李菁：大数据时代高净值人群税收风险管理初探 | 李菁

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大数据时代高净值人群税收风险管理初探

作者：李菁
作者单位：国家税务总局深圳市税务局

随着社会经济的快速发展，我国高净值人群比重不断扩大，相应的涉税风险也不断加大。大数据代表巨量数据的集合，具有数据量大、类型繁多、价值密度相对较低、处理速度快等特征。在解决信息不对称、加强风险分析等方面，大数据具有独特优势，能够透过数据之间的关联性快速精准定位涉税风险点，有效降低税收流失风险。与此同时，伴随信息共享程度的逐步提高，金融账户涉税信息自动交换标准（CRS）的实施推进、个人所得税App的推广应用，越来越多的个人信息，如境外资产信息、信贷信息等将被纳入税收大数据之中。因此，如何在信息量爆增的大数据时代加强高净值人群税收风险管理，是值得思考和研究的问题。
一、我国高净值人群税收征管的特点分析
高净值人群概念较为宽泛，一般以可控财富或资产作为衡量标准，即以个人拥有的投资性房地产等固定资产和股票、债券、存款、保险等流动资产的总价值来衡量。本文中的高净值人群，依据招商银行和贝恩公司发布的《2019中国私人财富报告》中设定的标准，指可投资资产1000万元人民币以上的个人。从税收征管角度来看，高净值人群具有以下特点。

（一）涉税业务复杂
一是收入来源具有多样性。高净值人群业务涉及面广，收入来源渠道多，除工资薪金外，还可能经营自有公司，从事资本类、房地产等投资，涉及个人所得税、增值税、房产税、印花税等多个税种。二是跨境业务多。高净值人群一般在多个国家拥有住所、进行投资，资产分布在国内外不同企业。由于各国税收管辖权和税收制度的差异，对高净值人群进行税收征管变得较为复杂。

（二）跨区域特点明显
自然人与法人相比，流动性较强，而高净值人群的流动性更强，在财富分布、家族成员等方面还具有国际化特点。由于跨税收管辖区税源信息共享程度低，税务机关难以全面掌握高净值人群的财务信息。此外，如果高净值人群利用区域间信息不对称进行逃避税，利用家族成员转移境内所得，税务机关将难以有效监控。

（三）逃避税手段多
高净值人群实现逃避税的手段较多。常见手段主要有以下几种：一是隐瞒收入，如隐瞒财产转让、财产租赁等除工资薪金外的其他收入；二是收入费用化，将个人消费作为自己经营企业的费用列支；三是转化收入形式，如通过提供住房、公车等高福利变相替代工资发放，或者通过领取较低工资，将个人所得转增公司股本实现高税率向低税率的转换；四是经济交易“地下”化，采用买卖双方私下交易方式，人为调节交易价格，隐瞒真实收益；五是海外避税，通过移民、离岸信托、在避税地注册公司等方式，将财产向低税国转移，实现避税。高净值人群多样化的避税手段使征管难度日趋加大，需要税务机关实施更加专业高效的管理。

二、高净值人群税收风险管理存在的问题
近年来，我国高净值人群数量不断增长。截至2018年年底，可投资资产1000万元人民币以上人群数量达到197万，人均持有可投资资产约3080万元人民币。高净值人群涉税收入复杂、流动性强、避税手段多样化，涉税风险点多且分散，征管难度较高。针对高净值人群的税收风险管理虽有一定进步，但由于信息共享程度不高，分析深度和广度不足，应对缺乏一定的针对性，致使管理成效不甚理想。

（一）数据信息获取机制不健全
1.税务系统内部数据尚未实现完全共享。全国税务系统跨地区、跨部门之间的数据没有实现整合，很难将同一个人的所有收入、财产、税收等信息进行归集，对高净值人群的管理可能出现“真空地带”。

2.第三方信息获取机制不完善。税务机关无法通过日常管理获取纳税人银行账户信息，只能在税务检查时通过指定程序进行核查，信息获取的限制使得银行账户信息很难为税务机关所用。除金融机构外，外汇管理、国土资源、车辆管理等部门也未和税务机关形成信息共享平台，加之财产登记和国际税收信息交换机制尚不健全，致使税务机关难以获取高净值人群的境内外所有收入信息。

3.数据信息质量不高。目前数据信息准确性不高、完整性不足等问题大量存在。第三方数据格式、内容与税务机关内部数据无法有效对接，比对、核查费时费力，大大降低了应用数据的效率。例如，从WIND金融终端获取的上市公司公告中，个人股权转让信息仅有人员姓名，身份证号码部分隐藏，后续核实转让人员身份信息需要花费大量精力。

（二）风险分析识别不充分
1.分析识别不智能。目前税务机关的涉税风险分析方式较为单一，云平台、人工智能（AI）等先进技术运用不足，数据分析工具的使用还不成熟，无法自动筛选与确认多余信息和失真信息，不能对现有数据自动进行有效的数理统计，数据深度挖掘技术和方法与税收业务结合运用不够。

2.分析指标简单化。现有针对高净值人群的风险分析主要依赖税务人员的经验判断，风险指标建设局限于税种之间的勾稽比对和简单事项的单点突破，对于股权转让、股权激励、转化收入形式，尤其是涉及跨境业务等复杂事项的风险分析深度不够，尚未形成科学指标体系。

3.分析对象不全面。受限于信息不对称，当前针对高净值人群开展的风险分析对象主要集中于能够关联到企业的高净值人士，如高收入行业的从业人员、上市公司股东和独立董事等。对于独立于企业之外的个体，以及搭建层层架构、资产分布多元化、涉及海外业务人员的分析尚显不足。

（三）风险应对力度不够
1.手段受限。目前，税收保全、强制执行等行政措施并不适用于非从事生产、经营活动的自然人，税务机关对逃漏税自然人的管控力度和惩戒措施十分有限。限制出境仅适用于重大税务案件，不能作为常规手段。对于失联纳税人，缺少有效监控手段，风险应对质量受到极大影响。例如，在应对个人股权转让风险任务时，如果受让方也是自然人，很难通过代扣代缴方式实现对税款的追缴。

2.专业性不强。自然人税收业务覆盖各行各业，避税手段更趋专业化，现有税务人员对特定行业、特殊事项的经营特点和商业运行模式了解不够深入，专业知识储备不足，在应对时常感到力不从心，成效大打折扣。

3.惩戒力度不够。我国自然人信用制度仍处于建设阶段，信用评级尚不健全，对于失信自然人未给予足够的惩罚措施，失信成本较低，威慑作用不佳，风险应对效果不理想。

三、运用大数据技术实施高净值人群税收风险管理的国际经验
对高净值人群加强税收风险管理是当前世界各国的共同做法，部分国家在信息化和数字化管理方面起步较早，其大数据技术应用经验值得我国借鉴。

（一）重视数据采集，风险管理信息基础扎实
随着大数据时代的到来，数据传输、存储和整合更加便利，各国税务机关不断拓展外部信息渠道，积极获取银行、商家、服务提供商、互联网、社交媒体等第三方数据信息，为风险分析提供了较为全面的数据支持。例如：瑞士通过出租车司机使用的行驶记录仪确认运营收入，判断纳税申报单中可能存在的少报收入情况；英国税务海关总署（HMRC）从信用卡和借记卡交易处理商获取数据，直接验证纳税人报告的收入和资产，对可疑的逃避税行为进行有效识别；瑞典通过在线扑克锦标赛收集玩家的信息，重点监控未向税务机关上报收入的个人。

（二）采用先进技术，风险分析智能化程度高
西方国家非常重视信息技术手段的开发，信息系统应用广泛，信息共享程度较高。美国在大型数据库管理系统中完成数据的收集、储存、整理、维护和关联，通过社会保险号码以及税务登记代码有效归集外部数据，通过数据比对以及内设风险预警模型进行风险分析与识别；开发了一种以数据为驱动的风险评估产品，使用机器学习来识别纳税人高、中、低不同风险等级，大大提高了税收风险管理的准确性和科学性。比利时税务局开发了四种预测模型，用于测算个人或公司接到欠税缴款通知后偿还债务的日期，准确判断纳税人拖欠税收债务的风险。加拿大使用聚类分析、决策树、神经网络和深度学习等方法，对纳税人风险概况、历史审计、纳税申报和评估等信息进行分析，精准识别高风险纳税人，有效提升风险管理质量和效率。西班牙税务局（AEAT）开发了一种名为“HERMES”的工具，利用纳入AEAT数据库的大量纳税人数据，实时发布标准化风险分析报告。此外，HERMES工具还可以对新的国际信息（来源包括金融账户涉税信息自动交换、国别报告和裁定交换）的使用进行优化。

（三）分类分级管理，风险应对精准高效
国外税务机关以纳税人的收入水平和税收风险水平作为划分标准，对高收入者进行分类，按不同类别实施风险分析识别，并设计相应的风险应对策略，有效提升风险管理成效。HMRC根据纳税人风险等级采取不同的应对措施，对低风险客户给予诸多便利，一般不主动采取干预措施，并积极响应客户的服务需求，帮助其解决税收不确定性问题，使其保持较低税收负担和成本；而对高风险客户则集中主要力量，频繁主动对其采取干预措施，同时加强风险评估和应对，以帮助非低风险客户努力转变为低风险类型。比如，针对高净值个人藏匿海外资产逃避税的行为，英国政府实施“坦白从宽”制度（Voluntary Disclosure Facilities），即对于主动交代问题并补缴税款的，可以免予起诉，而对于那些不主动坦白的，一旦被发现，则严惩不贷。匈牙利国家税务和海关总局（National Tax and Customs Administration of Hungary，NTCA）引入了纳税人遵从分类系统，在每个季度末对商业登记处的纳税人进行评级。根据评级结果，NTCA对不同风险等级的纳税人实施不同的应对方法。对遵从度高的纳税人依法给予相关福利；对高风险纳税人则采取更为严格的监管，使其遵守税法。

（四）注重内生激励，纳税人遵从度高
国外税务机关注重在风险管理中融入纳税服务理念，鼓励纳税人自我纠正涉税风险，充分体现合作遵从理念。英国税收风险管理的核心理念是坚持与纳税人建立有效的沟通与合作关系，消除税收遵从风险产生的根源，从而有效提高税收遵从度。HMRC对于风险等级的划分，依据的不仅仅是客户本身的资产规模、业务复杂程度等客观要素，更重要的是客户是否愿意主动与HMRC建立并保持有效的税收关系，以及其积极应对税收遵从风险的主观态度。HMRC针对每一名高净值个人都会安排一位客户经理，负责进行一对一的纳税辅导和风险合规监督。这样的风险管理理念不仅有助于激发纳税人化解税收遵从风险的内生动力，也有利于增进征纳双方相互理解和信任。罗马尼亚实施了一项针对高净值人士的合作遵从计划，对于资产超过2500万欧元的高净值人士安排专职检查员，在开展税收遵从风险管理的同时，提供定制式优质服务，使得高净值人士对特定税收问题有更好的了解，降低遵从成本，大大提升遵从效率。

四、基于大数据技术提高我国高净值人群税收风险管理的对策建议
针对高净值人群税收风险管理存在的问题，笔者建议在借鉴国外先进经验的基础上，充分运用大数据技术，从以下三个方面优化我国高净值人群税收风险管理。

（一）加强数据信息的有效获取
数据是风险分析的主要载体和对象，数据量的充足与否和数据质量的高低对风险分析至关重要，高质量的数据是风险分析的根本前提。因此，要加强大数据的采集和应用，充分发挥好大数据在风险分析中的“生命线”作用。

1.与其他部门实现信息共享。加强顶层设计，建立针对高净值人群信息共享机制，明确部门责任，规定高净值人群信息披露义务，推动建立涵盖金融、国土资源、车辆管理、外汇管理等部门信息共享平台，使税务机关能够及时获取高净值人群的各项收入支出、财产购置和处置、资本投资等信息，并将其纳税情况纳入重点跟踪管理。

2.运用公开专业网站获取数据信息。通过政府机关官方网站采集相关信息，如文化市场管理部门的大型营业性演出信息，体育部门的商业性体育以及其他重要体育活动信息；通过公开信息平台获取知名企业家、演艺人员、运动员等公众人物的投资、出行等相关信息；通过银行和咨询机构发布的高净值人群财富报告和消费报告，获取高净值人群区域分布、财富分布、投资行为及心态走向等信息；通过设置关键字，采用“互联网爬虫”技术抓取涉税信息，如“天眼查”平台、上市公司公告、股权转让、产权交易、法院拍卖等信息。这些互联网涉税信息的获取，可以弥补因信息交换频率带来的数据滞后问题，并检验外部门数据的完整性，补充其中缺失的部分。

3.加强涉外税收信息采集。在充分运用CRS交换金融账户信息的基础上，进一步扩大交换范围、充实交换内容，如将房地产、车船等非金融类资产信息纳入交换范围。建立涉外信息采集机制，定期收集境外不同国家和地区各行业分国籍的薪酬标准、不动产价格等信息。充分利用税收协定中情报交换的流程和方法，积极与其他国家税务部门开展情报交换，收集高净值人群跨境交易、海外资产等信息，发现和识别高净值人群海外避税风险。

（二）基于大数据精准实施风险分析识别
大数据背景下，随着信息技术的快速发展和海量涉税数据的集中，基于数据仓库、数据挖掘和AI技术，通过对大数据的加工、处理、比对、分析，有效实现涉税数据的增值。

1.借助人工智能实施风险分析。以高净值人群户籍、薪资、职务、房产、车船、投资、社会保险等综合数据信息为基础，根据数据之间的关联性和逻辑性，结合高净值人群涉税特点和历史风险信息，摸清规律，运用数学建模方法，设计各类数据分析算法，构建重点风险识别模型库。AI系统可利用风险模型定时对高净值人群涉税风险进行自动扫描分析和深度挖掘，并通过建立计算机自主学习方法，根据税收政策变化自主修正指标模型和画像，将风险分析中的计算、比对、识别、判断相互关联，实现风险分析智能化，弥补人工数据分析识别可能带来的判断失误。

2.运用大数据建设高净值人群风险指标库。一是根据高净值人群职业特点实施分析，将纳税人分为高薪员工、文体明星、自由职业者、企业家、独立合伙人等不同类型，运用大数据对其行为轨迹进行系统研究，分析易发风险领域，总结提炼主要风险点；二是根据涉税事项业务特点实施分析，针对股权转让、股权激励、大额资产转让、跨境交易等特定事项全生命周期，分析重点环节存在的异常点和风险点；三是根据所得来源，包括劳动所得、经营所得、利息股息红利所得、财产转让所得四个维度，围绕隐瞒收入、拆分收入、收入费用化、交易“地下”化等风险开展分析，实现风险点精准定位；四是通过提炼典型案例构建风险指标，有针对性地收集高净值人群纳税评估、税务稽查、反避税调查等典型案例资料，在全面分析具体案例的基础上，由点及面，提取有效风险点信息，形成相应风险指标。

3.挖掘企业数据信息，实施“穿透”分析。我国高净值人群大多为企业主或大型公司的股东、高管和独立董事，与企业联系紧密。通过对企业大数据的动态监控和分析，深入挖掘高净值人群涉税风险点。例如，将银行、保险、房地产、烟草等高净值人群相对集中的行业和单位列入重点监控对象。通过对企业薪金、年金、福利性收入等大数据的分析，筛选高净值人群劳动所得存在的风险点；通过对上市公司和拟上市公司股东构成、持股份额、限售股减持等信息的挖掘，关联分析股东、董事股息红利所得、股权转让所得等非劳动所得税收缴纳情况，从中发现隐藏的涉税风险。

（三）依托大数据建立专业化风险应对机制
1.加强事前风险预警。在税务机关与高净值纳税人之间建立合作遵从关系，借鉴英国和罗马尼亚做法，安排专职税务人员实时关注纳税人涉税业务，强化事前风险防范和预警，及时根据大数据分析结果将涉税风险点推送至纳税人，并根据涉税事项特点提供专业化税收辅导和服务，变事后风险应对为事前风险预警和服务，将风险防患于未然，通过双向互动促进纳税遵从度的有效提升。

2.实施事中专业化分类应对。根据高净值人群风险等级不同采取不同应对方式，以进一步优化资源配置，提升管理效率。对于低风险纳税人，通过风险提示、纳税辅导等柔性管理方式实施应对，可借鉴英国做法，鼓励纳税人自我披露申报错误，在税收罚款和滞纳金方面给予一定的让步，以此提升其以后年度自愿遵从度；对于中风险纳税人，可采取询问约谈、实地核查等纳税评估方法，同时在应对过程中注意发现新的风险点，不断修正完善原有风险指标，实现对高净值人群税收遵从风险的动态管理；对于涉嫌偷逃税的高风险纳税人，可采取税务稽查方式，有效发挥稽查震慑作用，并通过公开曝光重大典型案例的做法，起到警示作用。此外，对于难度大、涉及面广的复杂事项，组建跨层级、跨部门、跨区域风险应对专业化团队，实施“专业化+跨区域”团队式应对，集众智来提升整体成效；对涉及红筹架构、离岸信托等反避税风险任务，加强与其他国家的协作，积极开展联合审计，在国际层面共同打击高净值人群跨境避税行为。

3.注重事后应对结果运用。比如，将风险应对结果与个人纳税信用挂钩，根据高净值人群历史风险信息，将信用等级分为Ａ、Ｂ、M、Ｃ、Ｄ五个等级。对评价等级为A的纳税人，给予诚信通告、办税绿色通道等激励；对评价等级在Ｃ及Ｃ以下的纳税人，采取阻止出境、限制高消费、限制银行贷款和限制购买理财产品等处罚措施，加大税收失信违法成本，促进其自觉提升纳税遵从度。

END
（本文为节选，全文刊载于《国际税收》2021年第3期）