Для миллионов южноафриканцев налоговый сезон по-прежнему ощущается как ежегодный ритуал: собрать документы, проверить вычеты и подать декларацию. Однако внутри South African Revenue Service (SARS), налогового органа страны, процесс выглядит совсем иначе.

Задолго до того, как многие налогоплательщики заходят в eFiling, искусственный интеллект (ИИ), машинное обучение и продвинутая аналитика данных уже оценивают риски, сопоставляют информацию от третьих сторон и помогают определять, какие декларации требуют более пристального внимания. То, что раньше было трудоёмким процессом, в значительной степени основанным на ручных проверках, превращается в технологическую операцию, работающую на данных.

Этот сдвиг — один из наиболее заметных примеров масштабного внедрения ИИ в государственном секторе Африки. Помимо улучшения сбора налогов, он показывает, как алгоритмическое принятие решений меняет государственные институты и отношения между гражданами и государством.

SARS незаметно стал одним из самых продвинутых пользователей ИИ на континенте, внедрив data science практически на каждом этапе налогового администрирования — от автооценки и выявления мошенничества до проверки соблюдения требований и отбора на аудит. Этот подход отражает более широкую тенденцию: африканские правительства используют ИИ не только для повышения эффективности, но и для сокращения разрывов в доходах цифровой экономики.

«SARS использует data science, machine learning и ИИ в рамках более широкой программы модернизации, чтобы постоянно внедрять инновации и улучшать процессы налогового комплаенса», — сказал TechCabal в интервью в понедельник Siphithi Sibeko, руководитель по коммуникациям и работе со СМИ в SARS. «Стратегия SARS сосредоточена на клиентском опыте и применении этих возможностей, чтобы обеспечить, чтобы “налоги просто происходили”».

Масштаб воздействия технологии уже становится заметен.

По словам Sibeko, программа комплаенса SARS обеспечила R304 billion ($18.2 billion) в 2024/25 финансовом году. Выявление мошенничества и проверка с помощью ИИ за последние пять лет предотвратили более R417 billion ($25 billion) неправомерных выплат возвратов.

Sibeko также сообщил, что 100% случаев проверки и 88.41% сложных аудиторских случаев теперь отбираются с использованием автоматизированной функции оценки риска, что показывает, насколько алгоритмы стали центральными для выявления рисков несоблюдения требований.

Вместо того чтобы полагаться только на информацию, поданную в налоговых декларациях, SARS сформировал более полную цифровую картину налогоплательщиков, интегрируя данные, получаемые в рамках установленного законом мандата от работодателей, финансовых учреждений, медицинских схем, пенсионных фондов, страховщиков, управляющих инвестициями и других отчитывающихся организаций. Он также получает информацию из внутренних государственных реестров, от иностранных налоговых органов и из систем отчётности по криптовалютам.

В заявлении от 1 July SARS сообщил, что эти улучшения призваны сделать налоговый комплаенс «проще, быстрее и безопаснее» для миллионов налогоплательщиков, добавив, что по состоянию на 1 July 2026 более 1.9 million налогоплательщиков были автооценены, а около R8 billion ($479 million) возвратов были выплачены в течение 72 часов.

Расширяющаяся экосистема данных стала особенно важной по мере роста рынка электронной коммерции Южной Африки. Объём онлайн-розничных продаж, по прогнозам, достигнет R130 billion ($7.8 billion), что составит почти 10% от общего объёма розничных продаж, отражая рост числа цифровых транзакций, которые создают налогооблагаемый доход и цифровые следы.

Доходы, полученные через платформы фриланса, удалённую работу, e-commerce-бизнес и криптоактивы, часто оставляют цифровые следы, за которыми традиционным налоговым системам трудно следить. Теперь ИИ позволяет SARS анализировать эти сложные массивы данных в масштабе, который был бы невозможен при ручном расследовании.

«Речь идёт не об одной конкретной технологии, а о платформенном подходе, который объединяет данные, аналитику, ИИ и современные возможности комплаенса, чтобы сделать соблюдение требований проще для честных налогоплательщиков и сложнее для тех, кто решает их не соблюдать», — сказал Sibeko TechCabal. «Мы видим рост участия в цифровой экономике, что подчёркивает важность того, чтобы был задекларирован весь налогооблагаемый доход, независимо от того, как и где он был получен».

SARS утверждает, что технология предназначена для поддержки, а не замены человеческого суждения, несмотря на растущую зависимость от ИИ. Несмотря на это, Sibeko отметил, что технология поддерживает, а не заменяет принятие решений человеком. Показатели риска, генерируемые системами ИИ, проходят проверку через процедуры управления и человеческий надзор, а модели постоянно дорабатываются для повышения точности и снижения числа ложноположительных срабатываний до начала любых мер принуждения.

Он считает, что подход human-in-the-loop станет важным по мере того, как правительства по всему миру будут сталкиваться с вопросами ответственности ИИ, прозрачности и прав граждан, когда автоматизированные системы влияют на государственные решения.

Для Южной Африки последствия выходят далеко за рамки сбора налогов. Стратегия Modernisation 3.0 в SARS направлена на создание умного, цифрового и управляемого данными налогового органа, основанного на цифровых идентичностях, единых записях налогоплательщиков и системах комплаенса на базе ИИ.

Поскольку правительства по всей Африке ищут способы улучшить сбор доходов без повышения налоговых ставок, SARS демонстрирует, что ИИ может стать одним из самых мощных фискальных инструментов.