发挥大数据作用 推进税收征管方式转变
《中国税务报》2017年7月26日，河北省地税局副局长 左晓龙文章
大数据技术在税收征管工作中的应用，提升了数据的交换共享能力，提升了纳税人分类的科学性，加快了税收风险识别模式转变，强化了大企业税收管理，增加了税务稽查的精准性，促进了自然人税收管理体系的建立
大数据技术通过对各类涉税信息的交换共享，形成了涉税大数据。税务机关通过对海量涉税数据的计算、分析，可以实施精准的税源分类、风险识别、大企业税收管理和税务稽查。税收大数据正在推进着税收征管方式的不断转变。
提升了数据的交换共享能力。数据的交换共享是大数据的基础性工作。通过数据交换共享，能够获得外部门的涉税数据，丰富数据种类。利用大数据技术，税务机关可以实现各类涉税数据实时处理、转换和关联，能够把税务系统内部数据和交换共享来的外部门数据整合在一起，破解税收征纳双方信息不对称难题，为后续各类税收分析算法和风险评估模型提供数据支持。
提升了纳税人分类的科学性。纳税人分类是纳税人分类分级管理的基础，可以为后续税源分类、风险识别、纳税信用等级评定和政策评估等应用提供便利。利用大数据技术，根据纳税人规模、行业、资产和收入等维度的相似性聚类分析，形成具有共性特征的纳税人标签，将一组特定的标签组合在一起，就形成了纳税人画像，形成了划分一类纳税人的标准。给纳税人打标签，可以方便税务人员理解数据的含义，方便计算机处理数据。
加快了税收风险识别模式转变。税收风险管理的理念是针对不同类别、不同税收风险的纳税人，采取不同的税收风险应对措施，其中税收风险的识别是关键一环。利用大数据技术，可以将传统的依靠业务经验建立风险模型的方式向依靠数据规律建立风险模型转变。大数据技术可以对海量涉税数据实行筛选和整理，分析数据间的关联性，形成具有逻辑关系的数据链；通过目标数据与数据链之间的比对，找出异常数据，从而确定出风险点；洞察风险分布的规律，建立风险分析模型。基于数据规律建立风险模型，能够在应用过程中通过不断自我改进和完善，逐步提升风险识别的命中率。
强化了大企业税收管理。当前，大型企业和企业集团大多跨区域、跨行业相互渗透，多元化经营，企业之间相互持股，资本运作与产权交易复杂。传统的税收管理方式数据资源整合度和应用程度不高，难以对跨地区、跨行业经营的大企业管理到位。通过大数据技术，可以梳理、挖掘和构建纳税人之间、纳税人与自然人之间的各类关系，展现纳税人不同类型、不同层次的关系，形成可视化的关系图谱，为大企业管理的跨区域、跨行业协作管理提供信息支撑。
增加了税务稽查的精准性。在稽查的选案环节，除了通过风险分析评估选案外，还可以通过大数据计算方法选案。通过分析与案源关键信息对应的第三方数据标签，确定违法行为的重点特征。根据跨省、跨地区稽查案源信息的情报交换，分析案源信息数据的关联度。通过对案源数据的全方位、多角度分析，开展趋势判断和预测，找出数据规律。根据案源重点特征、关联度和数据规律，采用加权、变换和特征组合等计算方法，构建选案模型，最终确定稽查对象。
促进了自然人税收管理体系的建立。由于自然人收入取得具有多样性和隐蔽性，税收征管难度大且易引发征纳矛盾。利用大数据技术，可以建立自然人经济信息交换系统，共享自然人税收征管信息；可以对自然人信息开展分析，找出关键环节，有针对性地实行税收前置管理；可以建立自然人纳税信用等级评定体系，通过实时数据交换与共享，及时公布税收违法“黑名单”。 |
