大數據背景下基于財務報表的稅收風險管理

（重慶理工大學會計學院，重慶市 400054）

【摘 要】大數據背景下，稅收風險管理理念逐漸由經驗驅動向數據驅動轉變，財務報表是反映企業財務狀況和經營成果的主要數據來源，是稅務師分析企業納稅情況的窗口。借助大數據分析方法，利用財務報表不同類別數據之間的勾稽關系，建立稅收風險預警系統、監控系統、評估系統，可以有效甄別潛在的重大稅收錯報風險和檢查風險，充分發揮稅收監督作用，從而進行有效的稅收風險管理。

【關鍵詞】大數據；財務報表；稅收風險管理

互聯網+時代，大數據思維、技術得到廣泛應用，強大的數據分析手段，為數據管理帶來新方法、新模式，也為稅收風險管理轉型帶來新的機遇和挑戰，管理部門應以大數據技術應用為契機，積極推進稅收風險管理由經驗驅動向數據驅動轉變。通過對企業財務數據的有效分析和利用，發現數據潛在的價值，強化稅收風險管理。

稅收來源于企業，企業在籌資、投資、運營活動中產生大量的數據信息，這些信息通過會計的確認、計量、記錄得以量化，歸集整理，最終以財務報表的形式反應，結合大數據思維、技術對財務報表各數據之間的勾稽關系進行對比分析，可以綜合反映企業的經營及稅收情況，從而進行有效的稅收風險管理。

一、財務報表信息在稅收風險管理中的作用

企業作為納稅人，在日常工作中需要向稅務機關提供財務報表信息，包括資產負債表、利潤表和現金流量表，這三大報表是企業經營活動的重要組成部分，充分反應了企業的財務狀況和經營狀況，也是企業填制納稅申報表的依據。稅務機關作為財務報表的主要使用部門之一，可以依托稅務系統的數據管理系統，借助大數據的分析技術，對納稅人的各類涉稅信息進行有效的挖掘，發現異常數據，對可能存在的風險點進行監控、預警，對存在重大稅收風險的企業進行進一步排查。

三大報表之間相互關聯，其中資產負債表反應的信息最為全面，稅務師應當以資產負債表作為分析的出發點。通過資產負債表反應的涉稅指標，我們可以發現企業在稅收上可能存在的隱患，例如計算企業的總資產周轉率，如果總資產周轉率低于一定值，說明企業生產效率不高，存在閑置資產，而閑置固定資產計提的折舊不能在稅前扣除；其次，利潤表反映企業的經營成果，通過利潤表可以對諸如主營業務收入變動率與主營業務費用變動率進行配比分析，查看企業是否存在多列成本費用，擴大稅前扣除范圍的情況；現金流量表按現金用途分為經營、投資、融資三部分，通過分析現金流量表，可以看到企業的現金是否充足，判斷企業處于初創、成長、成熟、衰退的哪一階段，例如企業若連續幾年虧損，現金流量較少，企業可能存在收入不入賬，直接走現金賬的情況。

通過上述分析，我們發現利用報表數據可以計算企業相應的涉稅指標，發現企業在稅收方面可能存在的舞弊行為，對企業存在的稅收風險點進行重點排查，實施有效控制。

二、基于財務報表的稅收風險管理

（一）定量分析和定性分析相結合，建立稅收風險預警系統

定量分析和定性分析相結合，是指將企業的財務報表數據信息與企業的內外部環境相結合，內部環境主要包括企業的組織結構、企業文化、生產經營等環境，外部環境包括市場競爭環境、政治經濟環境及法律環境，企業的外部環境信息不能在財務報表上進行定量記載，但我們可以建立相應的對應機制，通過對財務指標的定量分析，與企業的內外部環境的各項情況進行管理，當數據分析出的財務指標超過一定限制時，系統能自動預警稅收風險點，從而有效的發現問題，提高稅收風險管理的準確性。

（二）動態分析和靜態分析相結合，建立稅收風險監控系統

企業財務報表反應的是企業一定會計期間的靜態信息，而企業的經營活動、財務狀況是不斷發展變化的，財務報表側重于對企業過去經營狀況的反映，我們在分析財務報表時，應當將將靜態分析和動態分析結合起來，通過對過去數據的分析，結合國家的宏觀經濟政策、行業發展前景、供應商、競爭者及客戶的數據信息，對企業的未來發展進行預判，得到各項指標的估計值，對企業的稅收活動進行實時的監控，充分發揮稅收的監督作用，增強納稅人的納稅意識，規范納稅人的納稅行為。

（三）財務報表分析法和風險評估模型相結合，建立稅收風險評估系統

互聯網+的時代，大數據技術發展迅速，稅收信息化也得到更多的重視，稅務機關應該深入挖掘涉稅信息的價值，充分利用有效的第三方信息，建立健全稅收風險評估系統，為財務報表分析與納稅評估、稅收風險管理提供可靠的依據。

三、大數據時代，以數據驅動的稅收風險管理

大數據背景下，稅收風險管理理念將由經驗驅動向數據驅動轉變，我們應當轉換思路，應對體量龐大和流動速度快的數據樣本，構建新型的稅收風險管理辦法，從而提高稅收風險管理的效率和效益。

（一）根據不同類別數據之間的關聯性甄別重大稅收錯報風險

通過大數據技術，對財務報表進行分析可以充分反映同一事物不同方面數據之間的相關性，從而識別重大稅收錯報風險和檢查風險。隨著企業信息化的發展，對于企業同樣的經濟業務，采用的數據信息越來越多樣化，可以有圖像、文字、聲音等，這些數據相對于財務數據而言可理解性強，易于稅務人員甄別，更容易發現潛伏的重大錯報風險和檢查風險。

（二）利用體量龐大的數據樣本挖掘可靠的風險點

隨著數據技術的發展，我們可以從縱向和橫向兩個視角收集數據信息。縱向可收集企業連續的多個年份的相關數據；橫向可以收集與目標企業業務相關的其他企業相關數據信息。在大數據環境下，各行各業及各個單位都積累了豐富的數據，這些數據的采集成本相比以往將得到大大地降低，稅務人員可以充分利用龐大的數據信息，提高分析質量。

（三）利用高速流動的數據驗證稅收風險管理理論

大數據環境下，各種數據高速流動，極大地降低了信息交流的成本，稅務人員可以采用數據總體調查或者大樣本數據調查的方法對稅收風險管理理論進行驗證，從而降低由于檢查工作不全面而導致的稅收風險管理方法、結論出現錯誤的概率。

四、結論

大數據技術改變了傳統的財務報表分析方法，也給稅收風險管理理念帶來新的思路，在稅收風險層出不窮的今天，借助大數據分析方法，通過財務報表不同類別數據之間的勾稽關系，建立稅收風險預警、監控、評估系統，可以有效甄別潛在的重大稅收錯報風險和檢查風險，挖掘可靠的稅收風險點。此外，還需要通過進一步的實踐驗證稅收風險管理理論，充分發揮稅收監督作用，進行有效的稅收風險管理。

作者簡介：雷洪莉（1990—），女，漢族，四川自貢人，重慶理工大學碩士研究生，研究方向：財務會計、審計。

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