Автоматизация налогового учета в Центральной Азии: что нужно сделать, если вы работаете с SAP

Сравните подходы пяти стран региона и узнайте, как бизнесу выстроить налоговые процессы в SAP с учетом местных требований и изменений в будущем.

Автоматизация налоговых процессов стала одним из основных направлений налоговых реформ в странах Центральной Азии, пройдя в достаточно короткий срок путь от базовой возможности заплатить налоги онлайн к государственным системам, которые могут получать данные напрямую, самостоятельно выполнять часть расчетов и подключать алгоритмы к проверке налогоплательщиков.

Такой темп во многом обеспечило развитие технологий, однако возможности для их внедрения распределены по региону неравномерно, поскольку страны Центральной Азии пока различаются по зрелости цифровой инфраструктуры, степени интеграции государственных систем и задачам, которые решают в рамках налоговых реформ.

Как развивается автоматизация налоговых процессов в странах Центральной Азии

Казахстан: единая цифровая архитектура и переход к сервисной модели

По уровню автоматизации налогового администрирования Казахстан сегодня опережает большинство стран Центральной Азии. Причина во многом кроется в масштабе уже созданной цифровой инфраструктуры. С введением нового Налогового кодекса в 2026 году страна одновременно обновила технологическую основу налоговой системы: 12 устаревших IT-систем заменили пять интегрированных платформ, а ИСНА объединила семь баз, которые раньше работали разрозненно.

Такая консолидация дала налоговым органам возможность автоматизировать процессы, для которых раньше требовались отдельные системы и дополнительные операции со стороны сотрудников или налогоплательщиков.

В результате:

• Операционный день сократился с 18 до 3 часов;
• Онлайн-платежи теперь проходят примерно за минуту;
• Снятие ограничений с банковских счетов выполняется автоматически.

Масштаб использования цифровой инфраструктуры тоже показателен: с начала 2026 года через ИСНА и банковские приложения поступило более 3,3 млн деклараций, а в электронном формате подается 99,8% всей налоговой отчетности.

Но для дальнейшей автоматизации одной электронной отчетности недостаточно. Системе нужны данные, на основании которых она сможет выполнять часть операций самостоятельно. Эту задачу решает Smart Data Finance, куда поступает информация из 78 государственных баз. Из нее формируется цифровой профиль налогоплательщика, поэтому при оценке компании налоговые органы могут учитывать гораздо более широкий контекст ее деятельности.

Именно наличие такого массива связанных данных позволяет постепенно передавать системе более сложные задачи. В Big Data ИС SDF уже работает предзаполнение деклараций по НДС и развивается механизм «Цифрового НДС» на базе цифрового тенге. Следующим шагом станет предзаполнение форм 910.00 и 200.00, автоматический возврат госпошлин и отправка уведомлений при риске превышения установленных порогов оборота. Для бизнеса практический эффект вполне конкретен: меньше данных придется переносить вручную, а о потенциальной проблеме можно будет узнать до подачи отчетности или возникновения задолженности.

На той же информационной базе развивается AI-Salyq. ИИ планируют применять для анализа налоговых рисков и консультаций, включая работу агентов, которые смогут разъяснить положения законодательства. Алгоритмы постепенно подключаются и к контролю: данные электронных счетов-фактур позволяют сопоставлять сделки с фактическими параметрами деятельности компании и выявлять операции, которые требуют дополнительной проверки.

Узбекистан: ИИ, автоматический расчет налогов и бесконтактное администрирование

В Узбекистане автоматизация налоговых процессов тесно связана с одной из главных проблем фискальной системы страны — высокой долей теневой экономики. К 2030 году ее планируют сократить с 28 до 19,6%, одновременно увеличив налоговые поступления до 491,5 трлн сумов. Поэтому цифровые технологии здесь рассматривают в первую очередь как способ получить более полную картину реальной экономической активности и точнее определять налоговые обязательства.

Масштаб проблемы хорошо виден на примере розничной торговли. На рынках и в торговых комплексах работают более 72 тыс. субъектов, при этом свыше 38 тыс. декларируют менее 1 млн сумов оборота в месяц, а более 40 тыс. проводят через кассы всего 2-3 чека в день. Проверять подобные расхождения вручную при таких объемах сложно, поэтому налоговые органы расширяют анализ P2P-транзакций, используют данные маркировки и электронных чеков, автоматизируют выявление незарегистрированной деятельности. Только в 2026 году цифровой анализ, ИИ и другие инструменты контроля должны помочь дополнительно привлечь в бюджет 30 трлн сумов.

На этом фоне становится понятна роль экосистемы AI Soliq, в рамках которой к анализу финансовых операций, проверке отчетности и оценке рисков подключают алгоритмы ИИ. Они помогают находить подозрительные операции в больших массивах данных и определять компании, которым требуется дополнительное внимание. При этом ИИ используется и в сервисах для бизнеса, например при подборе доступных налоговых льгот.

Помимо этого, те же данные позволяют постепенно избавлять налогоплательщиков от части рутинных расчетов. Сейчас готовится автоматическое формирование шести видов отчетности и переход на единый налоговый счет. У этой задачи есть вполне измеримая причина: было зафиксировано 198 тыс. случаев несвоевременной подачи отчетности, а около 20 тыс. ошибок возникли при перечислении налогов на разные счета. За непредставление отчетности 14,7 тыс. налогоплательщиков получили штрафы общей суммой 396,6 млрд сумов. По оценке властей, автоматизация этих процессов поможет бизнесу сэкономить около 8,4 трлн сумов на переплатах, пенях, необоснованной задолженности и связанных с ними расходах.

С 1 января 2027 года эта логика также распространится уже на непосредственный расчет налогов. На основании данных государственных систем налоговые органы будут автоматически начислять акциз на нефтегазовую продукцию, налог за пользование недрами при добыче нерудных строительных материалов и водный налог для сельского хозяйства. Аграрным предприятиям при этом больше не потребуется самостоятельно подавать отчетность по сельхозземлям.

Кыргызстан: цифровые сервисы и постепенная автоматизация операций

Кыргызстан пока не передает цифровым системам расчет налоговых обязательств в том объеме, который мы видим в Казахстане или планах Узбекистана. Основная работа здесь сосредоточена на другом уровне: государство расширяет цифровой учет операций бизнеса.

В стране работают более 131 тыс. Контрольно-кассовых машин (ККМ), к которым только с начала 2025 года подключились еще свыше 6 тыс. предпринимателей. Вместе с электронными счетами-фактурами и маркировкой товаров они дают налоговой службе больше данных в цифровом формате и создают основу для дальнейшей автоматизации контроля.

Еще один показатель зрелости системы связан с тем, как государственные органы обмениваются этими данными между собой. Благодаря интеграции ГНС с системой «Тундук» ведомства могут получать необходимые налоговые сведения напрямую, без участия граждан и компаний в передаче справок. Даже там, где визит в налоговую пока остается необходимым, часть процесса уже перенесена в онлайн: через Salyk.kg можно заранее записаться на прием, а «Электронная очередь» работает в 28 территориальных подразделениях и обслужила более 330 тыс. посетителей.

Таджикистан: электронные услуги, мобильные сервисы и риск-аналитика

В Таджикистане цифровизация налоговой системы развивается в рамках государственной стратегии цифровой экономики до 2040 года. Сегодня налоговый комитет страны предлагает более 40 электронных сервисов, через которые можно зарегистрироваться, подать отчетность и декларации, получить справки и решить другие вопросы без посещения ведомства. В 2024 году этим форматом пользовались достаточно активно: более 75% организаций и индивидуальных предпринимателей сдавали отчетность электронно.

Однако электронная подача документов решает только часть задач автоматизации. Сейчас Налоговый комитет постепенно подключает инструменты, которые позволяют уже самой системе работать с полученными данными. Например, для выявления потенциальных нарушений и оценки налогоплательщиков используется автоматизированный риск-анализ, а накопленная информация помогает прогнозировать поступления в бюджет. Параллельно центральные базы связываются с региональными подразделениями через единую информационно-коммуникационную инфраструктуру.

Дальнейшее развитие во многом зависит от того, насколько глубоко удастся интегрировать налоговую систему с другими государственными базами. Именно на этой основе Таджикистан планирует расширять анализ больших данных, внедрять ИИ и автоматизировать больше внутренних процессов. Поэтому при достаточно высоком охвате электронными услугами основная часть более сложной автоматизации здесь еще находится в развитии.

Туркменистан: постепенная модернизация без масштабной цифровой реформы

Туркменистан остается наиболее закрытой налоговой системой региона, поэтому объем публичной информации о конкретных проектах автоматизации значительно меньше, чем по Казахстану, Узбекистану, Кыргызстану и Таджикистану.

Из доступных данных следует, что страна постепенно модернизирует внутренние информационные системы налоговых и других государственных органов. Однако пока речь идет главным образом об обновлении отдельных процедур и ИТ-инфраструктуры, без сопоставимого с соседними государствами перехода к проактивному расчету налогов, массовому использованию ИИ или интеграции большого количества цифровых сервисов.

Поэтому на текущем этапе Туркменистан можно рассматривать скорее как страну с точечной автоматизацией налогового администрирования, тогда как остальные государства региона уже в той или иной степени переходят к комплексной цифровой трансформации.

Как различается уровень автоматизации налогов в странах Центральной Азии

Какие проблемы могут возникнуть при автоматизации налоговых процессов

Автоматизация позволяет передать системе значительную часть расчетов и проверок, однако вместе с этим усугубляются последствия ошибки в исходных настройках. Так неверно заданное правило будет применено уже не к одной операции, а ко всему массиву аналогичных транзакций, после чего эти данные используются при формировании отчетности и обмене с налоговыми органами. Поэтому чем глубже автоматизирован налоговый процесс, тем больше внимания требует логика, на которой он построен.

Ошибки в расчетах и данных

Особенно хорошо эта зависимость видна на налоговых кодах. Система выбирает их по заданным условиям, поэтому неточность в одном из правил будет повторяться при каждой подходящей операции. Если ошибку обнаружат только при подготовке отчетности, исправлять придется уже весь связанный с ней массив данных.

Такой риск возникает при соответствующих изменениях законодательства. Новая ставка или порядок расчета должны вовремя появиться в системе, причем само обновление тоже необходимо проверить на разных типах операций, иначе часть расчетов будет выполняться по прежним правилам.

Интеграция с государственными системами

Чем больше государственных систем участвует в налоговых процессах, тем сложнее поддерживать данные в них в актуальном состоянии. Налоговая может получать информацию от банков, таможни, судов и других ведомств, но обновляться она будет с разной скоростью. Из-за этого сведения об одной и той же операции в двух системах в конкретный момент могут различаться. Чтобы автоматизация работала корректно, системы должны регулярно сверять информацию и понимать, как обрабатывать подобные расхождения.

Безопасность данных

Вместе с автоматизацией растет и объем данных, которыми обмениваются компании, налоговые органы, банки и другие ведомства. Среди них финансовая информация, сведения о сделках и другая информация, утечка или изменение которой может привести к серьезным последствиям.

Поэтому при подключении новых систем нужно контролировать, кто и к каким данным имеет доступ, защищать информацию при передаче и фиксировать внесенные изменения. Чем больше систем связано между собой, тем важнее этот контроль: проблема в одном из компонентов может затронуть весь обмен данными.

Как выстроить SAP-архитектуру для налоговых процессов в Центральной Азии

Для компаний, работающих в нескольких странах Центральной Азии, налоговая архитектура SAP требует баланса между едиными корпоративными процессами и местными требованиями. Финансовый учет может быть централизован, однако правила расчета налогов, отчетность и обмен данными с государственными системами в каждой стране будут своими. Поэтому при проектировании важно заранее определить, какие процессы останутся общими для всей группы, а какие потребуют локальной настройки.

Условно такую архитектуру можно разделить на четыре уровня:

Как модель налогового контроля влияет на логику работы SAP-систем

В странах Центральной Азии электронный обмен с налоговыми органами устроен по-разному даже в пределах одной налоговой системы. Часть данных государство получает непосредственно при оформлении электронных документов, часть поступает позже вместе с отчетностью. От этого зависит и настройка SAP: системе нужно учитывать, в какой момент отправлять сведения и требуется ли ответ государственной платформы для дальнейшей обработки операции.

Наиболее тесная связь с государственными системами уже прослеживается в Казахстане. ИС ЭСФ позволяет выписывать электронные счета-фактуры и обмениваться ими в реальном времени, причем учетные системы компаний можно подключать к ней напрямую. Также с 2026 года стал глубже контроль: сервис «е-Тамга» проверяет возможность выписки ЭСФ по подтвержденным расходам, а исправленные и дополнительные счета-фактуры в предусмотренных случаях требуют подтверждения получателя. Здесь SAP должен учитывать ответ внешней системы и корректно обрабатывать отказ, задержку или повторную отправку документа.

В Кыргызстане и Таджикистане значительная часть действующей цифровой инфраструктуры пока связана с электронной отчетностью и передачей налоговых данных через государственные сервисы. В Таджикистане, например, действует отдельная система электронной сдачи отчетности, а заявления на возврат НДС также подаются и рассматриваются электронно. Для SAP в таких процессах важны полнота данных и контроль отправки: компания должна убедиться, что в отчетность вошли все нужные операции и государственная система получила их в требуемом формате.

Узбекистан постепенно движется к более тесному обмену данными с государством за счет интеграции онлайн-касс, электронных чеков и межведомственных систем, а с 2027 года часть налогов будет рассчитывать сама налоговая служба на основании уже имеющейся информации. Поэтому архитектура SAP должна учитывать еще один сценарий: данные корпоративной системы становятся частью более широкого массива сведений, на основании которого государство определяет обязательства.

Что это означает для компаний, работающих в нескольких странах

Если предприятие ведет свой бизнес сразу в нескольких странах Центральной Азии, дублировать настройки SAP-систем в каждой из них нерационально, так как это приведет к росту затрат на поддержку. Но и унифицировать налоговую часть целиком тоже вряд ли получится из-за местных требований.

Поэтому общими обычно оставляют те процессы, которые не зависят от национального законодательства, например, структуру основных данных, базовые правила учета и внутреннюю сверку, а налоговые коды, формы отчетности и электронные документы настраивают с учетом конкретной страны. Сюда же относится интеграция с государственными платформами, поскольку, как мы рассмотрели выше, даже порядок передачи и подтверждения данных в странах Центральной Азии различается.

Такое разделение упрощает и последующие изменения. Если Узбекистан вводит новый формат обмена с налоговой системой, компании достаточно обновить соответствующие локальные настройки, сохранив общие процессы группы. В результате единая SAP-система остается управляемой даже при разных требованиях нескольких юрисдикций.

Как подготовить SAP-системы к возможным изменениям в будущем

• Разделяйте общую налоговую логику и локальные настройки.
  Если форма отчетности или требования государственной платформы меняются только в одной стране, соответствующие настройки можно обновить отдельно. Так локальное изменение не затронет процессы других компаний группы и потребует меньше доработок.

• Следите за техническими требованиями, связанными с изменениями.
  Для работы SAP имеет значение не только содержание новой нормы. Налоговая служба может изменить формат электронного счета-фактуры, правила проверки данных или способ обмена с системой. Чем раньше компания учтет эти требования, тем больше времени останется на настройку и тестирование.

• Проверяйте изменения до их запуска.
  Новое правило может корректно работать для стандартной операции и давать ошибку в отдельных сценариях. Поэтому перед переходом стоит проверить разные типы сделок, расчеты и обмен данными с внешними системами.

• Контролируйте работу системы после обновления.
  Автоматическая сверка помогает находить расхождения в течение отчетного периода, а отслеживание статусов документов показывает, где возникла ошибка при передаче данных.

Доверьтесь экспертам LeverX

Компании приходят к автоматизации налогов с очень разными исходными условиями. Кому-то нужно внедрить SAP и локализовать новые системы под требования страны, у кого-то система работает годами, но требует доработки. LeverX работает со всеми этими сценариями и может вести проект от первого анализа до дальнейшей поддержки системы.

В зависимости от задачи мы можем:

• Провести аудит существующих процессов и определить, что стоит изменить или автоматизировать;
• Спроектировать и внедрить SAP-решение с учетом налоговых требований конкретной страны;
• Выполнить локализацию, включая расчеты, отчетность и электронные документы;
• Интегрировать SAP с государственными системами и настроить обмен данными;
• Доработать существующее решение, если текущие процессы уже перестали справляться с объемом операций или новыми требованиями;
• Взять на себя поддержку и дальнейшее развитие системы после запуска.

Планируете автоматизировать налоговые процессы или хотите улучшить уже работающую SAP-систему? Свяжитесь с экспертами LeverX, чтобы определить подходящий объем изменений и спланировать проект с учетом требований вашего бизнеса и местного законодательства.