大数据视域下税收风险管理的完善策略论文
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摘要：
从大数据时代背景出发，结合税收风险管理的发展过程，简要描述大数据利用现状，针对面临的“放管服”改革、优化税收营商环境、助力“六稳”和“六保”等新形势，阐述当前大数据利用的新任务和新要求。并从基层操作实践的角度分析大数据利用存在的不足，从基层视角就如何进一步开展税收大数据利用提出相应的对策建议。
关键词:
大数据;税收风险管理;数据分析;基层视角;
引言：
近些年来，大数据以及大数据技术的发展正在改变着我们的生产方式和生活方式。大数据具有大量、多样、高速、价值等特点[1],可以帮助人们将注意力放在相关关系的发现和使用上，以做到先知先觉，预测未来[2]。党的十九届四中全会明确指出，数据作为生产要素参与收益分配，从中可以看出数据的重要价值。数字时代，大数据是生产要素，更是发展机遇。2020年，为了支持疫情防控、落实好减税降费、个人所得税汇算清缴、助力“六稳”和“六保”等工作，国家税务总局提出了“四力”要求，即优惠政策落实要给力、“非接触式”办税要添力、数据服务大局要尽力、疫情防控工作要加力，数据在“四力”要求中发挥着基础性作用。本文将从税收风险管理及大数据利用现状、大数据背景下税收风险管理面临的挑战和存在的不足、大数据背景下完善税收风险管理的对策等方面进行讨论和探索。
一、税收风险管理及大数据利用现状
税收风险管理是在20世纪90年代创建企业型政府时逐步引入的[3]。税收风险涉及到税收管理的多个环节，本文讨论的税收风险主要是指税收流失风险。实施税收风险管理的主要目的就是最大限度地防范国家税收流失，通过合理配置税收管理资源，科学实施风险目标规划、指标体系建设、税收风险分析、应对处理和反馈、绩效考评等活动，不断提升纳税人的税法遵从度和行政效能，降低税收流失率和税收成本[4]。
税收风险管理与数据密不可分，两者之间的关系可从信息管税说起。2009年的全国税收征管和科技工作会议明确指出，要牢固树立风险管理理念，大力推进信息管税，构建现代税收管理新体系，堵塞管理漏洞。2010年的全国税务系统工作会议提出，信息管税就是树立税收风险管理理念，依靠立法大力推进部门信息共享，以涉税信息的采集、分析和利用为基础，寻找和识别税收管理风险点和风险源，并采取有针对性的具体管理措施。在此之后，全国各地税务部门对信息管税进行了许多有益的探索。近年来，“放管服”改革和优化营商环境工作的不断推进，伴随着云计算、大数据、区块链、5G、人工智能等新一代信息技术加速突破应用，税收大数据日益成为税收治理中不可或缺的重要资源。“金税三期”信息系统的全国上线运行，实现了全国范围内税收业务流程和操作的规范统一。随着金三系统功能不断完善，在此基础上，国家税务总局建立了大数据平台，实现对海量数据的存储、加工、挖掘和应用等，为各级税务机关提供服务。省级税务机关也不同程度地建设了大数据平台，为本省范围内税务机关提供大数据服务，适度获取第三方数据，加强大数据运用。
二、大数据背景下税收风险管理面临的挑战及存在的不足
经济和社会的不断发展，带来了纳税人经营方式、核算方式等方面的多样化，大数据时代带来的信息量急剧膨胀，这些进一步加深了征纳双方信息的不对称。从税务机关内部来讲，“放管服”改革、优化税收营商环境不断推进，税收优惠项目享受从审批制改为备案制，再由备案制改为留存备查制，给税收风险管理带来了一定的挑战。2020年，支持疫情防控、帮助企业复工复产、助力“六稳”和“六保”等税收优惠政策出台后，基层税务机关一方面要保证符合条件的企业应享尽享税收优惠政策带来的红利，另一方面又要防止企业借减税降费、复工复产之机逃避缴纳税款义务，这些都给如何进一步推动税收风险管理工作带来了新的思考。新个人所得税法实施以来，不同程度地改变了税收征管和纳税服务，同样影响着税收风险管理工作的开展。2020年是个人所得税第一个汇算清缴年，纳税人填报的专项附加扣除是否准确、收入申报是否完整等，这些都需要大数据支撑。面对大数据背景，税收风险管理同大数据的相关要求仍存在一定的差距。
(一)税收数据质量不高，影响了风险管理的“深度”
税收风险管理需要通过数据进行风险分析识别，而数据信息的质量是挖掘、利用数据信息的前提。开展数据质量管理，确保数据真实、准确、安全，是税收风险管理工作的重要保证。数据质量涉及到数据采集、数据传输、数据加工等环节。从主体来源来看，包括两个方面，一是内部产生数据的质量，二是外部产生数据的质量。近些年来，税收信息系统不断升级完善，系统的逻辑性校验等功能逐步增强，并通过事后指标校验比对等措施，数据质量均得到了不同程度的提高，但距离大数据时代的数据利用要求仍存在一定的差距，表现为数据逻辑性虽然增强、但数据真实性还不够，比如纳税人基础登记信息的国民经济行业等；纳税人往往为了满足逻辑性校验和结果的要求，而有意或无意忽略数据的真实性，比如纳税申报表填写等。内部产生的`数据质量问题可能原因是软件操作规程不了解致使操作不熟练或者税收业务不熟练、缺乏数据质量意识等；而外部产生的数据质量问题可能原因是纳税人纳税意识淡薄等。在数据质量管理方面，部门职责不够清晰，尚未形成统一的合力。同时，数据质量管理是一个动态持续的过程。户管纳税人在不断增长，据国家市场监督管理总局统计，2019年全国新设市场主体2179万户，日均新设企业达到2万户，再创新高，活跃度为70%左右[5]。
(二)数据共享程度不够，影响了风险管理的“广度”
数据共享涉及到税务机关的内部数据共享和外部门的数据交换等。近些年来，不同层级的大数据平台建设给数据共享带来了新的机遇，但也存在一些不足。一是税务机关内部数据共享程度还不够，纳税服务部门采集的纳税服务投诉和涉税诉求等纳税服务数据、税源管理部门采集的日常税收管理信息等尚未实现共享，这些数据同税收风险管理部门进行后续风险提示、纳税评估等具体风险应对工作存在一定的关联性。二是外部数据共享缺乏常态化。外部数据包括来自于银行、证券、电商平台、医保、海关、房地、教育、工信等相关部门的数据信息。上述数据信息的共享缺乏常态化运作机制，缺乏制度化保障，外部门出于部门利益、数据保密等因素考虑，配合程度不一，往往存在一定的“数据利用壁垒”。三是利用主动公开的数据程度还不够。如针对互联网上公示的产权交易数据、土地使用权转让信息、商品房预售信息等，如何抓取这些数据信息开展税收风险管理，尚缺乏主动性。上述三方面使得税收风险管理缺乏稳定的、多渠道的数据源，加剧了征纳双方之间信息的不对称。
(三)数据利用程度不高，影响了风险管理的“精度”
税收风险管理主要是将来源于各渠道的信息，包括财务报表、申报表、第三方数据信息等，联系起来进行分析利用。要使大量相互独立的遵从资料转变成风险管理情报，必须建立与之相适应的税收信息管理系统[6]。近些年来，大数据平台的建设给税收风险管理工作带来了一定的便利，税收风险管理在指标模型建设等方面取得了不少的成效，如针对千户集团等大企业的风险识别模型，涉及到跨税种比对、财务报表与申报表比对、行业风险值对比等，但也存在一定的不足。在指标建设方面，部分指标设计往往缺乏一定的针对性，部分指标可操作性不强，如应收账款余额与全部销售收入占比偏高等指标，这些在不同程度上影响着风险识别的命中率和精准度；在大数据管理等信息化平台建设方面，功能尚不够完善，缺乏税收风险的全流程管理和整合，风险应对案例库建设不够。
(四)闭环运作机制不健全，影响了风险管理的“成效”
税收风险管理包括风险识别、风险分析、风险应对、反馈调整等环节，是一个闭环管理过程。在后续税收风险应对环节，注重税款入库等绩效考核指标，而在风险指标的准确性、科学性等方面的反馈建议较少，究其原因，一方面是风险管理的人力资源配置不够均衡，缺乏业务和数据方面的复合型人才；另一方面是风险应对人员思想认识不够，往往缺乏一定的数据专业知识和大数据思维方式，对设计的指标不理解或者理解不深。税收风险管理项目结束后，在个性化方面，通过税收风险应对发现个别企业在政策适用、流程操作等方面的问题，提出整改措施和建议后未能实施有效的跟踪管理；在普遍性方面，发现税收政策、税收征管和纳税服务等方面系统性风险的意识还不够，完善建议较少，机制不够健全，即使有建议，难以落实整改，如通过完善税收政策、改进税收征管、加强对纳税人的政策宣传辅导等。
三、大数据背景下完善税收风险管理的策略
上述几个方面的不足，一定程度上制约了税收风险管理工作的开展，同时客观形势的变化和要求也给税收风险管理工作带来了新的挑战。笔者结合大数据背景，从基层税务风险管理的视角提出以下几点思考。
(一)进一步转变税收风险管理理念，健全组织架构
在“放管服”不断推进和税收营商环境不断优化的今天，税收风险的外延也在逐步扩大，税收优惠政策不当享受是风险，符合条件未能享受也是风险；纳税人存在涉税问题是风险，影响纳税服务也是风险。一方面要强化组织建设，完善大数据和风险管理局的职能，发挥好各级风控领导小组的统筹协调作用，有效开展与相关业务部门、日常税收征管部门之间的联动，做好税收风险的战略规划、风控任务的统筹管理等，做到业务和技术的有效结合。另一方面要进一步完善包括战略规划、指标模型、风险识别、风险应对、反馈调整等环节在内的税收风险管理闭环运作机制，不断提升税收风险管理质效。
(二)加强数据质量管理，优化数据治理模式
进一步明确数据质量的牵头部门、主责部门等，建立数据质量管理的常效化机制，包括采集、加工、整改、定期通报等，完善和优化数据治理的模式。一是针对初始数据，强化责任落实。数据初始状态是数据信息运动的起点。如果一个数据信息元素以虚假的、失真的状态开始运动，就会对整个信息链条的正常运转造成影响，税收数据信息也不例外。为确保数据信息的初始状态真实、可靠，规范数据录入操作，明令系统前台操作人员严格按业务操作规程录入，从严审核，并建立配套的监督管理办法，把好数据初始关，在源头上确保数据采集质量；在增强逻辑性校验比对的基础上，设计深度比对指标，在事前、事中或者事后进行提醒调整，逐步防止纳税人随意输入。二是针对沉淀数据，强化工作整改。对这类数据，在系统前台能够补正处理的及时进行补正处理；在系统前台不能处理，只能由数据后台进行处理的，严格审批程序，避免操作的随意性和错误数据再次产生。三是针对全部数据，强化安全管理。健全数据信息安全管理制度，层层落实安全责任，由专人进行数据管理，根据数据的保密规定和用途，确定使用人员的查询权限、使用方式等。
(三)加强各方面数据共享，丰富数据来源渠道
完善相关税务信息管理系统功能，加强包括税源管理、纳税服务等涉税内部数据共享，方便税收风险管理人员更好地开展税收风险应对。更为重要的是，要逐步扩大第三方外部数据共享，有效拓展数据来源，为开展税收风险管理提供数据支撑。一方面加强规范化运作，以征管法修订为契机，明确涉税数据共享的权利和义务，形成常态化运作机制；另一方面依托社会共治，获取电商平台等交易数据，形成协作机制，获得更多渠道的数据信息。树立和强化大数据思维方式，依托各层级建立的大数据平台，建立和完善数据分层分级采集体系，加强数据归集共享，建立公共数据标准化管理机制，运用大数据、区块链和人工智能等技术，深化基础数据、主题数据及专题数据的建设，加强数据安全，面向不同用户进行使用。
(四)依托大数据平台建设，加强数据分析利用
完善大数据平台功能，充分利用采集的第三方数据，对纳税人风险特征进行画像，以实现对数据的增值利用，同时通过大数据分析应用，实现对税收风险管理的战略规划。进一步完善数据模型指标，一方面整合税收业务骨干和数据分析骨干力量，加强数据指标的建设，注重收集相关部门的意见；另一方面，在后续风险应对过程中，注重收集指标设计完善的建议等，通过闭环运作，不断优化数据指标模型，提高数据指标的科学性、精准性。进一步完善纳税人税收风险管理高、中、低风险定义，将应享未享和不应享已享税收优惠政策、影响企业日常办税等情形纳入低风险，通过大数据平台和设计的指标模型抽取风险纳税人，按照风险等级大小和风险发生时点(事前、事中、事后),做好税收风险的分类管理和应对。加强税收风险管理案例库建设，抽取日常税收风险应对典型案例，纳入税收风险管理案例库，方便成果共享。
(五)有效运用风险应对结果，服务各项税收工作
针对个性化税收风险问题，如税收政策适用问题、流程操作不当等，加强对有关纳税人的宣传、个性化辅导，高风险应对结束后要建立与纳税人信用信息的联动机制，加强跟踪管理。针对发现的税收政策和征管操作流程等方面的普遍性问题，建立和完善税收风险管理建议书制度，通过各级风控领导小组，协调相关部门，整合各方面力量，不断完善税收政策和日常税收征管操作，降低由于税收政策和征管操作流程问题带来的系统性风险；同时，对涉及面上纳税服务的问题，加强宣传辅导和相关培训，进一步提升纳税人税法遵从意识和遵从水平。要树立和强化整体“一盘棋”的理念，要认识到完善税收政策和日常征管，防范执法风险，做好纳税服务，也是防范纳税人税收风险、提高税收风险管理质效的重要组成部分，前道环节做到位，企业纳税遵从度会进一步提升，后面纳税人发生税收风险的可能性也就会因此而减少，从源头上降低发生税收风险的概率。
(六)加强各级大数据人才培养，提供人力资源支撑
加快培养既懂税收业务、又懂大数据分析和应用的复合型人才，逐步完善培养机制。一是加强理论知识补充和学习，开展大数据理论知识、税收专业知识、税收风险管理等方面的培训。二是加强岗位锻炼，建立多岗位锻炼机制，针对具有培养潜质的大数据人才，让其在业务岗位、风险管理以及风险应对等多个岗位进行锻炼。三是加强项目实践，安排相关人员在大数据平台建设、风险模型建立和指标设计等重点项目建设上发挥作用，提升大数据复合型人才的实践能力。同时，加强对各级税收风险管理人员的培训，进一步强化其大数据意识，提升大数据整体应用水平，为进一步提升税收风险管理质效提供支撑。
参考文献
[1]大数据时代税收风险管理的国际国内借鉴与实证应用[EB/OL].
[2]宋星仪,宋永生大数据环境下税收风险管理的路径选择[J].税务研究,2020(3):99-103.
[3]郝国荣.论企业型政府理论及其对我国行政改革的借鉴[J].法制与社会,2008(35):199,210.
[4]冯守东.税收征管体制改革下的税收风险管理[J].湖南税务高等专科学校学报,2020(1):40-45.
[5]罗珊珊，林丽鹂.今年全国新设市场主体2179户，日均新设企业再创新高
[6]张爱球.OECD的税收风险管理理论与实践[J].中国税务,2009(11):20-22.
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