Сегодня на эфире показывала работу моего ИИ-ассистента по налоговой безопасности бизнеса
Мы проработали несколько судебных решений, выделили из них ключевые правовые позиции и сразу перевели их в практическую плоскость — что именно эти выводы судов дают бизнесу для налоговой безопасности.
Разобрали, в частности, позиции Верховного и Конституционного судов по подходам к защите бизнеса при обвинениях в дроблении; по определению действительных налоговых обязательств и налоговой реконструкции.
Отдельно на примере конкретной компании посмотрели, почему конструкция бизнеса может быть признана дроблением и что можно было бы сделать заранее, еще до налоговой проверки, чтобы существенно усилить защиту.
Это все, конечно, было в демонстрационном режиме, без глубокой и окончательной проработки вопросов, но скорость работы нейросетей все равно впечатляет.
Плюс качество работы именно моего ассистента. Я с ним работаю уже год. Поначалу иногда «хотелось застрелиться» 😂 Ответы ассистента совершенно не отвечали моим требованиям.
Я его терпеливо обучала. Благо, мой опыт работы в налоговой позволяет это делать очень квалифицированно. Где-то через месяц стало лучше. Потом еще лучше. Сейчас я уверена в качестве его работы.
⚠️ Это не отменяет проверку и верификацию ответов ассистента.
Но все равно он делает за меня большой объем работы. То, на что раньше я могла потратить 2-3 недели работы, сейчас с ассистентом можно сделать за 2-3 дня. Естественно, не работая все 24 часа в сутки.
В завершении мы проработали запрос участников эфира: как упростить бухгалтеру анализ дебиторской задолженности контрагентов.
Когда контрагентов немного, ситуацию можно держать под контролем вручную.
Но если их десятки или сотни, задача становится совсем другой.
Недостаточно просто увидеть общую сумму дебиторской задолженности. Нужно понимать:
— у кого долг самый большой;
— у кого задолженность растет из месяца в месяц;
— кто платит частично, но долг все равно накапливается;
— у кого ситуация, наоборот, улучшается;
— какие контрагенты требуют внимания в первую очередь.
Во время эфира мой ассистент спроектировал Excel-таблицу, в которой автоматически рассчитываются:
— изменение задолженности;
— процент ее роста или снижения;
— коэффициент оплаты;
— доля каждого контрагента в общей дебиторке;
— уровень риска;
— приоритет контрагента для дальнейшей работы.
Плюс еще график динамики задолженности вставил! 🔥
То есть вместо просмотра огромного регистра бухгалтер может сразу получить выборку тех контрагентов, с которыми нужно разбираться в первую очередь, а также поведение каждого контрагента в динамике.
Например, система сможет сразу показать:
у этого контрагента задолженность растет шестой месяц подряд;
этот должник формирует 20% всей дебиторской задолженности компании;
здесь задолженность уже снижается и риск уменьшается;
а здесь появился новый крупный долг, которого еще месяц назад не было.
Это, конечно, только начало решения вопроса. Нужно еще продумать формат и структуру таблицы под конкретную компанию, под конкретного специалиста.
Но начало уже есть. И доработать этот инструмент анализа до нужного формата - вопрос очень небольшого времени.
Отдельно обсудили еще один важный вопрос: конфиденциальность коммерческой информации.
Мне кажется, именно на таких задачах особенно хорошо видно, как ИИ может быть встроен в реальную работу бухгалтера или специалиста по налогам.
Как инструмент, который помогает быстрее обработать массив данных → увидеть риски → выделить приоритетные участки → принять решение, куда направить внимание в первую очередь.
🍀 Следующий открытый эфир по использованию нейросетей для налоговой безопасности бизнеса проведу в пятницу 21.08. в 12 часов по московскому времени.
Тоже позанимаемся чем-нибудь интересным! Готовьте свои вопросы для ассистента!
Ссылка на Zoom будет здесь!
18