Palantir tests a system for the IRS to select priority targets for tax audits

Налоговая служба США тестирует инструмент Palantir, который помогает отбирать наиболее выгодные для государства проверки и расследования. Пилот должен собрать сигналы из десятков старых систем IRS и быстрее находить кейсы, где возможны недоимки, мошенничество или основания для уголовного дела.

Как устроен пилот

По документам, полученным через запросы на доступ к данным, IRS заплатила Palantir $1,8 млн в 2025 году за доработку Selection and Analytic Platform, или SNAP. Этот инструмент должен улучшить выбор приоритетных кейсов для аудита, взыскания просроченных налогов и потенциальных уголовных расследований. Для самой службы задача выглядит прагматично: вместо ручного блуждания по старому стеку собрать картину в одном месте и тратить меньше времени на проверки, которые почти ничего не дают бюджету.

Проблема в том, что у IRS накопилась очень тяжелая инфраструктура. В документах служба признает, что использует более 100 бизнес-систем и около 700 методов отбора, которые наращивались десятилетиями. SNAP не заменяет весь этот ландшафт за один шаг, а накрывает его сверху: помогает аудиторам видеть сигналы из разрозненных баз и искать важные детали в неструктурированных вложениях, которые раньше было сложнее сопоставлять между собой.

По данным госзакупок, Palantir работает с IRS уже больше десяти лет, а общий объем контрактов и обязательств по оплате превысил $200 млн.

Какие кейсы в фокусе

На первом этапе IRS попросила Palantir собрать три отдельных метода отбора кейсов, привязанных к конкретным зонам налогового кодекса. Это не абстрактный поиск «подозрительных граждан», а вполне прикладной пилот с понятными категориями, где служба хочет проверить, помогает ли новый подход находить более результативные дела. Такой дизайн важен: агентство ограничивает эксперимент и может сравнить новую логику со старыми процедурами на конкретных типах заявлений и деклараций.

заявления на налоговые льготы для жителей зон стихийных бедствий Residential Clean Energy Credit - льготы на установку солнечных панелей, ветрогенераторов и другого домашнего энергооборудования Form 709 - декларации по налогу на дарение, когда передаются акции, бизнес, произведения искусства и другие дорогие активы подтверждающие документы, из которых можно понять оценку актива, связи сторон и логику расчета Особый интерес здесь вызывают именно неструктурированные данные. Для дел по налогу на дарение это могут быть оценочные документы, балансы, сведения о доходах бизнеса и описание отношений между дарителем и получателем. При этом в контрактных материалах отдельно сказано, что Palantir должна работать с уже существующими данными внутри SNAP, а не тянуть в систему новые внешние потоки по своему усмотрению.

Именно в таких файлах часто скрываются сигналы, которых нет в стандартных полях декларации.

Почему это спорно У IRS и без того есть алгоритмические механизмы отбора.

Десятилетиями служба опиралась на DIF score - внутренний показатель, который оценивает вероятность того, что декларация заслуживает проверки. Как именно он считается, публично не раскрывается, и исследователи давно называют такой подход черным ящиком. SNAP делает следующий шаг: не просто ранжирует декларации, а помогает связать между собой больше источников и поднимать кейсы, которые инспектор мог бы пропустить.

Риск здесь не только в приватности, но и в качестве решений. В мае 2025 года аудит TIGTA писал, что IRS уже использует AI-модели для отбора проверок и хочет сократить нагрузку на добросовестных налогоплательщиков, но пока не до конца выстроила оценку эффективности таких моделей по сравнению со старыми методами. То есть служба хочет точнее бить по нарушениям, но ей еще нужно доказать, что новые модели реально работают лучше и не создают лишние ошибки.

«IRS по сути ни разу не доводила полную модернизацию до успеха с 1960-х», - говорит профессор Эрика Нойман.

Эта фраза хорошо объясняет, почему служба вообще идет к внешнему подрядчику. Модернизация IRS много лет буксует, а в 2025 году агентство еще и потеряло десятки тысяч сотрудников из-за увольнений, отложенных уходов и досрочных пенсий. Когда у тебя меньше людей и слишком много разрозненных систем, соблазн передать отбор кейсов более умному аналитическому слою становится почти неизбежным. И это объясняет интерес к системам, которые обещают сжать недели ручной аналитики в часы.

Что это значит

Для Palantir это еще один шанс глубже встроиться в критическую государственную инфраструктуру США. Для IRS - попытка превратить разрозненные налоговые данные в более точный механизм отбора проверок. Если пилот покажет результат, похожие системы начнут влиять не только на скорость аудита, но и на то, кого государство считает приоритетной целью для контроля. Следующий спор будет уже не о том, нужен ли такой софт, а о правилах его проверки и подотчетности.