Для привлечения обязанных лиц к юридической ответственности за негативные последствия, связанные с деятельностью коммерческой корпорации в случае применения модели обезличенного управления, можно использовать традиционные (судебный порядок) и инновационные (искусственный интеллект) инструменты. Определяющим критерием их отличия служит процедура юридической оценки фактических обстоятельств складывающихся общественных отношений либо алгоритмическое сопоставление юридически значимых фактов - событий и действий.
Судебный порядок и оценка доказательств
Корпоративные споры в коммерческих корпорациях рассматриваются в арбитражном суде по правилам гл. 28.1 Арбитражного процессуального кодекса РФ от 21.07.2002 №95-ФЗ (АПК РФ). Оценка поведения участников корпоративных отношений и доказательств в суде основаны прежде всего на формальной логике. Верховным Судом РФ также выработан подход об активной роли суда в определении того, какие именно нормы права следует применять к установленным обстоятельствам (абз.3 п.9 Постановления Пленума Верховного Суда РФ от 23.06.2015 №25). Кроме того, никакие доказательства не имеют для суда заранее установленной силы (ч.5 ст.71 АПК РФ).
При оценке поведения участников корпоративных отношений необходимо вспомнить некоторые подходы, отраженные в судебной практике, позволяющие судам отступать от формальной оценки обстоятельств дела. При этом суд может прийти к выводу об использовании в конкретном случае модели обезличенного управления коммерческими корпорациями либо о наличии ее элементов.
Так, согласно абз.2 п.3 Постановления Пленума Верховного Суда РФ от 21.12.2017 №53 «О некоторых вопросах, связанных с привлечением контролирующих должника лиц к ответственности при банкротстве» осуществление фактического контроля над должником возможно вне зависимости от наличия (отсутствия) формально-юридических признаков аффилированности (через родство или свойство с лицами, входящими в состав органов должника, прямое или опосредованное участие в капитале либо в управлении и т.п.). Суд устанавливает степень вовлеченности лица, привлекаемого к субсидиарной ответственности, в процесс управления должником, проверяя, насколько значительным было его влияние на принятие существенных деловых решений относительно деятельности должника.
В силу п.21 Постановления Пленума Верховного Суда РФ от 26.06.2018 №27 «Об оспаривании крупных сделок и сделок, в совершении которых имеется заинтересованность» при установлении судом выгодоприобретателя как заинтересованного лица в сделке необходимо исходить из того, что выгодоприобретателем в сделке признается не являющееся стороной в сделке лицо, которое в результате ее совершения может быть освобождено от обязанностей перед обществом или третьим лицом, либо получает права по данной сделке (выгодоприобретатель доверительного управления имуществом или бенефициар по банковской гарантии и др.), либо иным образом извлекает имущественную выгоду, например получив статус участника опционной программы общества и т.д.
Данные разъяснения позволяют суду определить выгодоприобретателем любое лицо, которое в конечном счете получает имущественную либо иную выгоду, в том числе благодаря использованию модели обезличенного управления корпорацией.
Искусственный интеллект и обработка больших данных
Обнаружению модели обезличенного управления коммерческой корпорацией может способствовать использование искусственного интеллекта, в частности подключенного к различным информационным базам, большим данным (big data), а также социальным медиа - социальным сетям (Facebook*Компания Meta признана экстремистской организацией в РФ. и связанный с ним Facebook* Messenger, Google+, MySpace, Instagram*, LinkedIn, Pinterest, Tumblr, Twitter, Viber, VK, WeChat, Weibo, WhatsApp, Fandom, YouTube и др.).
Последние несколько лет в СМИ обнародуют заявления ФНС России о начале использования искусственного интеллекта для работы с физическими лицами в их личном кабинете и администрированием системы сбора налогов (Мишустин 2017). Так, виртуальный робот «Таксик» с искусственным интеллектом (самообучаемый бот-чат) уже помогает отвечать на обращения налогоплательщиков в их личном кабинете.
Важнейшее направление деятельности искусственного интеллекта - это идентификация налогоплательщика (цифровая идентичность) и обработка больших данных. Автоматизированная система контроля порядка возмещения НДС (АСК НДС-2) в паре с технологиями блокчейн смогли бы контролировать взаимосвязи субъектов права с объектами недвижимости. Данная система (программа обработки данных) соотносит сведения книг покупок и продаж контрагентов по сделке в режиме реального времени и позволяет вычислить махинации с налоговыми вычетами.
Использование искусственного интеллекта, способного обработать большие данные, позволяет идентифицировать субъекта права и проанализировать причинно-следственную связь в юридических корпоративных событиях с целью выявления и анализа организационной структуры соответствующей модели управления корпорацией. Определению поведения участников корпоративных отношений будет способствовать оценка следующих обстоятельств:
- продолжительности участия в корпорациях (владения акциями, долями в уставном капитале);
- порядка совершения юридически значимых действий (выхода, исключения из общества, оплаты действительной стоимости доли и др.);
- хронологии назначения (переназначения) исполнительного органа;
- сведений интернет-сервиса налогового органа «Прозрачный бизнес»«Прозрачный бизнес». Федеральная налоговая служба России. Дата обращения 5 октября, 2020. (в том числе публикаций в «Вестнике государственной регистрации» о существенных фактах, о наличии недостоверных сведений об органах управления организаций, о многократном участии органов управления организаций в других компаниях, об адресах, указанных при государственной регистрации в качестве места нахождения несколькими юридическими лицами);
- данных налогового сервиса «Сведения о юридических лицах (самой корпорации и о ее участниках/акционерах), не представляющих налоговую отчетность более года и/или имеющих по состоянию на 01.09.2019 превышающую 1000 руб. задолженность по уплате налогов, которая направлялась на взыскание судебному приставу-исполнителю»«Сведения о юридических лицах, имеющих задолженность по уплате налогов и/или не представляющих налоговую отчетность более года». Федеральная налоговая служба России. Дата обращения 5 октября, 2020.;
- данных налогового сервиса «Сведения о лицах, в отношении которых факт невозможности участия (осуществления руководства) в организации установлен (подтвержден) в судебном порядке»«Сведения о лицах, в отношении которых факт невозможности участия (осуществления руководства) в организации установлен (подтвержден) в судебном порядке». Федеральная налоговая служба России. Дата обращения 5 октября, 2020. и т.д.
Иными словами, искусственный интеллект может оценить все действия участников корпоративных отношений, устанавливая экономически и юридически подозрительные, непоследовательные или отклоняющиеся от сложившейся деловой практики действия и иные существенные моменты.
Реализация данного предложения возможна при подключении искусственного интеллекта не только к базам данных ФНС России, Росреестра, Банка России и ФАС России, но и к корпоративным реестрам (регистраторов, депозитариев), базам данных фондовых бирж, официальным сайтам публичного раскрытия информации об эмитентах (например, Интерфакс«Центр раскрытия корпоративной информации». Интерфакс. Дата обращения 5 октября, 2020.) и т.д. Вместе с тем для реализации предложенного требуются соответствующее нормативное правомочие и технологический доступ искусственного интеллекта по телекоммуникационным каналам связи к анализируемым сведениям и данным.
В последние годы не беспочвенно приобретает популярность информационно-юридическое направление бизнеса legal tech, обеспечивающее безопасное хранение юридической информации (облачные системы), бэк-офис по кадровым, бухгалтерским и иным внутренним делам компании, автоматизированное выполнение повторяющихся задач, анализ юридически важных событий и т.д. Применяемые цифровые технологии иногда именуются «юридический секретарь», «умный юрист» и «юрист будущего» (Кондрашов и др. 2017). Известными мировыми юридическими сервисами выступают Bloomberg Law (США), Clio (Канада), Practical Law (Великобритания) и др.
Выводы
Проведенное исследование элементов и видов модели обезличенного управления коммерческими корпорациями позволяет выделить ее следующие особенности:
- временный характер использования модели (как правило, от одного года до трех лет либо на период совершения и исполнения сделки);
- формирование контролируемого бенефициарами лояльного менеджмента (исполнительного органа либо управляющей компании, реализующих правосубъектность корпорации) перед применением данной модели управления;
- сохранение возможности возврата юридического контроля над корпорацией при необходимости;
- цель использования модели - создание юридической видимости обезличенного управления корпорацией, препятствующей привлечению реального владельца к ответственности в установленном законом порядке.
Библиография
1. Губин, Евгений П. 2018. «Правовые аспекты повышения качества корпоративного управления в компаниях с государственным участием». Предпринимательское право. Приложение «Право и бизнес» 2: 35-40.
2. Ефимов, Анатолий В. 2019. «Стейкхолдерская концепция управления юридическим лицом». Актуальные проблемы российского права 5: 129-136.
3. Коваленко, Екатерина И. 2015. «К вопросу о понятии “модель корпоративного управления”». Гражданское право 4: 12-14.
4. Кондрашов, Игорь В., Антон А. Иванов, Хольгер Цшайге, Антон А. Пронин, Антон Г. Серго, Томас Гаштайер, Антон М. Вашкевич, Роман В. Квитко, Александра К. Нестеренко, Александр И. Савельев, Сергей А. Переверзев, Виталий О. Калятин, Сергей Л. Будылин. 2017. «Legal Tech и юристы будущего». Закон 11: 20-36.
5. Копылов, Дмитрий Г. 2019. «Правовое регулирование приобретения обществом размещенных акций». Дис. ... канд. юрид. наук, Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова.
6. Лаптев, Василий А. 2019. Корпоративное право: правовая организация корпоративных систем. М.: Проспект.
7. Мишустин, Михаил В. 2017. Об искусственном интеллекте в налоговом администрировании и налоговиках будущего. 5 ноября, 2019.
8. Синицын, Сергей А. 2020. Особенности структуры собственности и корпоративного управления в компании одного лица. Журнал российского права 7: 40-51.
9. Харитонова, Юлия С. 2014. «Корпоративное управление и дуализм права». Предпринимательское право. Приложение «Право и бизнес» 2: 54-59.
10. Харитонова, Юлия С. 2015. «Корпоративное управление в производственном кооперативе». Гражданское право 4: 15-20.
11. Шиткина, Ирина С. 2008. Холдинги: правовое регулирование и корпоративное управление. М.: Вол- терс Клувер.
References
1. Gubin, Evgenii P. 2018. “Legal aspects of improving the quality of corporate governance in companies with state participation”. Predprinimatel'skoe pravo. Prilozhenie “Pravo i biznes” 2: 35-40. (In Russian)
2. Efimov, Anatolii V. 2019. “Stekholder concept of legal entity management”. Aktual'nye problemy rossiiskogo prava 5: 129-136. (In Russian)
3. Kharitonova, Iuliia S. 2014. “Corporate governance and dualism of law”. Predprinimatel'skoe pravo. Prilozhenie “Pravo i Biznes” 2: 54-59. (In Russian)
4. Kharitonova, Iuliia S. 2015. “Corporate governance in production cooperative”. Grazhdanskoepravo 4: 1520. (In Russian)
5. Kondrashov, I.V., A.A. Ivanov, H. Zscheyge, A.A. Pronin, A.G. Sergo, Th. Gasteyer, A.M. Vashkevich, Roman V. Kvitko, A.K. Nesterenko, A.I. Savel'yev, Sergey A. Pereverzev, Vitaliy O. Kalyatin, Sergey L. Budylin. 2017. “LegalTech and lawyers of the future”. Zakon 11: 20-36. (In Russian)
6. Kopylov, Dmitrii G. 2019. “Legal regulation of acquisition of offered shares by the company”. PhD diss., Mos- kovskii gosudarstvennyi universitet imeni M.V Lomonosova. (In Russian)
7. Kovalenko, Ekaterina I. 2015. “To the question of the concept of `corporate governance model'”. Grazhdanskoe pravo 4: 12-14. (In Russian)
8. Laptev, Vasiliy A. 2019. Corporate law: Legal organization of corporate systems. Moscow, Prospekt Publ. (In Russian)
9. Mishustin, Mikhail V 2017. On artificial intelligence in tax administration and tax officials of the future. Accessed November 5, 2019.
10. Sinitsyn, Sergey A. 2020. Features of the ownership structure and corporate governance in a one-person company. Zhurnal rossiiskogo prava 7: 40-51. (In Russian)
11. Shitkina, Irina S. 2008. Holdings: Legal regulation and corporate governance. Moscow, Wolters Kluver Publ. (In Russian)