ИИ в трансфертном ценообразовании

Правила трансфертного ценообразования требуют, чтобы транзакции между связанными организациями, такие как внутрифирменная продажа товаров, услуг, кредитов и лицензий на интеллектуальную собственность, оценивались так, как их оценивали бы независимые стороны. Это принцип «вытянутой руки». Это изложено в Руководящих принципах ОЭСР по трансфертному ценообразованию, а в США – в разделе 482 Налогового кодекса и его положениях. Признанные методы включают метод сопоставимых неконтролируемых цен, метод цены перепродажи, метод «затраты плюс», метод чистой прибыли от транзакций (в правилах США он называется методом сопоставимых прибылей) и метод разделения прибыли. Большинство обычных предприятий проверяются с помощью показателя уровня прибыли, такого как операционная маржа, по сравнению с набором независимых компаний. Результат обычно выражают в виде межквартильного размаха. Создание этого набора происходит медленно. Аналитики осуществляют поиск в таких базах данных, как Moody's Orbis или S&P Capital IQ, по коду отрасли и региону. Они применяют количественные критерии, такие как независимость, размер и годы данных. Затем они читают описания компаний и веб-сайты, чтобы отвергнуть компании с разными функциями. Качественный обзор — это то, где ИИ помогает больше всего. Модели могут читать описания на нескольких языках, предлагать принять или отклонить решения и наметить причины отказа. Документация — это второе использование. В рамках действия 13 ОЭСР BEPS во многих странах требуется мастер-файл и локальный файл. Крупные группы, как правило, с консолидированным доходом не менее 750 миллионов евро, также подают отчеты по странам. ИИ может составлять обзоры отрасли, функциональный анализ и описания транзакций на основе исходных материалов. Распространенным заблуждением является то, что ИИ может выбирать сопоставимые объекты. Налоговые органы ожидают воспроизводимого поиска и обоснованного человеческого суждения. Необъяснимое модельное решение трудно защитить в ходе аудита. Еще одно заблуждение заключается в том, что ИИ устраняет необходимость в достоверных фактах. Беглый функциональный анализ, построенный на неправильных записях интервью, по-прежнему неверен.