“互联网+税务”推动税收大数据分析的路径选择

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“互联网+税务”推动税收大数据分析的路径选择

长期以来，税务工作中的数据分析，常见的形式有报表浏览、简单查询、复杂查询、税负分析、收入预测等，其一般应用特征是基于汇总、分类简单计算基础之上的原始税收数据的展现和对税收现象的一般描述。金税三期工程的管理决策模块，包含政策评估、税源分析、纳税遵从、征管状况、绩效管理等，也常常依赖于数据分析的过程。而现有的分析方法大多是指标法。通过分行业指标、分税种指标以及延伸出的指标组合、联立指标、指标特征库等进行分析，固然有些成效，但囿于指标法本身的缺陷，难以全面深度刻画事物特征，导致税收征管工作耗时费力，从反馈情况看并不令人满意。金税三期工程的全面推广和大数据的到来，为税务推进“互联网+税务”行动计划提供基本条件。

一、总体思路
推进“互联网+税务”行动计划的总体思路是：一是设定明确的目标任务，引导整个数据分析的流程；二是围绕目标任务组织数据，对数据进行整理、加工、清洗、整备，形成可供分析的样本。三是对整个数据分析的过程以及结果进行评估，将评估结果进行反馈，让模型进一步优化。

二、路径设计
税收大数据分析应遵循四个过程：目标任务、组合数据、构建模型、结果评估。

目标任务的确定，一方面要求能从最重要、最紧急、最能产生效果的环节开始确定分析主题、明确分析边界；另一方面要求考虑落地的客观环境、本着实事求是的原则、从现有可控的资源将问题划分为可管理、可解决的组块，形成可落地的方案。

组织数据要求考虑税务机关获取数据的难易程度以及数据的价值密度两个方面，对分布在四层级的涉税数据进行分析。这四个层级包括税务登记信息，申报、征收、发票等信息，凭证、账本、财务报表等信息，围绕企业生产经营的采购、生产、物流等最原始、最底层的信息。

模型构建要求模型构建者至少要了解常用模型及每种模型的应用场景以及优劣差异点，通过反复实验比较模型的效果，在兼具操作性、实用性的原则下进行模型选择。常用的方法包括税收收入能力测算法等的经典方法、主成分分析等的传统方法、神经网络等的前沿方法。

结果评估要求遵循以下原则：一是以结果为导向的原则；二是简单实用的原则；三是持续推进的原则；四是动态设计的原则。

三、建议
为实现“互联网+税务”以及税收信息化，税务机关应在新的形势下运用大数据思维和手段，着力提高税收大数据分析水平，推动税收治理能力现代化。这就要求税务机关在以下三个方面予以重视：

一是思维方式的转变。税务机关管理职能可通过大数据分析与挖掘进行重构，简化流程，打破层级管理的瓶颈；税务机关服务职能可通过大数据构建新的纳税服务模式，搭建快速有效的综合性现代纳税服务平台，使征纳双方的办税流程更简单实用。

二是行动上的转变。税务机关应着手筹建能主管、统领所有税收数据的大数据中心，包括税收大数据的“采集中心”、“管理中心”、“供应中心”、“服务中心”、“调度中心”等多种模块，实现以数据获取、传输、存储、校验、管理、分配职能形成的数据流与所有职能部门的业务流交汇融合。

三是培养大数据人才。税务机关一方面要培养这方面的人才，同时和智库合作，从简单指标、多指标应用走向统计计量数学模型应用，进而走向机器学习算法模型应用，有朝一日创造出智能税务机器人。