Не знаю, что вы читали, но я как человек проработавший в системе 12 лет говорю вам, что нет алгоритм с этим не справится. Вы не понимаете о чем говорите предлагая шаблонизатор. Но я не хочу вступать с вами в спор я привел свои аргументы, а у вас из доводов только "справится".
Я как то этот момент упустил, даже не помню какой у меня windows был на рабочем ПК. Но точно помню, что для входа в интернет база была windows professional
Неправда в какой степени? Что она не передовая служба? Да я не спорю, что роботы там могу работать скажем не очень хорошо. Я же говорю про в целом, учитывая мощность системы и ее возможности, а не про роботов в чате.
Я убежден, что с внедрением модели, обладающей такой же мощностью как например Chat GPT 5.2 или gemini 3 и с базами данных АИСа и определенными алгоритмами анализа и интерпретации информации будет возможно формировать акты без участия инспекторов. Приведу вам пример: компания заявила вычетов по НДС по нереальной сделке, допустим поставка ТМЦ. АИС это видит и подсвечивает инспектору. Дальше инспектор выставляет требование по ст. 93 или 93.1 НК РФ - после чего анализирует выписки по р/с, товарные потоки и характеристики всех участников сделок по поставкам ТМЦ, т.е. прямиком от завода до конечного потребителя. При этом он пользуется исключительно информацией из системы. И это все может также сделать и ЛЛМ если дать ей доступ и прописать алгоритм - так, как отработка, методы стандартные, там ничего нового уже не придумать. Анализ информации из баз, истребование документов - написание выводов, все.
Потому что описываемые вами алгоритмы не способны формировать выводы и описывать документы - а это основа акта. Поверьте, черновики о которых вы говорите уже есть, есть шаблоны актов и заключений, и все они абсолютно бесполезны. Так как бухгалтера и экономисты, которые пишут акты за крайне редким исключением пишут юридически грамотно, и тратят на это сотни часов своего времени. Так нелегче отдать это ЛЛМ, я думаю, что легче.
А дело и не в картинках. Я за 12 лет работы написал достаточно актов, решений и всевозможных аналитических справок. А так же проверял работы за другими, и скажу вам честно, что если ЛЛМ дать вводные данные, которые используют инспектора, докрутить немного модель на толкование этих вводных данных для формирование актов проверок, то она с этим справится. Я уже слышал, что ФНС делает попытки по внедрению таких механизмов, но пока все только на этапе слухов.
Да все верно. Но на деле дробление это не совсем частая история с которой работает служба. Но цифровые следы - это первое на что обращают внимание. Пока на деле система АИС - Налог 3 аккумулируем огромный массив данных, но нормально считывать их не может. Т.е. информации много, но отрабатывается она на уровне элементарных алгоритмов, а вся уже последующая обработка делается руками инспекторов. Но ФНС уже идет по пути внедрения ИИ в работу. Думаю 1-2 года и работа службы изменится кардинально.
Про мак ответил в закрепленном) Когда писал здесь, не учел, насколько публика подкована в техническом плане. У нас в письмах всегда писали MAC-Ip и никто особо с этим не разбирался, впредь буду внимательнее)
Можно конечно, но когда это делаете и вы, и ваш контрагент, который обладает признаками лица, не осуществляющего реальной хозяйственной деятельности - то это наводит на мысли)
Извиняю!) Про MAC - честно не специалист. Так просто у нас было принято говорить, IP адреса смотрим, про MAC возможно чушь сказал, спасибо что поправили) 12 лет проработал в контрольных органах, занимался налоговыми проверками, то что касается it сферы, здесь я недавно)
По округлению сумма НДС сразу приводится к копейкам, дальше дробление на 1/3 сделано так, что две доли округляются до копеек, а третья считается остатком, поэтому три доли всегда в сумме дают исходный НДС «копейка в копейку». Пени за каждый день считаются без округления “каждый день до 2 знаков”, и до копеек округляется только итоговая сумма в конце. Это исключает накопление копеечных искажений на длинных периодах.
Про процентную ставку. Я не давал ИИ задачу написать ставку только под 16%. Ставка берётся функцией get_key_rate(date)она ищет последнюю по дате ставку, которая действовала на конкретный день, и соответственно и считает пени исходя из действующей в день ставки.
На первый вопрос, да сначала самостоятельно рассчитывал с помощью эксель и через калькулятор пени который в консультанте. Еще отдавал считать бухгалтеру. Про второй и третий вопрос не понял, в чем собственно вопрос? При чем здесь процент по НДС, калькулятор считает пени с суммы недоимки, а не с суммы процента по НДС, здесь важна ставка ЦБ, наличие моратория, и дни просрочки. Если нормативка изменится то поправлю код калькулятора и если вы заходили на сайт то видели, что там указана дата актуальности расчетов. Что нужно проверить в округлении сумм?
Почему вы думаете, что PubMed плохой источник? Да, там тоже есть заказные обследования, но промт учитывает это. Если у вас есть примеры источников лучше, то напишите пожалуйста. Буду рад включить их в свой промт. Спасибо!
Не знаю, что вы читали, но я как человек проработавший в системе 12 лет говорю вам, что нет алгоритм с этим не справится. Вы не понимаете о чем говорите предлагая шаблонизатор. Но я не хочу вступать с вами в спор я привел свои аргументы, а у вас из доводов только "справится".
Я как то этот момент упустил, даже не помню какой у меня windows был на рабочем ПК. Но точно помню, что для входа в интернет база была windows professional
Если у вас такой критерий для определения, то спорить мне не с чем)
Совершенно с вами согласен, в контексте сегодняшнего времени многое, что написано в Кодексе устарело и требует изменений
Как экспертная система может справиться с написанием акта проверки? Вы представляете себе, что это за документ?
Неправда в какой степени? Что она не передовая служба? Да я не спорю, что роботы там могу работать скажем не очень хорошо. Я же говорю про в целом, учитывая мощность системы и ее возможности, а не про роботов в чате.
Я убежден, что с внедрением модели, обладающей такой же мощностью как например Chat GPT 5.2 или gemini 3 и с базами данных АИСа и определенными алгоритмами анализа и интерпретации информации будет возможно формировать акты без участия инспекторов. Приведу вам пример: компания заявила вычетов по НДС по нереальной сделке, допустим поставка ТМЦ. АИС это видит и подсвечивает инспектору. Дальше инспектор выставляет требование по ст. 93 или 93.1 НК РФ - после чего анализирует выписки по р/с, товарные потоки и характеристики всех участников сделок по поставкам ТМЦ, т.е. прямиком от завода до конечного потребителя. При этом он пользуется исключительно информацией из системы. И это все может также сделать и ЛЛМ если дать ей доступ и прописать алгоритм - так, как отработка, методы стандартные, там ничего нового уже не придумать. Анализ информации из баз, истребование документов - написание выводов, все.
Потому что описываемые вами алгоритмы не способны формировать выводы и описывать документы - а это основа акта. Поверьте, черновики о которых вы говорите уже есть, есть шаблоны актов и заключений, и все они абсолютно бесполезны. Так как бухгалтера и экономисты, которые пишут акты за крайне редким исключением пишут юридически грамотно, и тратят на это сотни часов своего времени. Так нелегче отдать это ЛЛМ, я думаю, что легче.
А дело и не в картинках. Я за 12 лет работы написал достаточно актов, решений и всевозможных аналитических справок. А так же проверял работы за другими, и скажу вам честно, что если ЛЛМ дать вводные данные, которые используют инспектора, докрутить немного модель на толкование этих вводных данных для формирование актов проверок, то она с этим справится. Я уже слышал, что ФНС делает попытки по внедрению таких механизмов, но пока все только на этапе слухов.
Да все верно. Но на деле дробление это не совсем частая история с которой работает служба. Но цифровые следы - это первое на что обращают внимание. Пока на деле система АИС - Налог 3 аккумулируем огромный массив данных, но нормально считывать их не может. Т.е. информации много, но отрабатывается она на уровне элементарных алгоритмов, а вся уже последующая обработка делается руками инспекторов. Но ФНС уже идет по пути внедрения ИИ в работу. Думаю 1-2 года и работа службы изменится кардинально.
Про мак ответил в закрепленном) Когда писал здесь, не учел, насколько публика подкована в техническом плане. У нас в письмах всегда писали MAC-Ip и никто особо с этим не разбирался, впредь буду внимательнее)
Можно конечно, но когда это делаете и вы, и ваш контрагент, который обладает признаками лица, не осуществляющего реальной хозяйственной деятельности - то это наводит на мысли)
Извиняю!) Про MAC - честно не специалист. Так просто у нас было принято говорить, IP адреса смотрим, про MAC возможно чушь сказал, спасибо что поправили) 12 лет проработал в контрольных органах, занимался налоговыми проверками, то что касается it сферы, здесь я недавно)
По округлению сумма НДС сразу приводится к копейкам, дальше дробление на 1/3 сделано так, что две доли округляются до копеек, а третья считается остатком, поэтому три доли всегда в сумме дают исходный НДС «копейка в копейку». Пени за каждый день считаются без округления “каждый день до 2 знаков”, и до копеек округляется только итоговая сумма в конце. Это исключает накопление копеечных искажений на длинных периодах.
Про процентную ставку. Я не давал ИИ задачу написать ставку только под 16%. Ставка берётся функцией
get_key_rate(date)она ищет последнюю по дате ставку, которая действовала на конкретный день, и соответственно и считает пени исходя из действующей в день ставки.На первый вопрос, да сначала самостоятельно рассчитывал с помощью эксель и через калькулятор пени который в консультанте. Еще отдавал считать бухгалтеру. Про второй и третий вопрос не понял, в чем собственно вопрос? При чем здесь процент по НДС, калькулятор считает пени с суммы недоимки, а не с суммы процента по НДС, здесь важна ставка ЦБ, наличие моратория, и дни просрочки. Если нормативка изменится то поправлю код калькулятора и если вы заходили на сайт то видели, что там указана дата актуальности расчетов. Что нужно проверить в округлении сумм?
Тоже хочу сделать бота. Хорошая идея. Вообще конечно долго возился, сотни запросов в gemini отправлял, что бы код поправить.
Спасибо! Попробую. Пока с агентами еще не работал.
А я намерено так пишу, для кого-то вода, а для кого-то смысл, но спасибо за совет)
Спасибо, пока только на старте этой темы, но постараюсь довести до финала.
Спасибо!
Почему вы думаете, что PubMed плохой источник? Да, там тоже есть заказные обследования, но промт учитывает это. Если у вас есть примеры источников лучше, то напишите пожалуйста. Буду рад включить их в свой промт. Спасибо!