大數據視角談稅收風險管理

摘要：隨著大數據時代的來臨，稅收大數據的特點逐步顯現，如何促使數據的有效集中和高效應用，發揮數據潛能面臨著巨大挑戰。如涉稅數據采集能力有待提高、外部數據共享缺乏制度保障、稅收風險管理中大數據技術的運用有待增強、綜合型稅收風險管理人才亟待培養。大數據時代背景下要加強稅收風險管理，需要確立稅收大數據為核心驅動的觀念，建立第三方數據共享機制，提升涉稅信息采集能力，加強數據處理的技術創新。

關鍵詞：大數據;稅收風險管理

一、稅收大數據與稅收風險管理的概念

（一）大數據

大數據，指無法在一定時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。英國牛津大學教授維克托·邁爾·舍恩伯格（2013）在《大數據時代：生活、工作、思維的大變革》一書中提出“大數據是人們獲得新認知、創造新價值的源泉，是改變市場、組織機構以及政府與公民關系的方法”。大數據具有數量龐大（Volume）、速度驚人（Velocity）、種類繁多（Variety）和價值密度低（Value）等特點。

（二）稅收大數據

目前，稅務機關所獲取的數據無疑符合大數據時代的特點。

從數據量上來看，稅務機關目前掌握的數據包括三塊內容，征管數據、第三方數據以及互聯網數據，隨著征納信息的增加以及稅務機關數據采集能力的加強，稅務機關所掌握的數據越來越多。從數據產生速度來看，網絡數據產生速度驚人、更新速度快，網絡交易信息無時無刻不在產生。從數據種類來看，不僅包含傳統的以文字、表格存儲的結構化數據，還包含音頻、視頻、圖片、網絡日志乃至地理位置信息等非結構化數。據IDC的調查報告顯示：企業中80%的數據都是非結構化數據，這些數據每年都按指數增長60%。從價值密度來看，海量的涉稅數據，難以保證數據質量，只有借助大數據技術，才能快捷的從大量數據中提取出有價值的信息，為數據分析提供支持。

（三）稅收風險管理

稅收風險管理是指稅務機關運用風險管理的理念和方法，合理配置管理資源，通過風險分析識別，風險等級排序，風險應對處理，以及過程監控和評價反饋等措施，不斷提高納稅遵從度的過程和方法。稅收風險管理是一種理念和方法，它貫穿于整個稅收活動中。對稅務機關而言，提高納稅遵從度，提升納稅人滿意度，降低征稅成本，同時也減少了稅款流失;對納稅人而言， 它既可以減少征稅對生產經營產生的消極影響，又可以有效降低其在時間、人力和資源上的支出。

二、研究背景及研究意義

（一）研究背景

在對各種稅收數據資源進行梳理、整合的過程中，存在稅收數據標準不統一、數據項目不全、數據質量不高，數據的有效集中和高效應用不到位問題。要切實加強數據管理，稅收數據問題是制約當前稅收收入分析、政策效應分析、稅收風險管理等工作深入開展的大瓶頸。因此，數據管理工作規范的制定尤為重要，要從數據口徑、數據采集、數據質量、數據共享、數據應用和數據安全等方面對數據管理進行全面規范，促使數據有有效集中和高效應用，真正把稅務部門海量數據的“金山銀山”潛能挖掘出來、效益發揮出來。國家稅務總局關于進一步加強稅收風險管理工作的通知中對數據治理、第三方信息獲取等方面提出了具體要求。一是要統籌稅收數據治理工作。建立標準、規范、充分、完備的數據庫。從數據來源、內容、格式、口徑、質量、應用等多方面實施數據治理，制定稅收數據管理辦法。不斷拓寬數據來源、豐富數據內容、規范數據格式、統一數據口徑、提高數據質量、強化數據利用，有效發揮稅收數據在風險管理工作中的基礎性作用。二是要統籌開展第三方涉稅信息獲取及應用工作。統一指導成員單位獲取稅收風險管理工作所需第三方涉稅信息。成員單位負責提出第三方涉稅信息的業務需求，稅務總局風險辦負責制定業務標準和技術實現。第三方涉稅信息交換至金稅三期外部信息交換系統，供各單位及各地開展風險管理工作使用。

（二）研究意義

大數據時代的來臨，使稅務機關面對著前所未有的涉稅數據，稅務機關如何發揮數據背后的價值，實現數據的增值利用，加強稅收風險管理的能力，是本文著重需要討論的問題。

《孫子兵法》曰：“多算勝，少算不勝”。當今大數據時代，決定能否“多算”的重要因素，在于掌握數據的多少、數據準確度和數據處理能力的高低。要把好數據入口關，保證數據準確性;抓好數據加工關，建立分析工具和指標體系，開展分析識別，實施風險管理;攻克數據增值應用關，從海量數據中提煉有價值的信息，供決策參考。涉稅數據在稅務機關的集中，以及大數據技術的發展，為稅收風險管理中運用大數據提供了數據基礎和技術支撐。

三、大數據背景下稅收風險管理面臨的挑戰

（一）數據采集能力有待提高

1、征納雙方信息不對稱加劇

稅務機關與納稅人之間信息不對稱長期存在，稅收征管信息主要來自于納稅人的自行申報及對納稅人的事后管理，但由于相關制度的不完善以及納稅人由于主觀或客觀原因導致了申報信息的不完整不完善，稅務機關不可能完全掌握納稅人的所有真實涉稅信息。隨著互聯網、物聯網、云計算的發展以及大數據時代的到來，納稅人經營方式呈現多樣化態勢，涉稅信息愈加復雜，稅源也愈加隱蔽，即便稅務機關發現了納稅人的申報不真實，但也會因缺乏相關舉證材料而陷入困境。

2、稅務部門內部信息不對稱依舊存在

隨著國地稅的合并以及金稅三期系統的上線，逐步實現了全國稅收數據大集中，稅務部門的內部數據已經很大程度上實現了整合，但依然有各類涉稅數據，特別是歷史數據，仍然分散在各省、各地乃至各部門的信息系統中。一是稅務部門在對納稅人管理中形成的涉稅數據往往以電子數據形式分散在各個信息系統中，形成信息孤島，沒有實現數據的整合應用，二是稅務機關各內設機構自行獲取或下發的數據，通常僅在本部門開展分析應用，未實現數據在各部門之間的共享。以上原因限制了風險分析識別工作的開展，降低了風險識別的效率。

3、第三方數據獲取困難

隨著中央關于政府治理和公共服務改革要求的提出，各政府機構間的數據集中和共享成為推進政務信息資源共享改革的必然要求。隨著納稅人生產經營形式愈加多樣、稅源跨市、跨省、跨境流動性日益增強，對納稅人實施有效監管難度加大，單獨依靠稅務機關內部數據無法充分掌握納稅人生產經營情況，第三方數據的獲取，無疑會為稅收風險管理提供有力的數據支撐。但目前，依舊有諸多因素制約著政務信息的共享。各政府機構滿足于依靠自身掌握的信息開展工作，缺乏信息共享的積極性、主動性，并且往往出于數據安全、內部規定要求的考慮，拒絕提供涉稅信息。即便第三方政府機構愿意提供涉稅數據，稅務局也往往通過存儲介質等傳統方式提取數據，效率低下，缺乏長期有效獲取第三方數據的渠道。

4、缺乏對互聯網數據的自主采集能力

互聯網涉稅信息種類豐富、來源多樣、數據量大，互聯網涉稅信息的采集、挖掘、分析利用，有助于提高風險分析識別能力、緩解征納雙方信息不對稱問題。如何才能從海量的互聯網數據中挖掘有價值的信息，采集、存儲和利用龐大的涉稅數據是個的課題。從互聯網采集數據，技術難度相對較大，稅務部門中往往只有少數技術骨干具備采集能力，而面對海量的互聯網數據，通常有心無力，更多的互聯網數據需要通過購買采集服務或直接購買數據的方式獲取。此種方式短期來看解決了目前互聯網數據采集困難問題，但長期來看，過度依賴于服務公司，一來無法保證數據采集的時效性，二來不利于稅務機關提升自主采集能力，數據的獲取受制于人。

（二）數據共享缺乏制度保障

稅收數據主要包含稅收征管數據、第三方數據以及互聯網數據三大類。對于稅收征管數據，在《稅收征管法》及其實施細則中明確規定了納稅人需向稅務機關報送的數據，但對于第三方數據，雖然細則中要求地方各級人民政府應當積極支持稅務系統信息化建設，并組織有關部門實現相關信息的共享，但對于第三方數據共享工作的組織協調、具體落實、評價考核、審計監督、技術支撐等缺乏具體的、行之有效的制度保障，導致各政務部門之間的數據和信息相互分割，無法及時、有效實現信息共享。

（三）缺乏大數據技術在稅收風險管理中的應用

1、非結構化數據分析、應用存在難度。大數據時代的涉稅數據具有規模性、多樣性等特點，除了有大量結構化數據，相當多的數據呈現半結構化和非結構化態勢。稅務機關往往較為重視結構化數據的采集、分析、應用，卻忽視了存在大量有效信息的非結構化數據，同時也缺乏對新型數據的處理模型與方法。

2、重視數據的采集，忽視數據的分析及應用，特別是對于第三方數據與互聯網數據，數據的采集量龐大，耗用了大量人力物力，占用了很大的存儲空間，然而真正能夠應用于風險管理的數據只是很少一部分，缺乏對外部數據的有效分析利用。

四、大數據背景下強化稅收風險管理的思考

（一）觀念確立，確立稅收大數據的核心驅動地位

要把大數據理念融入稅收風險管理中，把稅收大數據視為稅收風險管理的戰略資源。加強各類數據的集中聚合，充分挖掘數據價值，大力研發和推廣數據產品，提升數據治理能力和水平，全面實現大數據對稅收管理的助推、驅動，讓大數據成為稅收征管的核心資源、基礎支撐和內生動力。

（二）制度完善，實現政務信息整合共享

要發揮大數據優勢，需要進一步完善征管法與相關制度，為稅務機關獲取第三方數據提供法律支撐。通過制定政務信息整合共享相關制度，建立統一的數據共享平臺，實現國家、省、市三級互聯互通的數據共享，促進各政府部門間的信息共享。同時明確各方職責、強化評價考核、加強審計監督，為稅務機關第三方數據的獲取提供制度保障。

（三）數據共享，提升涉稅信息采集能力

納稅人的涉稅信息采集是開展風險識別的重要基礎，是稅收風險管理流程中的基礎環節，要將挖掘和利用好內外部涉稅信息作為稅收風險管理工作的基礎。

1、實現內部數據整合。充分吸收原國地稅各自優勢，全面整合數據資源，梳理生產系統數據，實現納稅人全稅（費）種、全環節、全周期的覆蓋，解決數據分散存儲問題，為風險分析識別提供有力的數據支撐。

2、搭建第三方數據傳輸平臺。依托第三方數據采集相關制度，與政務機關制定長期數據共享方案，制定統一數據標準，通過搭建數據傳輸平臺或接口，確保涉稅信息獲取的及時性、完整性、連續性以及便捷性。

3、加強互聯網數據采集能力。加強互聯網數據采集應用，組織開發運用互聯網數據采集工具，采用網絡爬蟲、信息嗅探、云采集等先進技術，實施常態化定向智能采集，讓稅務人員自主掌握互聯網數據的采集技術。

（四）技術創新，加強數據處理能力

1、加強數據質量管理。核查系統內已有數據的準確性與完整性，對存在數據質量問題的，提交有關部門進行數據更正及完善，并進行跟蹤管理;及時對納稅人報送的涉稅信息進行質量審核，提高申報質量及申報時效性;統一外部涉稅數據的報送口徑。

2、提升數據處理水平。不斷更新數據處理技術，盤活數據資源，探索對非結構化數據結構化處理技術，充分應用稅務機關掌握的、日益增長的非結構化數據;引入機器學習、人工智能、數據挖掘等先進技術，對涉稅信息進行科學化、智能化篩選、分析和處理，改善以往根據經驗進行風險分析識別的方式，提升稅收風險管理的質效。

3、打造大數據平臺。按照“立足金三，完善本地;優勢互補，整合提升”的原則，遵循統一的系統建設標準和體系架構，建成全省統一的涵蓋數據采集、存儲加工、應用服務等數據全生命周期管理的共享平臺，兼容各類數據格式、數據種類和數據范圍，推動傳統數據庫的橫向拓展，探索分布式數據平臺實施應用，實現高效處理PB級數據能力。全面覆蓋省、市、縣三級應用，全方位支撐稅收管理全過程，積極探索基于機器學習的精確預估、風險預測和模型優化。

（五）隊伍建設，打造風險管理專家團隊。

組建專家團隊。在各層級組建稅收大數據和風險管理團隊，統籌人力資源，集中數據技術處理、稅收業務管理、數據分析應用、信息技術管理等各方面業務骨干，滿足稅收風險管理和數據分析應用工作的需要，建立階梯型、層次性專家團隊。

培養復合型人才。大數據時代的稅收風險管理，更需要兼具業務能力和技術水平的人才。要加強對業務人員的計算機水平的提升，滿足自身日常數據查詢、數據應用的需求，同時也要提高技術人員業務水平，逐步培養出綜合素質高，專業技能強的稅收風險管理人才。

參考文獻：

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[3]劉尚希，孫靜.大數據思維：在稅收風險管理中的應用[J].經濟研究參考.2016（9）.

作者簡介：

劉浩東（2000.02.19—），男，漢族，陜西西安人，西安交通大學經濟與金融學院2018級本科生。