大數據視域下基層稅收風險管理實踐與思考

大數據視域下基層稅收風險管理實踐與思考

摘要：國稅地稅徵管體制改革後，省級及以上稅務機關成立了稅收大數據和風險管理部門，市（州）及以下稅務機關成立了風險管理部門，實現了稅收風險管理工作的機構法定化和職能化。省級國地稅金稅三期系統完成並庫，積極探索實踐電子稅務局雲化建設，互聯網、大數據、雲計算等正在與稅收業務高度融合，稅收數據資產越來越大。如何依託稅收大數據資產構建全流程、高效率的稅收風險管理體系，是稅務機關優化執法方式的重要措施。本文在總結稅務系統運用大數據賦能稅收風險管理實踐基礎上，結合當前基層稅收風險管理面臨的問題，就如何更好地推動大數據賦能基層稅收風險管理工作作簡要分析和探討。

關鍵詞：大數據　稅收　風險管理　

數據，已經滲透到當今每一個行業和業務職能領域，正在成爲組織機構長遠發展的重要資產。大數據時代下的稅收領域，納稅人、稅務機關、以及三方涉稅部門和機構，每時每刻都在通過電子稅務局、金稅三期工程等信息化系統，將納稅人的生產經營、涉稅事項、稅務機關的稅收管理行爲等實體場景抽象化、數字化，形成大量的稅收數據資產[1]，並納入稅務機關管理。挖掘、分析這些數據資產，構建全方位、分層級的“大數據+”稅收風險管理體系，有助於基層稅務機關解決徵納雙方信息不對稱帶來的稅收管理問題，防範和化解納稅人稅收遵從風險。

一、稅務系統運用大數據賦能基層稅收風險管理的實踐

（一）持續推進稅收信息化建設，逐步構建起全天候、全覆蓋的稅收數據生產系統

自1994年實施“金稅工程”以來，經過20多年稅收信息化建設鋪墊，全國統一的金稅三期工程、自然人稅收管理、增值稅發票電子底賬管理等信息化系統已經建成，各省級稅務機關也根據工作實際需要自行開發了各種應用系統。國稅地稅徵管體制改革後，各省級稅務機關正按照最新的《全國稅務機關納稅服務規範》《全國稅收徵管規範》，組織建設全國統一規範的電子稅務局，有的還已經試點開展稅收業務運化探索實踐，積極推動稅務工作從前臺到後臺的全面數字化。從XX情況看，省稅務局集中的信息系統有XX個，通過這些信息系統，省局可以集中管理納稅人從登記到註銷的整個納稅活動生命週期內的信息，爲大數據賦能基層稅收風險管理儲備大量數據資產。

（二）持續推進稅收徵管方式轉變，逐步構建起職能化、專業化的風險管理組織體系

從2002年首次在稅收徵管中引入風險管理理念以來，徵管方式已經從“34字”模式[2]，逐步向以大數據雲平臺爲支撐，以動態“信用+風險”管理爲基礎，從依靠事前審批、審覈校驗向信用評價、監控預警、風險應對的全流程管理轉變。“大數據+”稅收風險管理已經成爲稅收徵管現代化的核心內容。徵管體制改革後，省級及以上稅務機關成立了稅收大數據和風險管理部門，市縣兩級稅務機關成立了風險管理部門，實現了稅收風險管理工作的機構法定化、人員專業化，並逐步建立起大數據和風險管理“數據風險部門歸口管理、其他部門協同配合”的橫向互動機制，“數據管理總局、省局兩級集中，省市縣局分級採集、全方位應用”和“風險分析總局、省局爲主，市局爲輔；風險應對省局、市局、縣局爲主，分局爲輔”的縱向聯動機制。

（三）持續優化數據分析應用工具，逐步構建起多維度、全流程的稅收風險管理支撐體系

近年來，總局、省局積極建設大數據管理平臺，強化風險識別和數據分析功能，積極推進數據分析的智能化和自動化，特別是金三系統和增值稅發票電子底賬系統上線以後，逐步構建起了集數據採集、數據處理、風險識別、任務發佈、風險應對過程監控爲一體的風險管理支撐體系。從XX情況看，先後使用了稅收監控分析系統、風險評估及電子檔案管理系統作爲不同時期稅收風險管理工作的支撐平臺。徵管體制改革後，總局在金稅三期徵管系統中，建成了全國統一的風險管理系統，基本實現了納稅人從登記到註銷的全流程、多維度稅收遵從風險篩選識別。當前，基層風險管理部門宏觀上可以通過大數據歸集和比對，分行業、分稅種、分行爲對納稅人申報數據進行風險分析識別和排序；微觀上也可以通過納稅評估軟件和總局大數據平臺，勾勒出納稅人一系列具體的“風險畫像”，如虛開發票風險分析、虛假申報風險分析、成本扣除異常等等。

二、大數據視域下基層稅收風險管理面臨的主要問題

（一）風險管理理念有些滯後

由於風險管理部門成立時間短，部分基層稅務機關和稅務人員對稅收風險管理的核心理念和管理方法缺乏掌握和了解，工作中仍然採用基於傳統治稅理念的無差別統一管理方式管控稅收風險，沒有真正形成以風險管理爲導向的分類管理理念。加之稅收徵管系統更新升級加速，大數據、雲計算等技術與稅收業務深度融合，部分基層稅務人員知識儲備不夠，既不能熟練使用新的稅收徵管系統，也不能理解新的工作流程和風險分析指標模型。在開展風險管理工作時兩極分化現象突出，有的人員會對照風險疑點，調取納稅人賬簿資料，全稅種、全流程輔導納稅人消除涉稅風險；有的人員不對風險分析指標進行驗證，不對納稅人實際經營和核算情況進行覈查，只是反饋已通知納稅人自行更正，簡單應付了事。這既可能造成大量稅收徵管資源浪費，又可能使稅收管理人員疲於應付，影響稅收徵管工作質效，降低了納稅人的稅收遵從度。

（二）數據資產難以高效盤活

大數據“量大、種類多、時效性強”的特徵，讓盤活數據資產成爲一項高難度的工作。《大數據時代》的著者說過，大數據中只有5%的數據是結構化且能適用於傳統數據庫的，並且這5%的數據的存儲情況也是泥沙俱下，如果算上剩下95%的非結構化數據，數據本身所產生的噪聲信息幾乎無法估量[3]。從稅收內部數據看，還存在數據分散、難以整合的問題，雖然電子稅務實現了單點登錄和前臺界面整合，但後臺仍然是幾十個系統獨立運行，業務壁壘和數據孤島問題並未完全解決，關聯分析困難；還存在數據標準不一，難以清洗的問題，受制於信息系統建設規範、數據格式與標準不統一等因素，各類系統後臺數據無法直接匯聚使用，且存在業務相同但數據口徑不一的現象，使得分析人員在使用時陷入判斷相似數據準確性的困惑中，影響數據的深度分析使用質量。從外部涉稅數據看，還存在頂層設計欠缺、前瞻性差的問題，不論是金三系統還是電子稅務局，在頂層設計和開放性方面較爲欠缺，未能統籌考慮各層級和各要素建立數據交互、外部系統關聯的規則規範和機制保障。基層稅務部門與相關職能部門之間數據和信息的互換共享缺乏徵管保障，信息來源渠道多樣、口徑不一，稅務人員對涉稅數據的分析和處理能力也相對有限，難以充分挖掘和利用第三方信息防控稅收風險，對涉稅信息數據的挖掘和使用效率亟待提升。據統計，在總局推送的新辦企業風險評價信息中，約3%的時效性差（納稅人已經註銷或轉非）、約80%的精準性差（基層難以理解指標含義及風險分值構成，且與納稅人實際經營情況不符），在推送的減稅降費風險信息中，經覈實有效的僅佔4%。

（三）機制制度建設不夠健全

當前，稅務系統在大數據管理與稅收管理在職能設置上呈現“倒置”狀態，一定程度上存在銜接協調不暢的問題，容易造成工作“梗阻”，使得基層稅收風險管理難以獲得大數據技術支持。即：數據資產管理（好比“財權”）職能逐級向上收縮，總局、省局集中管理稅收數據，建立分析指標模型、識別稅收風險、推送風險信息；風險管理職能（好比“事權”）逐級向下擴展，市縣兩級稅務機關分級承擔稅源管理職責，主要是風險指標分析驗證、開展風險應對。在這種情況下，省局、市局作爲承上啓下的環節，應做到“財權”與“事權”相適應，發揮出支撐作用。但是，目前省局稅收大數據和風險管理部門沒有取得稅收數據管理權限，市州局也只獲得部分後臺分發數據資源，還不足以支撐起以風險管理爲導向的稅收徵管工作。基層稅收風險管理工作基本上是“人工+智能”，主要以人工爲主，普遍存在觀望情緒和“等靠要”思想。此外，雖然稅務系統自上至下成立了稅收大數據和風險管理部門，但風險管理工作的法律地位尚不明確，更沒有配套的規章制度來規範工作流程、文書資料等內容，基層稅收風險管理自身的執法風險還比較大。

三、發達國家“大數據”賦能稅收風險管理的經驗借鑑

發達國家非常重視“大數據”技術在稅收風險管理中的應用，並且積累了大量的管理經驗，主要包括以下幾個方面 ：

（一）法律體系比較健全

美國政府部門是擁有“大數據”佔用權的大主戶，爲了確保現代化信息技術在稅收風險管理中應用的合法化，建立了一套較爲完善的法律保障體系。法國《稅收訴訟法典》詳細規定了涉稅信息報告的責任人、報送方式、報送條件以及未履行職責所要承擔的法律責任。德國政府在《聯邦行政程序法》對行政協助的情況進行了詳細的規定，稅收行政協助的高度法制化使得稅務部門及相關的行政機關、社會組織和個人的權利、義務得到了法律層次上的明確和規範，使得稅源監控的多部門協作能夠順利啓動，相關爭議能夠順利解決，稅源監控多部門協作極具效率。英國、瑞典等國相繼將大數據技術投入土地財產登記、房產交易登記等領域，從而實現稅收行政管理質量與納稅遵從度的雙提升。從這些國家的舉措來看，通過立法形式保障稅務機關對納稅人納稅數據合法、及時、全面地採集，是對稅企雙方涉稅權益的法律保護。

（二）信息系統成熟穩定

在稅收徵管系統建設上，部分發達國家非常重視大數據信息技術手段在稅收徵管領域的運用。如20世紀60年代，美國就建立了全國統一聯網的計算機技術監管體系，並迅速應用在稅務登記、納稅申報、稅款追繳、涉稅監測、稅務審計及稽查選案等方面，與稅收徵管體系有機地結合起來。意大利建立了歐盟成員國中最成功和最大的稅收信息管理系統，實現了全球化、實時化、專業化的稅源監控，爲地方提供信息存儲和決策支持保障。在涉稅情報系統建設上，多數發達國家的稅收風險管理“大數據”應用系統，由國家進行統一調配，稅務機關與商務、外匯、海關、保險、銀行等部門的各種涉稅信息互爲傳輸、共享數據、交叉比對，實現了跨州區、跨機構的系統聯網，形成了完整發達的情報系統。如美國、澳大利亞稅務部門都建立了專業化數據情報體系，同第三方主體（包括政府部門、銀行、保險、企業）間都建設有暢通的信息共享通道，使得納稅人辦理涉稅事項的自動化程度高。同時，稅務機關可定期獲得納稅人的資金流信息，並運用網絡信息“技術挖掘”、“納稅評估模型分析”等手段，把納稅人內外部商業數據進行全方位交叉對比，精確定位、跟蹤、篩選逾期納稅或未納稅的經營者，實現了稅源的實時、全方位監管。

（三）組織機構與隊伍完善

許多國家的稅務機關都有專門應對風險管理的組織機構和專業人才隊伍。美國國內收入局（IRS）1998年制定的《聯邦稅務重構與改革法》中明確，組織機構要設置層級，以方便扁平化和專業化管理，分別下設辦公室、規劃評估和風險分析處、研究處、數據管理處、政策和電子研究處、所得統計處 6 個處室。而英國皇家稅務與海關總署（HMRC）成立了數據分析部門，專職負責涉稅數據的管理工作。澳大利亞稅務局（ATO）建立了情報信息採集機構，將稅收、法律、財務、統計、計算機、經濟等相關行業專家進行集中管理，並投入大量的人力、財力、物力專司培養複合型專業人才。德國的稅收信息處理高度統一，僅在一州內設置一個信息處理中心，州下屬各級政府設置信息站，負責涉稅信息傳遞，這一設置使得信息共享更具效率。應當講，上述各國稅務機關在強大的稅收風險管理應用系統的基礎上，建立了稅收風險分析與管理的數據庫和專業的人才庫，以保障在稅收監管中能有效識別和篩選風險，確保及時處理稅收風險，其作用是非常突出的。

四、“大數據”賦能基層稅收風險管理的思考和建議

（一）促進數據與風險管理權責匹配

1.不斷強化信息管稅理念。基層稅務機關要強化“以數治稅”稅收風險管理理念，將大數據時代的稅收風險管理理念融入稅收徵管改革和體系建設的全過程，培養基層稅務人員的大數據思維，幫助基層稅務人員運用大數據技術查找涉稅風險疑點、開展稅收風險排查，營造用數據管理用數據決策、用數據創新的稅收風險管理氛圍。

2.逐漸理順數據管理職責。一是總局層面儘快出臺立足當前、規劃中期、着眼長遠的稅收數據管理運用制度辦法，儘快解決系統壁壘、數據分散、標準不一等問題，儘快建立起用戶體驗度高的大數據平臺，完善數據管理應用功能，爲基層風險管理提供強大“動力”。二是要完善以服務爲導向的省級數據集中管理。搭建以省級層面爲標準的大數據倉庫，完善省級大數據雲平臺，加強數據管稅基礎工作，加強省級層面數據管理人力資源配置，以數據服務和數據分析爲導向，爲基層稅收風險管理提供精準“導航”。三是要適度擴展基層風險管理部門數據查詢權限，總局省局要不斷豐富數據供給手段，完善數據服務應用功能，逐步建立數據下載、數據分發、遠程加載、應用開發等數據服務業務規範，讓大數據在基層轉化爲“看得見、用得上”的具體工具，爲基層稅收風險管理儲備更多“彈藥”。

3.優化稅收徵管服務流程。以金三系統爲支撐，以數據流爲中心，按照基礎數據管理、大數據分析、政策業務支撐和風險應對四大板塊，全面梳理規範稅收業務工作網絡流程。着重整合優化業務流程和辦稅流程，對稅政業務和徵管業務事項重新梳理和整合，建立職責明確、分工精細的工作流程。深度利用大數據技術的創新成果，以信息流程網絡化爲導向，通過流程掛接業務、合併同類項設計，解決過去按每一項業務設計流程帶來的系統分離、環節重複、業務交叉問題，減少不必要的業務流轉和審批環節，形成全局通暢的工作流程，解決稅務人多頭上系統、重複勞動等問題，解決納稅人辦稅多頭找、多次跑等問題。

（二）促進數據與風險管理深度融合

1.提升數據採集與應用能力。一是不斷提高涉稅數據的採集能力。以建設雲化電子稅務局爲契機，不斷拓寬採集渠道和信息採集範圍，積極鼓勵納稅人實現財務覈算和納稅申報的電子化和自動化，推動傳統財務稅收管理轉向智能化處理，並努力促成實現納稅人財務覈算、納稅申報與稅務機關的稅務管理電子化無縫銜接。二是加快推進跨區域、跨部門涉稅信息實時共享。基層稅務機關之間、基層稅務機關與三方部門之間，應當儘快實現涉稅信息實時共享，對多地經營的納稅人的涉稅信息實現交流互通，通過對涉稅數據的採集和分析，提升稅收管理工作質效。三是不斷提高數據的處理和應用能力，在信息化支持手段高度統一，管理模塊、網絡主機等應用技術相互匹配的基礎上，以“去技術化”維度規劃設計數據資產管理，繪製涉稅數據基因圖譜和納稅人“用戶畫像”，讓基層稅收風險管理崗位幹部能夠直觀的接觸數據、瞭解數據、使用數據，實現系統、業務、個性化三個維度的數據資產全量、全景展示，便於各層級風險分析人員使用，爲有效實施稅收風險管理提供精準方向和靶子。

2.健全稅收風險管理支撐體系。一是強化數據平臺建設。以總局金稅三期決策二包風險管理系統爲基礎，打通其與核心徵管、增值稅發票管理、自然人稅收管理等系統之間的物理壁壘，在稅收風險分析識別環節建立有機統一的應用系統生態集羣，有效提升風險分析的針對性、指向性，全面推進大數據體系化應用，充分發揮大數據應用對基層稅收風險管理的“乘數”效應。二是明確風險管理工作規則。橫向上要釐清風險管理部門與基礎稅源管理、大企業管理、稅務稽查、稅政管理等部門職責邊界，縱向上要理清“總省市縣”四級風險管理部門的職責分工，構建“分工負責、各司其職、協作運轉”的良好局面。真正做到讓基層稅收風險管理就是進行任務扎口管理，根據風險任務等級高低，針對性採取提示提醒、風險覈查、納稅評估、稅務審計、反避稅調查、稅務稽查等方式開展應對，不再承擔具體的風險分析和指標重複建設工作。三是健全稅收風險管理制度。從頂層設計上明確風險管理法律地位，從操作實踐上規範風險管理文書使用、運轉流程和質量管理等，在控制稅收流失風險的同時，防範產生稅收執法風險。同時，要優化績效考覈指標設計，減少考覈基層風險管理部門的數據管理、風險分析、跨區域協作、任務制發等工作。

（三）培養數據與風險管理人才隊伍

1.加強複合型人才培養。隨着稅收管理專業化程度的提高，稅收風險管理逐步滲入稅收徵管、稅政、分析、稽查等各個領域，對稅務人員提出了更高的能力要求。一方面，基層稅務機關應當加強複合型人才培養，培養掌握大數據規律，同時精通稅收業務、計算機技術、電子技術，能夠熟練應用會計與數理統計等知識獨立完成涉稅數據分析的複合型人才，組成稅收風險管理人才智庫，爲稅收風險管理出謀劃策。另一方面，基層稅收風險管理人員要努力提高自身技能，牢固樹立大數據的思維方式，養成持續學習、深入學習的好習慣，善於獲取數據、分析數據、運用數據，練就紮實的基本功。遇到問題善於從大數據的角度解決實際問題，懂得大數據，用好大數據，增強利用數據推進稅收工作的本領，提高對大數據解析、使用的能力，增強稅收風險防控意識。

2.加強風險管理隊伍建設。一方面，基層稅務機關應當結合“數字人事”和個人績效管理，將管、考、訓、用有效統一 , 圍繞打造風險管理專業團隊的目標加強業務培訓,面向風險管理人員定期開展稅收法規、財務會計等專業能力和執法能力的培訓和考覈，打造能力過硬、作風優良的稅收風險管理人才隊伍，不斷提高稅收風險管理的能力和水平。另一方面，基層稅務機關要積極資源整合，的專業性、複合性，客觀承認我們在人才保障方面的不足，要把現有的人才匯聚起來，把外部的人才吸引進來，把未來的人才培養出來。要制訂稅收信息化人才培養計劃，完善稅收信息化人才引進、培養、使用和激勵機制，重點培養具有稅收和信息化雙重專業背景的複合型、實用型專業人才，要在大數據人才上作好前瞻性佈局。

[1]數據資產，一方面包括納稅人登記、開票、申報、繳稅、以及辦理其他業務產生的基礎信息、發票、財務以及涉稅行爲等數據；另一方面包括稅務機關日常管理、調查、評估、稽查等形成的記錄、文字、報表等數據。

[2]“34”字稅收徵管模式：以申報納稅和優化服務爲基礎,以計算機網絡爲依託,集中徵收,重點稽查,強化管理。

[3][英]維克托·邁爾- 舍恩伯格，肯尼思·庫克耶. 大數據時代[M]. 盛楊燕，周濤，譯. 杭州：浙江人民出版社, 2012: 50-70.