или ст. 93 НК РФ, если сразу будет назначена налоговая проверка. При необходимости будут проводиться допросы свидетелей, в том числе лиц, которые переводили деньги.

Если объяснения будут убедительными, риск может не развиться в полноценную проверку. Если же лицо не сможет объяснить происхождение поступлений, а операции будут выглядеть как системная предпринимательская деятельность, то доначисления могут быть произведены либо в рамках камеральной налоговой проверки, если речь идет о текущем периоде, либо в рамках выездной налоговой проверки, если риски будут установлены в предшествующих налоговых периодах.

Вывод

Я понимаю, как работает налоговый контроль, и поэтому не верю в массовое назначение проверок при сумме рисков даже в 2,4 млн руб. Разве что эта сумма будет выявлена по текущему периоду, и риск можно будет закрыть в рамках камеральной налоговой проверки (КНП) текущей отчетной налоговой декларации.

Но для выездной проверки (ВНП), особенно если эта сумма размазана на несколько налоговых периодов, такой риск выглядит незначительным. С точки зрения трудозатрат инспекции это может просто не стоить тех ресурсов, которые придется потратить на полноценное сопровождение проверки, сбор доказательств, допросы, анализ банковских операций и последующее оформление материалов.

Но, учитывая, что государство решило всерьез взяться за физлиц и видит в них значимый источник пополнения бюджета, не исключаю, что отдельно будут проработаны и совсем небольшие суммы, не столько ради отдельного результата по конкретному человеку, сколько ради создания волнового эффекта и элемента «устрашения».

Поэтому, если человек фактически ведет деятельность и регулярно получает за нее оплату, рассчитывать на то, что «переводы на карту никто не увидит», становится все опаснее.

Налоговый Инсайдер

У меня есть телеграм канал  «Налоговый Инсайдер» в котором я раскрываю закулисье налоговой службы, рассказываю о методах налогового контроля и делюсь всем тем, что узнал работая в ФНС. Если вам интересна эта тематика - подписывайтесь, постов выходит немного, но они все оригинальные. Там же в комментариях вы можете задать свой вопрос.