數字化轉型背景下企業稅務風險管理體系的構建

當前，市場經濟飛速發展，各類新型數字技術不斷涌現，企業面臨著前所未有的發展機遇和挑戰。因此，構建數字化轉型背景下的稅務風險管理體系，對企業提升經濟效益、促進可持續發展至關重要。

數字化轉型對企業稅務風險管理的影響

稅務風險的表現形式更加復雜多元數字化轉型改變了企業的業務形態與交易模式，使稅務風險從傳統的“操作失誤型”向“系統關聯型”“數據驅動型”擴展。一方面，企業通過電商平臺、跨境交易、虛擬資產交易等數字化業務開拓銷售市場，涉及到的稅種、稅率、稅收管轄權等諸多問題更加復雜，容易因對新型交易的稅務規則了解程度不夠引起合規風險。另一方面，數字化工具的使用引進了新的風險點。例如，企業ERP系統、稅務管理系統與業務系統的連接倘若存在邏輯漏洞，可能造成傳送數據不正確；人工智能算法在稅務核算中的運用倘若欠缺人工校檢，可能會因參數設置不合理引起系統化誤差。

稅務風險的傳導速度更快、影響范圍更廣數字化環境下，企業的業務數據、財務數據、稅務數據通過信息系統相對高度互連，產生“牽一發而動全身”的傳導網絡，導致稅務風險的擴散速度與影響程度被放大。除此之外，數字化轉型使企業與外部環境的聯接更加緊密，稅務風險的外部傳導性提高。例如，稅務機關通過“金稅工程”實現了對企業數據的實時監控與智能分析，企業的稅務異常有可能被快速識別并觸發稅務稽查，倘若風險處置不到位，可能會影響企業的發票領用、出口退稅等正常的業務發展。

稅務風險管理的技術支撐需求顯著提升傳統稅務風險管理依靠人工審批、經驗判斷，效率不高且涉及面比較有限，難以應對數字化轉型里的海量數據與繁雜的業務流程。數字化環境下，企業的交易數據、發票信息、合同文本等以電子化形式呈現，數據量呈幾何級增長，僅靠人工方式難以實現全方位校驗。

稅務風險管理的協同性要求更高數字化轉型促進企業管理向扁平化、網絡化發展，稅務風險管理不再僅是財務部門的獨立職責，而是要業務、財務、IT等多部門共同參與。業務部門的數字化流程設計直接影響稅務數據的形成質量，如采購部的電子合同簽署流程倘若未置入稅務條款審核環節，可能造成合同中支付方式、發票類型不符稅務要求等情況；IT部門的系統開發和維護取決于傳送數據的準確性與安全性，倘若系統權限管理不合理，可能造成稅務數據被篡改或泄漏。除此之外，集團企業的數字化轉型通常涉及到多子公司、多業態的協同，這使得稅務風險管理需要實現跨主體、跨區域的統籌。

企業稅務風險管理存在的問題

稅務風險管理系統與業務系統融合不足不少企業在數字化轉型過程中，稅務管理系統與業務系統、財務系統的建設無法同步，產生信息不對稱現象，這導致稅務風險無法從根源層面展開防治。例如，業務系統生成的交易數據（如訂單詳情、出庫記錄等）無法自動備份至稅務系統，仍需依靠人工錄入，不但效率不高，還容易因數據轉錄不正確引起稅務風險；又如，稅務系統的規則設置與工作流程脫節，無法依據業務模式的變化動態調整稅務核算邏輯。除此之外，部分企業的稅務系統功能單一，只能達到基本的申報核算要求，缺乏對業務數據的關聯分析能力。

數據治理能力滯后于數字化轉型步伐數據是數字化稅務風險管理的核心要素，但部分企業的數據治理能力無法緊跟轉型節奏，造成稅務風險管理缺乏可信賴的數據基礎。一是數據標準不統一。業務部門、財務部門、稅務部門對同一數據的定義、口徑有所差異。二是數據質量不達標。電子發票反復使用、合同數據與發票數據不一致、歷史數據未及時清洗等諸多問題長期存在，嚴重損害了稅務風險評估的準確性。三是數據安全性存在隱患。稅務數據包括企業核心經營信息，但部分企業缺乏完善的數據加密、權限管理和備份機制，因而可能面臨數據篡改或泄露風險。

稅務風險管理流程缺乏智能化升級傳統稅務風險管理流程以“事后檢查”為主導，缺乏數字化轉型要求的“實時監控”“智能預警”能力。首先，風險識別嚴重依賴人工作業方式，只能覆蓋極少數高頻風險點，難以應對新型業務模式所帶來的諸多風險；其次，風險評估以定性分析為主導，缺乏基于數據的量化模型，造成對于風險等級的判斷較為隨意；此外，風險預防依靠實踐經驗積累，未形成標準化、智能化的處置方案，導致工作效率不高且效果不均勻。

稅務風險管理人才隊伍建設不足數字化轉型對稅務工作人員的能力結構明確提出了全新要求，不僅需要熟練稅收政策和實務操作，還需要掌握數字化工具的應用和數據分析技能。然而，當前部分企業的稅務團隊仍以傳統核算型人才為主，缺乏“稅務+IT+數據”的復合型人才。首先，稅務人員對于數據分析、大數據技術的認知較為有限，無法應用數字化工具進行風險分析和評估；其次，對業務系統的邏輯架構不甚熟悉，無法有效對接各個部門并明確提出稅務數據需求；此外，對新型數字化業務及相關稅務規則的研究力度不足，導致無法準確預測潛在風險。

企業稅務風險管理體系的構建路徑

構建“業財稅”一體化的信息系統架構以數據貫通為核心，擺脫系統壁壘，實現業務、財務、稅務系統的深度融合，為稅務風險管理提供技術支持。首先，根據API接口、中間數據庫等技術，實現業務系統（如ERP、CRM、采購管理系統等）、財務系統與稅務管理系統的實時連接，確保交易數據、財務數據、稅務數據的自動同步與一致性。其次，在稅務管理系統中增加智能核算、風險預警、政策匹配等模塊，以提高智能化風險管控水平；智能核算模塊可以根據業務種類智能匹配稅收政策，形成計稅依據和申報數據；風險預警模塊根據預設規則（如稅負率波動閾值、發票匹配異常條件等）實時監控數據，在出現異常時可自動觸發報警；政策匹配模塊則整合最新稅收法規，并針對不同需求場景給予政策解讀和行之有效的建議。此外，針對集團企業，應構建統一的稅務管理平臺，完成對子公司稅務數據的集中管理和風險統籌。

建立標準化的稅務數據治理機制以數據質量為基礎，健全數據全生命周期管理，確保稅務風險管理的可靠性。首先，制訂覆蓋業務、財務、稅務的統一數據字典，明確關鍵數據（如收入、成本、發票信息等）的定義、格式、計算方法和責任部門。在數據采集階段，通過系統校驗（如發票代碼校驗、合同金額與發票金額比對等）確保數據的精確性；在數據處理階段，應用清洗工具剔除重復數據、修正錯誤數據、補全缺失數據；在數據存儲階段，創建數據備份與還原機制，避免數據遺失。其次，定期開展數據質量審計，評定數據的精確性、完整性、一致性，并將審計結果納入部門考核范疇。根據數據安全法、個人信息保護法等法規，創建稅務數據分級分類管理制度，對比較敏感的數據（如增值稅專用發票信息、企業所得稅匯算清繳數據等）采用數據存儲、訪問權限控制等舉措；確立數據操作流程，嚴禁未經授權的查看、更新和傳送；常態化開展數據安全風險管理，以預防數據泄露、偽造等風險。

設計智能化的稅務風險管理流程借助數字化技術，創新風險識別、評估、應對和監控流程，以提高風險管理效率與精確度。首先，根據稅收政策與歷史風險案例，建立涵蓋各稅種、各業務環節的風險規則庫，并根據規則引擎即時掃描儀業務數據與稅務數據，精準識別顯性風險；應用機器學習算法對海量數據展開分析，發掘潛在風險，如通過分析企業稅負率與行業均值的偏離趨勢、關聯交易價格的波動規律，預測隱性稅務風險點；風險識別范圍應覆蓋企業的所有業務流程，從采購、生產、銷售到投資、融資、重組等各環節，保證全方位無死角。其次，對于不同等級的風險，應預設標準化的應對計劃：重要風險由企業管理人員帶頭，成立部門協作調研組制訂專項處置計劃，并跟蹤整改效果；一般風險由財務部門協調業務部門制定整改措施，并明確規定整改期限；輕度風險由稅務人員自行決定應對方案，并實時監督整改落實情況。此外，將歷史風險案例、應對措施及效果整理成知識庫，為相近風險的應對提供參考與借鑒，從而提高應對效率和一致性。

完善稅務風險管理的組織與人才保障搭建適配數字化轉型組織結構和人才體系，保證風險管理體系有效落地。首先，成立由財務主管帶頭，業務、財務、IT、法務等相關部門代表組成的稅務風險管理委員會，統籌協調風險管理工作。其次，確立部門崗位職責，業務部門對源頭數據質量負責，IT部門對系統建設與維護負責，財務部門對稅務風險的識別、評估和應對負責，從而形成“全員參與、各負其責”的風險管理格局。再次，定期開展部門協作大會，同步業務動態、系統變更和風險信息，以確保部門協作的高效性。制定富有針對性的人才培養機制，并采用企業內部培訓、外部課程、崗位輪崗等形式，提高稅務人員的數字化技能和業務素養。此外，定期開展稅務技能培訓，培訓內容包括大數據分析工具（如Python、SQL）的應用、稅務管理系統的操作、數字化業務模式的稅務處理等，并合理分配稅務人員參與業務平臺建設和數據分析項目，以增強他們對業務與技術的理解。

數字化轉型為企業稅務風險管理帶來全新的挑戰和機遇，傳統管理模式已無法適應數據驅動、系統互聯、智能監管的新環境。構建與數字化轉型相適配的稅務風險管理體系，不僅是企業提升合規能力、降低稅務成本的內在需求，更是應對稅務機關“以數治稅”改革的必然選擇。企業稅務風險管理需以“業財稅”一體化為核心，通過構建融合的信息系統架構、建立標準化的數據治理機制、設計智能化的管理流程、完善組織與人才保障，從而實現稅務風險的全流程、精準化防控。這一體系的構建，能夠有效破解當前企業在系統融合、數據治理、流程升級、人才儲備等方面存在的問題，切實提升稅務風險管理效率。

未來，隨著人工智能、區塊鏈等技術的進一步發展，企業稅務風險管理將向著更加智能、更具動態性的方向演變。為此，企業需密切關注技術創新與政策調整，逐步完善稅收風險管理體系，使數字化工具成為真正預防稅務風險、支撐企業高質量發展的有力武器。

作者單位：江蘇豪森藥業集團有限公司