蒋今朝
家税务总局青岛市市南区税务局 青岛 266071
摘要：大数据时代的来临，不仅推动了生产模式和商业模式创新,也给税收征管工作带来了机遇和挑战。我国经过多年的税收信息化建设，已积累下了海量业务数据。但在数据来源的广度、数据分析的深度和数据利用的频度等方面还较为有限，相比于其他行业的发展情况，还未走在最前沿。而拓宽大数据分析应用是顺应时代发展、解决现行税收征管工作中存在问题的有效途径，更是提高税收治理能力，实现征管现代化，构建现代财税制度的一项重要内容。
关键词：大数据；税收；征管
一、大数据时代税收征管的机遇和挑战
大数据以其数据的海量性、分散性、多样性、价值密度低、处理速度快为特征，能够为我们带来深度挖掘和细致分析的具有巨大潜在价值的信息，但也对税收征管工作提出了新的更高要求。从内部条件来看，近年来税务系统信息化建设取得了长足发展，金税三期、ITS（个人所得税部分）、增值税发票管理等系统的升级上线，逐步积累了大量涉税数据信息，为税收征管活动提供了宝贵资源。特别是国地税合并后，实现了国地税数据的完全融合，至上而下设置了大数据风险管理局，为数据深度应用带来了新契机。从外部环境来看，随着互联网、智能终端的蓬勃发展，云计算、机器学习、数据挖掘等技术的迭代更新，大数据应用已悄然渗透到工作生活的方方面面。这些都为大数据在税收征管领域的应用提供了数据来源、技术支撑和模式借鉴。
当然，目前要真正实现大数据在税收征管工作中的全面应用也存在不少困难和挑战。如外部数据来源少，缺乏获取各类外部涉税信息的法律规定和共享机制。税收征管模式仍以行政性的科层级为主，不能完全适应大数据的扁平化管理要求。税务人员队伍素质的提升速度跟不上税收征管深层次的信息化管理要求等等。
二、基于大数据的税收征管存在的主要问题
（一）大数据思维理念尚未形成
大数据带来更深层次变革是思维和管理方式的变革。目前，对于大数据的内涵和特征，税务人员尚未形成深刻准确的认识。还片面地认为大数据就是大量征管数据的分析利用，机械地将税收大数据视为大数据与税收工作的简单叠加，忽略了信息技术和互联网平台与税收业务的深度融合以及对税收制度的创制重构。
（二）征管数据仍需进一步整合
目前，我国税收征管信息化建设已取得较好成就，在全国范围内逐步形成了覆盖各级各地税务机关的征管软件系统，包括全国统一的金税三期、增值税发票管理、风险管理、出口退税、ITS系统等，为大数据应用创造了有利条件。同时，各地根据实际征管还保留或开发了一些区域性的特色程序。但在数据集中方面，由于众多的信息化平台之间相互独立、标准各异，有效整合不够，导致难以获取全面的、完整的、一体化的涉税大数据体系，存在一定的数据孤岛现象。
（三）外部第三方数据缺失
目前，税务机关内部征管数据较为全面，通过多年积累，已形成了海量数据。但就整个社会层面而言，涉税信息共享没有专门的法律法规支撑。虽然在部分省、市层面已设立涉税信息交换共享的地方法规，为税务机关征管提供涉税数据和行政协助，但仍缺少全国层面对涉税数据标准、口径格式的统一规范，导致税务机关从政府其他部门、金融保险、各类行业企业等第三方平台采集的信息数据不够及时、渠道过窄、质量不高，数据分析利用主要依靠内部数据比对，造成部分风险疑点质量不高、指向性不强，数据不够准确有效。
（四）征管模式存在制约因素
大数据技术突出特征是数据的集中共享、高效多维多层次分析，也就是通过利用大数据技术可以轻松实现“一站式数据处理”。现行税务机关以征管功能为主、划分职能的机构设置，“征管查”三分离模式，以“管事制”为主的税源管理方式等，导致数据被人为割裂，不利于总体数据观的树立，制约了大数据的全面分析和应用，导致“数据管税”的优势难以充分发挥。另外，在大数据时代，电子商务、互联网金融等新业态，跨域经营和电子化、虚拟化交易形式，跨地区、跨国企业架构等，都对传统的税收属地管理方式形成了挑战。
（五）数据分析方法较为单一
受限于数据规模和质量，数据分析工具少、相关专业人才缺乏等因素，当前对数据的分析利用仍停留在较为简单或单一的比对分析阶段，分析的自动化、深入性和系统性不足。如有的税务人员对数据分析查询功能运用不足，掌握不熟练。有的风险指标和行业模型，对各数据之间的逻辑关系以及反映的涉税风险点难以准确呈现等等。现行税收征管所依托的数据库、数据采集和处理技术等方面，已落后于大数据时代云计算、机器学习、数据挖掘等大数据技术手段。
三、应用大数据的税收征管建议
（一）树立大数据思维
大数据不仅是信息技术的革新，更预示着税收工作理念的转变，必将对税收征管工作产生深刻而广泛的影响。大数据的“整体思维”要求以全体而非样本为对象，即涉税信息掌握，不仅可以在国家层面宏观地掌握全体纳税人的涉税信息，而且具体到每一个纳税人可以实现对该纳税人所有涉税行为产生的涉税信息的把控。各类数据分析应以对象的总体数据为分析基础，替代以前随机抽样、样本分析的思维。在税收征管实践中，税务人员应用大数据的“相关思维”来看待纳税人的涉税行为，而非囿于“因果关系”来发现纳税人不同行为间存在的关系，掌握涉税行为的本质。另外，大数据思维是一种由功能价值转向数据价值的一种思维方式。税务人员只有深刻地认识到数据本身的价值才能真正地重视涉税数据采集的数量和质量，作为税收征管的第一步，采集全面而高质量的涉税数据，对税收征管工作起着举足轻重的作用。
（二）提高外部信息获取能力
数据采集是大数据应用的开端，海量数据对后续数据分析应用起着关键作用。而征纳双方信息不对称导致税收遵从度不高一直是困扰税务机关的一大难题。目前，在国家尚未修订征管法等相关法律法规，从立法层面建立外部信息获取和共享机制之前，一是可用网络爬虫等技术从互联网采集、分析外部各种税源要素的数据信息，为税收征管提供信息服务和决策支持。二是充分利用已实施的税收征收协助条例等地方法规，建立与外部门的实时或定期的涉税信息交换标准化平台和信息共享机制，缓解征纳双方信息不对称问题，为大数据应用打好数据基础。
（三）构建大数据处理中心
建立统一规范的大数据处理中心，实现各个征管系统之间以及税务机关与外部政府相关部门的信息资源共享和自主交换。借助该中心，提供统一的信息存储和决策支持保障，开展实时化、专业化的税源监控，同时也为提供更优质的服务提供支撑。最大程度地实现机构组织的扁平化、沟通水平化、流程简约化、数据处理集中化。
（四）改进征管模式和流程
大数据时代背景下，应以数据为核心、流程为导向，改进现行税收征管模式，充分发挥数据共享平台优势，实现税收征管专业化、标准化、简约化和智能化。税收征管模式应从原来的“管户制”、“管事制”逐步转向“管数制”。并对税收征管流程和机构设置进行相应调整，根据数据的采集、存储、分析加工、成果运用等功能进行机构设置和岗位分工，让各个部门分工承担不同的职能，配齐配强各级数据风险管理力量，加强大数据的比对、拓展和深度拓挖掘以及应用。整合分析大数据，通过电子税务局为纳税人提供个性化、精准化的纳税服务，提高主动遵从。
（五）优化风险管理工作
大数据能够为税收风险管理提供详尽的数据和技术支持，通过应用大数据技术对涉税信息进行过滤、分析、对比、甄别，在纳税申报环节判断其精确性，通过税源监控，避免税款流失。利用大数据“不再追求精确度，不再追求因果关系，而是探索相关关系”的特点，探索“收集数据-量化分析-找出相关关系-优化方案”的事前处理模式，提高风险识别的及时性，让风险识别从事后识别向事前预测、事中监控发展。同时，还可以对年度的总体和个体数据进行深度挖掘，探寻数据的内在规律，对未来年度的税收风险进行预测与评估，提高工作的针对性和主动性。
（六）加强人才建设
推进大数据深度分析应用，必须打造一支业务、技术贯通的专业人才队伍。要适应大数据时代的发展，加强人才培养的统筹力度，建立大数据人才培养体系。既要重点培养熟练掌握财税知识、信息技术、数据分析、模型创建的复合型人才，又要注重加强各级各层次税务人员的大数据应用培训。也可引入高等院校、科研院所等专业机构的第三方力量，借助外脑力量，创新开展大数据的分析、建模、应用工作，使大数据更好地服务于税收管理和科学决策。
发挥税收大数据优势，加强数据增值应用，提高税收征管效能势在必行，意义深远。目前，应借鉴国外经验和国内先行实践者的探索经验，充分依托大数据平台，发挥大数据技术等先进信息技术作用，提升现行征管体制中存在的突出和深层次问题，逐步实现税收征管体制和征管能力现代化。