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智能税收风险防控管理研究.pdf

1、智能税收风险防控管理研究覃钰路 许卉【摘要】论文以税收风险管理为导向、大数据为基础、纳税风险评估为重点、以信息管税为依托,旨在降低税务部门在税源管理过程中因纳税人合法纳税意识不足、违法纳税成本不高而产生的税款流失的税收管控风险,同时,解决因各监管部门涉税信息共享不足、监管不到位造成的征税效能低下的问题,探索为各监管部门提供统一的针对税收风险识别、分析、预警的工具或手段。论文对此进行深入的思考和研究,以期为智能税收风险防控管理设计综合性风险管理分析模型提供思路和建议。【Abstract】The paper is guided by the tax risk management,based on

2、big data,focused on the tax payment risk assessment and supportedby information tax management.This paper aims to reduce the taxmanagement and control risk of tax loss caused by the lack oftaxpayers awareness of legal tax payment and low cost of illegal taxpayment in the process of the tax source ma

3、nagement.At the sametime,the paper aims to solve the problem of low efficiency of taxcollection caused by insufficient tax information sharing andinadequate supervision and management of various regulatorydepartments.It is necessary to explore to provide a unified tool ormean for tax risk identifica

4、tion,analysis and early warning forvarious regulatory departments.This paper deeply considers andstudies these contents,so as to provide ideas and suggestions forthe design of comprehensive risk management and analysis model ofintelligent tax risk prevention,control and management.【关键词】税收风险;风险管理;税收管

5、理;智能税收【Keywords】tax risk;risk management;tax management;intelligenttax【中图分类号】F812.42【文献标志码】A【文章编号】1673-1069(2020)04-0027-021 引言国家税务总局在 2019 年 12 月 12 日,官宣设立社会保险费司和税收大数据和风险管理局,负责组织指导全国税收大数据和风险管理相关工作。为了进一步落实国家税务总局发布的税源与征管状况监控分析一体化工作制度(试行)文件精神,以税收大数据为基础,以税收风险管理为工作导向,结合实际情况不断进行探索,提出税收风险识别、分析、预警等统一的管理思路、

6、方法、工具或手段,以规避税收管控风险和解决税收征管成效不佳的问题,基于智能税收风险防控管理设计出综合性风险管理分析模型1。2 智能税收风险防控管理的现状当前,我国市场经济高速发展,国家大力推行简政放权,为中小企业减负。在激发国家经济活力的新形势下,在税收管理方面也出现了各种复杂的新情况:纳税主体多元化、税收信息孤岛化、涉税行为复杂化等,为使税收管理跟上时代发展的步伐、适应市场经济的需求、符合国家政策的要求,这些情况和问题亟待解决。2.1 智能税收风险防控管理分析模型体系尚未成形随着金税三期工程的落实,电子税务局和各类税收管理信息系统的使用范围扩大和深入,促进了我国税务大数据信息化进程,涉税数据

7、增速极快,税务数据量每两年就会翻一番。在这样前所未有的市场经济时代和数字化時代,无论是税收风控指标还是税收风险分析模型的淘汰速度都在加快,要求有大量的新指标和新模型产生来适应时代的需要和发展。但现实是目前尚未建立起适应性较强的分析模型体系和足够丰富的税收风控指标,无法应对发展的需要,导致现有的税收分析模型和税收风控指标数量不足、质量不高,无法准确、有效地反映税收风险情况及严重程度,造成税收风控工作难以有针对性地开展。2.2 涉税信息共享共治数据库尚未成形近年来,政府部门也认识到这种现状对监管带来的障碍。由政府牵头联合各部门在推进第三方涉税信息共享方面取得较大进展,但距离实现共享共治大数据全面监

8、管的目标还有一定距离。首先,一些对税收风险监管和分析至关重要的行业经济指标、物流、资金流等数据仍无法全面获取;其次,获取的第三方信息来源渠道多样,数据接口不统一,缺少固定的格式,信息质量不高,难以成为有效的税收征管参考信息。2.3 对信息技术的运用不足信息化时代已经到来,涉税数据渠道来源越来越多、数据量越来越大,这些数据信息种类和特征也越来越复杂。因此,造成了税源越来越隐蔽,税收征管难度越来越大。税务机关目前针对税源信息采集和管控的手段还比较落后,信息技术在税收风险管理方面的成熟运用不足,亟须借助新的信息技术改善税收风险管控手段,实现智能化税收管理、智能化税收风险管控,解决传统人工税收监管难、

9、管效低的问题。3 智能税收风险防控管理的改进建议根据“智慧税务,效能机关”的总体规划,提出智能风险防控思路,建设适合税务业务应用的风险防控系统,以加强组织收入管理、执法管理、队伍管理和社会管理四大风险的防控,借助信息化手段实现智能管控,自动采集、分析、预警,使征管工作在标准明确、流程清晰、监管完善、风险预警的信息化大平台环境下运行,杜绝干部有意或无意突破法律界限的可能,降低税收执法的管理难度,在推进廉政建设同时,提高税务对纳税人、税源风险的监控力度,有效防止偷税漏税行为,为税务部门提供智能、有效的税收风险防控平台,降低内、外部税收管理风险2。3.1 构建智能税收风险分析模型采用大数据技术,归集

10、、整理、建立税收风险指标库,分设通用指标和系统指标进行税收风险分析,为税收风险分析夯实基础。设计税收风险分析识别成果疑点审核、评定标准和指标,利用智能深度学习技术,逐步完善和提高 AI 税收风险分析识别能力,采取提示提醒、反避税、税务稽查等各种应对措施,对纳税人实施差别化管理,进行提前干预管理、消除税收风险,提高纳税人的税法遵从度。建立、健全税收风险分析、预警体系,对税务大数据仓库的税务信息进行统一归集、统一清洗、统一分析、统一监控、统一查询,有效协助各级管理员进行税源管理。3.2 构建智能税收风险防控管理共享数据库要实现共享共治税收大数据全面监管,需要的数据来源除了现有企业申报信息和财务报表

11、信息外,还需要对企业生产经营全过程涉税信息进行采集,包括用水量、用电量、库存状况、收购情况、生产量、生产附属产品、产品行业价格等。为实现不同行业、企业的风险评估建立行业指标和模型,对第三方数据进行加工指标和模型设计,构建涉税大数据库,搭建含各类主题风险特征库,实现多个指标模型和主题库的管理和分析应用,可以采用爬虫技术、接口技术等对各类涉税数据进行采集,应用云计算技术完成大数据计算,建成税收风险管理共享数据库。3.3 构建智能税收风险防控管理平台采用面向 SOA 的 J2EE 体系架构,将互联网、物联网、云计算等技术结合,依据金税三期的技术规范,实现统一的智能税收风险防控管理,构建以税收风险管理

12、为核心的管理平台,将原有的各业务管理系统通过重构和链接的方式进行整合归并,搭建立风险指标库、模型库、数据中心,实现跨平台涉税大数据抽取、对比,借助 AI 智能深度学习技术实现自主学习、分析、识别、预警,并为税收管理人员进行及时的风险处理提供信息支撑。既适应新的业务需求,实现省、市、县三级的分类分级税源专业化管理的具体目标,又继承原有系统各类业务处理、查询分析等功能,还实现人性化、主动式服务的理念,从人找工作到工作找人的转变,实现“事前有提醒,事中可监控,事后可复查”的风险防控3。智能税收风险防控管理平台利用已预处理好的多种指标定期对纳税人进行风险扫描和预警分析,形成“数据分析应用体系”,在业务

13、管理过程所产出的业务数据的基础上,利用一定的数据分析和挖掘技术手段,将数据转化成有价值的信息或知识,并且反馈回业务管理层,为风险管理平台的应用提供支持。构建一个统一、标准化的基础数据分析应用平台,既能集合现有系统的各种数据,又能为日后的应用提供自动的推送数据服务。对风险管理平台所须的各种指标分主题存储,并进行归类、整理,按照实际需求進行预处理。在指标数据预处理的前提下,设计高效的查询、统计功能,并能灵活地进行指标的组合和分析,从而为智能税收风险防控管理工作的有效开展保驾护航。【参考文献】【1】金龙,陈宏.“放管服”改革背景下税收风险管理存在的问题及应对措施和建议J.环球市场信息导报,2018(033):57-58.【2】王猛.专业化、智能化与税收风险管理以淮安市地税局为例J.税收经济研究,2015(02):60-65.【3】彭骥鸣,曹永旭,韩晓琴.大数据时代税源专业化管理面临的机遇与挑战J.税收经济研究,2013(06):25-28.

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