以案说法
大数据技术在税务稽查中的应用探索
来源：中国税务报 添加日期：2018年02月08日
大数据应用在稽查的多个场景已初步实现，比如智能选案、发票流分析等，大数据的应用前景大有可为。比如充分利用虚开发票企业行为模式和特征，建立更加智能化的分析平台，进行行为识别，在第一时间阻止虚开发票行为。
大数据技术作为信息大爆炸时代的新生技术，在社会经济活动的各个环节都得到了广泛的应用。同样，在我国税务工作实践中，大数据技术也得到了初步应用，如金税三期税收管理系统、国家税务总局发票蛛网分析系统、浙江省重点税源信息管理系统等，均在一定程度上利用了大数据技术，大大提高了税务数据的综合利用效率。
税务稽查作为税收现代化的重要组成部分，利用大数据技术构建稽查现代化体系是大势所趋。而稽查四环节中，检查环节对数据处理的需求比其他环节更集中、更迫切。可以说，检查环节大部分的工作都要依赖于数据。数据的有效提取、应用比对，以及快速处理，是稽查检查工作对数据应用的现实需求，也是开展大数据综合利用的方向所在。
当前稽查检查环节大数据应用的主要手段
一是建立大数据分析模型。以大数据算法为依托，在各数据库基础上，对各类数据进行统计分析，总结各类行为、各类行业的违法特征，建立所需要的各种模型，如出口骗税模型、虚开发票模型、房地产模型等，为税务稽查人员提供清晰、快速的分析思路。如杭州市某区国税局在充分分析虚开发票企业特征行为的基础上，归纳出恶意虚开四大类14个方面的特征，建立恶意虚开特征库，建立了虚开发票行为分析模型，是大数据利用的一次有效尝试。
二是应用大数据开展电子查账。大数据电子查账具备应对海量数据处理的能力，可以实现快速阅账、科学筛选涉税疑点，智能化处理意见推送。能通过不同角度和不同类型的分析模型，归集企业涉税风险点，提出智能化的处理意见推送给税务稽查人员，充分发挥大数据电子查账“精、准、快”的效果。电子查账能够充分发挥税务稽查人员的能力，使其专注于疑点发现、数据分析。比如杭州市国税稽查人员对某颜料企业检查中，从20台电脑中调取的文档数量达2.6万余个，仅2014年一年，企业应收核算客户就有1600多家，凭证300余本。手工翻阅凭证资料，需要两名稽查人员近一个月时间，工作效率低下。而运用电子查账软件进行“穿透阅账”和“智能分析”，对2个年度内7192笔业务进行数据分析，仅需一周左右就能基本了解企业财务状况，还能对疑点进行精准定位，大大提高了效率。
三是应用大数据进行智能匹配。税务检查中，需要对企业的进销项货品的品名、数量进行匹配分析，以分析企业的涉税行为。现在进项发票数据虽然在电子底账系统中能查询到，却不能进行直接的匹配分析，对检查工作有阻碍。应用大数据技术，能将各系统间的发票数据进行整合，结合其他来源数据，对企业的进销项数据进行自动匹配，识别出企业进销严重不匹配、变票、虚构进项等高风险行为，并直接推送给税务稽查人员分析检查。利用大数据技术，还可以根据采集到的第三方信息、发票信息、资金数据和物流平台数据，自动对企业的业务交易进行货物流、发票流、资金流“三流”匹配分析，这将大大提高检查的质量和效率。
四是应用大数据为企业精确“画像”。依托大数据技术，对税务各内部系统、外部系统汇入的数据进行分析和应用，汇集企业经营、诚信、成长、风险、贡献和行为习惯等多个成像要素，对企业的基本情况、行为模式、发票行为、业务情况、纳税情况和用电用水情况进行分析和展示，这就是大数据企业“画像”。为企业“画像”，使税务稽查人员可以更有效地搜寻、了解目标企业，对税收风险的分析更加精准，在税务检查时也更具有针对性。比如，在企业发票行为分析中，可以对企业的开票行为“画像”，监控企业开票量，对企业的虚开发票行为进行识别。又比如，稽查人员在梳理企业关系网时，往往要反复查询多个系统，更换多个查询条件才能得到结果，容易遗漏隐藏较深的信息。而使用大数据平台为企业“画像”，可以用图谱显示亲族关系;还可以挖掘身份信息，把同一投资人、同一法人关联的企业全部梳理出来，将使税务检查更加全面和高效。
未来稽查大数据应用的几种可能
现在，大数据在稽查的多个应用场景已初步实现，比如智能选案、发票流分析等，但在专业领域的深度应用才刚刚起步。笔者认为，大数据的应用前景大有可为，以下几个发展方向是未来的攻坚点。
一是深度智能：“大数据+智能化”。充分利用虚开发票企业行为模式和特征，建立更加智能化的分析平台，进行行为识别，在第一时间阻止虚开发票行为。“大数据+智能化”的技术组合，将赋予税务稽查智能化、自动化、集约化的属性，发挥税务稽查更强大的堵漏增收能力。
二是拓展渠道：“大数据+互联网”。开发各种税务应用的手机应用软件(APP)，完善现有电子税务局，采集手机办税数据、网上办税数据，主动获取互联网上的第三方数据。互联网技术的蓬勃发展，使大数据和互联网结合成为可能。
三是丰富场景：“大数据+多场景”。在各需要的税务稽查场景使用大数据技术，如联合执法、智能查账、企业深度“画像”等，拓展大数据的应用渠道，充分发挥现代大数据技术的作用。
(作者单位：杭州市国税局稽查局)
大数据技术作为信息大爆炸时代的新生技术，在社会经济活动的各个环节都得到了广泛的应用。同样，在我国税务工作实践中，大数据技术也得到了初步应用，如金税三期税收管理系统、国家税务总局发票蛛网分析系统、浙江省重点税源信息管理系统等，均在一定程度上利用了大数据技术，大大提高了税务数据的综合利用效率。
税务稽查作为税收现代化的重要组成部分，利用大数据技术构建稽查现代化体系是大势所趋。而稽查四环节中，检查环节对数据处理的需求比其他环节更集中、更迫切。可以说，检查环节大部分的工作都要依赖于数据。数据的有效提取、应用比对，以及快速处理，是稽查检查工作对数据应用的现实需求，也是开展大数据综合利用的方向所在。
当前稽查检查环节大数据应用的主要手段
一是建立大数据分析模型。以大数据算法为依托，在各数据库基础上，对各类数据进行统计分析，总结各类行为、各类行业的违法特征，建立所需要的各种模型，如出口骗税模型、虚开发票模型、房地产模型等，为税务稽查人员提供清晰、快速的分析思路。如杭州市某区国税局在充分分析虚开发票企业特征行为的基础上，归纳出恶意虚开四大类14个方面的特征，建立恶意虚开特征库，建立了虚开发票行为分析模型，是大数据利用的一次有效尝试。
二是应用大数据开展电子查账。大数据电子查账具备应对海量数据处理的能力，可以实现快速阅账、科学筛选涉税疑点，智能化处理意见推送。能通过不同角度和不同类型的分析模型，归集企业涉税风险点，提出智能化的处理意见推送给税务稽查人员，充分发挥大数据电子查账“精、准、快”的效果。电子查账能够充分发挥税务稽查人员的能力，使其专注于疑点发现、数据分析。比如杭州市国税稽查人员对某颜料企业检查中，从20台电脑中调取的文档数量达2.6万余个，仅2014年一年，企业应收核算客户就有1600多家，凭证300余本。手工翻阅凭证资料，需要两名稽查人员近一个月时间，工作效率低下。而运用电子查账软件进行“穿透阅账”和“智能分析”，对2个年度内7192笔业务进行数据分析，仅需一周左右就能基本了解企业财务状况，还能对疑点进行精准定位，大大提高了效率。
三是应用大数据进行智能匹配。税务检查中，需要对企业的进销项货品的品名、数量进行匹配分析，以分析企业的涉税行为。现在进项发票数据虽然在电子底账系统中能查询到，却不能进行直接的匹配分析，对检查工作有阻碍。应用大数据技术，能将各系统间的发票数据进行整合，结合其他来源数据，对企业的进销项数据进行自动匹配，识别出企业进销严重不匹配、变票、虚构进项等高风险行为，并直接推送给税务稽查人员分析检查。利用大数据技术，还可以根据采集到的第三方信息、发票信息、资金数据和物流平台数据，自动对企业的业务交易进行货物流、发票流、资金流“三流”匹配分析，这将大大提高检查的质量和效率。
四是应用大数据为企业精确“画像”。依托大数据技术，对税务各内部系统、外部系统汇入的数据进行分析和应用，汇集企业经营、诚信、成长、风险、贡献和行为习惯等多个成像要素，对企业的基本情况、行为模式、发票行为、业务情况、纳税情况和用电用水情况进行分析和展示，这就是大数据企业“画像”。为企业“画像”，使税务稽查人员可以更有效地搜寻、了解目标企业，对税收风险的分析更加精准，在税务检查时也更具有针对性。比如，在企业发票行为分析中，可以对企业的开票行为“画像”，监控企业开票量，对企业的虚开发票行为进行识别。又比如，稽查人员在梳理企业关系网时，往往要反复查询多个系统，更换多个查询条件才能得到结果，容易遗漏隐藏较深的信息。而使用大数据平台为企业“画像”，可以用图谱显示亲族关系;还可以挖掘身份信息，把同一投资人、同一法人关联的企业全部梳理出来，将使税务检查更加全面和高效。
未来稽查大数据应用的几种可能
现在，大数据在稽查的多个应用场景已初步实现，比如智能选案、发票流分析等，但在专业领域的深度应用才刚刚起步。笔者认为，大数据的应用前景大有可为，以下几个发展方向是未来的攻坚点。
一是深度智能：“大数据+智能化”。充分利用虚开发票企业行为模式和特征，建立更加智能化的分析平台，进行行为识别，在第一时间阻止虚开发票行为。“大数据+智能化”的技术组合，将赋予税务稽查智能化、自动化、集约化的属性，发挥税务稽查更强大的堵漏增收能力。
二是拓展渠道：“大数据+互联网”。开发各种税务应用的手机应用软件(APP)，完善现有电子税务局，采集手机办税数据、网上办税数据，主动获取互联网上的第三方数据。互联网技术的蓬勃发展，使大数据和互联网结合成为可能。
三是丰富场景：“大数据+多场景”。在各需要的税务稽查场景使用大数据技术，如联合执法、智能查账、企业深度“画像”等，拓展大数据的应用渠道，充分发挥现代大数据技术的作用。
(作者单位：杭州市国税局稽查局)
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