Компьютер в бухгалтерском учете и аудите 1999'4
	Home Поиск Издания Контакты k-press.ru

Продолжается подписка на наши издания! Вы не забыли подписаться?

Планирование контрольной работы с налогоплательщиками

Введение

В настоящей статье описан подход, реализуемый специалистами фирмы “ОВИОНТ ИНФОРМ” в системе “Планирования контрольной работы с налогоплательщиками”. Автоматизация процесса планирования контрольной работы с налогоплательщиками вызвана необходимостью стандартизировать и сделать более эффективной деятельность налоговых инспекторов при проведении мероприятий, контролирующих исполнение налоговой дисциплины. Планирование контрольной работы включает составление плана контролирующих мероприятий, имеющихся в арсенале налоговых органов. Данные мероприятия включают выборочные проверки налогоплательщиков по определенному набору вопросов, в установленные законодательством и руководителем инспекции сроки, силами уполномоченных на проведение проверок инспекторов. Автоматизация задачи планирования основана на использовании формализованных знаний экспертов и методологов, принимающих решения о проведении контролирующих мероприятий на основании имеющихся в налоговой инспекции данных.

Задача планирования контрольной работы, проводимой органами государственных налоговых инспекций территориального уровня, состоит в определении на предстоящий период (обычно квартал):

• списка налогоплательщиков, деятельность которых необходимо проверить, выехав на место;

• категории контрольной работы (комплексная документальная проверка, тематическая, экспресс-проверка);

• участия в проверке специалистов других контролирующих органов;

• периода финансово-хозяйственной деятельности налогоплательщика, за который будет проводиться проверка;

• сроков проведения проверки и исполнителей.

План проведения контрольных мероприятий должен составляться исходя из следующих требований

• он должен включать некоторые категории организаций, необходимость обязательного отбора которых для контрольной работы оговорена в соответствующих нормативных документах (например, организации, подлежащие ликвидации в планируемом периоде);

• необходимо стремиться к включению в план таких организаций, в которых вероятность наличия налоговых правонарушений и их масштабы наибольшие;

• необходимо стремиться, чтобы каждый налогоплательщик, относящийся к данной инспекции, был подвергнут документальной проверке в течение определенного срока;

• необходимо учитывать количество имеющихся в инспекции специалистов (инспекторов), их знания и опыт.

При разработке прототипа подсистемы “Планирование контрольной работы” использована следующая математическая модель.

Задача планирования контрольной работы дробится на две подзадачи, решаемые последовательно.

• Задача предварительного отбора налогоплательщиков для включения в план проведения контрольной работы.

• Задача окончательного отбора налогоплательщиков для включения в план проведения контрольной работы.

Первая подзадача заключается в применении некоторого набора M методик m целенаправленного отбора (определяемого пользователем системы) к налогоплательщикам, относящимся к территории данной инспекции. Результатом решения первой подзадачи (первого этапа) является множество X, состоящее из элементов x следующего вида:

x= < p, v, s, o>,

где

p — идентификатор налогоплательщика;

v — вопрос, по которому должна проводиться проверка;

s — срок, за который налогоплательщик должен быть подвергнут проверке;

о — оценка вероятной суммы, которая может быть взыскана с налогоплательщика в результате проверки, или другая оценка целесообразности проверки.

Под методикой отбора налогоплательщиков здесь понимается математический объект m, определяемый следующим набором:

m=<Q,D,R>,

где

Q — набор условий применимости данной методики;

D — набор данных из внутренних и внешних источников, используемый данной методикой;

R — решающее правило (алгоритм), позволяющее для каждого предприятия p, удовлетворяющего условиям Q, на основании данных D вычислять характеристики x.

Вторая подзадача может быть разделена на следующие этапы.

• Определение общего количества № ₁ налогоплательщиков, которые могут быть проверены исходя из имеющихся трудовых ресурсов.

• Применение методик m_обяз определения налогоплательщиков, подлежащих, согласно нормативным документам, обязательному отбору для проведения документальных проверок.

• Применение методов m_ТППР математической теории поддержки принятия решений для агрегации результатов решения первой подзадачи, то есть выделение окончательного списка проверяемых организаций и характеристик проверки из списка организаций, рекомендованных для документальной проверки по методикам целенаправленного отбора.

• Применение методик m_стох стохастического отбора предприятий для включения в план документальных проверок организаций из числа не проверявшихся в течение заданного срока либо из других категорий организаций, определяемых пользователем.

Следует заметить, что этап 4 второй подзадачи применяется в случае, если количество организаций № ₁, определенное на этапе 1, превосходит количество организаций, отобранных на этапах 2 и 3: № ₁>№ ₂+№ ₃. Реализация этапа 3 производится на основе методов, описанных позже. Эти методы, в общем случае, также могут применяться при реализации решающих правил R в подзадаче предварительного отбора предприятий.

Прототип подсистемы состоит из двух крупных блоков, реализующих следующие задачи: “Формирование методики отбора налогоплательщиков” и “Отбор налогоплательщиков для проведения контрольной работы”.

Первая задача позволяет сформировать методику, на основе которой может решаться вторая задача. Одна и та же методика может использоваться многократно для решения однотипных задач и сохраняется в базе знаний подсистемы.

Результатом решения второй задачи является список налогоплательщиков для проведения заданного типа контрольной работы по заданной тематике, упорядоченный в порядке рекомендуемой очередности проведения. Очередность определяется исходя из критериев, заложенных в примененной методике отбора налогоплательщиков.

Благодаря наличию электронной базы знаний, возможно проводить планирование контрольных мероприятий с налогоплательщиками на основе утвержденных и переданных в налоговые инспекции методик, а также разрабатывать на их основе собственные методики, учитывающие опыт работы инспекции и характер деятельности налогоплательщиков.

Входную информацию подсистемы “Планирование контрольной работы с налогоплательщиками” можно разделить на два класса.

• Данные о финансовом состоянии и налоговой дисциплине налогоплательщиков, получаемые выборкой информации из баз данных налоговой инспекции (внутренние источники информации). Указанная информация может быть получена из других систем, функционирующих в данной налоговой инспекции или из систем, функционирующих в других ведомствах (внешние источники информации).

• Информация о предпочтениях и экспертные знания сотрудников методических отделов, отделов камеральных и документальных проверок, получаемые в ходе диалога пользователя с задачей “Формирование методики отбора налогоплательщиков”, а также информация из базы знаний системы.

К внутренним источникам относятся следующие информационные объекты:

• данные Государственного реестра налогоплательщиков;

• данные налоговой отчетности и результаты камеральных проверок;

• лицевые счета налогоплательщиков;

• данные документальных проверок налогоплательщиков.

К внешним источникам относятся следующие организации:

• органы государственного управления и местного самоуправления (ФСНП, МВД, Минфин, Генеральная Прокуратура, ГТК, ФС по делам о несостоятельности и финансовому оздоровлению, организации МПС, организации Министерства природных ресурсов, ГИБДД, ГК по статистике и т.д.);

• банки и другие кредитные учреждения;

• фонд социального страхования, фонд занятости, пенсионный фонд;

• нотариальные органы, регистрирующие органы;

• оптовые базы и предприятия;

• фондовые и товарные биржи;

• фонды имущества;

• суды;

• средства массовой информации.

Ко второму классу информации относятся:

• сведения о правилах формирования начальной выборки налогоплательщиков;

• сведения о наборе необходимых данных и правилах формирования из них показателей финансово-хозяйственной деятельности налогоплательщиков;

• сведения о разбиении набора показателей на смысловые группы;

• сведения о правилах сравнения внутри смысловых групп (метод классификации, шкалы критериев);

• сведения о правилах итоговой классификации налогоплательщиков.

Выходной информацией данной подсистемы являются:

• содержание методик отбора налогоплательщиков;

• группы налогоплательщиков для проведения контрольных мероприятий в соответствии с видом их деятельности и показателями налоговой отчетности.

Выходная информация о группах налогоплательщиков для проведения контрольных мероприятий представляется в виде аналитических таблиц, получаемых из баз данных налоговой инспекции или выборки из этих баз, сделанной в результате работы алгоритмов системы, на основе информации, содержащейся в базе знаний системы. Выходная информация о содержании методик отбора налогоплательщиков и о причинах выбора налогоплательщиков для проведения контрольной работы представляется в виде диаграмм или аналитических таблиц, на основе информации, содержащейся в базе знаний системы. Все документы формируются программным способом с последующим их выводом на экран компьютера, принтер или в файл для возможности дальнейшей обработки.

Описание алгоритмов представлено в виде:

1. Описания математических методов, используемых в подсистеме;

2. Описания основных задач, решаемых в составе подсистемы “Планирование контрольной работы с налогоплательщиками”:

• функция “Формирование методики отбора налогоплательщиков”;

• функция “Отбор налогоплательщиков для проведения контрольной работы”.

Функциональная структура подсистемы представлена на рис.1.

Выбор используемых в подсистеме математических методов поддержки принятия решений производился с учетом степени их математической и психологической корректности. Математическая корректность здесь понимается как возможность строго обосновать полученные результаты. Психологическая корректность метода состоит в том, что информация, которая должна быть получена от эксперта, должна соответствовать возможностям человеческой системы обработки информации. Кроме того, разработчиками учитывалось, что метод должен быть ориентирован на решение задач с большим количеством вариантов решения.

Исходя из указанных требований, основным математическим методом, используемым в подсистеме, выбрали метод ОРКЛАСС [1]. Этот метод позволяет построить полную порядковую классификацию множества Y всех возможных при заданном множестве критериев с заданными шкалами вариантов решений. Иными словами, метод позволяет разделить множество всех возможных вариантов на непересекающиеся подмножества (классы) Y_g, такие, что любой вариант из подмножества с меньшим номером предпочтительнее любого варианта из подмножества с большим номером. Основная идея метода состоит в том, что каждой альтернативе y_i ставится в соответствие и рассчитывается показатель информативности Ф_i. На каждом шаге метода лицу, принимающему решения (ЛПР), или эксперту предъявляется для отнесения к какому-либо порядковому классу альтернатива, у которой значение соответствующего показателя информативности будет максимальным. То есть на очередной итерации эксперту предъявляется векторная оценка альтернативы y_i, для которой:

,

,

 где Gⁱ— множество классов, к которым может быть отнесена альтернатива y_i, учитывая отношение Парето.

Кроме метода ОРКЛАСС в подсистеме используется метод выбора парето-оптимальных вариантов решения и, при выполнении определенных условий, метод главного критерия и метод свертки критериев.

Метод выбора парето-оптимальных вариантов решения — простейший метод решения многокритериальных задач выбора, не использующий процедуру формирования единственного критерия. Он состоит в выборе таких вариантов решения, которые являются недоминируемыми по отношению строгого предпочтения Парето P⁰ на множестве вариантов решения Y:

и , где K — множество критериев, q— критерий из этого множества,  — оценка варианта b_i  по критерию q.

Для применения этого метода достаточно, чтобы критерии имели хотя бы порядковые шкалы. Метод не требует дополнительной экспертной информации.

Метод главного критерия — это эвристический метод решения многокритериальных задач выбора. Он состоит в том, что исходная многокритериальная задача сводится к задаче оптимизации по одному критерию K_l, который объявляется главным, при условии, что значения остальных критериев K_i должны быть не меньше некоторого требуемого уровня.

Таким образом вместо исходной задачи max K₁, max K₂,… max K_Q рассматривается задача max K_l; K_ib_i il,i=1,..., Q. Этот метод пригоден для использования, если критерии имеют хотя бы порядковые шкалы. Главный критерий и ограничения на остальные критерии назначаются экспертом.

Метод главного критерия — это эвристический метод решения многокритериальных задач выбора. Он состоит в том, что вместо исходной многокритериальной задачи рассматривается задача оптимизации по единственному критерию, называемому обобщенным критерием. Обобщенный критерий получается путем “свертывания” критериев исходной задачи. Наиболее часто встречаются следующие формы обобщенного критерия.

,,,.

Данный метод требует, чтобы шкалы критериев были более совершенными, чем порядковые. Коэффициенты “сверток” задаются экспертом.

Решение задачи “Формирование методики отбора налогоплательщиков” реализуется в процессе экспертного опроса, в результате которого формируется методика решения задачи составления списков налогоплательщиков для проведения контрольной работы данного типа по данной тематике.

Данная функция выполняется, когда необходимо сформировать методику решения задачи составления списков для проведения контрольных мероприятий определенного типа по определенной тематике. Условием успешного выполнения данной функции является готовность соответствующих специалистов (лицо, принимающее решение, эксперты) к проведению процедуры экспертного опроса.

Данная функция инициируется оператором, когда он сообщает системе о необходимости сформировать новую методику отбора налогоплательщиков для проведения контрольной работы. При запуске режима система запрашивает тип и тематику контрольной работы и предлагает составить краткую характеристику данной методики.

Далее начинает работу функция “Задание условий применимости методики” (см. рис. 1). Эта функция требует от эксперта перечислить данные (данные финансовой отчетности, Госреестра налогоплательщиков, информация о налоговой дисциплине налогоплательщика, данные из внешних источников), на основе которых будет осуществляться анализ деятельности налогоплательщиков. Для каждой характеристики требуется указать отчетный период, базу данных, таблицу и графу, из которой ее можно извлекать. Кроме этого, требуется указать ограничения на значения характеристик налогоплательщиков, для которых эта методика пригодна.

Функция “Задание параметров алгоритмов” позволяет в ходе экспертного опроса определить набор алгоритмов, включаемых в данную методику, и их параметров. Экспертный опрос включает следующие этапы.

• Определение правил формирования набора показателей, характеризующих деятельность налогоплательщика, по исходным данным. Для каждого показателя требуется ввести формулу расчета, выбрать из базы знаний подходящую формулу или алгоритм.

• Разбиение множества показателей на смысловые группы.

• Определение качественных шкал показателей путем разбиения шкал количественных критериев на интервалы.

• Определение для каждой смысловой группы алгоритма нахождения показателей оценки целесообразности проведения контрольной работы с данным налогоплательщиком. Требуется сформировать собственный алгоритм, или указать алгоритм из базы знаний, или считать его из файла;

• Определение алгоритма агрегирования оценок целесообразности проведения контрольной работы с точки зрения каждой из смысловых групп показателей в итоговую оценку целесообразности проведения контрольной работы с данным налогоплательщиком. Требуется указать используемые методы теории поддержки принятия решений и задать их характеристики. Для метода ОРКЛАСС требуется провести процедуру построения полной классификации множества всех возможных векторных оценок вариантов (налогоплательщиков) при выбранных показателях.

Сформированная методика отбора налогоплательщиков помещается в базу знаний системы.

При проведении экспертного опроса системой контролируется непротиворечивость предоставляемой экспертом информации. Например, при построении полной классификации по методу ОРКЛАСС предусмотрено, что каждый ответ эксперта должен быть проверен еще по крайней мере один раз прямо или косвенно (исходя из соображений транзитивности). В случае, если обнаружены противоречия в информации, предоставленной экспертом, выдается соответствующее сообщение и запускается процедура дополнительного опроса с целью устранения противоречия.

Предусматривается возможность загрузки результатов проведения экспертного опроса функции “Формирование методики отбора налогоплательщиков” из файла определенной структуры. Таким образом, обеспечивается обмен методиками между от отделами документальных проверок территориальных инспекций и методическими отделами.

Решение задачи “Отбор налогоплательщиков для проведения контрольной работы” реализуется в процессе автоматического составления списков налогоплательщиков для проведения контрольной работы на основе выбранной из базы знаний методики.

Данная функция выполняется, когда необходимо сформировать списки для проведения контрольной работы определенного типа по определенной тематике при условии наличия в базе знаний соответствующей методики.

Данная функция запускается инспектором, когда он сообщает системе о необходимости сформировать новые списки для проведения контрольной работы. После запуска режима запрашивается тип и тематика контрольных мероприятий. Подсистема обращается к базе знаний и выводит список подходящих методик, из которого надо выбрать одну.

Далее начинает работу функция “Импорт данных” (см. рис. 1). Эта функция обеспечивает доступ к данным из внешних и внутренних источников, используемым в данной методике. Эта функция учитывает условия применимости данной методики. Таким образом, формируется множество рассматриваемых вариантов (альтернатив) налогоплательщиков и проводимых с ними контрольных мероприятий, каждый из которых описывается набором данных из соответствующих баз данных. В действующем прототипе системы роль функции “Импорт данных” осуществляет подсистема “Запросы по данным камеральных проверок”, входящая в состав программного комплекса “КОЛЬЦО”, эксплуатирующегося в ряде налоговых инспекций г. Москвы.

Если удалось осуществить доступ ко всем необходимым данным, то начинают работать функции отбора налогоплательщиков для проведения контрольной работы. Отбор осуществляется в два этапа.

На первом этапе работает функция “предварительный отбор налогоплательщиков”, которая обеспечивает:

• расчет значений показателей финансово-экономической деятельности налогоплательщика и его налоговой отчетности, предусмотренных выбранной методикой, с использованием собственных или утвержденных алгоритмов расчета;

• переход от количественных оценок значений к качественным (если это предусмотрено выбранной методикой);

• определение для каждого налогоплательщика по каждой смысловой группе показателей оценки целесообразности проведения контрольной работы с ним (на основе собственных или утвержденных алгоритмов, предусмотренных методикой);

• агрегирование с использованием методов теории поддержки принятия решений оценок целесообразности проведения контрольной работы с точки зрения каждой из смысловых групп показателей в итоговую оценку целесообразности проведения контрольной работы с данным налогоплательщиком.

На втором этапе работает функция “окончательный отбор налогоплательщиков”, которая обеспечивает:

• определение списка налогоплательщиков, которые, согласно нормативным документам, должны быть подвергнуты данному типу контрольной работы в обязательном порядке (например, организации, подлежащие в планируемом периоде ликвидации, должны быть подвергнуты документальной проверке);

• определение списка налогоплательщиков на основе результатов первого этапа;

• определение списка налогоплательщиков с использованием метода стохастического отбора из числа налогоплательщиков, не подвергавшихся проверке в течение заданного срока.

Итоговые списки выдаются на экран с указанием основных атрибутов налогоплательщиков и могут быть выданы на печать.

Системой проверяется возможность применения алгоритмов выбранной методики с точки зрения принадлежности данных и показателей, характеризующих налогоплательщиков, множествам возможных значений, указанным в методике.

В случае, если не удается осуществить доступ к необходимым для работы методики данным или не выполнены другие условия применимости данной методики, процесс формирования списков прекращается и выдается соответствующее сообщение.

В подсистеме предусмотрена возможность просмотра промежуточных результатов: значения исходных данных; рассчитанных показателей финансово-экономической деятельности налогоплательщиков и качественных оценок; оценок целесообразности проведения контрольной работы с точки зрения каждой из смысловых групп показателей, итоговых оценок целесообразности проведения контрольной работы. В подсистеме также предусмотрена возможность вывода на экран и на печать содержания примененной для составления списков методики отбора налогоплательщиков.

Действующий прототип подсистемы “Планирование контрольной работы с налогоплательщиками” развивается в следующих направлениях:

• расширение набора реализованных в подсистеме математических методов поддержки принятия решений;

• разработка инструментальных средств диалогового формирования алгоритмов;

• расширение множества доступных для анализа исходных данных;

• совершенствование интерфейса подсистемы.

О.И. Ларичев, Е.М. Мошкович. Качественные методы принятия решений. М.: Наука–физматлит, 1996.

Основы налоговой системы. Под ред. Д.Г. Черника. М.: Финансы, 1998.

Copyright © 1994-2016 ООО "К-Пресс"