⑴ 如何应对大数据时代税务管理和税务策划工作
面对扑面而来的大数据，面对海量的数据、碎片化的信息，传统的税收征管与充满现代气息的大数据不期而遇，将产生怎样的效果呢？面对大数据的挑战，税收征管将如何充分运用大数据的思维和手段，推进税收治理能力现代化、法制化，不断提高税收管理水平。
大数据向税收征管工作提出挑战
大数据、云技术等现代信息技术应用非常广泛，涉及到各行各业，特别是当前的税务部门，正处在管理转型的关键阶段，大数据将对税收征管工作产生巨大的影响。
影响之一：解决数据共享问题。大数据促进了数据内容的交叉检验，随着数据量和不同来源的数据种类的增多，数据判断预测的指向性会更强，准确率更高。目前，无论是税务机关内部还是外部第三方涉税数据的流动性和可获取性都较弱，税务机关的信息获取渠道并不通畅。主要是因为内部流程和环节没有理顺，信息的共享利用受到了制约；外部协调难度较大，职能部门与税务机关的涉税信息交换尚未制度化、常态化。对税务机关获取第三方信息的权利，以及第三方向税务机关提供涉税信息的义务尚缺乏明确的法律支持。大数据将促使考虑建立统一的数据共享，解决各部门之间的数据共享问题。
影响之二：解决数据挖掘问题。数据挖掘一般是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性的信息的过程。数据的价值在于更深层次的挖掘和再运用，最大限度地发挥数据的价值。但是，目前税务机关并未能有效利用和深入挖掘自身已有的数据，更未能有效获取和利用第三方数据。即使是利用，也更关注数据的基本利用。我们需要对数据价值再利用、数据整合再利用和潜在挖掘数据的运用，使信息管税的效能充分体现，让数据产生生产力，让数据产生税源。从海量数据中发现有用的信息，深入挖掘分析，与征管系统数据综合利用。
影响之三：促进风险管理提档升级。风险管理的核心是基于大数据的风险分析识别和多元策略的风
险应对。在风险控制建设中，引入先进的数据分析工具，打造一体化、智能化的数据分析应用功能区，为数据分析常态化运作提供功能强大的网上风险分析识别工作，为各级税务机关开展分层分类管理，实施多层次、差别化风险应对提供了精确“制导”的操作。
大数据时代税收征管准备好了吗？
面对海量碎片化的信息，如何在短时间内“淘”出有价值的资料，为税收征管工作服务，大数据时代的税收征管工作准备好了吗？
应对之策一：搭建综合性的省级应用数据共享。数据只有不断流动和充分共享，才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上，通过数据集成，实现各级各类信息系统的数据交换和数据共享。各部门和相关单位应当履行税收协助职责和义务，促进税务部门提高依法治税水平，切实维护税收公平，为全面深化改革、实现社会持续健康较快发展提供强有力的税收保障。将市场经济主体的各类经济活动纳入税收监控。涉税信息交换还将和公共信用信息共享服务互联互通，深入挖掘涉税信息的应用效益。
应对之策二：充分释放大数据蕴藏的能量。风险是由于信息不对称而产生的，风险管理的关键在于能否把海量数据转化为有效的征管资源。因此，将源自各方、结构形式各异的原始数据转变成可资利用的征管资源，成为税收大数据管理的关键节点。近年来，随着我国改革开放的不断深化，加快转变经济发展方式、推动管理转型升级的步伐不断加快，税源管理的复杂性、艰巨性、风险性不断加大。而基层税源管理人员总量增幅有限，传统粗放的税源管理模式，已经难以适应新的发展要求，面临的执法风险也日益显现。税收工作要适应大数据的发展，充分利用信息化管理手段，释放大数据蕴藏的能量，推进组织结构变革和管理方式的创新，实现提升税收征管管控能力，防范税收执法风险，促进税收堵漏增收的管理目标。
应对之策三：创新数据挖掘分析方法。建立税收数据仓库，对分散在各个应用系统中的数据进行集成、整合和统一管理，实现数据资源省级集中和共享，为数据挖掘分析提供基础支持。对不同类型的税收情况，找到税收管理的薄弱环节，对有疑点的、存在问题多的行业从微观上进行纳税评估、税务稽查，采取切实措施强化管理，堵塞漏洞。 （牛俊梅 陈小刚 李胜）
⑵ 对税收大数据平台的建议
（一）建立统一的专司数据分析应用的职能机构
借鉴国外先进经验，建立税务大数据分析应用中心，专门从事税务数据的分析和应用管理。针对我国税收数据的现状，可以给出代理税务数据标准和要求开发，税务信息交换，数据分析，决策咨询，数据安全等功能。 该机构的主要职责包括拟定和制定税收大数据应用工作计划;制定税收数据标准，确定税务数据的内容，并为税务部门整合建立统一的数据平台;统一税务数据的发布，与相关部门进行税务信息交流;制定税务数据算法，进行税收经济分析，税收分析和税收政策和决策咨询;协调国家税务总局和省税务局各部门的数据需求分析和应用，加强税务数据的安全管理。
（二）建立健全大数据分析应用的工作机制
大数据分析是一个系统化的项目，需要所有部门之间的整体规划和协作。建立税收数据标准和数据内容调整机制，有效满足分析工作需要; 有必要建立数据收集机制，明确纳税人信息和各级税务机关的第三方税务相关信息收集责任;建立数据分析机制，根据不同的任务要求，制定相应的分析模型和算法，组织数据分析;建立分析结果推进机制，根据工作要求将分析结果推送到有关部门和机构，组织收入，税制改革，政策调整，纳税服务，税收征管等税收服务提供决策咨询服务;有必要建立分析反馈机制，及时测试分析结果，不断调整和优化分析方法。
（三）完善大数据的管理机制
针对大数据管理中“信息孤岛”和数据“休眠”的问题，应进一步加强大数据管理机制的建设。建立税务系统集中统一的数据平台，实现各种信息资源的整合;加强税收数据的标准化和规范化，有效地使信息资源成为有效可用的数据资源;有必要统一收集，收集和接受第三方信息资源，并向政府信息平台提供税务信息;建立税务相关信息的保密系统和数据资源的安全管理系统。
（四）强化大数据分析的保障措施
大数据分析应用有效性的关键是人。我国组建税收大数据分析应用中心，需要汇集各领域的人才组成专家团队。也可以通过“外部大脑”，通过委托或购买服务，或联合开展特殊研究来促进税收数据的增值应用。二是建立健全多层次，多类型的税收大系统人才培养体系，重点培养跨境复杂型大数据专业人才。为税务大数据分析提供人才保障。鉴于大量数据，分散来源，格式多样，分析难度大，人才需求高，数据分析需要相对集中。可以考虑在国家税务总局和省级两级建立专业分析机构。分析任务由省局或中央办公室的数据分析机构完成。
⑶ 如何运用税收大数据支持企业扩产增能
咨询记录 · 回答于2021-10-12
⑷ 盘点政府推动大数据应用及发展的举措
盘点政府推动大数据应用及发展的举措
一、政府：推动大数据应用的最关键力量
（一）政府掌握大量最具应用价值的核心数据，是推动大数据应用的最关键力量
根据麦肯锡大数据研究报告指出， 各个行业利用大数据价值的难易度以及发展潜力 对比下，政府利用大数据难度最低而潜力最大。
大数据
另一方面政府开放大数据运用已经是大势所趋：
1、 政府掌握了大量最具应用价值的核心数据。 过去十多年来政府投资进行了大量电子政务或者称为政府信息化的工作，后台积累了大量的数据，而这些数据和公众的生产生活息息相关。有研究表明政府所掌握的数据使政府成为了一个国家最重要的信息保有者，有百分之七十到八十的核心数据存在于政府的后台 。
2、 开放数据本身就是政府在大数据时代提供的一项公共服务。 政府数据本质上是国家机关在履行职责时所获取的数据，采集这些数据的经费来自于公共财政，因而这些数据是公共产品，归全社会所有，应取之于民，用之于民。
3、 政府开放数据供社会进行增值开放和创新应用，推动经济增长乃至整个经济增长方式的转型。 数据是互联网创新的重要基础，如果政府不开放这一部分数据，很多创新应用没有数据作为支持，数据开发者能利用政府开放的数据，提供更好的服务，创造更多的价值， 这个过程能够提高整个国家在大数据时代的竞争力。
4、 政府开放数据推动经济增长获得的税收高于单纯卖数据获得的收入。 201 年世界经合组织在关于开放政府数据的报告中提到政府通过开放数据推动经济增长，从而获得的税收收入远高于单卖数据所能获得收入。开放数据激发经济活力从而得到税收提升，这是一个良 性循环，更是一个能创造巨大公共价值的全局性的战略。
（二） 国内外政府开放数据的情况
在 2009 年奥巴马签署开放政府数据的行政命令后，这些年来开放政府数据已成为了世界性的一个趋势。美国联邦数据平台 Data.gov 上线后，在美洲、欧洲、亚洲等地，开放政府数据已成为了政府的一项重要工作。美国联邦政府的开放政府数据平台开放了来自多个领 域的 13 万个数据集的数据。这些领域包括图中所列的农业、商业、气候、生态、教育、能源、金融、卫生、科研等十多个主题。这些主题下的数据都是美国联邦政府的各个部委所开放的。英国、加拿大、新西兰等国在 2009 年之后都建立起了政府数据开放平台，成为 了国际信息化和大数据领域的一个重要趋势。
大数据
在我国， 2011 年香港特区政府上线了 data.gov.hk，称为香港政府资料一线通。上海在 2012年 6 月推出了中国大陆第一个数据开放平台。之后，北京、武汉、无锡、佛山南海等城市也都上线了自己的数据平台。
大数据
（三）、 大数据对于政府治理具有极大的价值
大数据其实对政府的治理带来了全新的价值，无论是对宏观经济的决策能力、产业聚集能力、协同治理能力、社会管理能力、公众服务能力、快速响应能力的提升，大数据都可以在有很大层面上帮助政府治理。
大数据大数据
（四）、大数据上升至国家战略成为共识。
大数据时代，对大数据的开发、利用与保护的争夺日趋激烈，制信权成为继制陆权、制海权、制空权之后的新制权，大数据处理能力成为强国弱国区分的又一重要指标。国际上以美国为代表的发达国家纷纷布局大数据产业，相继推出大数据相关政策，大力支持大数据产 业在本国的发展。以美国为例，美国从开展关键技术研究、推动大数据应用和开放政府数据三方面布局大数据产业，尤其在开放政府数据方面非常积极，通过 Data.gov开放 37 万个数据集，并开放网站的 API 和源代码，提供上千个数据应用。我们认为，大数据未来将 引发新一轮大国竞争，大数据对整个世界的影响力会呈现爆发性增长趋势，因此包括我国在内的国家会在政策支持力度上不断提升，大数据战略将上升至国家战略已毋庸臵疑。
大数据
（五）、 我国 高度重视大数据未来发展
自去年 3 月“大数据”首次出现在《政府工作报告》中以来，国务院常务会议一年内 6次提及大数据运用。近期在 6 月 17 日的国务院常务会议上，李克强总理再次强调“我们正在推进简政放权，放管结合、优化服务，而大数据手段的运用十分重要。” 7 月 1 日， 国务院办公厅印发了《关于运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见》。
大数据
大数据大数据
（六）. 各部委行动时间表已经确，我国大数据发展面临历史性机遇
值得注意的是，近期国务院出台文件对各个部委推进大数据任务制定了明确的时间表，很多推进工作任务要求在 2015 年 12 月底前出台政策并实施，近期将是我国大数据发展政策出台的密集期。
表 3： 各部委推进大数据应用时间表
序号工作任务负责单位时间进度1加快建立公民、法人和其他组织统一社会信用代码制度。发展改革委、中央编办、公安部、民政部、人民银行、税务总局、工商总局、质检总局2015 年 12 月底前出台并实施2全面实行工商营业执照、组织机构代码证和税务登记证“三证合一”、 “一照一码”登记制度改革。工商总局、中央编办、发展改革委、质检总局、税务总局2015 年 12 月底前实施3建立多部门网上项目并联审批平台，实现跨部门、跨层级项目审批、核准、备案的“统一受理、同步审查、信息共享、透明公开”。发展改革委会同有关部门2015 年 12 月底前完成4推动政府部门整合相关信息，紧密结合企业需求，利用网站和微博、微信等新兴媒体为企业提供服务。网信办、工业和信息化部持续实施5研究制定在财政资金补助、政府采购、政府购买服务、政府投资工程建设招投标过程中使用信用信息和信用报告的政策措施。财政部、发展改革委2015 年 12 月底前出台并实施6充分运用大数据技术，改进经济运行监测预测和风险预警，并及时向社会发布相关信息，合理引导市场预期。发展改革委、统计局持续实施7支持银行、证券、信托、融资租赁、担保、保险等专业服务机构和行业协会、商会运用大数据为企业提供服务。人民银行、银监会、证监会、保监会、民政部持续实施8健全事中事后监管机制，汇总整合和关联分析有关数据，构建大数据监管模型，提升政府科学决策和风险预判能力。各市场监管部门2015 年 12 月底前取得阶段性成果9在办理行政许可等环节全面建立市场主体准入前信用承诺制度。 信用承诺向社会公开，并纳入市场主体信用记录。各行业主管部门2015 年广泛开展试点， 2017 年 12 月底前完成10加快建设地方信用信息共享交换平台、部门和行业信用信息系统，通过国家统一的信用信息共享交换平台实现互联共享。各省级人民政府，各有关部门2016 年 12 月底前完成11建立健全失信联合惩戒机制，将使用信用信息和信用报告嵌入行政管理和公共服务的各领域、各环节，作为必要条件或重要参考依据。在各领域建立跨部门联动响应和失信约束机制。建立各行业“黑名单”制度和市场退出机制。推动将申请人良好的信用状况作为各类行政许可的必备条件。各有关部门，各省级人民政府2015 年 12 月底前取得阶段性成果12建立产品信息溯源制度，加强对食品、药品、农产品、日用消费品、特种设备、地理标志保护产品等重要产品的监督管理，利用物联网、射频识别等信息技术，建立产品质量追溯体系，形成来源可查、去向可追、责任可究的信息链条。商务部、网信办会同食品药品监管总局、农业部、质检总局、工业和信息化部2015 年 12 月底前出台并实施13加强对电子商务平台的监督管理，加强电子商务信息采集和分析，指导开展电子商务网站可信认证服务，推广应用网站可信标识，推进电子商务可信交易环境建设。健全权益保护和争议调处机制。工商总局、商务部、网信办、工业和信息化部持续实施14进一步加大政府信息公开和数据开放力度。除法律法规另有规定外，将行政许可、行政处罚等信息自作出行政决定之日起 7 个工作日内上网公开。各有关部门，各省级人民政府持续实施15加快实施经营异常名录制度和严重违法失信企业名单制度。建设国家企业信用信息公示系统，依法对企业注册登记、行政许可、行政处罚等基本信用信息以及企业年度报告、经营异常名录和严重违法失信企业名单进行公示，并与国家统一的信用信息共享交换平台实现有机对接和信息共享。工商总局、其他有关部门，各省级人民政府持续实施16支持探索开展社会化的信用信息公示服务。建设“信用中国 ”网站，归集整合各地区、各部门掌握的应向社会公开的信用信息，实现信用信息一站式查询，方便社会了解市场主体信用状况。各级政府及其部门网站要与 “信用中国 ”网站连接，并将本单位政务公开信息和相关市场主体违法违规信息在“信用中国 ”网站公开。发展改革委、人民银行、其他有关部门，地方各级人民政府2015 年 12 月底前完成17推动各地区、各部门已建、在建信息系统互联互通和信息交换共享。在部门信息系统项目审批和验收环节，进一步强化对信息共享的要求。发展改革委、其他有关部门持续实施18健全国家电子政务网络，加快推进国家政务信息化工程建设，统筹建立人口、法人单位、自然资源和空间地理、宏观经济等国家信息资源库，加快建设完善国家重要信息系统。发展改革委、其他有关部门分年度推进实施， 2020 年前基本建成19加强对市场主体相关信息的记录，形成信用档案。对严重违法失信的市场主体，按照有关规定列入“黑名单”，并将相关信息纳入企业信用信息公示系统和国家统一的信用信息共享交换平台。各有关部门2015 年 12 月底前实施20探索建立政府信息资源目录。各有关部门2016 年 12 月底前出台目录编制指南21引导征信机构根据市场需求，大力加强信用服务产品创新，进一步扩大信用报告在行政管理和公共服务及银行、证券、保险等领域的应用。发展改革委、人民银行、银监会、证监会、保监会2017 年 12 月底前取得阶段性成果22落实和完善支持大数据产业发展的财税、金融、产业、人才等政策，推动大数据产业加快发展。发展改革委、工业和信息化部、财政部、人力资源社会保障部、人民银行、网信办、银监会、证监会、保监会2017 年 12 月底前取得阶段性成果23加快研究完善规范电子政务，监管信息跨境流动，保护国家经济安全、信息安全，以及保护企业商业秘密、个人隐私方面的管理制度，加快制定出台相关法律法规。网信办、公安部、工商总局、工业和信息化部、发展改革委等部门会同法制办2017 年 12 月底前出台（涉及法律、行政法规的，按照立法程序推进）24推动出台相关法规，对政府部门在行政管理、公共服务中使用信用信息和信用报告作出规定，为联合惩戒市场主体违法失信行为提供依据。发展改革委、人民银行、法制办2017 年 12 月底前出台（涉及法律、行政法规的，按照立法程序推进）25建立大数据标准体系，研究制定有关大数据的基础标准、技术标准、应用标准和管理标准等。加快建立政府信息采集、存储、公开、共享、使用、质量保障和安全管理的技术标准。引导建立企业间信息共享交换的标准规范。工业和信息化部、国家标准委、发展改革委、质检总局、网信办、统计局2020 年前分步出台并实施26推动实施大数据示范应用工程，在工商登记、统计调查、质量监管、竞争执法、消费维权等领域率先开展示范应用工程，实现大数据汇聚整合。在宏观管理、税收征缴、资源利用与环境保护、食品药品安全、安全生产、信用体系建设、健康医疗、劳动保障、教育文化、交通旅游、金融服务、中小企业服务、工业制造、现代农业、商贸物流、社会综合治理、收入分配调节等领域实施大数据示范应用工程。
⑸ 如何利用大数据平台提升税收治理
一、用“互联网+”大数据强化税源控管
“互联网+”大数据条件下，税务部门在积累了纳税人大量有价值数据基础上，通过与工商、银行、海关、技监、住建、房产、规划、社保、审计等部门联网，在云计算数据综合分析判研的驱动下，从海量数据中挖掘有价值的经济税收数据，从所有经济税收数据信息中扫描、控管全部的经济税源。如地税部门要建立个人财产收入信息大数据平台，通过对个人的房产租赁、存款利息、有价证券溢价、财产增值、股权转让、投资收益等财产收入的海量数据进行综合的逻辑判研和严密的数理分析，使个人财产的税源在“互联网+”大数据的透视下一览无遗。基于云计算、大数据的运用，通过对税收弹性分析、税负分析、税收关联分析等方法，对经济形势作科学研判，对税收收入作精准预测，就能对动态的经济税源进行有效严密控管。一言蔽之，税收数据挖掘有多深，云计算数据就有多精，税源控管就有多准。“以票控税”时代将终结，“人海战术”被“云海战术”所取代，以专业、精准的大数据分析，可以牢牢控管住所有的经济税源。
二、用“互联网+”大数据应对新生业态的税收征管
在“互联网+”大数据的作用下，网络销售平台、互联网金融等新兴经济业态以其虚拟、无址、跨域、高效、隐蔽等特点，使经营地点、税源归属、征管权限、税收分配等发生重大变化，极大地挑战了传统的税收征管模式。为加强对新生业态税收征管，税务部门要通过“互联网+”大数据，从“管事制”向“管数制”转变，实施“数据管税”：将纳税人税收、财务、经营等信息链条完全打通，实现涉税信息电子化，税务机关、纳税人、消费者和第三方部门的信息数据，完全取代纸质申报和发票等实物载体，构建以信息数据为核心要素展开的税收征管新模式；利用“互联网+”大数据助推纳税人自助式管理，使纳税人自主申报、税收政策自动适用成为征管主流；借助“互联网+”大数据效率高、成本低的优势，改变以往征管强调抓大放小、集中精力管好重点税源，转变为大企业与中小型企业并重，重点税源与非重点税源并重；对税收信息判研出纳税人的异常数据，为一线税管员提供“精确制导”，以强化税收征管。
三、用“互联网+”大数据加强税收风险管理
“互联网+”大数据通过云计算等技术手段，使政府信息系统和公共数据逐步互联共享，税务部门从海量数据库中获取大量有价值的涉税数据，为推动税收风险管理提供有利条件。在简政放权的大背景下，涉税事项逐步发展为纳税人对照税法和税收政策、自行掌握执行、税务机关进行后续管理的方式。税务机关更多地通过大数据、涉税信息平台抓取有关经济涉税信息数据进行比对分析、评估判研，将所有的海量涉税信息转化为可量化、可比对的数据，实现涉税信息的数字化管理。通过网络技术、信息技术、整合技术等判研，对纳税人涉税情报进行智能化分析、计算、比较、判断、甄别、联想和定性，依据采集和积累的征管基础数据、风险分析数据、第三方数据等信息资源，多角度对税收风险进行综合关联分析，精准计算出如税负、税种、行业、纳税规模、纳税信用、纳税遵从等各种税收风险指数，揭示涉税风险的发展规律。针对不同类别、不同税收风险的纳税人，采取不同的税收风险应对措施：对高风险的纳税人实施税务稽查，对中等风险的纳税人进行税务约谈，对较低风险的纳税人则通过纳税辅导以促进纳税遵从。
四、用“互联网+”大数据做好纳税服务
“互联网+”大数据条件下，纳税人类型、办税业务、时空跨度、新兴业态的多样化，必然导致纳税服务需求的多元化。针对当前税务部门大众化的纳税服务资源和能力过剩，个性化纳税服务不足的困局，必须从纳税人的个性化需求出发，切实改进纳税服务的有效供给，以满足纳税人个性化的纳税服务需求。税务部门要依托大数据分析制导服务供求，做到始于需求、终于满意。在“互联网+”大数据相互作用下，个性化纳税服务需求容易被识别，对于纳税大户、高新技术企业、小微企业等个性化、特殊化的纳税服务容易实现。因此，税务部门要针对不同行业、不同类型纳税人，从改变纳税服务的供给侧角度入手，根据每个纳税人所需求的纳税服务进行“私人定制”，一改粗放型“端菜式”的纳税服务为精准型“点菜式”的纳税服务。要借助“互联网+”大数据，超越时间、空间、地域、业态等限制，使纳税人可以在家里、办公室、旅行途中通过互联网全流程、无纸化办理所有涉税事务，在大大降低纳税成本的同时，享受到精准、便捷的纳税服务。要充分依托互联网和移动通讯技术，构建“实体办税厅+网上办税+移动办税终端+自助办税终端”的纳税服务平台，将申报缴税功能拓展到移动互联网，支持银行转账、POS机刷卡、网上银行、手机银行、微信支付等税款缴纳方式，使纳税人足不出户就可以享受到优质、高效的纳税服务。
⑹ 利用大数据分析优化税收哪些征管流程
采用大数据技术实现税收数据的全方位分析与监控,从而规范征管系统流程设计、简化其系统架构以及优化
有限资源
,分析税收数据、简化、优化
税收征管
流程,促进税收征管科学化、现代化。
税收分析
是以税收经济现象的数量方面为研究对象的认识活动。深化税收数据分析,可以帮助认识税收数量特征、深化理解税收、推断和预测
税收收入
,从而掌握
税收管理
的主动权。
税收分析指标是用于分析纳税人
税收风险
的计算公式及其属性标识,若干指标集合由税收分析
预测模型
识别。税收风险指标按与税款的关联度,分为税种类、行为类和特定事项类。税种类风险指标主要包括营业税类、
企业所得税
类、
土地增值税
类、
个人所得税
类、
房产税
、
土地使用税
类、
印花税
类、契税、
城建税
及附加类等；行为类风险包括发票行为类、登记类、申报类、
税款征收
类和管理认定类等；特定事项类风险主要包括
非货币性交易
、
债务重组
、拆迁、搬迁、破产、合并、分立、土地房产转让等。
通过分析对比单户企业与本地同行业企业的
税收贡献率
,对低于同行业平均贡献率的企业,提示预警信息并深入分析企业是否存在多计生产成本、多结转
销售成本
、多计
期间费用
、扩大税前扣除范围或不计、少计销售收入等问题。将计算出的税率与企业以往年度或本地同行业水平相比,分析判断企业是否存在以上问题。
在税收分析管理的过程中,税收分析识别必须通过构建一套指标和模型来进行。一个科学的模型能够全面、及时、准确地识别出纳税人存在的税收问题,而构建一个高质量的模型,关键在于收集有效的税收数据(特征)、设定精确的指标和建立科学的模型,从而模拟企业税务真实情况及强化税收监管。
在模型构建过程中,需根据指标对模型管理的重要性设置不同权重,尤其是关键指标的构建。通过设置多层次指标,如一级指标、二级指标、三级指标等,动态管理实际情况。此外,指标体系自身的建设也是至关重要的,如:指标名称、指标功能、
取数
口径、比对方式、指标在模型中的权重、预警值的计算等。
⑺ 利用大数据分析优化税收哪些征管流程
采用大数据技术实现税收数据的全方位分析与监控,从而规范征管系统流程设计、简化其系统架构以及优化有限资源,分析税收数据、简化、优化税收征管流程,促进税收征管科学化、现代化。
税收分析是以税收经济现象的数量方面为研究对象的认识活动。深化税收数据分析,可以帮助认识税收数量特征、深化理解税收、推断和预测税收收入,从而掌握税收管理的主动权。
税收分析指标是用于分析纳税人税收风险的计算公式及其属性标识,若干指标集合由税收分析预测模型识别。税收风险指标按与税款的关联度,分为税种类、行为类和特定事项类。税种类风险指标主要包括营业税类、企业所得税类、土地增值税类、个人所得税类、房产税、土地使用税类、印花税类、契税、城建税及附加类等；行为类风险包括发票行为类、登记类、申报类、税款征收类和管理认定类等；特定事项类风险主要包括非货币性交易、债务重组、拆迁、搬迁、破产、合并、分立、土地房产转让等。
通过分析对比单户企业与本地同行业企业的税收贡献率,对低于同行业平均贡献率的企业,提示预警信息并深入分析企业是否存在多计生产成本、多结转销售成本、多计期间费用、扩大税前扣除范围或不计、少计销售收入等问题。将计算出的税率与企业以往年度或本地同行业水平相比,分析判断企业是否存在以上问题。
在税收分析管理的过程中,税收分析识别必须通过构建一套指标和模型来进行。一个科学的模型能够全面、及时、准确地识别出纳税人存在的税收问题,而构建一个高质量的模型,关键在于收集有效的税收数据(特征)、设定精确的指标和建立科学的模型,从而模拟企业税务真实情况及强化税收监管。
在模型构建过程中,需根据指标对模型管理的重要性设置不同权重,尤其是关键指标的构建。通过设置多层次指标,如一级指标、二级指标、三级指标等,动态管理实际情况。此外,指标体系自身的建设也是至关重要的,如:指标名称、指标功能、取数口径、比对方式、指标在模型中的权重、预警值的计算等。
⑻ 意见提出2025年要打造什么样的税收大数据
摘要 《意见》中提出，深化税收大数据共享应用。给出的时间表是——2025年，建成税务部门与相关部门常态化、制度化数据共享协调机制，依法保障涉税涉费必要信息获取。
⑼ 税务领域大数据如何应用
1.互联网+发票
金税三期、新防伪税控系统，将对增值税发票票面信息（包括纳税版人名称、数量、单价权、税率、税额等）进行全面采集，发票在线开具数据实时传送，离线开票需在规定时间上传，否则导致无法开票。纳税人发票信息采集，税务征管将对发票信息深度分析、挖掘，快速、全面将纳税人经营情况反馈与呈现，切实加强后续管理，防范征管漏洞。
2.电子税局——O2O办税
受电子商务高质量服务的影响，电子税务局上线也形成了线上（Online）受理到线下（Offline）办理的O2O（线上线下）的纳税服务新模式。