Схемы с НДС и возвратами из бюджета: выявление в цепочках сделок

НДС платит каждое звено цепочки, а покупатель, который заплатил налог поставщику, получает вычет. Схема держится на разрыве: по документам налог заплачен, а в бюджет он не поступил.

Еврокомиссия описывает известный вариант, мошенничество с пропавшим торговцем внутри ЕС. Компания получает товар из другой страны ЕС без НДС, продает его другим компаниям с налогом и исчезает, не перечислив налог в бюджет.

По оценке Еврокомиссии из доклада от 11 декабря 2025 года, потери от этой схемы составляли от 12,5 до 32,8 млрд евро в год в 2010-2023 годах. Общий разрыв по НДС в ЕС в 2023 году достиг 128 млрд евро, или 9,5% от суммы налога к уплате.

Для контроля важен не механизм, а след в данных. У такой схемы он есть почти всегда: компания, которая продала много, а налога заплатила мало, и покупатели, которые заявили вычет по ее счетам.

Где схема видна в данных: в декларации продавца налог мал при большом обороте; в декларации покупателя крупный вычет приходится на одного нового поставщика; в заявлении на возврат сумма растет быстрее, чем выручка компании.

Граница между странами для схемы не обязательна. Тот же разрыв встречается внутри одной страны, когда в цепочке стоит компания без сотрудников, имущества и истории.

Налоговая служба видит каждое звено отдельно: декларацию продавца, декларацию покупателя, платежи. ИИ сводит их в граф, где компании это узлы, а счета-фактуры и платежи это связи между ними.

Что система отмечает в графе:

1. Разрыв: покупатель заявил вычет, а у продавца налог в декларации не начислен или не уплачен.

2. Короткую жизнь: компания зарегистрирована недавно, быстро набрала большой оборот и перестала сдавать отчетность.

3. Круг: товар по документам проходит через несколько компаний и возвращается к первой.

4. Общие признаки: один адрес, один телефон, один IP-адрес при сдаче отчетности, один руководитель у нескольких звеньев.

5. Несоответствие профиля: компания без склада и сотрудников продает крупные партии техники.

Каждый признак по отдельности ничего не доказывает. Сигнал для проверки появляется, когда признаки сходятся в одном месте графа. Как устроен такой анализ, разобрано на странице о графовом анализе.

Что дальше делает человек: инспектор открывает граф вокруг отмеченной компании, запрашивает у покупателя документы о поставке и проверяет, была ли она на деле: перевозка, склад, оплата. Если поставки не было, вычет снимают, а материалы передают следствию.

Графы для поиска связей применяют и журналисты. В Панамских документах было 11,5 млн файлов о 214 488 офшорных структурах; связи людей и компаний ICIJ загрузил в графовую базу Neo4j, и больше 370 журналистов из 76 стран разбирали их вместе.

Европейская прокуратура (EPPO) расследует преступления против бюджета ЕС. На конец 2024 года у нее было 2 666 активных расследований с ущербом около 24,8 млрд евро.

Дела по НДС составляют 18% расследований, но 53% ущерба. Таких дел меньше, чем остальных, зато каждое в среднем крупнее: доля в ущербе почти втрое выше доли в числе дел.

В 2024 году по делам EPPO арестовано имущество на 849 млн евро. Арест возможен, когда следствие быстро видит, куда ушли деньги, а для этого нужна вся цепочка компаний, а не одно звено.

Для госоргана вывод простой: если проверяющих мало, анализ цепочек НДС дает больше ущерба на одно дело, чем многие другие схемы. Цепочки часто проходят через несколько стран, поэтому одной национальной службе они не видны целиком.

Как Евросоюз проверяет расходы бюджета другими инструментами, разобрано на странице о Евросоюзе.

ОЭСР в отчете Anti-Corruption and Integrity Outlook 2026 впервые оценила системы добросовестности 62 стран: 37 стран ОЭСР и 25 стран-партнеров. В главе о мошенничестве отчет приводит данные опроса о налоговых технологиях 2024 года.

ИИ в налоговом администрировании используют 29 из 38 стран ОЭСР. Из них 76% применяют его для выявления уклонения от налогов и мошенничества, 69% для оценки рисков.

Эти цифры не говорят, сколько схем нашли и сколько денег вернули. Они показывают другое: поиск мошенничества стал основной задачей ИИ в налоговых службах, а не побочной.

Работа такой системы похожа на защиту от мошенничества в банке. Модель ставит каждой декларации с возвратом оценку риска, инспектор начинает с верха списка, а результат проверки возвращается в модель как пример.

Возврат НДС удобнее всего проверять до выплаты. Деньги еще в бюджете, и сигнал системы превращается в запрос документов, а не в долгий поиск исчезнувшей компании.

Схемы с НДС и госзакупки пересекаются. Поставщик по госконтракту покупает товар через цепочку посредников, и одно звено в ней не платит налог, а поставщик получает вычет.

Сведение налоговых данных с закупочными показывает заказчику не только поставщика, но и его контрагентов. Если поставщик госконтракта заявляет вычеты по счетам компаний с признаками разрыва, это сигнал проверить и цену контракта.

Связь работает и в обратную сторону. Компания с признаками фирмы-однодневки в налоговых данных, которая подает заявку на торги, получает флаг в закупочной системе до выбора победителя.

Пример приводит Open Contracting Partnership в руководстве 2024 года. В Казахстане аналитическая компания Datanomix вместе с общественной организацией Adildik Joly по красным флагам искала незаконные возвраты НДС подрядчикам: около 400 000 долларов вернули в бюджет, а в Минфин направили предложение закрыть лазейку.

Связи между поставщиком, посредниками и людьми заказчика подробнее разобраны на странице об аффилированности.

Минимальный набор данныхдатасет Датасет (dataset) это набор данных, собранный и оформленный для обучения или проверки модели: таблица, папка с картинками или корпус текстов, где каждый пример описан одинаково. Подробнее в словаре для поиска разрывов:

1. Счета-фактуры или книги покупок и продаж обеих сторон сделки.

2. Декларации по НДС и платежи в бюджет.

3. Реестр компаний: дата регистрации, руководители, учредители, адреса.

4. Банковские платежи между компаниями, если закон дает службе к ним доступ.

5. Для связи с закупками: реестр контрактов и участников торгов.

Работа идет в три шага. Сначала данные сводят по единым идентификаторам компаний. Затем система строит граф и считает признаки риска. В конце инспектор получает короткий список с объяснением, какие признаки сработали.

Флаг означает риск, а не доказательство. Разрыв в цепочке бывает и у честной компании: поставщик ошибся в декларации, сдал ее с опозданием или закрылся по причинам, не связанным с налогом. Решение о проверке и доначислении принимает инспектор, спор решает суд.

Налоговая тайна задает требования к системе: модель разворачивают на серверах ведомства, а наружу уходят только обезличенные сводки. По данным ОЭСР, оценку рисков с ИИ применяют 69% стран организации, где налоговая служба использует ИИ, так что это уже обычная работа, а не эксперимент.