Аннотация: В эпоху цифровой трансформации искусственный интеллект (далее – ИИ) становится ключевым инструментом в налоговом администрировании. Данная статья представляет собой исследование возможностей применения ИИ в налоговом администрировании несостоятельных организаций (банкротов), а также механики внедрения технологий ИИ в работу структурных подразделений налоговых органов, отвечающих за обеспечение процедур банкротства несостоятельных организаций и перспективы их адаптации в российской системе налогового администрирования. В настоящее время банкротство является макроэкономическим фактором и необходимость применения ИИ в российской практике, в том числе для обеспечения процедур банкротства, возможно через внедрение алгоритмов для мониторинга и анализа финансовой отчетности предприятий. В статье проанализирован международный опыт применения ИИ в работе судебных и фискальных органов, с целью адаптации выделенных подходов в рамках российской системы, что будет способствовать повышению прозрачности и эффективности налогового администрирования. Основа методологии исследования сформирована на базе общенаучных и специальных методов исследования, включающих методы сравнительного анализа, метода обобщения результатов при формулировании выводов и представлении приоритетных направлений, метод системного анализа и экспертной оценки. Новизна настоящего исследования заключается в адаптации инструментов и внедрении механик ИИ в налоговое администрирование несостоятельных организаций (банкротов).

Вывод. Внедрение ИИ в работу ФНС России, в части налогового администрирования несостоятельных организаций, является магистральным вектором в сторону повышения эффективности процедур банкротства несостоятельных организаций. Вместе с тем, развития института банкротства с постепенным внедрением ИИ, способствует: развитию предиктивной аналитики, построению моделей прогнозирования исходов дел, выявлению искажений в отчетности и балансе должника, сокращению затрат на администрирование процедур банкротства, снижению временных затрат на обработку данных.
Международный опыт демонстрирует высокую результативность таких технологий. Адаптация анализируемых инструментов для российской практики откроет новые возможности для цифровизации, повышению прозрачности налогового администрирования, а также поспособствует к развитию международного межведомственного электронного взаимодействия.

Abstract: In the era of digital transformation, artificial intelligence (hereinafter – AI) is becoming a key tool in tax administration. This article is a study of the possibilities of using AI in the tax administration of insolvent organizations (bankrupt), as well as the mechanics of introducing AI technologies into the work of structural divisions of tax authorities responsible for ensuring bankruptcy procedures for insolvent organizations and the prospects for their adaptation in the Russian tax administration system. Currently, bankruptcy is a macroeconomic factor and the need to apply AI in Russian practice, including to ensure bankruptcy procedures, is possible through the introduction of algorithms for monitoring and analyzing financial statements of enterprises. The article analyzes the international experience of using AI in the work of judicial and fiscal authorities, in order to adapt the selected approaches within the Russian system, which will contribute to increasing transparency and efficiency of tax administration. The basis of the research methodology is formed on the basis of general scientific and special research methods, including methods of comparative analysis, a method of generalizing results when formulating conclusions and presenting priority areas, a method of system analysis and expert assessment. The novelty of this study lies in the adaptation of tools and the introduction of AI mechanics into the tax administration of insolvent organizations (bankrupt).

Conclusion. The introduction of AI into the work of the Federal Tax Service of Russia, in terms of tax administration of insolvent organizations, is a major vector towards improving the effectiveness of bankruptcy procedures for insolvent organizations. At the same time, the development of the institute of bankruptcy with the gradual introduction of AI contributes to: the development of predictive analytics, the construction of models for predicting the outcome of cases, the identification of distortions in the debtor's statements and balance sheet, reducing the cost of administering bankruptcy procedures, reducing the time spent on data processing.
International experience demonstrates the high effectiveness of such technologies. The adaptation of the analyzed tools for Russian practice will open up new opportunities for digitalization, increase the transparency of tax administration, and also contribute to the development of international interdepartmental electronic interaction.