Hlavní navigace

Softwarem proti finanční kriminalitě

[Tisková zpráva] Praha, 30. ledna 2009 – Rozhodnutí Ústavního soudu o zrušení daňových kontrol “na zkoušku” vyvolalo debatu o nalezení cesty vedoucí k odhalení slabých míst v daňových přiznáních podnikatelských subjektů. Hledá se způsob, jak dát do rukou úředníků konkrétní důkaz o nesrovnalosti v účetnictví daného subjektu, aby se i přes rozhodnutí soudců mohlo v kontrolách nadále pokračovat. Částka ve výši šesti miliard korun, kterou stát podle odhadu senátu při namátkových daňových kontrolách ročně vybere, musí být pro tento počin dostatečnou motivací.

Pro společnost SPSS CR je toto dobrá správa, neboť její tzv. dataminingový software finanční podvody již odhalovat pomáhá. Daňové ředitelství na Slovensku například již pomocí specializovaného softwaru SPSS odhaluje v záplavě daňových příznání pouze ty nejrizikovější subjekty, které také cíleně vyšetřuje.

Ředitel SPSS CR, doc. RNDr. Jan Řehák, v této souvislosti hovoří o inovativním přístupu 21. století: “Kriminálním aktivitám, a daňové podvody k nim jsou řazeny, lze zabránit aplikací tzv. prediktivních analýz nebo-li data miningu. Aby se dala tato technologie využít co nejefektivněji, musí mít společnost, instituce nebo úřad k dispozici data z již prošetřených případů. Na základě jejich analýzy se pak během několika pár minut vytvoří model, který identifikuje rizikové chování. V tomto případě by se analyzovaly údaje o daňových přiznáních, platební disciplíně a již vykonaných daňových kontrolách.”

V České republice se data mining používá zejména v oblasti marketingu, při odhadování rizik či při práci s veřejností. Zkušenosti ze Slovenska však potvrzují jeho přínos také při zjišťování daňových úniků. Dana Badínová, ředitelka rizik Daňového ředitelství Slovenské republiky, vysvětluje, že pro výpočet pravděpodobnosti daňového podvodu je u nich zapotřebí analyzovat komplexní množinu 60 kritérií, kterou tvoří jak registrační, daňová a účetní data, tak i další údaje získané ředitelstvím: “Při výpočtu pravděpodobnosti podvodu přitom není přesně stanoveno, která kritéria z celkových šedesáti musí být splněna. O mnoho důležitější jsou celková procenta a příznaky rizik, nebo jaké hodnoty přibyly za určité zdaňovací období. Souhrnně řečeno hodnotíme především změny chování daných daňových subjektů na základě definovaných ukazatelů. Pro naše úředníky je přitom zajímavá hranice pravděpodobnosti podvodu 75 %. Poté se pro nás stává daňový subjekt rizikovým a začneme se o něj zajímat,” dodává Badínová.

Inteligentní software tedy může předcházet zbytečnému obtěžování daňových subjektů, které nyní silně kritizuje Ústavní soud. A může předejít i přestřelkám a měření sil ústavních institucí, jichž jsme v těchto dnech svědkem.