关于税收大数据赋能风险管理的思考

李威03

作者：
崔 宏（国家税务总局北京市税务局第五分局）

2021年3月，中共中央办公厅、国务院办公厅印发《关于进一步深化税收征管改革的意见》，明确提出要着力建设以税收大数据为驱动力的具有高集成功能、高安全性能、高应用效能的智慧税务。在这一战略部署和总体要求下，税务部门运用税收大数据资源加强日常监管，在准确识别风险、科学进行风险排序的基础上，对高风险纳税人移送稽查处理，对中风险纳税人开展纳税评估，对低风险纳税人开展提示辅导，精准实施分类分级风险管理。特别是税务部门还充分发挥数据靶向作用，严厉打击文娱演艺、直播平台等偷逃税款行为，一定程度上发挥了税收大数据的价值和作用。然而，随着现代信息技术的快速发展，纳税人缴费人的不遵从行为和偷逃税方式不断“推陈出新”，对税务部门通过大数据提升风险监管能力提出了新的更高要求。深入思考税收大数据如何创新性地赋能风险管理是当前税务部门亟须思考的课题。

一、现阶段税收风险管理存在的问题
（一）事后管理时效性差
在目前风险管理体系框架下，税务机关工作的重心仍是事中和事后的风险识别和应对，即纳税人的风险行为已经发生，并基于此产生诸多风险特征和线索后，税务机关才针对上述特征和线索开展风险管理。我们可以从纳税人的主观角度分类分析此种风险管理的成本。第一种假设是纳税人的不遵从行为是善意的，即纳税人由于不了解相关税收政策规定等客观原因，事前并不知晓此种行为违法违规，但由于税务机关是在事中和事后才开展风险识别和应对，往往从不遵从行为发生到发现并处置风险已经过了一段时间，纳税人需承担逾期缴纳税款带来的滞纳金和罚款等经济损失以及由此产生的后续纳税信用受损等一系列违法违规成本，国家也因此遭受了税款滞纳的损失。第二种假设是纳税人不遵从行为是恶意的，即纳税人出于主观故意采取一系列手段以达到逃避缴纳税款之目的，但由于税务机关是在违法行为已经发生时才开展风险识别的，往往要耗费很多征管资源和时间才能发现风险，并对风险纳税人开展一系列应对措施后才能保证税款入库，甚至存在部分纳税人达到少缴税款目的已经走逃的情况，造成国家税款流失的不可逆后果。综上所述，如果税务机关仅在事中事后开展风险管理，那么无论纳税人是否存在主观恶意，税务机关和纳税人都将承担一定的成本和损失。
（二）风险分析不够完善
近年来，风险管理在实践中得以不断完善和发展，从原来的单一税种和单一事项分析到现在的多税种、多事项分析，风险分析水平处在动态提升过程中。但与此同时，随着纳税人交易模式的不断变化，违法手段呈现多样性和隐蔽性，即使对多税种或多事项开展风险分析也已经不能完全满足风险管理的现实需求。这对税务机关创新风险管理方式和拓展风险分析范围与维度都提出了新的挑战。一是长期精密布局的挑战。部分别有用心的涉税违法人员深入了解事后风险管理机制，了解税务机关风险模型的相关指标，通过长期精密布局，有意识地规避涉税风险点，采用“打时间差”的方式，用较短时间大量开展高风险行为后立即走逃失联，具有很强的反“风控”能力，为税务机关开展风险管理带来极大困难。二是超长违法链路的挑战。暴力虚开增值税发票等涉票类税收风险，呈现出超长链条、横跨多地、反复变化等特点。与此同时，税务机关为优化税收营商环境和提高纳税服务水平，为纳税人提供了多样化的线上纳税服务方式。这间接为纳税人跨区域的涉税违法行为提供了便利和空间，使得以往各地税务机关单打独斗的方式已经无法快速发现和阻断此类高风险事项。三是隐匿真实违法主体的挑战。企业虽然在法律上具有独立人格，但其一切意志和行为都依托于其背后的法定代表人或实际控制人，企业的违法违规涉税行为往往与上述自然人性质特点具有紧密联系。然而受商事登记制度所限，在企业登记伊始往往无法对应和关联法人与自然人之间的相关关系，使一些涉税风险的隐患和漏洞隐藏在企业面纱之后，难以通过提早发现自然人风险特征定位企业涉税风险，为税务部门提前预判和处置风险带来较大困难。
（三）数据管理机制不够健全
一是数据来源不够广泛。《税收征管法》虽然明确要建立健全税务机关与政府其他管理机关的信息共享制度，但从现有实践看，受条块分割机制、数据规范口径和共享技术平台等条件制约，税务部门与其他部门之间的数据共享交换水平还有较大提升空间。这也使得税收风险管理的数据来源仍不够广泛丰富，分析的主要数据仍是纳税申报、财务报表等税务机关在征管过程中自行采集的信息项，数据种类较为单一，直接影响了税收分析的维度和风险管理的精度，难以达到“跳出税收看税收”的中宏观分析层面，且数据的利用主要是静态化、简单性的数据对比分析，难以对发现的涉税问题开展进一步内外部原因剖析和关联分析。二是数据整合不够兼容。现阶段，政务大数据平台的建设仍在摸索过程中，税务系统内部各部门和外部各单位各自开发的数据系统并立局面将在很长一个时期内存在。由于各部门各单位的数据都是基于各自业务生产系统产生的，数据标准不够统一，带来了数据加工、处理和应用过程中兼容性较差的现实问题，导致税收风险管理过程中经常发生“数据能获取不能应用”的尴尬局面。三是数据应用缺乏系统支持。大数据背景下，数据的真伪辨别、关联分析仅靠人工操作不但效率低下而且准确性不高。在风险管理实践中常常遇到这样的难题：对一批纳税人开展风险模型库扫描后，纳税人和风险模型数量的叠加将导致风险点数量呈几何式增长。可见，大体量数据的清分、归集和基础性分析缺乏现代信息技术手段的加持，即使拥有足量的数据资源也会使后续的风险管理举步维艰。
（四）内部管理不够科学
一是职责分工不够明确。在税收风险分析统筹、任务推送、任务应对和质量管控四个环节中，虽然已有政策文件依据作出规定，但在执行落实层面仍缺乏足够手段予以规范和制约，各层级、各部门的业务边界和工作职责仍不够清晰，致使存在职责空白、重复或交叉的情况，尚未真正实现风险管理“四个有人管”的工作目标。二是内控监督的职能定位不够清晰。当前，税务机关内控管理和日常工作的融合度不够高，绩效管理指挥棒的效用还没有充分激发出来，在风险管理全环节中，还存在“为考核而考核”的情况。同时，坚持问题导向，对标薄弱环节的量化考评指标设计还不够科学，实现路径不够智能，内控管理还存在主观性和随意性问题。由于绩效考评和日常管理分属不同系统，还需要事后通过人工查询导出的方式进行考核评分，工作时效性以及与业务工作的联动性有待增强。三是涉税数据存在安全风险。税收风险管理过程中，无论是从其他部门获取数据后开展风险管理各环节工作，还是将风险应对结果推送至相关部门并应用于信用或监管等方面，数据动态传输和应用过程中都存在数据安全风险，亟须加强风险防范和控制。

二、税收大数据在风险管理中发挥的作用分析

（一）税收大数据为风险管理提供数据信息和分析工具
大数据思维既是适应新时代、落实新理念、认识事物客观规律的内在要求，也是实现税收治理现代化和提升“治数”能力的必然选择。牢固树立“以数治税”理念，可以层层推动构建“业务数据化、数据业务化”的整体格局，形成数据驱动业务、业务“反哺”数据的良好局面。一是深化国税地税征管体制改革以来，税务机关掌握了纳税人从登记到注销整个涉税生命周期的海量数据信息，通过数据共享掌握外部信息，基本打通了数据采集、存储、加工、应用的全过程，能够推进大数据在税收风险管理中切实发挥作用。二是税收大数据能够更好发挥以税咨政作用。税收是经济发展的晴雨表，经济决定税收，税收反映经济，税收的一举一动都客观地反映了经济运行质量，有时还具有很强的先导性，能够为经济决策提供重要参考和依据。通过不断强化税收大数据的分析应用，在调研测算、宏观分析、监控管理等多方面协同发挥税收大数据的作用，可以更加深刻地反映经济发展变化，为管理增效。
（二）税收大数据为“以数治税”提供有力支撑
在税收治理过程中，依靠数据可以更好发现问题、分析问题、解决问题，实现靠数据说话、依数据决策、用数据管理的理想状态，推进税收数字化升级，激发“以数治税”效能。一是把“数”聚起来发挥协同性。目前，税务机关掌握的税收大数据包括纳税人登记、发票、申报等信息，这些数据尚未形成无断点的大数据链条，通过多措并举持续扩充数据资源，逐步将这些数据串联集成起来，就可以更好发挥数据的协同作用。二是让“数”准起来提高精准性。“以数治税”不仅要求有数可用，还需要数据准确好用，否则数据应用就成了“缘木求鱼”。通过统一税收大数据的口径和形式，把好数据“入口关”，对增量数据定期开展清洗和规范，对存量数据定期开展比对和校验，不断提高数据质量，确保“数实相符”，可使税收大数据成为客观反映经济运行情况的精准“晴雨表”。三是把“数”用起来实现价值性。“以数治税”，“数”是资源和方法，而“治”才是目的和根本。税收大数据的价值只有在流动和使用过程中才能充分发挥出来。例如，运用税收大数据做好大规模减税降费规模测算、监控数据异常波动发现风险、分析一揽子综合政策效应等，通过为各方面提供科学精准的数据成果进一步凸显税收大数据的功能效用。当税收大数据可以灵活运用到税收风险管理、经济分析和前瞻预测等多领域时，税收大数据便在科学利用中充分彰显了价值。
（三）税收大数据应用契合数据要素禀赋比较优势
丰富的数据资源能够将涉税风险防控网织得更密、更牢。与过去相比，大数据时代的特点是可以多方式、多渠道、多领域获取更多数据，只有尽可能多地采集样本数量，在提高样本完整性的基础上，才能提高数据分析的客观性和准确性。当社会各方面都充分认识到大数据资源的集成优势后，就可以通过不断扩大税收大数据共享的“朋友圈”实现数据共赢格局。目前，法律制度层面已明确各部门在数据供给方面的协税护税义务，初步建立了部门间的信息合作和共享工作机制。对外，可以共享共用银行、海关、市场监管等部门数据，还能采集互联网、股票交易平台等公开数据；对内，不断扩大内部数据的采集范围并逐步破除不同信息系统间的数据壁垒，实现将静态结果数据拓展为动态过程数据。在数据整合的基础上，需求目标导向会促使来源不一、种类庞杂、数量众多、格式各异的数据按照统一标准和口径进行清洗和加工，在实操层面提高数据应用的精度、深度和广度。通过集合统一和兼容规范各方数据，可以更好地利用跨部门、跨层级、跨地区涉税数据，为风险管理疑点原因剖析、关联分析和纳税人行为预判提供充足数据保障，织密、织牢税收风险防控网。
（四）税收大数据算法模型大幅释放人力资源
大数据时代，我们已无法用简单的加减乘除方法加工处理海量数据，更不可能仅依靠人力从大量数据中发现风险疑点和线索，精准靶向开展风险管理，需要我们依托先进算法模型对数据进行深度加工和运用，实现事半功倍的效果。一是运用智慧数据可释放人力资源。可以依托信息技术手段对海量的税收大数据进行初步处理，采用商业智能分析工具（BI）等大数据分析方法对海量数据进行初始预加工，提高数据分析质效。在此基础上，通过智慧信息系统实现数据自动加工验证、纳税情况自动查询展示、涉税风险自动扫描识别、风险等级自动判断排序，自动生成“一户一册”的纳税人涉税风险分析报告，形成风险纳税人涉税费数据的“一户式”集成、“全景式”展现。与此同时，封装完备的数据查询工具可以使涉税数据瞬时按照最小颗粒度灵活组合查询，协同业务应用实现风险管理各流程的数字化闭环，真正达到数据集合存储、自动关联和分类应用的目标，为后续专家风险分析夯实基础，通过智慧赋能数据使人力从烦冗低效的工作中解放出来，不断提高风险管理的自动化、智能化水平。二是创新数据利用方式可提质增效。巧用税收大数据可以实现征纳双方减负和提高纳税人遵从度的双赢局面。在对内外部涉税数据进行全量归集的基础上，可以运用算法模型比对数据，识别出接受虚开发票和少缴印花税、车船税等简明易懂的低风险疑点线索，打破五层税务行政层级，直接对纳税人开展点对点网上提示提醒，充分还责还权于纳税人，引导纳税人自行消除涉税疑点，运用非强制柔性执法方式提高纳税人遵从度，利用税收大数据助力扁平化管理改革，不再让人工从事简单风险识别和层层派发风险疑点的重复性工作。三是打造数据产品可降低使用门槛。税收大数据散见于数以千计的表单和字段中，在风险管理中开展数据的查询、处理和比对，是税务干部面临的一大难题。依托大数据平台等数据处理系统，建立建成大数据常态化应用机制，固化已有数据应用成果，避免“一过式”数据利用问题，可为税务干部充分高效利用税收大数据开展工作降低门槛。例如，可以在数据系统中固化无监督学习、随机森林等机器学习先进算法，使其成为可供税务干部反复使用的智能工具，也可以直接固化已经校验成熟的数据算法模型，应用模型开展动态监测和分析预测，为税务机关组织开展日常监管和定期调研打造简便易操作的数据产品，使税务干部更加“自助便利”使用税收大数据。

三、税收大数据赋能风险管理的建议
立足数字化时代背景，税务机关要不断强化系统观念，对标风险管理中存在的痛点和难点，提高运用税收大数据优化风险管理的能力水平，管好数据，控好风险，让风险管理“有数可用、有数好用”，使风险监管“无处不在、无事不扰”，达到数据应用与风险防范的有机融合和互促共进。
（一）通过税收大数据实现监管效能最大化
税收大数据作为核心资源，要在真实战场上才能充分发挥价值和效能，而风险管理就是最佳的“练兵场”。要让税收大数据在风险管理中高效发挥作用，一方面，要通过税收大数据精确识别和打击税法不遵从行为，不但要在风险识别过程中依托税收大数据，更要在风险任务派发、反馈和补税等风险管理多环节中收集汇总相关数据，通过风险管理不同环节产生的数据间相互校验，不断优化税收大数据利用的视角和方法，用数据串起风险管理全闭环，使风险识别更精准、风险应对更高效、征纳交互更便捷，实现对纳税人缴费人干扰最小化，监管效能最大化，全面提升风险监管的精准化和智能化水平，营造公平的市场秩序。另一方面，在国家实施更大规模组合式减税降费政策背景下，通过税收大数据分析，点对点将减税降费政策精准推送至符合条件的特定纳税人缴费人，减少应当享受而未享受优惠政策的风险，从“大水漫灌式”的政策宣传转为“精准滴管式”的精细辅导，帮扶小微企业渡过难关，助力高新技术企业开展研发，使国家政策红利真正落地见效。
（二）通过税收大数据打通风险管理全闭环
现代信息技术在税收领域的广泛深度应用，使得税收大数据的处理速度更快，可以更好满足税收风险管理的时效性要求。具体而言，在税收风险管理过程中，数据的快速获取和处理能够更加及时地监控和追踪纳税人行为。要通过事前提醒辅导方式，及早预警并消除潜在税收风险，从以往的“出现风险—发现风险—应对风险”模式转变为“做出行为—分析可能—及早防范”，通过对税收大数据开展相关分析，及早将纳税人的涉税风险消灭于未起之时，防患于未然。例如，通过纳税人购买不动产、车辆等相关信息，分析其可能负有缴纳房地产税、车辆购置税等纳税义务，税务机关可先于纳税义务发生时间提示纳税人缴纳相应税款，减少由于纳税人不了解政策而造成少缴税款行为的发生。再如，根据纳税人水电使用情况、违法违规等行政处罚信息，开展相关行为关联评估，税务机关据此提前介入，对纳税人的遵从倾向或税收风险开展事前分析预测，通过纳税辅导、风险提醒等方式开展事前风险应对，并采取对应的风险防范措施。事前防范一方面可以从源头上避免国家税款流失，确保税款在法定期限内足额入库；另一方面还可以帮助纳税人建立更加规范有效的税收内控体系，提升其税收风险自我防控能力，最大程度降低税务机关的征管成本和纳税人的违规成本，在税收风险管理领域实现税务机关和纳税人的双赢局面。
（三）通过税收大数据连接风险分析全链条
运用税收大数据可以突破以往单一税种、单一环节、单一对象的税收风险分析，进一步打通时间、空间和身份限定，开展全周期、全链条和全领域的风险识别，实现风险分析无死角、无漏洞，持续提升风险管理的深度、广度和效能。一是要穿越时间开展全生命周期风险分析。要以时间轴为主线，根据不同时间节点的税收风险特点，对纳税人从登记到注销历史纵深数据开展分析，“一户式”统筹识别纳税人登记变更、领票开票、申报征收、享受优惠、清税注销等环节的全生命周期涉税风险。例如，针对长期无大额开票行为的企业在变更法定代表人后开票金额突增的情况，要根据时间轴上法定代表人和开票金额的变化情况辅助判断借壳虚开涉税风险。二是要打通空间开展全境域风险分析。要以纳税人经营空间范围为主线，对纳税人进行横向空间数据“一揽子”归集，深入分析纳税人跨地区、跨部门、跨系统的发票上下游企业在采购、销售、流通等全链条经营数据，形成纳税人经营全貌“画像”，为风险分析提供全景式数据，助力风险分析。例如，可利用全国大数据优势，上溯源头，下追去向，归集从购进、生产、销售、流通到消费、出口的全链条数据，通过对全链条“票流”开展数据分析，准确识别源头虚开企业、管道洗票企业、虚抵企业或出口骗税企业的上下游关系，精准识别打击虚开发票团伙作案风险。三是要穿透身份开展全视角风险分析。要在时间和空间数据归集的基础上，比对法定代表人等“四员”企业任职信息和自然人身份信息，穿透企业信息到自然人信息，从而通过自然人行为透视企业行为，对企业的潜在涉税风险进行预判，前移风险识别分析环节，提高风险管理主动性。例如，针对部分不法分子利用限制民事行为能力的老年人或病人作为法定代表人注册企业的情况，可通过已经交换的自然人身份和医疗信息及早发现相关涉税风险。
（四）通过税收大数据持续优化风险防控机制
深入挖掘税收大数据，要具备一系列配套机制予以支持和保障，不断激发数据资源的效力价值，释放税收大数据在风险管理中的乘数效应。一是要理清工作职责提升工作质效。要通过升级应用数据系统，建成网格化风险管理闭环，搭建跨层级、跨地区、跨部门协同互动的风险管理工作平台，在工作平台中依托税收大数据固化并持续优化风险管理岗位职责和工作流程，依托数据信息系统倒逼各部门明确风险管理职责边界，通过网格化管理方式理清总局顶层设计、省市局部署落实、主管税务机关开展风险管理的岗位分工，依托数据客观和留痕优势杜绝“推诿扯皮”或“二传手”情况，提高税收大数据助力风险管理的工作质效。二是要优化内控管理防范执法风险。要依托信息化系统完善风险管理全流程内控内生化功能，对标准明确、流程固化的重要业务环节，由系统进行严格控制，防范不规范操作。要在系统中内嵌内控考评机制，科学设置全国统一数据、统一口径的内控指标，实现对风险管理全环节的实时自动内控监督和考核评价，形成行为全面数据留痕、内控实时监控提醒、绩效联动量化的风险管理监督体系，依托税收大数据加强内控考评，防范风险管理过程中的廉政风险和执法风险。三是要筑牢数据安全底线。税务干部在开展涉税风险防控时会接触和处理大量数据，其中不乏敏感性较高的自然人数据，只有加强数据安全管理才能确保风险管理稳步推进。要提高数据安全意识，运用制度和技术手段确保数据安全。在管理方面，要理清涉税数据提供方、使用方和中间技术方数据管理职责边界，定期与相关人员签订数据安全保密协议，加强数据安全培训和提醒教育，从源头保证数据安全。在信息技术方面，要运用明文数据无须离开本地即可完成数据计算分析任务的隐私计算技术，实现数据的“可用不可见”，运用技术手段为数据安全保驾护航。在系统保障方面，要建设数据安全态势感知平台，对相关信息进行集中处理和关联分析，实时跟踪数据流动和用户使用情况，监控数据拷出泄露等异常情形，预测并提前防范数据安全风险，堵塞数据安全管理漏洞。在制度建设方面，要建立健全专人专岗负责、事前授权、最小化权限等工作制度，多管齐下守住数据安全底线。四是要培养全面专业的人才队伍。数据人才是助力税收大数据产生价值的关键一环，发掘培养既熟悉数据加工分析技术又精通各种税收政策和征管流程的复合型人才是深化落实“以数带队”整体部署的重要节点。因此，要利用业务大比武、智税竞赛等常态化机制，实现对数据处理、精算统计、数学建模等各领域人才的“一抓准”，依托“比、选、赛”逐步建立选拔、锻炼和使用人才的闭环工作机制，打造持续沉淀的知识体系和动态升级的人才队伍，使其成为税收大数据和风险管理领域的开拓者和生力军。
（本文为节选，原文刊发于《税务研究》2022年第7期。）

欢迎按以下格式引用：
崔宏.关于税收大数据赋能风险管理的思考[J].税务研究，2022（7）：131-136.


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