<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE article PUBLIC "-//NLM//DTD JATS (Z39.96) Journal Publishing DTD v1.2 20190208//EN" "https://jats.nlm.nih.gov/publishing/1.2/JATS-journalpublishing1.dtd">
<article xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:ali="http://www.niso.org/schemas/ali/1.0/" article-type="research-article" dtd-version="1.2" xml:lang="en">
<front> <journal-meta>
<journal-id journal-id-type="publisher-id">Financial risk management</journal-id>
<journal-title-group>
<journal-title xml:lang="en">Financial risk management</journal-title>
<trans-title-group xml:lang="ru">
<trans-title>Управление финансовыми рисками</trans-title>
</trans-title-group>
</journal-title-group>
<issn publication-format="print">2221-7541</issn>
<issn publication-format="electronic">2618-8805</issn>
<publisher>
<publisher-name xml:lang="en">BIBLIO-GLOBUS Publishing House</publisher-name>
</publisher>
</journal-meta><article-meta>
<article-id pub-id-type="publisher-id">124469</article-id>
<article-id pub-id-type="doi">10.18334/ufr.21.3.124469</article-id>
<article-id custom-type="edn" pub-id-type="custom">AAQHRZ</article-id>
<article-categories>
<subj-group subj-group-type="toc-heading" xml:lang="en">
<subject>Articles</subject>
</subj-group>
<subj-group subj-group-type="toc-heading" xml:lang="ru">
<subject>Статьи</subject>
</subj-group>
<subj-group subj-group-type="article-type">
<subject>Research Article</subject>
</subj-group>
</article-categories>
<title-group>
<article-title xml:lang="en">The application of artificial intelligence to identify tax violations by tax monitoring participants</article-title>
<trans-title-group xml:lang="ru">
<trans-title>Использование искусственного интеллекта для выявления налоговых правонарушений участниками налогового мониторинга</trans-title>
</trans-title-group>
</title-group>
<contrib-group>
<contrib contrib-type="author">
<contrib-id contrib-id-type="orcid">https://orcid.org/0009-0009-3406-5893</contrib-id>
<name-alternatives>
<name xml:lang="en">
<surname>Gibadullina</surname>
<given-names>Emiliya Rimovna</given-names>
</name>
<name xml:lang="ru">
<surname>Гибадуллина</surname>
<given-names>Эмилия Римовна</given-names>
</name>
</name-alternatives>
<bio xml:lang="ru">
<p>Магистр кафедры «Бухгалтерский учет, аудит, статистика»</p>
</bio>
<email>Emiliya1999@yandex.ru</email>
<xref ref-type="aff" rid="aff1"/>
</contrib>

<contrib contrib-type="author">
<contrib-id contrib-id-type="orcid">https://orcid.org/0000-0002-5608-1618</contrib-id><contrib-id contrib-id-type="spin">2107-6649</contrib-id>
<name-alternatives>
<name xml:lang="en">
<surname>Rastegaeva</surname>
<given-names>Faniya Saitovna</given-names>
</name>
<name xml:lang="ru">
<surname>Растегаева</surname>
<given-names>Фания Саитовна</given-names>
</name>
</name-alternatives>
<bio xml:lang="ru">
<p>профессор кафедры «Бухгалтерский учет, аудит, статистика», доктор экономических наук, доцент</p>
</bio>
<email>fsrastegaeva@fa.ru</email>
<xref ref-type="aff" rid="aff1"/>
</contrib>
</contrib-group><aff-alternatives id="aff1">
<aff>
<institution xml:lang="en">Financial University under the Government of the Russian Federation - Ufa Branch</institution>
</aff>
<aff>
<institution xml:lang="ru">Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации - Уфимский филиал</institution>
</aff>
</aff-alternatives>        
        
<pub-date date-type="pub" iso-8601-date="2025-09-30" publication-format="print">
<day>30</day>
<month>09</month>
<year>2025</year>
</pub-date>
<volume>21</volume>
<issue>3</issue>
<issue-title xml:lang="en">VOL 21, NO3 (2025)</issue-title>
<issue-title xml:lang="ru">ТОМ 21, №3 (2025)</issue-title>
<fpage>209</fpage>
<lpage>226</lpage>
<history>
<date date-type="received" iso-8601-date="2025-08-23">
<day>23</day>
<month>08</month>
<year>2025</year>
</date>
<date date-type="accepted" iso-8601-date="2025-09-29">
<day>29</day>
<month>09</month>
<year>2025</year>
</date>
</history>

<permissions>
<copyright-statement xml:lang="en">Copyright ©; 2025, Gibadullina E.R., Rastegaeva F.S.</copyright-statement>
<copyright-statement xml:lang="ru">Copyright ©; 2025, Гибадуллина Э.Р., Растегаева Ф.С.</copyright-statement>
<copyright-year>2025</copyright-year>
<copyright-holder xml:lang="en">Gibadullina E.R., Rastegaeva F.S.</copyright-holder>
<copyright-holder xml:lang="ru">Гибадуллина Э.Р., Растегаева Ф.С.</copyright-holder>
<ali:free_to_read xmlns:ali="http://www.niso.org/schemas/ali/1.0/" start_date="2025-09-30"/>
</permissions>



<self-uri xlink:href="https://1economic.ru/lib/124469">https://1economic.ru/lib/124469</self-uri>
<abstract xml:lang="en"><p>The article discusses the possibilities and limitations of using artificial intelligence technologies to identify tax violations in the context of the tax monitoring regime. The concept and list of tax offenses that are most relevant for automated detection are clarified; and the preventive nature of tax monitoring as a risk-oriented form of tax control is revealed. The practical significance of the research results lies in the development of applied recommendations for the use of artificial intelligence in tax monitoring. In particular, the authors proposed a model of integration artificial intelligence into tax monitoring and risk management cycle. The results can be used as the basis for methodological materials for tax authorities and corporate tax compliance services. In addition, the legal and ethical requirements formulated in the article can be taken into account when finalizing the regulatory framework for tax monitoring and regulations of the Federal Tax Service.</p>
</abstract>
<trans-abstract xml:lang="ru"><p>В статье рассматриваются возможности и ограничения применения технологий искусственного интеллекта для выявления налоговых правонарушений в условиях режима налогового мониторинга. Утоняются понятие и перечень налоговых правонарушений, наиболее релевантных для автоматизированного выявления; раскрывается превентивный характер налогового мониторинга как риск-ориентированной формы налогового контроля. Практическая значимость результатов исследования заключается в разработке прикладных рекомендаций по использованию искусственного интеллекта в режиме налогового мониторинга. В частности, предложенная модель интеграции в налоговый мониторинг и цикл управления рисками с участием искусственного интеллекта. Результаты могут быть положены в основу методических материалов для налоговых органов и корпоративных служб налогового комплаенса. Кроме того, сформулированные в работе правовые и этические требования можно учитывать при доработке нормативной базы налогового мониторинга и регламентов Федеральной налоговой службы.</p>
</trans-abstract>
<kwd-group xml:lang="en">
<kwd>tax monitoring</kwd>
<kwd>tax control</kwd>
<kwd>tax offense</kwd>
<kwd>tax risk</kwd>
<kwd>tax risk management</kwd>
<kwd>tax administration</kwd>
<kwd>tax compliance</kwd>
<kwd>artificial intelligence</kwd>
<kwd>digitalization of taxation</kwd></kwd-group><kwd-group xml:lang="ru">
<kwd>налоговый мониторинг; налоговый контроль; налоговое правонарушение; налоговые риски; управление налоговыми рисками; налоговое администрирование; налоговый комплаенс; искусственный интеллект; цифровизация налогообложения</kwd></kwd-group>
</article-meta>
</front>
<back> <ref-list>
<ref id="B1">
<label>1.</label>
<mixed-citation>1. Налоговый кодекс Российской Федерации (часть первая) от 31.07.1998 № 146-ФЗ (ред. от 29.11.2024, с изм. от 21.01.2025) (с изм. и доп., вступ. в силу с 05.02.2025). КонсультантПлюс. [Электронный ресурс]. URL: https://www.consultant.ru (дата обращения: 20.12.2025).</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B2">
<label>2.</label>
<mixed-citation>2. Уголовный кодекс Российской Федерации от 13.06.1996 N 63-ФЗ (ред. от 17.11.2025, с изм. от 17.12.2025). КонсультантПлюс. [Электронный ресурс]. URL: https://www.consultant.ru (дата обращения: 20.12.2025).</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B3">
<label>3.</label>
<mixed-citation>3. Письмо ФНС России от 17.12.2014 № ЕД-4-2/26194 «О порядке проведения налогового мониторинга». КонсультантПлюс [Эдектронный ресурс]. URL: https://www.consultant.ru (дата обращения: 15.09.2025)</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B4">
<label>4.</label>
<mixed-citation>4. Андрианова Н.Г. Искусственный интеллект в налоговом контроле: проблемы и перспективы правового регулирования // Налоги и налогообложение. – 2025. – № 3. – c. 22-32. – doi: 10.7256/2454-065X.2025.3.74301.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B5">
<label>5.</label>
<mixed-citation>5. Афанасьева Л.В., Евлоева А.Б. Изучение опыта применения цифровых технологий в финансовой сфере в целях обеспечения экономической безопасности в России и за рубежом // Национальная безопасность / nota bene. – 2023. – № 2. – c. 36-47. – doi: 10.7256/2454-0668.2023.2.40031.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B6">
<label>6.</label>
<mixed-citation>6. Belahouaoui R., Attak E.H. Digital taxation, artificial intelligence and Tax Administration 3.0: improving tax compliance behavior – a systematic literature review using textometry (2016–2023) [Электронный ресурс] // Accounting Research Journal. – 2024. – Vol. 37, No. 2. – P. 172–191. doi:10.1108/ARJ-12-2023-0372</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B7">
<label>7.</label>
<mixed-citation>7. Gaie C. Struggling Against Tax Fraud: A Holistic Approach Using Artificial Intelligence. / In book: Recent Advances in Data and Algorithms for e-Government. - Cham: Springer, 2023. – 87-102 p.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B8">
<label>8.</label>
<mixed-citation>8. Bou Reslan F., Jabbour Al Maalouf N. Assessing the Transformative Impact of AI Adoption on Efficiency, Fraud Detection, and Skill Dynamics in Accounting Practices // Journal of Risk and Financial Management. – 2024. – № 12. – p. 577. – doi: 10.3390/jrfm17120577.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B9">
<label>9.</label>
<mixed-citation>9. Tax Administration 3.0: The Digital Transformation of Tax Administration. OECD. [Электронный ресурс]. URL: https://www.oecd.org/en/publications/tax-administration-3-0-the-digital-transformation-of-tax-administration_ca274cc5-en.html (дата обращения: 25.12.2025).</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B10">
<label>10.</label>
<mixed-citation>10. Tax Administration 2024. OECD. [Электронный ресурс]. URL: https://www.oecd.org/tax/administration/ (дата обращения: 15.09.2025).</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B11">
<label>11.</label>
<mixed-citation>11. База знаний. Образовательный портал Налоговый мониторинг. [Электронный ресурс]. URL: https://налоговыймониторинг.рф/baza-znaniy/#knowledge-faq (дата обращения: 15.09.2025).</mixed-citation>
</ref>
</ref-list>
</back>
</article>