Кейсы использования

MCP:RSV Data Pro · реальные задачи

Что получается, когда ИИ-агент работает с данными базы напрямую. Не демонстрация возможностей, а разбор доведённых до результата задач: с цифрами, тупиковыми ветками и проверкой каждого вывода.

Как читать кейсы

В каждом кейсе показано одно и то же: какая задача стояла, какими инструментами продукта её закрывали и что получилось на выходе. Порядок действий, состав проверок и методика приведены без изменений — так, как всё происходило.

Цифры и отраслевые детали изменены: клиенты не готовы публиковать данные своих споров с инспекцией. Всё остальное — как было.

Кейс 1 · налоговый спор

Претензия налоговой на 28,6 млн. Разбор за три часа

Предъявлено 28 640 000 ₽
Обоснованно 2 900 000 ₽
Снято доводами 25 700 000 ₽
Затрачено времени 3 часа

Тот же объём вручную — три-четыре недели работы аудитора. Причём часть расчётов не была бы сделана вообще: без автоматизации их не делают.

1. Задача

Сервисная компания с разъездным характером работ получила два акта камеральных проверок по НДФЛ.

Логика инспекции была грубой. Она запросила у банков выписки и зарплатные реестры, увидела 762 млн ₽ перечислений работникам за год, объявила всю сумму облагаемым доходом, пересчитала в налог и доначислила разницу с отчётностью. Разбора по людям, периодам и основаниям выплат не делалось.

Часть выплат — компенсации за разъездной характер работы, которые в пределах норматива не облагаются НДФЛ. Чтобы это доказать, нужно было ответить на вопрос, который никто не мог закрыть: какая часть претензии обоснованна на самом деле?

2. Что исследовалось

Две типовые базы — без доработок под задачу, как они есть у тысяч компаний.

БазаКонфигурацияЧто в ней смотрели
Зарплатная 1С:Зарплата и управление персоналом 3.1 начисления, удержания, НДФЛ, кадровые данные, ведомости на выплату, сданная отчётность
Бухгалтерская 1С:Бухгалтерия предприятия 3.0 счета 70, 68, 50, 71, 76, банковские платежи, обороты и сальдо

Объём: 2 400 работников, около 900 файлов банковских реестров, 340 МБ материалов дела.

Только чтение

Ни один документ в базах не изменён. В разделе 4 станет ясно, почему это оказалось отдельным аргументом защиты.

3. Чем работали

Один продукт, три способа получить данные — и все три пригодились.

Готовые отчёты 1С

Оборотно-сальдовая ведомость, карточки счетов, свод начислений и удержаний. Отчёт выполняет сама конфигурация своим механизмом — цифры в ответе те же, что видит бухгалтер на экране.

Это дало опору для проверки: когда результат произвольного запроса совпадает с типовым отчётом до копейки по всем двенадцати месяцам, цифре можно доверять.

Регламентированная отчётность

Сданный расчёт 6-НДФЛ читался как есть — тот, что ушёл в инспекцию. Ничего не пересчитывалось: показатели брались из сохранённого отчёта, со строками бланка и человеческими подписями.

Это позволило подтвердить, что сумма, которую инспекция указала как отражённую в отчётности, верна, — и снять с обсуждения целый пласт спора. Заодно выяснилось, что отчётность сдавалась по двум разным ОКТМО: без этого знания цифры не сошлись бы, и ошибку искали бы не там.

Произвольные запросы

Там, где готового отчёта нет: расчёт превышения норматива по каждой паре «работник × месяц» с пересечением кадровых периодов и календарных месяцев. 7 100 пар — одним запросом.

4. Что нашли

Приложение к акту нечитаемо

Документ, на котором держится вся претензия, оказался не расчётом, а сырой выгрузкой банковской выписки. На 11 страницах вместо сумм напечатаны решётки — при выгрузке в PDF не хватило ширины столбца. Проверить итог физически невозможно.

Ключевой довод нашёлся в структуре данных

Осмотр регистра начислений показал реквизит «Вид дохода исполнительного производства» со значениями «заработная плата с ограничением взыскания» и «доходы, на которые не может быть обращено взыскание».

Это то самое поле, которое банк выгружает в зарплатный реестр колонкой «Код вида дохода» — 1 и 2. А реестры с этой колонкой инспекция приложила к акту сама. Код 2 — компенсационные выплаты. Налог, начисленный инспекцией на них, превысил всё её доначисление за квартал в два с половиной раза.

Довод, найденный в документах самой инспекции, — самый сильный вид довода. Вручную этот реквизит никто бы искать не стал: продукт показал его при первом же осмотре базы.

Разрыв в 183 млн объяснён до копейки

По учёту начислено на 183 млн меньше, чем ушло через банк. Разрыв выглядел угрожающе, пока не выяснилась причина — обычное смещение на месяц.

Зарплата в учёте числится за тот месяц, за который начислена, а в банке — за тот, в котором выплачена. Декабрьскую зарплату выплачивают в январе. Поэтому в банковских платежах календарного года лежит декабрь предыдущего года плюс одиннадцать месяцев текущего, а декабрь текущего уходит уже в следующий год.

Проверка сошлась до копейки: начисления за год минус удержания дали ровно ту сумму, что и платежи, скорректированные на два декабря — вошедший и ушедший.

Отсюда главный довод: из 762 млн, объявленных доходом проверяемого года, 183 млн — заработная плата за год предыдущий. Инспекция смешала кассовый метод с методом начисления.

Версия о кассе закрыта одним запросом

Инспекция явно её проверяла — запросила локальные акты о выплатах через кассу. Проверка счёта 50 в бухгалтерской базе: ноль проводок за всю историю, ордеров не существует. Сто процентов выплат безналичные.

Правок задним числом нет

История изменений документов показала: после начала проверки не изменён ни один документ по спорным выплатам, ни один табель, ни одна ведомость. Это самостоятельный аргумент добросовестности — и причина ничего не трогать дальше.

Причина превышения выведена из самих данных

Оставался вопрос: почему необлагаемые компенсации местами выходят за норматив?

Ответ дала закономерность в цифрах. Разложив начисления по видам и сопоставив их между собой, удалось восстановить формулу, по которой вёлся расчёт: налог с облагаемой части компенсировался работникам за счёт увеличения необлагаемой — то есть сверх норматива.

Формула подтвердилась на данных у 98 % случаев проверенного месяца, с точностью до копейки. Дальше стало понятно, сколько именно это стоит.

5. Две базы сошлись между собой

Отдельная проверка, без которой выводам грош цена: совпадают ли данные зарплатного и бухгалтерского контуров.

ПоказательРасхождение
Начислено за год0,011 %
НДФЛ за год0,055 %
Выплаты по ведомостям против банковских платежейсошлись, с объяснимым остатком

Схождение двух независимых баз — это то, что превращает расчёт из «мнения» в доказательство. Инспекция может оспорить трактовку, но не арифметику, подтверждённую с двух сторон.

Заодно нашлось единственное реальное расхождение: начисление одного месяца не перенесено в бухгалтерский учёт. Мелочь — но при истребовании регистров вопрос возник бы обязательно. Лучше узнать о нём от себя.

6. Что получила компания

Не ответ в переписке, а комплект аналитических документов, собранных из данных обеих баз. Каждая цифра в них получена готовым отчётом 1С, сданной отчётностью или запросом — и снабжена указанием, откуда взята и как повторить.

ДокументОбъёмСодержание
Аналитическая записка для руководства 13 страниц суть спора, расклад претензии, доводы с ценой каждого, риски, рекомендации
Расчёт по работникам 5 страниц превышение норматива индивидуально, помесячно, поимённо по крупнейшим случаям
Шесть отчётов по направлениям ~90 страниц начисления · налог и отчётность · выплаты и сверка с банком · бухгалтерский контур · второй период · поиск уязвимостей
Рабочий журнал с выкладками 18 страниц все промежуточные расчёты, отменённые версии, обоснование каждой цифры
Карта расчётов какие регистры и запросы использовать, чтобы воспроизвести любой результат

Итого около 130 страниц аналитики, собранной за три часа примерно из 500 обращений к двум базам.

ЧтоЗачем это нужно
Претензия, разложенная по составляющим понятно, что оспаривать, а что признавать
Каждый довод с суммой и обоснованием готовый материал для возражений и жалобы, юристу не нужно поднимать данные заново
Все цифры сведены по двум базам расхождения найдены и объяснены; на любой вопрос инспекции есть ответ с двух сторон
Знание собственных уязвимых мест нашлись эпизоды, о которых не подозревали
Оценка худшего сценария выяснилось, что главный риск — не в бумагах, а в допросах работников; это изменило приоритеты
Воспроизводимость любой расчёт повторяется за минуты — к следующей проверке или к суду
Про уязвимые места.

Задача ставилась так: искать не только ошибки инспекции, но и собственные слабые места. Найденное неприятно — но знать о своих уязвимостях от себя несравнимо лучше, чем услышать о них от проверяющего на рассмотрении материалов.

7. Почему обычным способом так не выходит

Что принципиально в подходе

  • Считает 1С, а не ИИ. Готовые отчёты выполняет сама конфигурация своим механизмом, регламентированная отчётность читается как сохранена. Агент не пересчитывает и не додумывает — он приносит те же цифры, что показывает программа.
  • Проверка одного другим. Произвольный запрос сверяется с типовым отчётом, зарплатная база — с бухгалтерской, расчёт выполняется двумя независимыми способами. Совпадение до копейки — это и есть доказательство в споре.
  • Только чтение — требование, а не ограничение. Любое изменение учётных данных после начала проверки превращается из технической операции в довод против компании. Проверка истории версий показала, что документы не правились, — и это стало аргументом защиты. Продукт из коробки умеет только смотреть.

8. Где ещё применимо

Ситуация типовая: претензия построена на внешних данных — выписках, реестрах, встречных проверках, — а опровергнуть её можно только данными собственного учёта, если добраться до них быстро и в нужных разрезах.

Так же разбираются:

Общее у всех задач одно: нужен не отчёт по кнопке, а исследование — с гипотезами, проверками, тупиковыми ветками и перепроверкой результата. Для такой работы прямой доступ к данным даёт выигрыш, который иначе не получить.

Цифры и отраслевые детали кейса изменены. Методика работы, состав проверок и порядок действий приведены без изменений.