В августе этого года Налоговый комитет запустил AI Soliq — сервис, с помощью которого предприниматели могут получать информацию о своей компании и задавать вопросы искусственному интеллекту.
Система может анализировать налоговые данные, объяснять отдельные показатели и помогать предпринимателю разобраться в информации о своей компании. Например, пользователь может спросить о задолженности, налоговом рейтинге или отчетности и получить ответ на основе данных, которые есть в информационных системах Налогового комитета.
При этом AI Soliq — лишь одна из разработок Налогового комитета в сфере искусственного интеллекта. Сегодня ИИ также используется внутри ведомства для анализа данных и поиска отклонений, а команда продолжает тестировать новые технологии.
Spot поговорил с руководителем Лаборатории искусственного интеллекта Налогового комитета Алишером Эльмурадовым о том, как ведомство пришло к созданию собственного ИИ, что на самом деле происходит внутри AI Soliq, почему в налоговой не могут использовать готовые сервисы и каким может стать взаимодействие бизнеса с государством в ближайшие годы.
Как мы пришли к AI Soliq
За последние 20 лет в Налоговом комитете постепенно оцифровывались процессы: появились проактивная электронная отчетность, электронные счета-фактуры, онлайн-чеки, аналитические системы и цифровые сервисы для налогоплательщиков. Вся бумага перешла в цифру.
Вместе с цифровизацией рос и объем данных. За последние 10 лет количество обращений к нашим системам выросло с 1,2 млрд до 20,6 млрд, а объем хранения данных достиг 8 петабайт.
Цифровизация позволила накопить огромный объем структурированной информации, которую уже невозможно эффективно анализировать только вручную. При этом количество налоговых поступлений за последние 10 лет выросло примерно в пять раз в долларовом эквиваленте, а число сотрудников сократилось на 25%.
Учитывая, что количество работы и данных постоянно растет, мы начали искать способы сделать процессы более эффективными. Одним из таких решений стал искусственный интеллект, который может анализировать большие объемы информации и быстрее находить закономерности и отклонения. Более того, перед налоговыми органами стоит поручение президента по внедрению технологий искусственного интеллекта в работу. Поэтому несколько лет назад мы начали внедрять такие технологии во внутренние процессы. Например, инспектору в махалле раньше приходилось самостоятельно заходить в разные системы, проверять задолженности, чеки, изменения в численности сотрудников и другие показатели, выгружать эти данные и составлять дальнейший план действий.
С помощью ИИ часть этой работы автоматизирована: система сама анализирует данные, показывает отклонения и потенциальные проблемы, а также помогает определить, на какие ситуации стоит обратить внимание в первую очередь.
Постепенно мы начали использовать такие технологии на разных уровнях Налогового комитета до руководства. И в какой-то момент у нас появился другой вопрос. Если искусственный интеллект может анализировать информацию о компании для сотрудника налоговой, почему не дать возможность самому предпринимателю посмотреть на свою организацию примерно так же?
Из этого вопроса появилась идея AI Soliq. У нас уже были данные, цифровая инфраструктура и опыт использования искусственного интеллекта внутри системы. Поэтому следующим шагом стало создание инструмента непосредственно для налогоплательщика. Мы хотели сделать сервис, который не просто выдает справку или показывает отдельные показатели. Идея была в другом: сделать платформу с чат-ботом, где предприниматель может зайти в систему и спросить, например, «что происходит с моей компанией?», «На что мне нужно обратить внимание?», «Почему у меня изменился налоговый рейтинг?»
Так в феврале этого года мы начали активную работу над AI Soliq. На тот момент у нас уже была создана лаборатория искусственного интеллекта. В ней работает около 20 специалистов, а всего над направлением ИИ в Налоговом комитете занято порядка 30 человек. Исторически цифровизацией Налогового комитета мы занимаемся своими силами, поэтому и этот проект создавался только внутренней командой.
Фото: Евгений Сорочин / Spot
Шесть месяцев на разработку
На первый взгляд может показаться, что создать такой сервис достаточно просто: взять готовую языковую модель, подключить ее к данным и запустить чат. Но на практике все оказалось значительно сложнее. Перед нами стоял принципиальный вопрос — как обеспечить безопасность и защиту данных, с которыми работает система.
Налоговая работает с огромным объемом информации о физических лицах и компаниях. Это данные о доходах, налоговых обязательствах, деятельности предприятий, отчетности и других показателях. Мы не могли просто взять информацию о налогоплательщике и отправить ее во внешнюю инфраструктуру. Например, пользователь может спросить систему о своей компании. Чтобы ответить на этот вопрос, AI Soliq должен получить данные, которые есть в налоговых системах, проанализировать их и сформировать ответ.
Когда человек пользуется ChatGPT или другим подобным сервисом, его запрос отправляется на серверы компании-разработчика, где обрабатывается и затем возвращается в виде ответа. Для нас такой подход невозможен. Мы не можем взять информацию о доходах человека, его имуществе или предпринимательской деятельности и отправить ее во внешнюю инфраструктуру, где мы не контролируем, как именно она будет обрабатываться.
Поэтому модели, которые используются в AI Soliq, развернуты на нашей собственной инфраструктуре. Данные не выходят даже за пределы Узбекистана. Они хранятся в дата-центре налоговых органов и обрабатываются внутри наших систем. Чтобы прийти к этому, мы начали изучать open-source решения — языковые модели с открытым исходным кодом, которые можно развернуть на собственных серверах и адаптировать под конкретные задачи.
Но здесь мы столкнулись с проблемой языка. Большинство современных языковых моделей хорошо работают с английским, русским и другими распространенными языками, для которых в интернете и цифровых источниках существует огромное количество текстов. С узбекским языком ситуация сложнее, он относится к так называемым low-resource languages — языкам, по которым относительно мало данных. А значит, и современные языковые модели обучены работать с ним значительно хуже, чем, например, с английским.
Когда мы начали тестировать разные модели, то увидели, что они не всегда правильно понимают узбекский язык: путают его с казахским или турецким, неправильно трактуют отдельные слова или смысл вопроса. Бывали случаи, когда в ответах появлялись слова, которых в узбекском языке вообще нет. Использовать такую модель для общения с налогоплательщиками было невозможно. Поэтому было решено научить ее узбекскому языку самостоятельно. Наши сотрудники начали собирать большой массив текстов для дообучения модели. В том числе несколько терабайт материалов было собрано из фонда Национальной библиотеки Узбекистана.
Наша задача состояла не просто в том, чтобы модель могла отвечать на вопросы на узбекском языке. Мы хотели, чтобы модель понимала семантику языка, смысл вопроса и могла нормально поддерживать диалог. При этом понимание языка еще не значит, что она знает все нормы налогового законодательства или может рассказать конкретному предпринимателю, что происходит в его компании.
Следовательно, следующей задачей было научить модель работать уже непосредственно с налоговой информацией.
Здесь важно понимать: сама языковая модель не знает, сколько налогов заплатила конкретная компания и есть ли у нее задолженность. Эта информация хранится в наших информационных системах. Для того чтобы AI Soliq мог работать с такими данными, мы использовали технологию RAG.
Если объяснять простыми словами, когда пользователь задает вопрос, AI Soliq сначала определяет, какие данные ему нужны для ответа, затем обращается к соответствующим информационным системам и базе, собирает необходимую информацию и только после этого формирует ответ.
Например, предприниматель спрашивает, есть ли у его компании задолженность. AI не должен сам придумывать или «вспоминать» сумму. Сначала система получает фактические данные из соответствующей налоговой базы, а затем анализирует их и объясняет пользователю, что они означают.
По итогу за обычным чат-интерфейсом стоит не одна языковая модель, а целая система. Она должна понимать вопрос пользователя, определить, какая информация нужна для ответа, найти ее в соответствующих источниках и только после этого сформировать ответ.
Но прежде чем все это заработало, нам пришлось решить целый ряд технических задач.
Серверы, которые традиционно используются для работы обычных информационных систем, не всегда подходят для современных задач искусственного интеллекта. Для работы с большими языковыми моделями нужны другие вычислительные мощности, в частности GPU-кластеры.
Следующим этапом стало подключение к базе данных. При этом нам нужно было выстроить систему так, чтобы искусственный интеллект получал только ту информацию, которая необходима для конкретного запроса, и при этом не нарушались требования безопасности.
И только после того, как все эти элементы удалось объединить, мы начали тестировать AI Soliq в реальных сценариях.
Нам было важно проверить не просто то, может ли модель поддерживать разговор. Важнее было, может ли она правильно понять запрос предпринимателя, определить, какие данные необходимы для ответа, найти нужную информацию, проанализировать ее и дать действительно полезный результат.
Фото: Евгений Сорочин / Spot
Что предприниматель получает в AI Soliq
Для предпринимателя AI Soliq становится единой точкой доступа к данным своей компании. Пользователь авторизуется с помощью ЭЦП своей организации, после чего система понимает, от имени какой конкретно компании он вошел. Так система получает доступ к данным именно этой организации. Не нужно вручную вводить ИНН, загружать документы или самостоятельно собирать информацию из разных систем — все необходимые сведения уже есть в налоговой инфраструктуре, а значит и на сервисе.
После этого предприниматель может начать диалог с AI Soliq, задав вопрос. И именно в этом и заключается основная идея платформы: дать предпринимателю возможность посмотреть на свою компанию глазами налоговой.
Если раньше эту картину приходилось собирать самостоятельно, переходя из одной системы в другую, то теперь AI анализирует данные в совокупности и помогает понять, что происходит с компанией. Для этого на платформе есть AI Korxona — сервис, который формирует общую картину по организации: задолженность, отчетность, налоговые обязательства и другие ключевые показатели.
При этом для нас важно не просто показать набор цифр. Если система выявляет проблему или отклонения, предприниматель может сразу уточнить детали: что произошло, почему возникла проблема, какие данные на это повлияли и что необходимо проверить.
По такому же принципу работает AI Reyting. Предприниматель может увидеть свой налоговый рейтинг, но главная задача сервиса — объяснить, почему он изменился. Сам по себе итоговый балл мало что говорит человеку, если он не понимает, какие показатели повлияли на его снижение или повышение. Поэтому AI Soliq позволяет посмотреть, из-за чего организация теряет баллы и на что стоит обратить внимание.
Отдельное направление связано с электронными счетами-фактурами. AI EHF помогает анализировать документы и выявлять операции, которые требуют дополнительного внимания. Для этого модель обучали на 100 тыс. счетов-фактур, по которым уже были результаты проверок.
Но здесь для нас также важно не просто сообщить предпринимателю, что какая-то операция выглядит сомнительно. Главный вопрос — почему именно система обратила на нее внимание. Какие данные не совпадают, что выглядит нетипично и какие обстоятельства стали причиной. AI должен помочь человеку разобраться в этом и понять, что именно нужно проверить.
Такая же логика лежит в основе AI Avtokameral. Автоматизированная камеральная проверка работает по определенным критериям и может выявить показатели, которые требуют дополнительного внимания. Однако сам факт того, что организация попала под определенный критерий, еще не объясняет предпринимателю, что именно произошло.
Через AI Avtokameral можно посмотреть, по каким критериям возникли вопросы и какие данные стали причиной. Например, система может показать, что по двум видам налогов организация попадает под определенные критерии. Дальше предприниматель или бухгалтер уже может углубиться в ситуацию, проверить документы и понять, что именно требует внимания.
Еще одно направление — налоговые льготы. Предприниматель может посмотреть, какими льготами его организация уже пользуется, а также узнать, на какие еще льготы она потенциально может претендовать и какие условия для этого необходимо выполнить. AI Soliq не назначает льготы автоматически — его задача в том, чтобы помочь человеку разобраться в доступных возможностях и требованиях.
Фото: Евгений Сорочин / Spot
Таким образом, мы старались объединить на одной платформе разные сценарии, с которыми предприниматель или бухгалтер сталкивается в повседневной работе. Это может быть общая проверка состояния компании, вопросы по рейтингу, отчетности, счетам-фактурам, камеральным проверкам или льготам.
При этом AI Soliq не должен восприниматься просто как набор отдельных сервисов. Главная особенность платформы — возможность продолжить разговор.
Предприниматель начинает диалог с общего вопроса, получает ответ и затем может углубиться в тему или перейти на другую. Если система сообщает о какой-то проблеме, можно в моменте спросить, почему она возникла. Если ответ связан с определенным показателем — уточнить, какие именно данные повлияли на результат. История чатов сохраняется, что позволяет вернуться к предыдущему разговору и продолжить его. Это очень важно, потому что разъяснение по налоговым вопросам редко заканчивается одним запросом и одним ответом.
При этом платформа продолжает развиваться. Уже сейчас мы рассматриваем новые сценарии применения ИИ, в том числе в работе с обращениями в налоговые органы. В перспективе налогоплательщик, отправив обращение, сможет видеть историю обратной связи и отслеживать ответы. Этот функционал пока находится в разработке.
Еще одно направление — развитие универсального помощника, который сможет отвечать на различные вопросы по налоговому администрированию в свободной форме.
Для нас запуск AI Soliq не является финальной точкой. Наоборот, именно после запуска мы получили возможность увидеть, как реальный пользователь взаимодействует с системой, какие вопросы задает чаще всего и в каких ситуациях AI действительно помогает.
Сервис уже находится в промышленной эксплуатации с начала августа. В первый день на платформу зашли около 1,5 тыс. пользователей, сейчас сервисом пользуются примерно 3−4 тыс. человек в день, а всего в систему вошли 25 тыс. человек. Мы продолжаем анализировать, как предприниматели используют сервис, и дорабатывать платформу. Искусственный интеллект — не продукт, который можно создать один раз и оставить без изменений. Его необходимо постоянно развивать, дообучать и адаптировать к реальным задачам.
Фото: Евгений Сорочин / Spot
Как Налоговый комитет доверяет и работает с ИИ
После знакомства с возможностями AI Soliq возникает вполне закономерный вопрос: насколько вообще можно доверять системе, которая анализирует данные компании и дает рекомендации. Даже ChatGPT и Claude предупреждают пользователей, что могут ошибаться и выдавать недостоверную информацию.
Вероятность ошибки существует у любой технологии искусственного интеллекта. Но в случае с AI Soliq фактические данные не генерируются моделью, вся информация о компании, ее задолженности, отчетности, рейтинге и других показателях поступает непосредственно из информационных систем Налогового комитета.
Искусственный интеллект лишь анализирует эти данные и объясняет их пользователю. Такой подход существенно снижает риск появления недостоверной информации.
Например, у одного налогоплательщика имеется задолженность в 10 тыс. сумов, а у другого — в 2 млн сумов. Искусственный интеллект не придумывает эти цифры — он получает их из базы и объясняет, почему они возникли.
Конечно, это не означает, что AI Soliq должен восприниматься как самостоятельный орган, который принимает юридически значимые решения. Система не выносит решения о том, что предприниматель совершил нарушение, не назначает штрафы и не заменяет сотрудника налоговых органов. Ее задача — за несколько секунд показать информацию, обратить внимание на возможную проблему и помочь пользователю разобраться в ситуации. Последнее решение в любом случае остается за человеком.
При этом мы не пытаемся применить одну и ту же технологию ко всем задачам. Для каждой из них используется тот инструмент, который лучше подходит для конкретной работы. Например, мы экспериментировали с голосовой идентификацией и добавили в мобильное приложение Soliq: при желании для подтверждения личности пользователи могут использовать Face ID или Voice ID. Однако мы не рассматриваем голосовую идентификацию как полноценную замену другим способам авторизации. Современные технологии позволяют достаточно убедительно подделывать голос человека, особенно если в открытом доступе есть большое количество аудиозаписей. Поэтому Voice ID пока остается дополнительным инструментом, а не основным способом подтверждения личности.
Еще одно направление — AI Call Center. Пока мы его тестируем, но планируем использовать для работы с большим количеством обращений и взаимодействия с пользователями. Такие технологии позволяют автоматизировать часть рутинной коммуникации, быстрее обрабатывать типовые запросы и направлять человека к необходимой информации.
Однако в основе многих внутренних решений лежит ML. Такие модели помогают анализировать большой объем данных, находить закономерности, отклонения и потенциальные риски. Это особенно важно для налогового администрирования, где приходится одновременно работать с огромным количеством показателей, отчетов и операций. Например, сотрудник физически не может одновременно вручную проанализировать всю информацию по каждому налогоплательщику. Ему пришлось бы заходить в разные системы, сравнивать показатели, выгружать данные и самостоятельно определять, на что стоит обратить внимание в первую очередь.
Искусственный интеллект может взять на себя именно эту часть работы. Он анализирует большой объем информации и подсвечивает ситуации, которые могут требовать внимания. Например, может обнаружить отклонение от обычных показателей или нетипичную операцию.
ИИ показывает человеку, куда стоит посмотреть, но дальше налоговик должен разобраться в ситуации сам. Иногда отклонение действительно может говорить о проблеме, а иногда для него есть вполне нормальное объяснение, которое невозможно понять без контекста. Поэтому мы не рассматриваем ИИ как замену живому инспектору. Скорее он меняет сам характер работы. Вместо того чтобы тратить большую часть времени на поиск и первичный анализ информации, сотрудник может сосредоточиться на тех ситуациях, которые действительно требуют профессиональной оценки.
Фото: Евгений Сорочин / Spot
Что дальше
Запуск AI Soliq — лишь начало масштабных изменений в том, как предприниматели взаимодействуют с налоговой системой. Возможности ИИ значительно шире, и мы продолжим искать новые сценарии его применения.
Одно из направлений — работа с обращениями. Мы разрабатываем сервис, через который пользователи могут направлять обращения в налоговые органы, видеть историю запросов и отслеживать их рассмотрение. Функционал пока находится в разработке.
Все эти решения объединяет одна концепция — бесконтактная налоговая.
Наша задача — сделать так, чтобы налогоплательщики могли решать большинство налоговых вопросов онлайн с помощью цифровых сервисов, без посещения налоговой инспекции. И если предпринимателю или физлицу за всю жизнь ни разу не понадобится прийти в налоговую, для нас это будет лучшим показателем того, что система действительно работает.
