Искусственный интеллект (ИИ) обычно обсуждается как технологическая проблема. Его также рассматривают через призму конфиденциальности, интеллектуальной собственности, занятости, кибербезопасности или управления. Но бизнесу следует начать и другой разговор: ИИ всё чаще становится налоговым вопросом.

Это не обязательно означает, что правительства введут особый налог на роботов или другие генеративные ИИ-инструменты. Последствия гораздо шире. ИИ меняет то, как компании создают стоимость, оказывают услуги, распределяют персонал и интеллектуальную собственность и работают через границы, — и он может изменить потребности в рабочей силе и трансформировать традиционные бизнес-модели. В то же время налоговые органы всё активнее используют ИИ для совершенствования налогового администрирования и правоприменения.

Масштаб этих изменений впечатляет. В 2016 году лишь 9% налоговых администраций, опрошенных Организацией экономического сотрудничества и развития (ОЭСР), сообщали об использовании ИИ. К 2023 году эта доля выросла до 69%, ещё 24% находились в процессе внедрения ИИ-решений — менее чем за десять лет ИИ прошёл путь от новинки до мейнстрима.

Таким образом, пересечение ИИ и налогообложения работает в обоих направлениях. Правительства должны думать о том, как налоговым системам адаптироваться к экономике, движимой ИИ, а бизнесу приходится действовать в среде, где те же технологии уже используются налоговыми органами для оценки добросовестности и выявления рисков.

ИИ — уже налоговый вопрос на Филиппинах

Филиппины уже продвинулись по одному из направлений, распространив налог на добавленную стоимость (НДС) на цифровые услуги — включая услуги провайдеров, не имеющих физического присутствия в стране, — посредством Республиканского акта № 12023 и его подзаконных актов, действующих с июня 2025 года.

Более сложный вопрос возникает тогда, когда ИИ перестаёт быть просто услугой, которую компанияает, и становится ключевым драйвером создаваемой ею стоимости. Международные налоговые правила традиционно опираются на такие концепции, как резидентство, физическое присутствие, выполняемые функции, используемые активы и принимаемые риски. ИИ может усложнить применение каждого из этих понятий.

Представьте ИИ-продукт, разработанный в одной стране, с использованием интеллектуальной собственности, принадлежащей компании из другой, обученный на данных нескольких рынков, размещённый в третьей юрисдикции и продаваемый клиентам по всему миру. Где тогда создаётся стоимость — и какое правительство вправе облагать налогом полученную прибыль?

Эти вопросы непросты, но и не новы. ИИ усиливает и добавляет ещё один слой к тем задачам, которые транснациональный бизнес и налоговые органы годами решают в отношении прибыли от нематериальных активов.

Для транснациональных компаний может быть уже недостаточно спросить, какая компания юридически владеет технологией. Налоговые органы могут также интересоваться, кто её фактически разрабатывал и улучшал, кто контролирует соответствующие риски, где принимаются экономически значимые решения и какие структуры выполняют функции, в конечном счёте приносящие доход, — и ответы могут распределяться между несколькими юрисдикциями.

Когда ИИ становится трудосберегающим устройством

Рост производительности обычно считается благом. Если ИИ позволяет сотруднику выполнить за час задачу, на которую раньше уходил целый день, экономическая целесообразность очевидна. Более неприятный вопрос заключается в том, приведут ли эти gains производительности в итоге к сокращению числа сотрудников, необходимых для выполнения работы.

Этот вопрос имеет особое значение на Филиппинах, где трудовое законодательство позволяет работодателям расторгать трудовые договоры, в том числе по причине установки трудосберегающих устройств или избыточности персонала, при соблюдении установленных законом материальных и процедурных требований. Подзаконные акты предусматривают, что установка трудосберегающих устройств должна предполагать внедрение машин, оборудования или иных устройств добросовестно и с действительной целью, например для экономии затрат или повышения операционной эффективности. При отборе затрагиваемых сотрудников также должны применяться справедливые и разумные критерии.

По мере того как ИИ становится способнее, филиппинским компаниям, возможно, придётся столкнуться с непростым вопросом: могут ли определённые ИИ-системы в конечном счёте считаться трудосберегающим устройством в смысле филиппинского трудового права?

Вопрос выходит за рамки занятости, поскольку меньше работников может означать и меньше участников, пополняющих налоговую базу. Правительства получают значительные доходы от экономической деятельности, связанной с человеческимом. Сотрудники получают зарплаты и платят подоходный налог; занятость порождает обязательные взносы; а работники тратят заработанное на товары и услуги, генерирующие новую налогооблагаемую экономическую активность.

Если компания становится более производительной и прибыльной, нанимая меньше людей, государство теряет часть доходов, связанных с человеческим трудом, — но экономическая стоимость не обязательно исчезает. Она смещается. Работодатели могут получать более высокую маржу, технологические провайдеры зарабатывают выручку, а акционеры в итоге могут получать большую отдачу. Вопрос политики заключается в том, адекватно ли налоговая система улавливает это смещение, когда всё большая доля экономической стоимости приходится на капитал, владение интеллектуальной собственностью, такой как патенты и товарные знаки, и технологии, а не на человеческий труд и требуемые им высококвалифицированные навыки.

Это одна из причин, по которой на международном уровне возникли дискуссии о так называемом «налоге на роботов» — в частности, Европейский парламент в резолюции 2017 года о нормах гражданского права в области робототехники рассмотрел, но в итоге не стал рекомендовать налог на роботов. Однако простое налогообложение ИИ может сдерживать инвестиции и инновации, повышающие производительность. Правильнее спрашивать не о том, следует ли правительствам облагать налогом робота, а о том, как им реагировать на изменения, создаваемые ИИ. Один из подходов — направлять доходы, даже от существующих широких налогов, на переобучение, повышение квалификации и поддержку регионов и секторов, затронутых изменениями или быстро трансформирующихся. Техническое управление по развитию образования и навыков (TESDA) в настоящее время предлагает ИИ-сертификацию к экзамену AI-900. Нам ещё далеко идти, но подобные инициативы могут помочь уволенным работникам адаптироваться и найти своё место в меняющемся ландшафте.

Налоговики тоже будут использовать ИИ

Налоговые органы не просто будут использовать ИИ в будущем — они уже используют его. По данным ОЭСР, ИИ применяется налоговыми администрациями для аналитической работы, обслуживания налогоплательщиков, отбора дел и автоматизации рутинных задач большого объёма.

Бюро внутренних доходов (BIR) недавно внедрило автоматизированный риск-ориентированный отбор для проверок, использующий данные форм eFPS и eBIR, а также сторонних отчётов, например данных об удержаниях и импорте, и готовится к запуску системы электронного выставления счетов/квитанций (EIS). То, насколько быстро EIS перейдёт от подготовки к внедрению, — событие, за которым филиппинским компаниям стоит следить.

Та же возможность ставит вопрос о том, как автоматизированный анализ должен взаимодействовать с правами налогоплательщиков. Если алгоритм помечает компанию как налогоплательщика высокого риска, компания вправе спросить почему. Ей может потребоваться знать, на какую информацию опиралась система, была ли эта информация точной и какой вес сотрудник налогового органа придал рекомендации системы. Это не просто технологические вопросы — это вопросы надлежащей правовой процедуры. Аномалия не обязательно является доказательством уклонения от уплаты налогов. Поэтому человеческое суждение, прозрачность, подотчётность и возможность для налогоплательщиков оспаривать выводы, которые существенно их затрагивают, должны оставаться частью налогового администрирования с применением ИИ.

В качестве меры предосторожности компаниям следует заблаговременно документировать обоснованные корректировки, когда они происходят, чтобы любой автоматизированный запрос можно было оперативно рассмотреть с опорой на доказательства, созданные в соответствующий момент времени. Однако ведение записей — лишь одна сторона уравнения.

Налоги должны получить место за столом управления ИИ

Большинство компаний сегодня подходят к управлению ИИ через свои технологические команды, службы кибербезопасности, конфиденциальности, юристов и комплаенс. Налоговые специалисты всё чаще должны быть частью этого обсуждения. Решения о том, где разрабатывается ИИ-система, какая структура владеет соответствующей интеллектуальной собственностью, как аффилированные лица используют технологию, как клиенты приобретают услугу и где признаётся полученная выручка, — все они могут иметь налоговые последствия.

Технология может быть новой, но фундаментальные налоговые вопросы — нет: кто создал стоимость, где она была создана и кто вправе её облагать налогом? По мере смещения экономической активности в сторону алгоритмов, данных и нематериальных активов способна ли налоговая система, созданная главным образом для физического труда, поспевать за этими изменениями? ИИ сделает ответы значительно сложнее.

---

Взгляды и мнения, выраженные в этой статье, принадлежат исключительно автору и не обязательно отражают позицию Cabrera & Co. Содержание предназначено только для общей информации и не должно использоваться в качестве замены конкретных консультаций.

Мара Анхели Вильегас — старший юридический консультант в Cabrera & Co., филиппинской фирме-члене сети PwC. С ней можно связаться по адресу mara.angeli.villegas@pwc.com.

Впервые статья была опубликована на BusinessWorld.