Почему на рынке юридических и налоговых услуг дешевеют поиск информации и подготовка документов, а ценность профессионального суждения, анализа доказательств, ответственности и стратегии растёт

Ivars Mileika  |  Сентябрь 2026 года

Траектории развития юридической профессии и налогового консультирования начинают сближаться. В обеих сферах искусственный интеллект прежде всего берёт на себя не ответственность за окончательное решение, а ту работу, которая традиционно занимала значительную часть времени специалиста: поиск информации, сопоставление документов, первичный анализ, подготовку резюме и первых проектов документов.

Это существенно, поскольку бизнес-модель профессиональных услуг исторически в значительной степени строилась на том, что у клиента не было ни доступа к информации, ни времени, ни компетенции для её структурирования. ИИ сокращает эту информационную асимметрию. Всё чаще клиент способен самостоятельно получить достаточно качественный первоначальный результат.

Поэтому главный вопрос уже не в том, заменит ли ИИ юристов или налоговых консультантов. Гораздо практичнее другой вопрос: за какую часть работы специалиста через несколько лет клиент всё ещё будет готов платить полноценный профессиональный гонорар?

1. ИИ больше не просто вспомогательный инструмент. Он становится инфраструктурой профессиональных услуг

Исследования рынка профессиональных услуг 2026 года показывают, что использование ИИ вышло за рамки экспериментальной стадии. В глобальном исследовании Thomson Reuters 74% опрошенных специалистов сообщили, что используют ИИ несколько раз в неделю, а 44% – несколько раз в день. В исследовании приняли участие 1 816 специалистов в сфере права, налогов, аудита, бухгалтерского учёта, комплаенса и других профессиональных услуг из 62 стран.^[1]

В отдельном исследовании 2026 года отмечено, что использование генеративного ИИ на уровне организаций за год почти удвоилось – с 22% до 40%. Более 80% нынешних пользователей применяют ИИ не реже одного раза в неделю, а более 90% ожидают, что в течение пяти лет он станет центральным элементом рабочих процессов.^[2]

Для юридических фирм это означает правовой поиск, проверку документов, подготовку резюме, меморандумов и проектов договоров. В налоговой и бухгалтерской сфере среди наиболее распространённых сценариев уже находятся налоговые исследования, анализ документов, бухгалтерские задачи, подготовка налоговых консультаций и даже налоговых деклараций.^[3]

2. Налоговый консультант находится под двойным давлением

Положение налоговых консультантов особенно тем, что технологии одновременно меняют рынок с двух сторон.

С одной стороны, технологически сильнее становится сам клиент. Финансовый директор или бухгалтерская служба компании могут использовать ИИ для проверки режима НДС по сделке, анализа документации по трансфертному ценообразованию, сопоставления налоговых правил в нескольких юрисдикциях или подготовки первого проекта аргументации в споре с налоговым органом.

С другой стороны, технологически сильнее становится и сам налоговый орган. В долгосрочной перспективе для профессии налогового консультанта этот фактор может оказаться даже важнее, чем распространение ChatGPT или иных общедоступных инструментов ИИ.

По данным OECD, в 2023 году ИИ уже использовали 69% опрошенных налоговых администраций, а ещё 24% внедряли его для дальнейшего применения. Для сравнения, в 2016 году об использовании ИИ сообщали лишь 9% администраций. OECD указывает на применение ИИ в аналитике, улучшении отбора дел для проверки, обслуживании налогоплательщиков и автоматизации массовых повторяющихся операций.^[4]

Это меняет баланс сил. Налоговые органы всё чаще располагают не только установленными законом полномочиями и доступом к декларациям, но и возможностью автоматически сопоставлять огромные массивы данных, выявлять несоответствия и отбирать риски быстрее, чем это возможно при ручном анализе.

3. Первой ценовое давление почувствует стандартизированная работа по налоговому комплаенсу

На рынке налогового консультирования наиболее подвержена автоматизации работа, где результат может быть получен из структурированных данных и относительно ясного набора правил: подготовка деклараций, сверка данных, стандартные проверки, сбор документов и первоначальный анализ типовых налоговых вопросов.

Данные Thomson Reuters за 2026 год показывают, что среди специалистов по налогам и бухгалтерскому учёту, использующих ИИ, 69% применяют его для налоговых исследований, 57% – для обобщения документов, 55% – для проверки документов, а 53% – для задач в области бухгалтерского учёта, налогового консультирования и подготовки налоговых деклараций.^[3] В отдельном исследовании 2026 года 81% специалистов налоговых и аудиторских фирм уже регулярно использовали ИИ в повседневной работе.^[5]

Это не означает, что налоговая декларация или консультация готовятся без участия человека. Смысл в другом: время, необходимое для получения первых 70-80% результата, стремительно сокращается. На рынке, где цена по-прежнему часто обосновывается количеством отработанных часов, это становится проблемой самой бизнес-модели.

У клиента нет экономического основания оплачивать пять часов работы младшего специалиста, если профессионально управляемое ИИ-решение способно выполнить тот же сбор данных и первоначальный анализ значительно быстрее. Но клиент может быть готов платить больше профессионалу, который понимает, насколько полученный с помощью ИИ ответ защищаем применительно к конкретной сделке, как его, вероятно, оценит налоговый орган и каковы будут последствия, если исходная предпосылка окажется ошибочной.

4. Европа переходит от мира деклараций к миру данных

Влияние ИИ на налоговую профессию нельзя оценивать в отрыве от гораздо более широкой цифровизации налогового администрирования. Реформа Европейского союза VAT in the Digital Age (ViDA) предусматривает поэтапное развитие трансграничных B2B электронных счетов и цифровой отчётности, а также упрощение регистрации по НДС при трансграничных операциях.^[6]

Экономическая логика проста: чем больше данных о сделках налоговый орган получает в структурированном и сопоставимом виде, тем меньше необходимость ждать традиционную декларацию, чтобы обнаружить несоответствие. Налоговый контроль всё чаще может происходить в процессе движения данных, а не только после окончания налогового периода.

Для налогового консультанта это означает смещение профессионального фокуса. Раньше значительная часть ценности заключалась в правильной подготовке информации для представления налоговой администрации. В дальнейшем всё более ценной будет способность обеспечить, чтобы корректная налоговая логика, классификация данных и контрольные механизмы были встроены в системы компании изначально.

5. Латвия: Служба государственных доходов движется к модели, основанной на данных и автоматизированной аналитике

В Латвии этот переход уже носит практический характер. Служба государственных доходов (VID) модернизирует инфраструктуру анализа рисков, использует сегментацию налогоплательщиков и всё активнее работает со структурированными данными. С мая 2026 года система электронного декларирования EDS может автоматически использовать данные полученных электронных счетов для заполнения части отчётности по НДС. Это небольшой, но очень наглядный шаг от представления документов к администрированию потока данных.^[7]

VID также тестировала применение искусственного интеллекта при подготовке ответов на вопросы налогоплательщиков, а в таможенной сфере развиваются ИИ-решения для анализа изображений и данных о рисках. Значение этих проектов не следует преувеличивать – публичная информация не позволяет утверждать, что в Латвии налоговые решения уже принимаются ИИ. Однако институциональное направление очевидно: больше данных, больше автоматизированных сопоставлений и более раннее выявление рисков.^[8]

Для налогового консультанта это означает одну очень практическую вещь: недостаточно реагировать на вопрос VID. Всё более ценной становится способность заранее понимать, какие вопросы могут возникнуть у налогового органа на основании данных клиента.

6. В налоговых спорах наибольшая ценность ИИ может заключаться в анализе доказательств

Налоговый спор принципиально отличается от повседневной консультационной работы. Часто недостаточно найти правильную норму закона. Решающий вопрос заключается в том, что можно доказать: как фактически происходила сделка, что стороны знали в соответствующий момент, согласуются ли документы между собой и соответствует ли данное позднее объяснение счетам, договорам, бухгалтерским записям, банковским платежам, электронной переписке и иным доказательствам, существовавшим в момент сделки.

Здесь потенциал ИИ значительно шире, чем простая подготовка резюме документов. Правильно настроенная система способна одновременно анализировать тысячи документов, выстраивать хронологию сделки, связывать лиц, суммы и даты, находить несколько источников по одному факту и выделять места, где эти источники противоречат друг другу. В налоговом судебном споре это способно изменить саму методику подготовки дела.

ИИ может построить своеобразную «карту противоречий»: договор отражает одну модель сделки, счёт содержит другое описание, в бухгалтерском учёте использован иной код, назначение банковского платежа указывает на ещё одно экономическое содержание, а свидетель через три года описывает события иначе. В крупном деле поиск таких взаимосвязей может занять у человека дни; ИИ способен выделить их как подлежащие проверке сигналы за считанные минуты.

То же относится и к свидетельским показаниям. ИИ может сопоставить письменные объяснения свидетеля с более ранней электронной перепиской, протоколами совещаний, интервью или стенограммой судебного заседания и отметить, где меняются даты, суммы, лица или последовательность событий. Но здесь существует важная граница: ИИ может обнаружить текстовое несоответствие, однако не должен автоматически делать вывод, что свидетель лжёт. Различие может объясняться памятью, переводом, формулировкой вопроса или контекстом. Оценка достоверности остаётся профессиональной задачей, а в суде – функцией судьи.

Поэтому наиболее ценным результатом работы ИИ в налоговом споре может быть не готовое юридическое заключение, а доказательственная матрица: факт – подтверждающий источник – противоречащий источник – юридическое значение – необходимая проверка. Такой подход позволяет юристу быстрее понять не только то, что находится в материалах дела, но и то, чего в них не хватает и где может атаковать противоположная сторона.

При анализе судебной практики преимущество ИИ заключается в возможности искать не только по ключевым словам, но и по фактической модели и структуре аргументации. Он может сопоставлять десятки судебных решений, извлекать применимую правовую норму, распределение бремени доказывания, критерии суда, отличающиеся факты и аргументы, оказавшиеся решающими в конкретном деле. В налоговой практике это позволяет поставить вопрос гораздо точнее, чем «есть ли похожее решение?»: при каких фактах в сопоставимых делах суд принимал версию налогоплательщика, а при каких – отвергал её?

Однако именно толкование судебной практики является одной из наиболее опасных зон применения ИИ. Практика налоговых трибуналов Великобритании уже содержит весьма конкретные предупреждения. В деле Harber v HMRC налогоплательщик представил девять сгенерированных ИИ судебных решений, которых в действительности не существовало.^[14] В деле Zzaman v HMRC проблема была тоньше: несколько дел были реальными, однако они не подтверждали правовые тезисы, для обоснования которых на них ссылались. Трибунал подчеркнул, что ответственность за точность результата, полученного с помощью ИИ, остаётся на человеке.^[13]

Есть и противоположный пример. В деле Evans & Ors v HMRC судья Tax Chamber прямо указал, что использовал защищённый инструмент ИИ для обобщения большого объёма документов, однако рассматривал полученные резюме лишь как первые проекты, лично проверил их точность и не использовал ИИ для правового исследования.^[12] На мой взгляд, это чрезвычайно точно показывает профессионально безопасную модель: ИИ выполняет масштабное сопоставление, человек сохраняет контроль над юридическим выводом.

Регламент ЕС об искусственном интеллекте закрепляет эту границу и на нормативном уровне. Системы ИИ, используемые судебными органами для исследования и толкования фактов и права либо для применения права к конкретному набору фактов, относятся к системам высокого риска; в преамбуле также подчёркивается, что ИИ может поддерживать принятие судебного решения, однако окончательное решение должно оставаться под контролем человека.^[11] Это не означает, что каждый инструмент ИИ, используемый юристом, автоматически является «системой высокого риска», но хорошо показывает чувствительность автоматизированного толкования фактов и права.

Отсюда возникает новое конкурентное преимущество в налоговых спорах: не ИИ, который пишет самый длинный процессуальный документ, а рабочий процесс, в котором каждый существенный вывод ИИ связан с проверяемым документом, конкретным пунктом судебного решения и профессиональной оценкой человека.

7. ИИ может подготовить ответ. Но он не может принять на себя профессиональную ответственность

В феврале 2026 года CFE Tax Advisers Europe опубликовала специальную Хартию прав и обязанностей налоговых консультантов в среде налогового консультирования, находящейся под влиянием ИИ. В ней выделены принципы профессиональной автономии, компетентности в области ИИ, прозрачности, защиты данных, профессиональной добросовестности, объективности и знания применимого регулирования.^[9]

Один из центральных принципов особенно важен: ИИ может помогать в анализе, но профессиональная ответственность за консультацию остаётся на консультанте. Консультант должен быть способен проверить результат ИИ, подвергнуть его сомнению и при необходимости отвергнуть. Сходный принцип личной ответственности и тщательной проверки подчёркивается и в рекомендациях 2025 года по использованию ИИ для судебной системы Англии и Уэльса.^[15]

Это серьёзный рыночный аргумент в пользу высококвалифицированного профессионала. Клиенту не нужен человек лишь для того, чтобы переписать ответ ИИ более изящным юридическим языком. Клиенту нужен человек, готовый сказать: я проверил эту позицию, я понимаю её риски, я рекомендую конкретный вариант действий и готов профессионально защищать этот вывод.

8. За что клиент продолжит платить?

Сама информация будет дешеветь. Первичный анализ также будет дешеветь. Но это не означает, что рынок профессиональных услуг обязательно станет меньше. Он может просто стать значительно более требовательным.

ИИ способен проанализировать тысячи документов по делу и выявить десятки несоответствий. Сильный юрист по налоговым спорам понимает, какое противоречие действительно подрывает версию сделки, а какое является лишь технической деталью.

ИИ способен сопоставить сегодняшние показания свидетеля с документами, созданными в момент сделки. Задача профессионала – определить, влияет ли несоответствие на достоверность доказательства и как его следует использовать в процессе.

ИИ способен за минуты систематизировать сотни судебных решений. Сильный юрист отличает подлинное ratio решения от попутных рассуждений, понимает процессуальный контекст и замечает фактическое отличие, из-за которого внешне похожий прецедент не подходит к конкретному делу.

Поэтому ценность профессионала будет концентрироваться в четырёх элементах: профессиональном суждении, ответственности, стратегии и доверии. Технические знания не исчезнут – напротив, для проверки ИИ и защиты позиции их потребуется ещё больше. Однако сами по себе знания всё реже будут конечным продуктом.

9. Проблема почасовой оплаты будет становиться всё заметнее

ИИ ставит перед профессиональными фирмами неудобный экономический вопрос. Если задача, на которую раньше требовалось десять часов, теперь занимает два, должен ли клиент по-прежнему платить за десять?

В исследовании клиентов юридических фирм 71% штатных юристов компаний указали, что ожидают изменения коммерческой модели внешних юридических консультантов по мере роста использования ИИ, тогда как лишь 28% юридических фирм уже изменили структуру ценообразования.^[10] Рано или поздно это давление затронет и рынок налогового консультирования.

В модели почасовой оплаты технологическая эффективность создаёт парадокс: фирма инвестирует в технологии, чтобы выполнять работу быстрее, однако за скорость получает меньший счёт. Поэтому рынок будет двигаться к фиксированным ценам, подписным моделям, ценообразованию, основанному на результате и стоимости риска, либо к комбинированным моделям.

Клиент не захочет платить за время, сэкономленное ИИ. Он будет готов платить за более качественный результат, который ИИ помогает создать профессионалу.

10. Крупнейшим долгосрочным риском профессии может оказаться не количество рабочих мест

Есть ещё одна проблема, особенно актуальная для юридических и налоговых фирм. Работа младших специалистов исторически была не только дешёвым ресурсом. Она одновременно служила механизмом профессионального обучения.

Если молодой юрист больше не проверяет лично сотни договоров, не проводит налоговые исследования и не готовит первые проекты заключений, возникает вопрос: каким образом через десять лет он приобретёт то профессиональное суждение, которого сегодня мы ожидаем от партнёра или руководителя налоговой практики? ИИ способен повысить производительность фирмы в краткосрочной перспективе, одновременно сужая «тренировочную площадку», на которой формируется профессиональный опыт.

Поэтому фирмам придётся сознательно выстроить новую систему профессионального развития: меньше механического производства документов, больше проверки результатов, аргументации, понимания бизнеса клиента, анализа данных и принятия решений.

11. Что это практически означает для юридической и налоговой консалтинговой фирмы?

Одной покупки лицензии на ИИ недостаточно. Конкурентоспособность фирмы будет зависеть от того, встроена ли технология в профессиональную методологию и систему контроля качества. На практике это означает шесть приоритетных шагов:

• Автоматизировать работу с низкой добавленной стоимостью, а не профессионализм. ИИ следует использовать для исследований, сбора данных, сопоставления и подготовки первых проектов, однако окончательный вывод должен быть профессионально проверен.
• Создавать собственную профессиональную базу знаний. Конкурентным преимуществом будет не доступ к той же публичной модели, которой пользуются все, а собственные прецеденты фирмы, шаблоны документов, аргументация и отраслевой опыт работы с клиентами.
• Создать методологию анализа доказательств в налоговых спорах. ИИ следует использовать для построения хронологии, матрицы противоречий, сопоставления документов и свидетельских показаний, а также систематизации судебной практики, при этом каждый существенный вывод должен быть связан с первоисточником и проверкой человеком.
• В налоговой практике перейти от исправления деклараций к превентивному контролю данных. Необходимо уметь проверять риски клиента по НДС, корпоративному подоходному налогу, налогам на труд и другим налогам до того, как их выявит аналитика VID.
• Внедрить управление ИИ и доказуемый контроль качества. Должно быть ясно, какие инструменты вправе обрабатывать данные клиента, кто проверяет результат и как документируется профессиональный контроль со стороны человека.
• Изменить разговор о цене с клиентом. Счёт должен всё меньше отражать время, затраченное на изготовление документа, и всё больше – сложность проблемы, принятый риск, профессиональную ответственность и созданную для клиента ценность.

12. Вывод: профессия не исчезнет, но исчезнет часть её традиционного продукта

Дискуссия о том, «заменит ли ИИ юристов» или «заменит ли ИИ налоговых консультантов», слишком упрощённа. Эти профессии состоят из очень разных видов работы, и возможности их автоматизации неодинаковы.

Быстрее всего цену и спрос потеряет работа, которая повторяема, стандартизируема и основана преимущественно на поиске информации или обработке структурированных данных. В налоговых спорах, напротив, ИИ может даже увеличить возможности сильного специалиста: быстрее построить хронологию фактов, обработать большой массив доказательств, выявить противоречия и системно сопоставить судебную практику. Но конечная ценность будет заключаться в способности превратить эту информацию в защищаемую теорию дела.

Для налоговых консультантов эта трансформация особенно остра, поскольку ИИ входит не только в офис консультанта, но и в налоговую администрацию. Тенденции OECD, цифровизация налогов в Европе и собственное направление развития VID говорят об одном и том же: налоговое администрирование становится более насыщенным данными, автоматизированным и проактивным.

Поэтому лучшим налоговым консультантом или юристом по налоговым спорам будущего будет не тот, кто быстрее всех находит статью закона. Это будет профессионал, который одновременно понимает право, данные, доказательства и бизнес клиента – и способен обосновать, проверить и профессионально защитить свой вывод.

Примечание автора

Настоящая статья представляет собой аналитический взгляд автора на общедоступные международные и латвийские тенденции в сфере профессиональных услуг и налогового администрирования. В ней не воспроизводятся структура или последовательность аргументации какого-либо одного источника; внешние данные и институциональные факты обозначены ссылками. Выводы и прогнозы являются авторской оценкой.

Источники и примечания

[1] Thomson Reuters Institute, Future of Professionals Report 2026. Глобальное исследование: 1 816 специалистов, 62 страны. https://www.thomsonreuters.com/en/institute/future-of-professionals-2026/report

[2] Thomson Reuters Institute, 2026 AI in Professional Services Report. https://www.thomsonreuters.com/en/reports/2026-ai-in-professional-services-report

[3] Thomson Reuters, 2026 AI in Professional Services Report – GenAI use cases by industry (Legal; Tax & Accounting). https://tax.thomsonreuters.com/content/dam/ewp-m/documents/thomsonreuters/en/pdf/reports/2026-ai-in-professional-services-report.pdf

[4] OECD, Tax Administration 2025 – The rise of artificial intelligence. https://www.oecd.org/en/publications/tax-administration-2025_cc015ce8-en.html

[5] Thomson Reuters Institute, Future of Professionals 2026 – Tax and Accounting Report. https://www.thomsonreuters.com/en/institute/future-of-professionals-2026/report-tax-and-accounting

[6] European Commission, VAT in the Digital Age (ViDA) – VAT digitalisation and implementation. https://taxation-customs.ec.europa.eu/taxation/vat/vat-digital-age-vida_en

[7] Служба государственных доходов Латвии (VID), публичная информация о модернизации аналитических решений, сегментации налогоплательщиков и использовании данных электронных счетов при декларировании НДС. https://www.vid.gov.lv/lv/projekts/atveselosanas-fonda-reformu-pasakumi-un-investiciju-projekti ; https://www.vid.gov.lv/lv/jaunums/jaunas-eds-funkcijas-paplasina-e-rekinu-datu-izmantosanu-un-vienkarso-pievienotas-vertibas-nodokla-deklaresanu

[8] Служба государственных доходов Латвии (VID), публичная информация о пилотном проекте ИИ для обработки вопросов налогоплательщиков и развитии функциональности ИИ в таможенных решениях. https://www.vid.gov.lv/lv/iepirkums/pilotprojekts-maksliga-intelekta-izmantosana-vispareju-atbilzu-sagatavosanas-procesa-uz-nodoklu-maksataju-jautajumiem ; https://www.vid.gov.lv/lv/iepirkums/baxe-risinajuma-pilnveidosana-ieviesot-maksliga-intelekta-funkcionalitati

[9] CFE Tax Advisers Europe, Charter of Tax Advisers’ Rights and Obligations in an AI-Influenced Tax-Advisory Environment, 25.02.2026. https://taxadviserseurope.org/project/cfe-charter-of-tax-advisers-rights-and-obligations-in-an-ai-influenced-tax-advisory-environment/

[10] Thomson Reuters Institute, Future of Professionals 2026 – Legal Report (client expectations and pricing models). https://www.thomsonreuters.com/en/institute/future-of-professionals-2026/report-legal

[11] Regulation (EU) 2024/1689 (EU AI Act), recital 61 and Annex III – AI systems used in the administration of justice. https://eur-lex.europa.eu/eli/reg/2024/1689/oj

[12] Evans & Ors v Revenue and Customs [2025] UKFTT 1112 (TC), особенно пп. 45-48 – использование судьёй ИИ для обобщения документов с последующей проверкой человеком, без применения ИИ для правового исследования. https://www.bailii.org/uk/cases/UKFTT/TC/2025/TC09638.html

[13] Zzaman v Revenue and Customs [2025] UKFTT 539 (TC), особенно пп. 15-29 – в аргументации, подготовленной с помощью ИИ, использовались реальные дела, не подтверждавшие заявленные правовые тезисы; ответственность за проверку остаётся на человеке. https://www.bailii.org/uk/cases/UKFTT/TC/2025/TC09520.html

[14] Harber v Commissioners for HMRC [2023] UKFTT 1007 (TC) – в налоговом споре были представлены девять несуществующих судебных решений, сгенерированных ИИ. https://www.bailii.org/uk/cases/UKFTT/TC/2023/TC09010.html

[15] Courts and Tribunals Judiciary, Artificial Intelligence (AI) – Judicial Guidance, October 2025 – ответственность человека, риски галлюцинаций, предвзятости и нарушения конфиденциальности. https://www.judiciary.uk/guidance-and-resources/artificial-intelligence-ai-judicial-guidance-october-2025/

Источники проверены: 4 сентября 2026 года.

©INNOVATOR 07.09.2026.