57
другой - само исчисление НДС по ним ложится тяжелым бременем на
бухгалтерские подразделения банков.
В целом стоит отметить, что актуальность целей развития налоговой
политики коммерческих банков на будущий период высока, это связано с тем,
что банки занимают особое положение в экономике страны.
3.2 Внедрение системы оценки риска налоговой проверки заемщика-
кредитора
Перед началом анализа кредитоспособности, включая налоговую
нагрузку заемщика, необходимо проверить подходит ли он к тем параметрам,
которые предъявляет Банк. Оценка кредитоспособности, включая налоговую
нагрузку заемщика в банках обычно выполняется в три этапа:
Первый этап – первичный, включающий в себя оценку потенциального
заемщика с психологической точки зрения.
Второй этап – анализ финансового состояния заемщика, расчет основных
и дополнительных (объективных/субъективных) показателей, которые
характеризуют финансовое состояние заемщика.
Третий этап – решение уполномоченного органа/кредитного комитета
банка о кредитоспособности, включая налоговую нагрузку заемщика.
Выезд к будущему заемщику производится совместно со службой
экономической безопасности, которая в дальнейшем дает свое заключение по
организации. При анализе предполагаемого залога – производится выезд
залоговой службы с целью оценки имущества. Таким образом, проблемы и
перспективы в оценке кредитоспособности, включая налоговую нагрузку
можно объединить в следующую таблицу 10.
58
Таблица 10
Проблемы, решение и перспективы в оценке
кредитоспособности, включая налоговую нагрузку субъектов
малого и среднего бизнеса
Проблемы
Решение
Перспективы
- качественный
подбор
показателей
Платежеспособность заемщика
рассчитывается не на основании
индивидуальных показателей, а на
основании статистических
показателей группы
предпринимателей с однородным
видом деятельности.
- использование
традиционных схем
скоринга
- достоверность
показателей
За основу берется индивидуальная
информация по каждому клиенту, а
платежеспособность рассчитывается на
основании множества персональных
данных, при этом анализ проводится по
классической схеме со сбором всех
необходимых финансовых и правовых
документов.
- использование
автоматизации
скоринга
- достоверность
информации
Системы, базирующиеся на
статистических данных по
однородным группам заемщиков.
Логика данных систем заключается в
том, что предприниматели, занятые в
одной сфере бизнеса (например,
розничной торговле обувью) и
имеющие схожие условия ведения
бизнеса, способны показывать
приблизительно одинаковый
финансовый результат.
- использование
гибридных систем
скоринга
- риск невозврата
по внешним
обстоятельствам
Обычные скоринговые статистические
модели принятия решения не
оправдывают ожиданий, поскольку
«заточены» под динамично
развивающийся рынок.
Макроэкономическая ситуация внесла
свои коррективы. Выход -
математические системы
индивидуального анализа.
- использование
системы
перестрахования
кредитного риска
- риск невозврата
по субъективным
обстоятельствам
В скоринге, основанном на
индивидуальном анализе, решение
принимает сотрудник банка, а
скоринговая система лишь определяет
уровень риска и дает рекомендации. В
отличие от статистического скоринга
данная методика является
многофакторной математической
моделью, не базирующейся на
статистике однородных групп.
- использование
лимитов кредитного
риска
59
В целом, как отражено в таблице 10, проблемы и перспективы в оценке
кредитоспособности, включая налоговую нагрузку субъектов малого и среднего
бизнеса находятся в границах поиска баланса между повышенным риском
невозврата кредита и повышением доходов банка. Если в результате
проведения указанных переговоров Специалист банка установил, что
потенциальный Заемщик удовлетворяет всем требованиям, то осуществляется
дальнейшее более подробное рассмотрение кредитной заявки. В соответствии с
регламентами организации работы по кредитованию Заемщиков в банках для
получения кредита кредитный работник запрашивает у Заемщика оформленный
в установленном порядке полный пакет документов.
Рисунок 5. Схема взаимодействия АБС банк и скоринг-системы
при определении налоговой нагрузки заёмщика
После окончательной настройки работы системы с реальными данными
по кредитным историям рекомендуется внедрение предложенной модели
кредитного скоринга на основе гибридных экспертных систем. Персональный
кредитный скоринг - приложение методов финансового прогноза к
потребительскому кредитованию. Он включает кредитный скоринг вновь
подаваемых заявок (application скоринг) и поведенческий скоринг.
60
Рисунок 6. Последовательность предварительной оценки
заемщика при оценке его налоговой нагрузки
Кредитный скоринг определяет возможность предоставления кредита
новому клиенту, поведенческий скоринг определяет, что делать с
существующими клиентами: следует ли банку увеличить лимит кредитования
клиенту или какие действия следует предпринять, если клиент задерживает
либо прекращает платежи.
61
Рисунок 7. Последовательность принятия решения о
кредитовании на основе модели оценки налоговой нагрузки
заёмщика
Оценка кредитоспособности, включая налоговую нагрузку заемщика -
одно из наиболее важных направлений деятельности кредитных специалистов.
Так как кредитоспособность зависит от многих факторов, то необходима
комплексная оценка всех причин и обстоятельств, определяющих текущее и
будущее положение предприятия, в том числе влияния факторов, не имеющих
количественных оценок. Кредитный скоринг является задачей классификации с
62
целью провести различение между «хорошими» и «плохими» клиентами. Банки
должны предоставлять кредит «хорошим» клиентам, чтобы увеличить прибыль,
и отказывать «плохим», чтобы избежать потерь. Рост реальных доходов
населения стимулирует спрос на товары длительного пользования и
недвижимость. Сегодня данное направление находится в начале своего
развития. Терминология и классификация комбинированных методов
кредитного скоринга, в том числе для определения налоговой нагрузки
замщика, еще не устоялись, приводимая классификация комбинированных
систем является по сути нечеткой (fuzzy), поэтому приводимые ниже примеры
могут соответствовать разным классам комбинированных моделей. Основой
для классификации являются следующие четыре характеристики
комбинированных моделей:
- способ отбора характеристик клиента, используемых в системе
кредитного скоринга;
- процедура предпроцессинговой обработки данных с целью достижения
их однородности по отношению к уровню кредитного риска;
- порядок соединения отдельных моделей в единый агрегат;
- порядок выработки решения агрегата моделей на основе решений
отдельных моделей, входящих в агрегат.
Вместе с падением рентабельности кредитного бизнеса рост
трансграничных заимствований представляет собой две наиболее серьезные
проблемы российского банковского сектора. Высокая стоимость финансовых
ресурсов и краткосрочность пассивной базы не дают отечественным банкам на
равных конкурировать с иностранными кредитными организациями.
В настоящее время для принятия кредитного решения используются три
базовые техники: экспертные кредитные модели, статистические модели и
методы искусственного интеллекта (ИИ). Экспертный скоринговый метод был
первым подходом, примененным для решения проблем кредитного скоринга.
Для облегчения оценки банком вероятности возникновения налоговых
рисков в конкретных ситуациях предлагаются к использованию следующие
63
рабочие документы, разработанные автором и представленные в виде табл. 11 и
рисунка.
Таблица 11
Оценка вероятности возникновения риска начисления
налоговых санкций, проводимая на основе анализа сложившейся
практики по конкретному вопросу
Источник
Приоритет
источника
Уровень налогового
риска по
соответствующему
источнику
1. Нормативные правовые акты
5
2. Письма официальных
органов, предоставляющих
разъяснения в области
налогообложения
Письма, адресованные
неопределенному кругу лиц
4
Письма, адресованные
проверяемой организации
4
Письма в адрес налоговых
органов
3
3. Судебная практика
Постановления и определения
Конституционного суда
Российской Федерации
5
Постановления Пленума и
Президиума ВАС Российской
Федерации, решения ВАС
Российской Федерации,
информационные письма
Президиума ВАС Российской
Федерации
3
Решения и определения
Верховного суда Российской
Федерации, постановления
Президиума Верховного суда
Российской Федерации
2
Определения ВАС и акты
других судов
1
Таблица 11 заполняется банком по итогам детального анализа
нормативных правовых актов, писем контролирующих органов и судебной
64
практики с неотъемлемым применением профессионального суждения. В графе
2 табл. 11 указывается приоритет источника (например, с использованием
шкалы от 1 до 5). Банком в данном случае может быть разработана иная
классификация источников по их приоритету действия.
Рисунок 8. Оценка вероятности возникновения риска
начисления налоговых санкций, проводимая на основе анализа
внутренних ресурсов организации
Возвращаясь к содержанию табл. 11, отметим, что в графе 3 табл. 11
указывается уровень налогового риска по отношению к отдельно взятому
источнику при допущении, что все другие источники не принимаются во
внимание. При этом уровень риска может оцениваться как низкий, средний или
высокий. Например, в отношении позиции, содержащейся в адресованных
налоговым органам письмах, высказанной не в пользу налогоплательщика,
целесообразно отметить налоговый риск как высокий, а при наличии
противоречивых писем - как средний.
На первом этапе банк определяет наличие (либо отсутствие) позиции
организации, объясняющей отражение спорной хозяйственной операции,
приводящей к возникновению налоговых рисков. В случае ее наличия банк дает
65
оценку того, насколько такая позиция соответствует требованиям нормативных
правовых актов и подкреплена ссылками на различные источники (письма
контролирующих органов, консультации специалистов, адресованные
непосредственно организации, судебная практика и др.). При этом позиция
организации может оцениваться как обоснованная либо необоснованная.
Если в организации собственная позиция отсутствует и отражение
хозяйственной операции осуществлялось по решению руководства и никакие
изменения в ее отражении, снижающие возникновение налоговых рисков,
производить не планируется, то банк должен установить, делается ли что-либо
в отношении подготовки такой позиции и ее обоснования.
На втором этапе банк определяет наличие в организации компетентных
специалистов, способных отстаивать ее позицию в случае возникновения
споров во всех инстанциях.
На третьем этапе банк оценивает вероятность возникновения налогового
риска с учетом внутренних ресурсов организации, при этом налоговый
риск также может оцениваться как низкий, средний или высокий.
В целом по результатам проверки расчетов с бюджетом по налогу на
прибыль при установлении существенности налоговых рисков банк применяет
одну из следующих оценок:
- объективную оценку вероятности возникновения налоговых рисков,
которая основана на мнении банка по итогам анализа нормативных документов,
но не учитывает внутренних ресурсов клиента (табл. 11);
- субъективную оценку вероятности возникновения налоговых рисков,
определяемую путем сопоставления данных табл. 11 и рисунка, учитывающую
внутренние ресурсы клиента и имеющую наибольшую ценность для
проверяемой организации. Как в случае объективной, так и в случае
субъективной оценки банк определяет общий уровень риска: низкий, средний
или высокий. Такая оценка вероятности возникновения налогового риска может
быть разбита на большее количество составляющих, например, пять уровней
риска: самый низкий, более низкий, средний, более высокий и самый высокий.
66
В итоге, имея информацию о количественной и качественной оценке
сумм налоговых рисков, банк проводит разбивку количественных сумм рисков
по их итоговым качественным оценкам (табл. 12).
Таблица 12
Пример рабочего документа по итоговой оценке налоговых
рисков
Качественная оценка
вероятности
возникновения налогового
риска
Количественная оценка риска со
ссылкой на рабочий документ (РД)
банка, тыс. руб
РД
№...
РД
№...
РД
№...
РД
№...
РД
№...
……
…..
Итого
Высокий
Средний
Низкий
В результате банком будет получена обобщенная оценка вероятности
возникновения налоговых рисков. В силу сложности и неоднозначности
налогового законодательства в Российский Федерации практически
невозможно создать четкую математическую модель для расчета вероятности
возникновения налогового риска. Агрегированные модели же системы
кредитного скоринга представляют собой дальнейшее развитие статистических
данных. В условиях отсутствия на законодательном уровне юридических
критериев налоговой оптимизации и фрагментарного преодоления высшими
судебными инстанциями правовой неопределенности при минимизации
фискально-обязанными лицами налогового бремени налоговые консультанты
ориентируют налогоплательщиков на способы организации и ведения бизнеса,
которые, по сути, не позволяют налоговым органам выявить потенциальных
правонарушителей и (или) доказать получение необоснованной налоговой
выгоды. Говоря о перспективах расширения кредитных операций в части
работы необходимо, по всей видимости, принять более гибкую политику в
отношении клиента как в общих вопросах кредитования, так и в узких (схема
погасительных платежей), т.к. не смотря на значительное количество заявок на
получение кредита, многие из предложений оказываются нереализованными по