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

F
Fortinet All Blogs
云风的 BLOG
云风的 BLOG
M
MIT News - Artificial intelligence
WordPress大学
WordPress大学
T
Tailwind CSS Blog
钛媒体:引领未来商业与生活新知
钛媒体:引领未来商业与生活新知
S
Secure Thoughts
博客园 - 【当耐特】
Know Your Adversary
Know Your Adversary
NISL@THU
NISL@THU
博客园 - 司徒正美
Last Week in AI
Last Week in AI
C
Cybersecurity and Infrastructure Security Agency CISA
P
Privacy & Cybersecurity Law Blog
C
CXSECURITY Database RSS Feed - CXSecurity.com
B
Blog
The GitHub Blog
The GitHub Blog
小众软件
小众软件
freeCodeCamp Programming Tutorials: Python, JavaScript, Git & More
Spread Privacy
Spread Privacy
Martin Fowler
Martin Fowler
博客园 - 叶小钗
Security Archives - TechRepublic
Security Archives - TechRepublic
T
Tenable Blog
S
Securelist
博客园 - 三生石上(FineUI控件)
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
Microsoft Security Blog
Microsoft Security Blog
Apple Machine Learning Research
Apple Machine Learning Research
罗磊的独立博客
T
Threat Research - Cisco Blogs
Application and Cybersecurity Blog
Application and Cybersecurity Blog
F
Full Disclosure
Cloudbric
Cloudbric
The Cloudflare Blog
Y
Y Combinator Blog
Hugging Face - Blog
Hugging Face - Blog
Microsoft Azure Blog
Microsoft Azure Blog
H
Hacker News: Front Page
腾讯CDC
L
Lohrmann on Cybersecurity
C
CERT Recently Published Vulnerability Notes
V2EX - 技术
V2EX - 技术
GbyAI
GbyAI
TaoSecurity Blog
TaoSecurity Blog
I
Intezer
The Last Watchdog
The Last Watchdog
G
GRAHAM CLULEY
Google Online Security Blog
Google Online Security Blog
T
The Blog of Author Tim Ferriss

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
АИС «Налог-3»: что на самом деле видит о вас налоговая?
strannik96 · 2026-04-24 · via Все публикации подряд на Хабре

Уровень сложностиПростой

Время на прочтение5 мин

Охват и читатели27

Аналитика

Меня зовут Дмитрий Кудряшов. За моими плечами 12 лет службы в структуре ФНС, из которых последние годы я занимал должность заместителя начальника отдела анализа и планирования налоговых проверок в региональном Управлении ФНС.

С недавнего времени я веду свой Telegram-канал «Налоговый инсайдер», где показываю как на деле осуществляется налоговый контроль, отвечаю на вопросы и разбираю ситуации из комментариев. Сегодня на площадке Хабра я хочу поделиться ответом на комментарий, в котором читатель искренне усомнился в реальных возможностях баз данных ФНС и написал следующее:

Нет сейчас никакой единой системы, где открываешь — и сразу видно всё по человеку из всех инстанций. Всё делается отдельными межведомственными запросами. Поправьте, если не прав.

Поправляю. Сразу оговорюсь: я, по понятным причинам, не могу раскрывать глубокие внутренние детали, архитектуру конкретных веток баз данных или закрытые алгоритмы математического скоринга (чтобы не получить проблем с органами за разглашение информации). Поэтому мой ответ будет несколько образным, но вместе с тем он максимально точно отражает реальное положение дел на сегодняшний день.

Информационная экосистема АИС «Налог-3»

Что вообще из себя представляет АИС? Это гигантская цифровая платформа, состоящая из множества независимых, но тесно связанных подсистем (блоков). Есть модули камерального контроля, выездных проверок, урегулирования задолженности, контроля ККТ. Существуют отдельные ветки, касающиеся построения графов связей по НДС (знаменитая система АСК НДС-2), парсинга банковских выписок и анализа физических лиц.

Функционал и количество источников данных АИС впечатляют. Мнение о том, что инспектору нужно каждый раз формировать ручной межведомственный запрос, чтобы узнать, чем владеет человек, безнадежно устарело. Сегодня система работает как огромный массив данных, куда информация поступает по принципу автоматического «подливания»:

  • Органы ЗАГС и МВД: поменяли вы паспорт, сменили фамилию, женились, развелись или у вас родился ребенок — эти данные обновляются в системе практически мгновенно. Налоговой крайне важно знать ваш семейный статус. Это позволяет на лету выявлять схемы дробления бизнеса через родственников, фиктивные разводы перед банкротством или отслеживать передачу активов в преддверии выездной проверки.

  • Росреестр и ГИБДД: любая сделка с недвижимостью или регистрация транспортного средства моментально отображается в вашей карточке. Инспектор видит не только сам факт владения, но и историю перехода права собственности и может отследить, когда и по какой цене реализовывался любой объект имущества.

  • СФР (Социальный фонд) и ОФД (Операторы фискальных данных): информация об официальных местах работы и истории трудоустройства подтягивается автоматически. А благодаря ОФД система может агрегировать терабайты данных обо всех розничных продажах. По сути, каждый пробитый в стране чек оседает в базах ФНС, позволяя анализировать наценки, логистику и реальный объем бизнеса (кстати, именно с помощью ОФД выявляют расхождения в производимых и реализованных товаров).

  • Цифровой след (IP-адреса): В АИСе автоматически фиксируются IP-адреса, с которых налогоплательщики сдают свою отчетность.

Как работает банковский контроль

Открыли вы новый счет, завели депозитный, валютный или оформили корпоративную карту — для ФНС уже давно не имеет значения, в каком именно банке вы это сделали. Главным «первичным ключом» для системы всегда выступает ваш ИНН.

Вбивая ИНН в строку поиска, инспектор видит исчерпывающий перечень всех ваших открытых и закрытых счетов во всех кредитных организациях. И это касается абсолютно всех: неважно, являетесь ли вы действующим ИП, учредителем ООО или обычным физическим лицом.

Когда инспектор запрашивает банковскую выписку, система автоматически категорирует транзакции (зарплата, дивиденды, займы, переводы за услуги). А в отношении плательщиков НДС может еще и сопоставлять операции на предмет наличия расхождений в товарно-денежных потоках.

Более того, система позволяет инспектору видеть ваши финансовые потоки: от кого пришли деньги, куда они ушли дальше, и на каком этапе были обналичены. Если вы обычный гражданин, но регулярно получаете переводы от юридических лиц, то ФНС способна увидеть эти операции в системе, и если переводы носят системный (постоянный) характер, то при анализе одного из таких лиц, осуществлявших вам переводы, внимание вполне может быть обращено и на вас.

Но, замечу, что в настоящий момент выписка по счетам физического лица (не являющегося индивидуальным предпринимателем) доступна налоговому органу только в рамках налоговой проверки, о которой вас должны уведомить.

Эволюция налогового контроля

До полноценного внедрения АИС «Налог-3», чтобы получить расширенную информацию о контрагенте из другого района города приходилось направлять официальные запросы, писать на бумаге письма в Росреестр, банки и ждать ответа по 30 дней. Это был очень долгий бюрократический процесс.

Сейчас же огромная часть данных уже структурирована, жестко связана между собой и выведена на экран инспектора в виде компактных и удобных аналитических панелей. Всё, что можно было оцифровать и передать на расчет алгоритмам, было сделано. Система в автоматическом режиме рассчитывает налоговую нагрузку, оценивает финансовые риски, выявляет массовость учредителя или руководителя, а также математически определяет признаки «технического» лица.

С приходом АИС Налог - 3 появился расчет среднего уровня рисков (СУР) налогоплательщиков, который работает по принципу «светофора». Алгоритм распределяет всех налогоплательщиков и их контрагентов на категории (красный, желтый, зеленый) в зависимости от рассчитанных АИСом признаков осуществления технической или транзитной деятельности. То есть система автоматически подсвечивает желтым или красным цветом потенциально проблемных налогоплательщиков.

Взгляд в будущее: АИС «Налог-4» и искусственный интеллект

Уже сегодня АИС «Налог-3» обладает широким функционалом и еще большим количеством баз данных и информации, пределы которых до конца не знают даже многие сотрудники (так как каждый пользуется лишь функционалом, к которому подключен отдел согласно должностным инструкциям). В системе существуют мощнейшие блоки по администрированию недоимки, контролю за имуществом, валютному контролю, сопровождения налоговых проверок, а также по анализу физлиц. На данный момент система отлично справляется с сопоставлением сведений и определением конечных выгодоприобретателей.

Но настоящий прорыв в сфере контроля нас ждет с внедрением платформы следующего поколения АИС «Налог-4».

По слухам (и моим обоснованным профессиональным предположениям), следующая версия системы будет глубоко интегрирована с алгоритмами искусственного интеллекта. Если сейчас программа это по большей части просто массив данных, требующий участия живого человека для финального анализа, то «четверка» пойдет дальше.

Нейросети смогут самостоятельно анализировать финансовое поведение, сопоставлять доходы с активностью и автоматически формировать ваше досье с отражением в нем «риск-профиля». Именно на тотальную автоматизацию принятия решений сейчас и делается основной расчет. Это единственный способ для Службы решать задачи по наполнению бюджета при сокращении штатной численности и снижении трудозатрат на одну проверку в условиях увеличения количества проверок.

Налоговый Инсайдер

Если вам интересна реальная изнанка налогового контроля: как ФНС планирует проверять физических лиц, или вы хотите развеять очередной миф, или, возможно вам нужен совет по конкретной ситуации - заходите на канал, задавайте вопросы, и я обязательно его разберу 👉https://t.me/naloginsider.