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大數據視域下稅收風(fēng)險管理的完善策略論文
在個(gè)人成長(cháng)的多個(gè)環(huán)節中，大家都寫(xiě)過(guò)論文，肯定對各類(lèi)論文都很熟悉吧，論文是我們對某個(gè)問(wèn)題進(jìn)行深入研究的文章。為了讓您在寫(xiě)論文時(shí)更加簡(jiǎn)單方便，下面是小編整理的大數據視域下稅收風(fēng)險管理的完善策略論文，歡迎大家分享。
摘要：
從大數據時(shí)代背景出發(fā)，結合稅收風(fēng)險管理的發(fā)展過(guò)程，簡(jiǎn)要描述大數據利用現狀，針對面臨的“放管服”改革、優(yōu)化稅收營(yíng)商環(huán)境、助力“六穩”和“六�！钡刃滦蝿�，闡述當前大數據利用的新任務(wù)和新要求。并從基層操作實(shí)踐的角度分析大數據利用存在的不足，從基層視角就如何進(jìn)一步開(kāi)展稅收大數據利用提出相應的對策建議。
關(guān)鍵詞:
大數據;稅收風(fēng)險管理;數據分析;基層視角;
引言：
近些年來(lái)，大數據以及大數據技術(shù)的發(fā)展正在改變著(zhù)我們的生產(chǎn)方式和生活方式。大數據具有大量、多樣、高速、價(jià)值等特點(diǎn)[1],可以幫助人們將注意力放在相關(guān)關(guān)系的發(fā)現和使用上，以做到先知先覺(jué)，預測未來(lái)[2]。黨的十九屆四中全會(huì )明確指出，數據作為生產(chǎn)要素參與收益分配，從中可以看出數據的重要價(jià)值。數字時(shí)代，大數據是生產(chǎn)要素，更是發(fā)展機遇。2020年，為了支持疫情防控、落實(shí)好減稅降費、個(gè)人所得稅匯算清繳、助力“六穩”和“六�！钡裙ぷ�，國家稅務(wù)總局提出了“四力”要求，即優(yōu)惠政策落實(shí)要給力、“非接觸式”辦稅要添力、數據服務(wù)大局要盡力、疫情防控工作要加力，數據在“四力”要求中發(fā)揮著(zhù)基礎性作用。本文將從稅收風(fēng)險管理及大數據利用現狀、大數據背景下稅收風(fēng)險管理面臨的挑戰和存在的不足、大數據背景下完善稅收風(fēng)險管理的對策等方面進(jìn)行討論和探索。
一、稅收風(fēng)險管理及大數據利用現狀
稅收風(fēng)險管理是在20世紀90年代創(chuàng )建企業(yè)型政府時(shí)逐步引入的[3]。稅收風(fēng)險涉及到稅收管理的多個(gè)環(huán)節，本文討論的稅收風(fēng)險主要是指稅收流失風(fēng)險。實(shí)施稅收風(fēng)險管理的主要目的就是最大限度地防范國家稅收流失，通過(guò)合理配置稅收管理資源，科學(xué)實(shí)施風(fēng)險目標規劃、指標體系建設、稅收風(fēng)險分析、應對處理和反饋、績(jì)效考評等活動(dòng)，不斷提升納稅人的稅法遵從度和行政效能，降低稅收流失率和稅收成本[4]。
稅收風(fēng)險管理與數據密不可分，兩者之間的關(guān)系可從信息管稅說(shuō)起。2009年的全國稅收征管和科技工作會(huì )議明確指出，要牢固樹(shù)立風(fēng)險管理理念，大力推進(jìn)信息管稅，構建現代稅收管理新體系，堵塞管理漏洞。2010年的全國稅務(wù)系統工作會(huì )議提出，信息管稅就是樹(shù)立稅收風(fēng)險管理理念，依靠立法大力推進(jìn)部門(mén)信息共享，以涉稅信息的采集、分析和利用為基礎，尋找和識別稅收管理風(fēng)險點(diǎn)和風(fēng)險源，并采取有針對性的具體管理措施。在此之后，全國各地稅務(wù)部門(mén)對信息管稅進(jìn)行了許多有益的探索。近年來(lái)，“放管服”改革和優(yōu)化營(yíng)商環(huán)境工作的不斷推進(jìn)，伴隨著(zhù)云計算、大數據、區塊鏈、5G、人工智能等新一代信息技術(shù)加速突破應用，稅收大數據日益成為稅收治理中不可或缺的重要資源�！敖鸲惾凇毙畔⑾到y的全國上線(xiàn)運行，實(shí)現了全國范圍內稅收業(yè)務(wù)流程和操作的規范統一。隨著(zhù)金三系統功能不斷完善，在此基礎上，國家稅務(wù)總局建立了大數據平臺，實(shí)現對海量數據的存儲、加工、挖掘和應用等，為各級稅務(wù)機關(guān)提供服務(wù)。省級稅務(wù)機關(guān)也不同程度地建設了大數據平臺，為本省范圍內稅務(wù)機關(guān)提供大數據服務(wù)，適度獲取第三方數據，加強大數據運用。
二、大數據背景下稅收風(fēng)險管理面臨的挑戰及存在的不足
經(jīng)濟和社會(huì )的不斷發(fā)展，帶來(lái)了納稅人經(jīng)營(yíng)方式、核算方式等方面的多樣化，大數據時(shí)代帶來(lái)的信息量急劇膨脹，這些進(jìn)一步加深了征納雙方信息的不對稱(chēng)。從稅務(wù)機關(guān)內部來(lái)講，“放管服”改革、優(yōu)化稅收營(yíng)商環(huán)境不斷推進(jìn)，稅收優(yōu)惠項目享受從審批制改為備案制，再由備案制改為留存備查制，給稅收風(fēng)險管理帶來(lái)了一定的挑戰。2020年，支持疫情防控、幫助企業(yè)復工復產(chǎn)、助力“六穩”和“六�！钡榷愂諆�(yōu)惠政策出臺后，基層稅務(wù)機關(guān)一方面要保證符合條件的企業(yè)應享盡享稅收優(yōu)惠政策帶來(lái)的紅利，另一方面又要防止企業(yè)借減稅降費、復工復產(chǎn)之機逃避繳納稅款義務(wù)，這些都給如何進(jìn)一步推動(dòng)稅收風(fēng)險管理工作帶來(lái)了新的思考。新個(gè)人所得稅法實(shí)施以來(lái)，不同程度地改變了稅收征管和納稅服務(wù)，同樣影響著(zhù)稅收風(fēng)險管理工作的開(kāi)展。2020年是個(gè)人所得稅第一個(gè)匯算清繳年，納稅人填報的專(zhuān)項附加扣除是否準確、收入申報是否完整等，這些都需要大數據支撐。面對大數據背景，稅收風(fēng)險管理同大數據的相關(guān)要求仍存在一定的差距。
(一)稅收數據質(zhì)量不高，影響了風(fēng)險管理的“深度”
稅收風(fēng)險管理需要通過(guò)數據進(jìn)行風(fēng)險分析識別，而數據信息的質(zhì)量是挖掘、利用數據信息的前提。開(kāi)展數據質(zhì)量管理，確保數據真實(shí)、準確、安全，是稅收風(fēng)險管理工作的重要保證。數據質(zhì)量涉及到數據采集、數據傳輸、數據加工等環(huán)節。從主體來(lái)源來(lái)看，包括兩個(gè)方面，一是內部產(chǎn)生數據的質(zhì)量，二是外部產(chǎn)生數據的質(zhì)量。近些年來(lái)，稅收信息系統不斷升級完善，系統的邏輯性校驗等功能逐步增強，并通過(guò)事后指標校驗比對等措施，數據質(zhì)量均得到了不同程度的提高，但距離大數據時(shí)代的數據利用要求仍存在一定的差距，表現為數據邏輯性雖然增強、但數據真實(shí)性還不夠，比如納稅人基礎登記信息的國民經(jīng)濟行業(yè)等；納稅人往往為了滿(mǎn)足邏輯性校驗和結果的要求，而有意或無(wú)意忽略數據的真實(shí)性，比如納稅申報表填寫(xiě)等。內部產(chǎn)生的數據質(zhì)量問(wèn)題可能原因是軟件操作規程不了解致使操作不熟練或者稅收業(yè)務(wù)不熟練、缺乏數據質(zhì)量意識等；而外部產(chǎn)生的數據質(zhì)量問(wèn)題可能原因是納稅人納稅意識淡薄等。在數據質(zhì)量管理方面，部門(mén)職責不夠清晰，尚未形成統一的合力。同時(shí)，數據質(zhì)量管理是一個(gè)動(dòng)態(tài)持續的過(guò)程。戶(hù)管納稅人在不斷增長(cháng)，據國家市場(chǎng)監督管理總局統計，2019年全國新設市場(chǎng)主體2179萬(wàn)戶(hù)，日均新設企業(yè)達到2萬(wàn)戶(hù)，再創(chuàng )新高，活躍度為70%左右[5]。
(二)數據共享程度不夠，影響了風(fēng)險管理的“廣度”
數據共享涉及到稅務(wù)機關(guān)的內部數據共享和外部門(mén)的數據交換等。近些年來(lái)，不同層級的大數據平臺建設給數據共享帶來(lái)了新的機遇，但也存在一些不足。一是稅務(wù)機關(guān)內部數據共享程度還不夠，納稅服務(wù)部門(mén)采集的納稅服務(wù)投訴和涉稅訴求等納稅服務(wù)數據、稅源管理部門(mén)采集的日常稅收管理信息等尚未實(shí)現共享，這些數據同稅收風(fēng)險管理部門(mén)進(jìn)行后續風(fēng)險提示、納稅評估等具體風(fēng)險應對工作存在一定的關(guān)聯(lián)性。二是外部數據共享缺乏常態(tài)化。外部數據包括來(lái)自于銀行、證券、電商平臺、醫保、海關(guān)、房地、教育、工信等相關(guān)部門(mén)的數據信息。上述數據信息的共享缺乏常態(tài)化運作機制，缺乏制度化保障，外部門(mén)出于部門(mén)利益、數據保密等因素考慮，配合程度不一，往往存在一定的“數據利用壁壘”。三是利用主動(dòng)公開(kāi)的數據程度還不夠。如針對互聯(lián)網(wǎng)上公示的產(chǎn)權交易數據、土地使用權轉讓信息、商品房預售信息等，如何抓取這些數據信息開(kāi)展稅收風(fēng)險管理，尚缺乏主動(dòng)性。上述三方面使得稅收風(fēng)險管理缺乏穩定的、多渠道的數據源，加劇了征納雙方之間信息的不對稱(chēng)。
(三)數據利用程度不高，影響了風(fēng)險管理的“精度”
稅收風(fēng)險管理主要是將來(lái)源于各渠道的信息，包括財務(wù)報表、申報表、第三方數據信息等，聯(lián)系起來(lái)進(jìn)行分析利用。要使大量相互獨立的遵從資料轉變成風(fēng)險管理情報，必須建立與之相適應的稅收信息管理系統[6]。近些年來(lái)，大數據平臺的建設給稅收風(fēng)險管理工作帶來(lái)了一定的便利，稅收風(fēng)險管理在指標模型建設等方面取得了不少的成效，如針對千戶(hù)集團等大企業(yè)的風(fēng)險識別模型，涉及到跨稅種比對、財務(wù)報表與申報表比對、行業(yè)風(fēng)險值對比等，但也存在一定的不足。在指標建設方面，部分指標設計往往缺乏一定的針對性，部分指標可操作性不強，如應收賬款余額與全部銷(xiāo)售收入占比偏高等指標，這些在不同程度上影響著(zhù)風(fēng)險識別的命中率和精準度；在大數據管理等信息化平臺建設方面，功能尚不夠完善，缺乏稅收風(fēng)險的全流程管理和整合，風(fēng)險應對案例庫建設不夠。
(四)閉環(huán)運作機制不健全，影響了風(fēng)險管理的“成效”
稅收風(fēng)險管理包括風(fēng)險識別、風(fēng)險分析、風(fēng)險應對、反饋調整等環(huán)節，是一個(gè)閉環(huán)管理過(guò)程。在后續稅收風(fēng)險應對環(huán)節，注重稅款入庫等績(jì)效考核指標，而在風(fēng)險指標的準確性、科學(xué)性等方面的反饋建議較少，究其原因，一方面是風(fēng)險管理的人力資源配置不夠均衡，缺乏業(yè)務(wù)和數據方面的復合型人才；另一方面是風(fēng)險應對人員思想認識不夠，往往缺乏一定的數據專(zhuān)業(yè)知識和大數據思維方式，對設計的指標不理解或者理解不深。稅收風(fēng)險管理項目結束后，在個(gè)性化方面，通過(guò)稅收風(fēng)險應對發(fā)現個(gè)別企業(yè)在政策適用、流程操作等方面的問(wèn)題，提出整改措施和建議后未能實(shí)施有效的跟蹤管理；在普遍性方面，發(fā)現稅收政策、稅收征管和納稅服務(wù)等方面系統性風(fēng)險的意識還不夠，完善建議較少，機制不夠健全，即使有建議，難以落實(shí)整改，如通過(guò)完善稅收政策、改進(jìn)稅收征管、加強對納稅人的政策宣傳輔導等。
三、大數據背景下完善稅收風(fēng)險管理的策略
上述幾個(gè)方面的不足，一定程度上制約了稅收風(fēng)險管理工作的開(kāi)展，同時(shí)客觀(guān)形勢的變化和要求也給稅收風(fēng)險管理工作帶來(lái)了新的挑戰。筆者結合大數據背景，從基層稅務(wù)風(fēng)險管理的視角提出以下幾點(diǎn)思考。
(一)進(jìn)一步轉變稅收風(fēng)險管理理念，健全組織架構
在“放管服”不斷推進(jìn)和稅收營(yíng)商環(huán)境不斷優(yōu)化的今天，稅收風(fēng)險的外延也在逐步擴大，稅收優(yōu)惠政策不當享受是風(fēng)險，符合條件未能享受也是風(fēng)險；納稅人存在涉稅問(wèn)題是風(fēng)險，影響納稅服務(wù)也是風(fēng)險。一方面要強化組織建設，完善大數據和風(fēng)險管理局的職能，發(fā)揮好各級風(fēng)控領(lǐng)導小組的統籌協(xié)調作用，有效開(kāi)展與相關(guān)業(yè)務(wù)部門(mén)、日常稅收征管部門(mén)之間的聯(lián)動(dòng)，做好稅收風(fēng)險的戰略規劃、風(fēng)控任務(wù)的統籌管理等，做到業(yè)務(wù)和技術(shù)的有效結合。另一方面要進(jìn)一步完善包括戰略規劃、指標模型、風(fēng)險識別、風(fēng)險應對、反饋調整等環(huán)節在內的稅收風(fēng)險管理閉環(huán)運作機制，不斷提升稅收風(fēng)險管理質(zhì)效。
(二)加強數據質(zhì)量管理，優(yōu)化數據治理模式
進(jìn)一步明確數據質(zhì)量的牽頭部門(mén)、主責部門(mén)等，建立數據質(zhì)量管理的常效化機制，包括采集、加工、整改、定期通報等，完善和優(yōu)化數據治理的模式。一是針對初始數據，強化責任落實(shí)。數據初始狀態(tài)是數據信息運動(dòng)的起點(diǎn)。如果一個(gè)數據信息元素以虛假的、失真的狀態(tài)開(kāi)始運動(dòng)，就會(huì )對整個(gè)信息鏈條的正常運轉造成影響，稅收數據信息也不例外。為確保數據信息的初始狀態(tài)真實(shí)、可靠，規范數據錄入操作，明令系統前臺操作人員嚴格按業(yè)務(wù)操作規程錄入，從嚴審核，并建立配套的監督管理辦法，把好數據初始關(guān)，在源頭上確保數據采集質(zhì)量；在增強邏輯性校驗比對的基礎上，設計深度比對指標，在事前、事中或者事后進(jìn)行提醒調整，逐步防止納稅人隨意輸入。二是針對沉淀數據，強化工作整改。對這類(lèi)數據，在系統前臺能夠補正處理的及時(shí)進(jìn)行補正處理；在系統前臺不能處理，只能由數據后臺進(jìn)行處理的，嚴格審批程序，避免操作的隨意性和錯誤數據再次產(chǎn)生。三是針對全部數據，強化安全管理。健全數據信息安全管理制度，層層落實(shí)安全責任，由專(zhuān)人進(jìn)行數據管理，根據數據的保密規定和用途，確定使用人員的查詢(xún)權限、使用方式等。
(三)加強各方面數據共享，豐富數據來(lái)源渠道
完善相關(guān)稅務(wù)信息管理系統功能，加強包括稅源管理、納稅服務(wù)等涉稅內部數據共享，方便稅收風(fēng)險管理人員更好地開(kāi)展稅收風(fēng)險應對。更為重要的是，要逐步擴大第三方外部數據共享，有效拓展數據來(lái)源，為開(kāi)展稅收風(fēng)險管理提供數據支撐。一方面加強規范化運作，以征管法修訂為契機，明確涉稅數據共享的權利和義務(wù)，形成常態(tài)化運作機制；另一方面依托社會(huì )共治，獲取電商平臺等交易數據，形成協(xié)作機制，獲得更多渠道的數據信息。樹(shù)立和強化大數據思維方式，依托各層級建立的大數據平臺，建立和完善數據分層分級采集體系，加強數據歸集共享，建立公共數據標準化管理機制，運用大數據、區塊鏈和人工智能等技術(shù)，深化基礎數據、主題數據及專(zhuān)題數據的建設，加強數據安全，面向不同用戶(hù)進(jìn)行使用。
(四)依托大數據平臺建設，加強數據分析利用
完善大數據平臺功能，充分利用采集的第三方數據，對納稅人風(fēng)險特征進(jìn)行畫(huà)像，以實(shí)現對數據的增值利用，同時(shí)通過(guò)大數據分析應用，實(shí)現對稅收風(fēng)險管理的戰略規劃。進(jìn)一步完善數據模型指標，一方面整合稅收業(yè)務(wù)骨干和數據分析骨干力量，加強數據指標的建設，注重收集相關(guān)部門(mén)的意見(jiàn)；另一方面，在后續風(fēng)險應對過(guò)程中，注重收集指標設計完善的建議等，通過(guò)閉環(huán)運作，不斷優(yōu)化數據指標模型，提高數據指標的科學(xué)性、精準性。進(jìn)一步完善納稅人稅收風(fēng)險管理高、中、低風(fēng)險定義，將應享未享和不應享已享稅收優(yōu)惠政策、影響企業(yè)日常辦稅等情形納入低風(fēng)險，通過(guò)大數據平臺和設計的指標模型抽取風(fēng)險納稅人，按照風(fēng)險等級大小和風(fēng)險發(fā)生時(shí)點(diǎn)(事前、事中、事后),做好稅收風(fēng)險的分類(lèi)管理和應對。加強稅收風(fēng)險管理案例庫建設，抽取日常稅收風(fēng)險應對典型案例，納入稅收風(fēng)險管理案例庫，方便成果共享。
(五)有效運用風(fēng)險應對結果，服務(wù)各項稅收工作
針對個(gè)性化稅收風(fēng)險問(wèn)題，如稅收政策適用問(wèn)題、流程操作不當等，加強對有關(guān)納稅人的宣傳、個(gè)性化輔導，高風(fēng)險應對結束后要建立與納稅人信用信息的聯(lián)動(dòng)機制，加強跟蹤管理。針對發(fā)現的稅收政策和征管操作流程等方面的普遍性問(wèn)題，建立和完善稅收風(fēng)險管理建議書(shū)制度，通過(guò)各級風(fēng)控領(lǐng)導小組，協(xié)調相關(guān)部門(mén)，整合各方面力量，不斷完善稅收政策和日常稅收征管操作，降低由于稅收政策和征管操作流程問(wèn)題帶來(lái)的系統性風(fēng)險；同時(shí)，對涉及面上納稅服務(wù)的問(wèn)題，加強宣傳輔導和相關(guān)培訓，進(jìn)一步提升納稅人稅法遵從意識和遵從水平。要樹(shù)立和強化整體“一盤(pán)棋”的理念，要認識到完善稅收政策和日常征管，防范執法風(fēng)險，做好納稅服務(wù)，也是防范納稅人稅收風(fēng)險、提高稅收風(fēng)險管理質(zhì)效的重要組成部分，前道環(huán)節做到位，企業(yè)納稅遵從度會(huì )進(jìn)一步提升，后面納稅人發(fā)生稅收風(fēng)險的可能性也就會(huì )因此而減少，從源頭上降低發(fā)生稅收風(fēng)險的概率。
(六)加強各級大數據人才培養，提供人力資源支撐
加快培養既懂稅收業(yè)務(wù)、又懂大數據分析和應用的復合型人才，逐步完善培養機制。一是加強理論知識補充和學(xué)習，開(kāi)展大數據理論知識、稅收專(zhuān)業(yè)知識、稅收風(fēng)險管理等方面的培訓。二是加強崗位鍛煉，建立多崗位鍛煉機制，針對具有培養潛質(zhì)的大數據人才，讓其在業(yè)務(wù)崗位、風(fēng)險管理以及風(fēng)險應對等多個(gè)崗位進(jìn)行鍛煉。三是加強項目實(shí)踐，安排相關(guān)人員在大數據平臺建設、風(fēng)險模型建立和指標設計等重點(diǎn)項目建設上發(fā)揮作用，提升大數據復合型人才的實(shí)踐能力。同時(shí)，加強對各級稅收風(fēng)險管理人員的培訓，進(jìn)一步強化其大數據意識，提升大數據整體應用水平，為進(jìn)一步提升稅收風(fēng)險管理質(zhì)效提供支撐。
參考文獻
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