大數據會計視域下企業納稅籌劃研究

摘"要：隨著大數據會計的不斷發展，企業的納稅籌劃也面臨著新的機遇和挑戰。如何在遵守國家法律法規的前提下，運用大數據會計技術進行合理合法的納稅籌劃，降低企業的稅收負擔，提高企業的經濟效益，是企業應當關注的重要方面。文章將從大數據會計的視角，從大數據會計對納稅籌劃的影響、大數據會計在稅收籌劃中的應用、運用大數據會計進行納稅籌劃的問題等方面入手，深入分析大數據會計對企業納稅籌劃的影響和促進作用，并對企業利用大數據會計進行納稅籌劃提出對策建議，為企業有效利用大數據會計開展納稅籌劃提供了新的參考。

關鍵詞：大數據會計；企業管理；稅收籌劃

中圖分類號：F812.42"""文獻標識碼：A"文章編號：1005-6432（2024）22-0121-04

DOI：10.13939/j.cnki.zgsc.2024.22.029

1"大數據會計對企業納稅籌劃的影響

1.1"提高納稅籌劃的精準性

大數據會計能夠幫助企業收集和整理詳細的稅務信息，包括稅收政策、稅率、稅收優惠等內容。大數據會計能夠分析稅收政策變化和行業趨勢，并實時監測稅收政策的變化和行業趨勢，為企業提供有針對性的納稅籌劃建議。大數據會計可以根據企業的實際情況，定制出個性化的納稅籌劃方案。

1.2"改變傳統納稅的籌劃方式

大數據會計可以使企業從傳統的經驗驅動納稅籌劃方式轉向數據驅動納稅籌劃方式，或者使經驗驅動和數據驅動結合。大數據會計可以幫助企業識別和評估稅收風險，從而更好地進行納稅籌劃。大數據會計可以使企業納稅籌劃從靜態轉向動態。通過對企業財務數據的持續監測和分析，大數據會計可以為企業提供實時、動態的納稅籌劃方案，使企業更好地應對稅收政策的變化和行業趨勢。

1.3"優化納稅籌劃的成本效益

大數據會計分析可以幫助企業更精確計算納稅籌劃的成本和收益，企業可以根據大數據分析結果，合理選擇納稅籌劃方案，確保企業享受稅收優惠，從而實現成本和收益的最優化。

1.4"提高企業稅務申報的合規性

通過大數據分析，企業可以及時發現申報過程中的問題，采取措施進行整改，確保稅務申報的合規性。通過大數據分析，企業可以對可能出現的稅務風險進行預警，采取相應措施進行防范和應對。

1.5"促進企業對納稅籌劃的理解

大數據會計可以為企業提供詳細的納稅籌劃數據分析，增強企業對納稅籌劃的理解。大數據會計通過為企業提供豐富的納稅籌劃案例，促進企業更好地理解納稅籌劃的實際應用，提高納稅籌劃的能力，增強稅務合規意識。

2"大數據會計在稅收籌劃中的具體應用

2.1"開展納稅申報

一是數據收集和整理。大數據會計可以自動收集和整理企業財務數據，包括憑證、賬務、報表等，以便于進行稅務計算和申報。二是稅務計算和申報。大數據會計可以根據稅收政策和財務數據，自動進行稅務計算，生成納稅申報表。同時，大數據會計還可以根據企業實際情況，提供稅收籌劃建議，幫助企業降低稅收負擔。三是申報表格的自動生成和審核。大數據會計可以自動生成各類納稅申報表，提高申報效率。同時，大數據會計還可以對申報表格進行審核，確保申報數據的準確性和合規性。

2.2"進行趨勢分析

一是幫助企業進行稅收數據挖掘和分析。大數據會計通過對企業稅收數據的挖掘和分析，可以揭示稅收負擔的變化趨勢，為企業稅收籌劃提供數據支持。例如，通過對歷史稅收數據的挖掘和分析，企業可以了解不同稅收政策下的稅收負擔，從而在稅收政策變化時及時調整稅收籌劃策略。二是對稅收趨勢和變化進行預測。大數據會計可以運用時間序列分析、深度學習等方法，對稅收趨勢和變化進行預測。這有助于企業提前預判稅收政策的變化，為企業稅收籌劃提供前瞻性指導。三是評估稅收政策和法規對企業財務的影響。大數據會計可以對企業稅收政策和法規的影響進行評估，幫助企業了解稅收政策變化對企業財務狀況的影響。例如，通過稅收政策和法規對企業利潤、現金流、資產負債結構等方面的影響進行分析，企業可以更好地制定稅收籌劃策略，實現稅收優化。

2.3"制訂稅收籌劃方案

第一，對方案數據進行分析和評估。大數據會計可以對大量的財務數據和稅收信息進行分析和處理，幫助企業更好地了解自身的稅務狀況，有針對性地制訂稅收籌劃方案，提高籌劃效果。

第二，稅收籌劃方案的自動生成和優化。大數據會計可以根據企業的財務數據和稅收政策，自動生成多種稅收籌劃方案，并對其進行優化。這樣既可以提高籌劃方案的制訂效率，也可以確保籌劃方案的合規性和合理性。

第三，方案可行性和風險評估。大數據會計可以對生成的稅收籌劃方案進行可行性和風險評估，幫助企業了解籌劃方案的實施效果和潛在風險。通過評估，企業可以對籌劃方案進行調整和優化，降低稅收風險。

2.4"防控稅務風險

第一，數據監控和預警。大數據會計可以實時監控企業的財務數據和稅務信息，通過設定合理的預警指標，如稅收負擔率、稅收籌劃合規性等，及時發現異常情況，并進行預警，以便企業及時采取措施，避免或減少稅務風險。

第二，風險應對策略的制定和執行。大數據會計可以根據識別和評估的稅務風險，為企業制定相應的風險應對策略，如調整稅收籌劃方案、優化企業財務結構等。同時，大數據會計還可以監控這些策略的執行情況，確保風險得到有效控制。

第三，稅務合規性的檢查和提升。大數據會計可以定期對企業的稅務合規性進行檢查，確保企業遵守國家的稅收法律法規。通過分析檢查結果，大數據會計可以為企業提供提升稅務合規性的建議，如改進稅收籌劃方法、加強稅務管理等，從而降低企業的稅務風險。

2.5"稅收優惠政策利用

一是稅收優惠政策的挖掘和分析。大數據會計可以對國家的稅收優惠政策進行深入挖掘和分析，找出對企業有利的政策，并為企業提供利用這些政策的建議。通過對稅收優惠政策的深入理解和應用，可以幫助企業降低稅收負擔，提高企業的競爭力。二是優惠政策申請和執行的自動化。大數據會計可以為企業自動化處理稅收優惠政策的申請和執行過程，確保企業及時享受稅收優惠。通過與稅務機關的信息系統對接，大數據會計可以實現優惠政策的自動識別、計算和申報，減少人工操作的錯誤和延誤。三是優惠政策對企業財務的影響評估。大數據會計通過稅收優惠政策對企業財務的影響進行評估，包括稅收負擔的降低、利潤的增加等。通過這樣的評估，企業可以更好地了解稅收優惠政策對自己的影響，從而更好地制定財務決策和稅收籌劃方案。

3"企業運用大數據會計進行納稅籌劃的常見問題

3.1"數據采集與整合能力不足

一些企業的數據來源單一，無法全面反映企業的財務狀況；數據質量參差不齊，部分數據可能存在錯誤或遺漏；數據整合能力不足，無法將各類數據有效整合，進而形成有價值的信息，嚴重影響企業納稅籌劃的效果。

一方面，無法準確獲取和理解企業的財務數據，導致納稅籌劃方案的制訂缺乏全面有效的依據；另一方面，數據整合能力的不足使得企業難以發現潛在的稅務風險，可能導致企業面臨稅務處罰或其他不利后果。

3.2"數據分析和挖掘不夠深入

一是數據質量不能完全保證。由于企業數據的來源多樣化，數據質量存在很大差異，部分數據可能存在缺失、重復或錯誤，這使得大數據會計在分析和挖掘數據時難以保證結果的準確性。二是數據分析方法單一。許多企業在納稅籌劃中過于依賴傳統的數據分析方法，如進行描述性統計分析，而缺乏深入的關聯性分析和預測性分析。這導致企業無法充分挖掘數據中的潛在價值，限制了納稅籌劃的效果。三是數據挖掘技術不足。大數據會計需要運用先進的數據挖掘技術，如機器學習、人工智能等，才能發現數據中的規律和關聯。然而，目前許多企業的數據挖掘技術尚不成熟，難以實現深度數據分析。

3.3"數據安全和隱私保護措施不足

一是數據泄露風險。由于企業財務數據涉及敏感信息，如收入、利潤等，一旦發生數據泄露，可能會給企業帶來嚴重的經濟損失和信譽損害。二是數據濫用。企業內部人員可能濫用掌握的財務數據，如挪用資金、虛報費用等，給企業造成不利影響。三是數據質量和準確性問題。由于大數據技術的局限性，可能導致數據的質量和準確性受到影響，從而影響納稅籌劃的決策效果。

3.4"高端專業人才缺乏

在大數據會計的應用過程中，高端專業人才的缺乏主要表現為：一是缺乏具備大數據處理能力的人才，既懂會計知識，又熟悉大數據技術的人才。二是缺乏具備稅務籌劃經驗的人才，即能夠利用大數據技術為企業制訂出最優納稅籌劃方案的人才。三是缺乏具備數據分析能力的人才，即能夠對大數據進行分析并從中發現有價值信息的人才。

3.5"法律法規和政策環境尚不完善

盡管大數據會計在企業納稅籌劃中具有顯著的優勢，但其應用仍然受到法律法規和政策環境的限制。具體表現為：缺乏統一的數據標準和規范，導致數據質量和數據共享存在問題；數據安全和隱私保護法律法規不健全，企業在大數據應用過程中可能面臨法律風險；稅收政策不穩定，企業在進行納稅籌劃時難以準確把握政策動向；稅務機關對大數據會計應用的認識和接受程度不同，影響企業納稅籌劃的實施效果。

4"大數據會計促進納稅籌劃的對策

4.1"全面提升企業數據采集與整合能力

大數據會計對納稅籌劃作用的關鍵在于數據的采集與整合，企業需要更高效、更準確的數據采集與整合方式，以支持決策制定、優化業務流程、提升企業競爭力。企業全面提升稅收籌劃數據的采集與整合能力，需要采取以下八種策略。一是實現系統化數據采集。建立全面的數據采集網絡，涵蓋內部系統（ERP、CRM、財務系統等）和外部數據源（政府公開信息、行業報告、市場數據等）。使用API接口、ETL工具或專門的數據抓取軟件自動獲取和更新數據。二是實現數據標準化。確保采集的數據格式統一，避免因為格式不一致導致的數據集成困難。定義數據標準，如日期格式、代碼命名規則等，以便于后續處理和分析。三是實現數據源管理。設立專門的數據資產管理團隊，負責監控數據源的穩定性和可靠性，定期評估數據質量，并更新數據源列表。四是實現數據清洗與預處理。對采集的數據進行清洗，去除重復、錯誤、無關或過時的信息，通過數據清洗工具和技術，如SQL查詢、Python腳本等，提高數據質量。五是實現實時數據集成。采用數據集成工具（如Apache"Nifi、Informatica等），實現不同數據源的實時或周期性同步，確保數據的時效性。六是實現數據倉庫與數據湖。通過建立數據倉庫或數據湖，集中存儲和管理整合后的數據，便于后續的分析和查詢。七是實現數據安全與隱私保護。遵循相關法規，實施數據加密和訪問控制，保護敏感信息不被泄露，同時確保數據合法合規使用。八是實現技術升級與投資。持續投資于數據采集和整合技術，如云計算、大數據處理平臺（Hadoop、Spark等）以及AI和機器學習技術，提升數據處理效率和準確性。通過上述措施，企業能夠建立起高效的數據采集和整合體系，為稅收籌劃提供強大而準確的數據支持。

4.2"全面提升數據分析和挖掘質量

大數據會計的數據分析和挖掘是實現納稅籌劃的關鍵環節，企業應注重數據分析和挖掘的質量，通過采用先進的數據分析工具和方法，如數據挖掘、機器學習等，對數據進行深入挖掘和分析，找出隱藏在數據中的規律和趨勢，為納稅籌劃提供有力的數據支持。在大數據會計的視域下，企業全面提升稅收籌劃數據的分析和挖掘質量，可以遵循以下八個關鍵步驟。一是全面進行數據整合。企業需要建立一個全面的數據集成平臺，將不同來源的稅務、財務、運營等內部數據與外部市場、法規數據相結合。包括財務報表、稅務記錄、交易流水、行業基準等，確保數據的準確性和完整性。二是提升數據清洗與預處理能力。對收集到的數據進行清洗，去除重復、錯誤或不完整的數據，同時進行標準化和格式化，以便后續分析。三是推進數據挖掘技術應用。利用數據挖掘算法，如關聯規則分析、聚類分析、預測模型等，發現數據之間的潛在關系，比如哪些業務活動可能產生稅收優惠、哪些支出模式可能導致稅務風險等。四是加強模型構建分析。根據企業的具體業務特性和稅務法規，建立定制化的數據分析模型，如成本效益分析、稅務風險評估模型等，以更精準地預測稅收影響。五是實時監控與預警。通過實時數據流處理和分析，設置預警系統，及時發現異常情況，如稅率變化、政策調整等，幫助企業及時調整稅收策略。六是加強專業人才配備。培養或引進具備大數據分析能力的稅務和財務人員，他們能夠解讀復雜的分析結果，并將其轉化為實際的稅務策略。七是持續優化與迭代。根據分析結果和實際情況，不斷優化數據挖掘流程和模型，以適應不斷變化的稅務環境。八是嚴格法規遵從性。在整個過程中，必須確保所有的數據處理和分析活動都符合相關法律法規，尊重數據隱私，防止合規風險。

4.3"全面加強財務數據安全和隱私保護

大數據會計的數據安全和隱私保護是確保企業財務數據安全和合規的重要保障。企業應建立完善的財務數據安全管理制度，加強對財務數據的加密、備份和恢復等措施，確保財務數據的安全性和完整性。同時，企業應加強員工的隱私保護意識，加強數據泄露的防范和應對措施，確保企業的數據隱私得到充分保護。一般應從以下八個方面入手。一是強化法規遵從，確保符合數據保護法規，充分了解并遵守相關法律法規要求。二是強化數據分類與權限管理。對財務數據進行分類，根據敏感程度設置不同的訪問權限，限制非授權人員訪問關鍵數據。三是強化加密技術，對敏感的財務數據進行加密存儲和傳輸，包括硬盤加密、網絡傳輸加密，確保即使數據被盜也無法直接讀取。四是強化安全基礎設施，升級防火墻、入侵檢測系統、反病毒軟件等安全設備，建立多層次的安全防護體系。五是強化數據備份與恢復，制定定期的財務數據備份策略，確保數據在遭受意外損失時可以快速恢復，同時備份數據也需要安全存放。六是強化數據生命周期管理，明確財務數據的生命周期，規定數據的創建、使用、存儲和銷毀時間，減少數據暴露的風險。七是強化員工教育與培訓，定期對大數據會計人員進行數據安全培訓，提高他們對數據保護的認識，防止因人為因素導致的數據泄露。八是強化合作伙伴管理，對于與外部供應商或合作伙伴開展的數據共享，應簽訂嚴格的保密協議，明確數據使用和保護責任。通過強化上述多項措施，企業可以構建一個較為堅實的數據安全防線，確保財務數據在大數據會計環境中得到充分保護，同時滿足法規要求和商業需求。

4.4"全面加強財稅專業人才體系建設

大數據會計需要專業的財稅人才來支撐。企業需要強化高端專業人才隊伍建設，加強高端專業人才的培養和引進，建立完善的人才培養體系，不斷提高財務管理人員的技能水平和綜合素質，以應對復雜的財稅數據分析、決策支持和風險管理挑戰。企業需要從以下七個方面加強人才體系建設。一是強化需求分析與職位定義，企業要明確大數據會計的專業崗位需求，包括數據分析師、數據科學家、大數據會計師、風險建模師等，并制定詳細的職責描述。二是加強教育培訓，提供針對性的培訓課程，包括會計與稅務領域的數據應用知識、數據分析工具（如SQL、Python等）、大數據技術（如Hadoop、Spark、AWS等）、統計學、機器學習等。三是加強內部培養，鼓勵內部員工轉型，通過在職培訓、項目實踐等方式提升現有員工的大數據技能。四是加強外部招聘，尋找擁有大數據背景的會計專業人士，或者具備相關技能的跨界人才，比如計算機科學、統計學或數學背景的人員。五是加強合作與聯盟，與高校、研究機構或專業培訓機構建立合作關系，獲取最新的研究成果和技術支持，也能為員工提供進修機會。六是提升激勵機制作用，設定激勵政策，如晉升通道、股權激勵、專業發展基金等，吸引和留住大數據財會高級人才。七是加強企業文化建設，塑造開放、創新的企業文化，鼓勵員工勇于嘗試新技術，敢于解決復雜問題。

4.5"全面加強相關法律法規和政策環境建設

大數據會計背景下企業納稅籌劃工作的健康開展離不開相關法律法規和政策環境的支持。企業應密切關注國家和地區的稅收政策法規的調整和變化，積極適應和利用政策環境的變化，加強與稅務部門的溝通與合作，確保企業的納稅籌劃活動合規合法。企業應重點做好以下七方面工作。一是加強相關法規和政策研究，深入了解國內外關于大數據會計、稅收和隱私保護等相關方面的法律法規，如《會計法》《稅收征收管理法》《數據安全法》等，確保企業行為符合法律要求。二是加強內部合規制度建設，制定和完善內部數據管理、隱私保護、信息安全和會計信息處理的合規政策，確保所有業務活動都遵循法規。三是加強風險評估，定期進行法律風險和合規性審計，識別潛在的法律風險點，并制定相應的風險防控措施。四是加強合規培訓，對員工進行法律法規培訓，提高其法律意識和合規操作能力，使其理解并遵守相關的數據會計規則。五是加強合作伙伴選擇，在與第三方數據供應商、服務提供商合作時，確保其符合法律法規要求，簽署包含數據使用和保護條款的合同。六是加強政策溝通和參與，積極參與行業協會、政府機構的政策討論和制定過程，及時了解和反映企業需求，以便更好地適應法規變化。七是加強應急響應機制建設，建立應急預案，應對可能因法律法規變動導致的業務影響，確保快速響應和調整。

此外，要加強法律顧問支持，聘請專業的法律顧問團隊，為企業的大數據會計視域下的納稅籌劃決策提供法律咨詢和指導。

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［作者簡介］彭文如（1982—），女，遼寧阜新人，管理學碩士，副教授，研究方向：企業財務管理及經濟管理。