Данная статья посвящена актуальной проблеме уклонения от уплаты налогов и анализу существующих методов контроля, применяемых для борьбы с этим явлением. В работе рассматриваются слабые стороны традиционных подходов и предлагаются пути их совершенствования с целью повышения эффективности и результативности противодействия налоговым нарушениям. Авторы статьи анализируют современные тенденции в сфере налогового мошенничества, рассматривают различные виды уклонения от уплаты налогов, а также изучают факторы, способствующие их распространению. Особое внимание уделяется анализу новых технологий и инструментов, которые могут быть использованы для совершенствования методов контроля, таких как искусственный интеллект, большие данные и машинное обучение. В статье акцентируется внимание на том, что для принятия обоснованных управленческих решений в сфере государственного налогового управления необходимо проводить комплексную сравнительную оценку деятельности налоговых органов. Это позволит выявить наиболее эффективные стратегии борьбы с налоговым мошенничеством и оптимизировать процессы контроля. Также в исследования акцентируется внимание на том, что окончательные результаты борьбы с уклонением от уплаты налогов должны оцениваться через динамические показатели. Среди них количество налоговых правонарушений, что позволяет судить о масштабах проблемы. В статье представлены конкретные рекомендации по оптимизации работы налоговых органов, направленные на повышение качества анализа данных, выявление скрытых рисков, а также на улучшение взаимодействия с правоохранительными органами. В заключительной части статьи подчеркивается, что интеграция мер и подходов, рассмотренных в исследовании, позволит создать более прозрачную и эффективную систему налогового контроля, минимизируя возможности для уклонения от налогов и повышая уровень добровольного соблюдения налогового законодательства.
This article is devoted to the current problem of tax evasion and the analysis of existing control methods used to combat this phenomenon. The paper examines the weaknesses of traditional approaches and suggests ways to improve them in order to increase the efficiency and effectiveness of combating tax violations. The authors of the article analyze current trends in the field of tax fraud, consider various types of tax evasion, and study the factors that contribute to their spread. Particular attention is paid to the analysis of new technologies and tools that can be used to improve control methods, such as artificial intelligence, big data, and machine learning. The article emphasizes that in order to make informed management decisions in the field of public tax administration, it is necessary to conduct a comprehensive comparative assessment of the activities of tax authorities. This will identify the most effective strategies for combating tax fraud and optimize control processes. The study also emphasizes that the final results of the fight against tax evasion should be assessed through dynamic indicators. Among them is the number of tax offenses, which allows us to judge the scale of the problem. The article presents specific recommendations for optimizing the work of tax authorities, aimed at improving the quality of data analysis, identifying hidden risks, and improving interaction with law enforcement agencies. The final part of the article emphasizes that the integration of the measures and approaches considered in the study will create a more transparent and effective tax control system, minimizing opportunities for tax evasion and increasing the level of voluntary compliance with tax legislation.