Finančním úřadům může pomoci inteligentní počítačový program Clementine, který dá berňáku do ruky proti podvodníkům mocnou zbraň.
Musí mít úředníci finančních úřadů důvodné podezření, aby mohli provést daňovou kontrolu u poplatníka, nebo ne? V této věci se liší stanoviska Ústavního soudu i ministerstva financí. Ústavní soudci nedávno dospěli k závěru, že kontrola je závažný zásah do soukromí občanů a musí k ní existovat podložené podezření, že daňový subjekt svou daňovou povinnost nesplnil. Naopak ministr financí Miroslav Kalousek i vrchní ředitel Ústředního finančního a daňového ředitelství Jan Knížek tvrdí, že namátkové kontroly k práci berního úřadu patří. Pomáhají udržet daňovou kázeň, a proto v nich hodlají pokračovat.
Přitom stačí málo, aby byli spokojeni všichni. Ústavní soudci i výběrčí daní. Způsob, jak dát do rukou úředníků konkrétní důkaz o nesrovnalosti v účetnictví daňového poplatníka, aby se i přes rozhodnutí soudců mohlo v kontrolách bez problémů dále pokračovat, totiž existuje, a mnohde ve světě je úspěšně využíván. „Kriminálním aktivitám, a daňové podvody k nim jsou řazeny, lze zabránit použitím takzvaných prediktivních analýz neboli data miningu,“ tvrdí Jan Řehák, ředitel firmy SPSS CR, která podobný program dodává.
Program upozorní na rizikové případy
Inteligentní počítačový software Clementine přizpůsobený specifickým podmínkám dokáže z dat – daňových přiznání, výsledků kontrol daňových subjektů a zkušeností úředníků vytvořit model, který v budoucnu dokáže vytipovat rizikovou skupinu podezřelých daňových poplatníků. Kromě SPSS jej v Česku poskytují i další firmy, například Unicorn nebo Asseco. Ale Clementine není ojedinělý, i když podle nezávislé konzultační společnosti Gartner Groupe je to přední a progresivní program. Existují i jiné datamingové nástroje, jako například SAS.
Výhody využítí těchto technologií jsou obrovské. Nyní finanční úřady uskuteční ročně kolem sta tisíce kontrol z celkového množství 2,5 milionu ekonomických subjektů. „Kdyby bylo například deset procent neplatičů daně, musí udělat vždy deset kontrol, aby z nich v průměru chytili jednoho neplatiče. To je velmi neefektivní,“ vysvětluje Řehák. I když jsou díky zkušenosti a intuici často finanční úřady úspěšnější než náhodný výběr, protože mnohdy mají indicie ke kontrole určitého subjektu, nedokáží odhalit všechny neplatiče. Některé rozpory sice auditoři včas rozpoznají, ale mnohé údaje jsou schovány v mase dat, a proto je dokáže najít jen chytrý software. „Když se znalosti, zkušenosti kontrolorů a všechny historie z databází finalizují do komplexních pravidel a ta se pomocí softwaru aplikují na jednotlivé případy, vytvoří program seznam rizikových a netypických poplatníků,“ dodává Řehák. Dokonce v pořadí podle velikosti možného podvodu.
Program dokáže pracovat s obrovským množstvím dat, může se aplikovat až na několik milionů daňových přiznání a je adaptabilní na nové databáze. „Technologie je zaměřena na masivní množství dat, takže již není potřeba se spoléhat na dobré instinkty při rozhodování,“ potvrzuje generální ředitel mateřské firmy SPSS Jack Noonan.
Počítač na rozdíl od omylného úředníka odhalí jakoukoli nesrovnalost, která se v daňovém přiznání objeví, a nevnáší do svého rozhodování žádné subjektivní pocity. Odstraní se i problémy, na které podnikatelé upozorňují, totiž že úřady častěji kontrolují malé a střední firmy než dceřiné společnosti velkých nadnárodních gigantů, protože je to pro ně mnohem snazší. Program udělá seznam podezřelých případů i bez ohledu na to, zda jde o firmu v malém městě nebo metropoli, kde je dnes pravděpodobnost kontroly mnohem nižší, a proto řada podnikatelů stěhuje sídla svých společností do velkých měst.
Kromě neplatičů vydělají všichni
Na zavedení tohoto softwaru by tak vydělali finanční úředníci, stát i samotní podnikatelé. Finanční úřady by získaly potřebné odůvodnění kontroly a jejich úředníci by mohli být mnohem úspěšnější, protože by šli téměř najisto. Složitou práci s vyhodnocováním daňových přiznání by za ně vykonával počítač, a tak by se mohli efektivněji věnovat samotným kontrolám. Měli by tak daleko větší šanci podvodné jednání odhalit. Stát by díky vyšší úspěšnosti získal se stejným zdrojem kapacit více peněz na vybraných daních. A poctivé podnikatele by kontroloři zbytečně neobtěžovali. „Cílem je hledání adresnosti. Účelem je najít rizikovou skupinu, u které je vysoká pravděpodobnost daňového úniku. Výhoda je právě v tom, že metoda rychle vytřídí ty, kde je takové riziko malé,“ konstatuje Řehák. Software je možné využít na kontroly všech typů daní. Jeho využitím by stát mohl získat mnohem víc než dnes: stamiliony až miliardy korun. Přitom jeho pořízení není oproti výnosu nijak nákladné.
Data mining není žádnou novinkou. Všude ve světě ho využívá státní správa a řada firem. Jako první využila software pro rozhodování o kontrolách státní správa v americkém Texasu v roce 2003. Nyní všech padesát vlád amerických států a vládní organizace po celém světě používají software SPSS pro výběr daní, ale i třeba pro snižování kriminality a prosazování práva. V americké prezidentské kampani přispěl i k vítězství Baracka Obamy, když vytipovával nerozhodnuté voliče.
Podle vrchního ředitele Ústředního daňového a finančního ředitelství Jana Knížka i česká daňová správa používá několik typů speciálních programů, které vyhledávají informace z různých zdrojů a porovnávají je s jejich databázemi. „Ani my nejsme výjimkou,“ prohlašuje Knížek. O softwaru, který je schopen vytipovat rizikové subjekty, však zatím neslyšel.
Ale moderní technologie dobře slouží i při odhalování kriminálních zločinů, v armádě nebo byznysu. V České republice ji v minulosti využívala například celní správa, dnes pomáhá řadě soukromých firem. „Výhodná je například pro pojišťovny nebo banky, kterým umožní vyhledat rizikové případy podvodného jednání nebo rizikových úvěrů, pracují s ní i všichni telekomunikační operátoři,“ konstatuje Řehák.
Například SPSS CR uskutečnila s využitím tohoto softwaru výzkum nákupního chování a zvyklostí zákazníků pro Škoda Auto. Výzkum přispěl k pochopení hlavních faktorů, které určují nákupní chování zákazníků a ovlivňují způsob jejich rozhodování. Doporučení se týkala značky Škoda a jejích tří modelů v jednotlivých třídách automobilů a vycházela také ze srovnání s konkurenčními značkami a modely.
Tato část projektu umožnila zodpovědět otázky, jak lépe oslovovat různé typy zákazníků pomocí odpovídajícího marketingu. Díky tomu mohla automobilka získat přehled o nejčastějších příčinách přechodu zákazníků ke konkurenčním značkám a naopak, což umožnilo podniknout kroky pro udržení zákazníků. „Získali jsme mnoho užitečných informací, které nám umožnily udělat praktická opatření pro efektivnější oslovování a udržení zákazníků,“ potvrzuje koordinátor marketingového výzkumu Škoda Auto Jiří Boháček.
Ani současná hospodářská krize by podle ředitele firmy SPSS CR neměla odradit podnikatele od využívání data miningu. Podle Řeháka může být prospěšný nejen velkým firmám, ale i středním a malým podnikatelům. V současné ekonomické situaci hraje pro firmy nejdůležitější roli loajalita stávajících zákazníků. Dá se předpokládat, že pouze loajální zákazník bude firmě i v době krize důvěřovat a nenechá se
zlákat nabídkou konkurence. Navíc udržení věrných klientů je levnější než získání nových. Kvalitní vyhodnocení dat, které má firma k dispozici, včas upozorní na zákazníkovy potřeby, na které je pak schopna reagovat mnohem dříve než konkurence.
