李平：运用大数据推动税收监管创新的思考

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运用大数据推动税收监管创新的思考

李平

　　一、运用大数据推动税收监管创新的必要性及可行性分析

　　（一）国家大数据战略为创新税收监管提供了根本遵循

　　2014年3月，大数据首次写入中国政府工作报告；2015年10月，党的十八届五中全会正式提出“实施国家大数据战略，推进数据资源开放共享”。这表明中国已将大数据视作战略资源并上升为国家战略，期望运用大数据推动经济发展、完善社会治理、提升政府服务和监管能力。中共中央政治局于2017年12月8日就实施国家大数据战略进行第二次集体学习，习近平总书记强调，要运用大数据提升国家治理现代化水平,推进政府管理和社会治理模式创新，实现政府决策科学化、社会治理精准化、公共服务高效化。为深刻转变政府职能、加快打造市场化法治化国际化营商环境，国务院于2019年9月印发《国务院关于加强和规范事中事后监管的指导意见》，提出充分发挥现代科技手段在事中事后监管中的作用，依托互联网、大数据、物联网、云计算、人工智能、区块链等新技术推动监管创新，努力做到监管效能最大化、监管成本最优化、对市场主体干扰最小化。从税收管理与服务的视角来看，随着新技术、新经济、新业态、新商业模式的快速发展，商事制度改革的深化和市场准入门槛的大幅度降低，市场主体复杂性多样性加大，税源流动性隐匿性增强，征纳双方信息不对称性加剧，税收监管难度大大增加。面对新形势新任务，必须以国家大数据战略为指引，充分利用大数据等现代信息技术，创新和完善税收监管方式，推动“放管服”改革不断走向深入，持续优化税收营商环境，促进经济社会健康平稳发展。　　（二）金税工程建设为大数据应用提供了技术支撑　　自1994年以来，历经金税一期、二期、三期工程建设，我国税收管理信息化水平得到大幅度提升。特别是2016年金税三期工程全面上线以来，电子税务局、增值税发票新系统、大数据云平台等建设不断推进，逐步实现税务系统内部数据“大集中”，为大数据的应用打下了坚实基础。从决策层面看，国家税务总局直至基层税务机关利用信息化系统可以实时掌控本级税收收入、纳税人纳税情况和整体税收征管状况，还可以实时统揽税收执法人员的执法行为和纳税人的纳税行为，使得决策更科学、更及时。从管理层面看，各级管理层可以充分利用信息系统对征管和行政等进行监控管理，推动依法行政、引导纳税遵从。从执行层面看，操作人员可以在统一的信息化平台上处理征管和行政的大部分工作，实现“工作找人”、“数据找人”和“问题找人”，极大地提高了工作效率。从纳税人层面看，依托功能强大、互联互通的税收信息系统，可以享受更为优质便捷的纳税服务，选择多渠道多方式办税，逐步实现办税的“零接触、零等待、零录入”，“非接触式”办税缴费范围不断拓展，体验越来越好。 　　（三） 大数据赋能让税收监管提质增效、更有温度　　在大数据、人工智能、区块链、云计算等数字科技技术的驱动下，税收监管将呈现全面性、精准性、及时性、高效性等特征。一是全面性。借助大数据，能够实现税收监管全覆盖，即覆盖全体纳税人、全部环节、全部税种，使监管“不留死角”。二是精准性。通过纳税人海量数据分析，可以对纳税人精确分级分类，实施差异化管理和精准监管。如对信用好、无风险的纳税人不打扰 ；对低风险的纳税人予以提醒；对严重失信、高风险的纳税人实施重点监管。这种管理模式不但能够降低纳税人制度性交易成本，而且能够有效防范税收风险。三是及时性。通过大数据平台能够对纳税人进行实时动态监控，及时掌握纳税人生产经营状况，提高税收管理服务的精确性与及时性。四是高效性。引入机器学习和人工智能技术，改变“人盯人”的传统监管方式，由“以票控税”向“数据治税”转变，促进税收监管方式智能化，有助于缓解监管人员、监管资源投入不足的问题，大幅度提升监管质效。同时，运用大数据可以促进友好型监管，让监管更有温度、更易接受。　　二、大数据应用于税收监管的国外实践　　（一）美国　　美国税收法律体系比较健全，为利用大数据进行税收监管和防范税收风险提供了法律依据。例如美国《国内收入法典》第61章“信息与纳税申报”，详细规定了第三方涉税信息的获取；2014年实施的《海外账户税收遵从法案》（FATCA），要求外国金融机构和其他特定类型的非金融外国实体报告由其美国账户持有人持有的海外资产信息，有助于发现以前未被发现的逃税行为。美国国内收入局（IRS）专门设立了研究分析和统计部门，组建数据分析团队，负责税收数据收集、数据库开发维护、税收统计、研究分析、风险评估等，并对外提供税收分析数据。IRS强化大数据分析技术支撑，开发纳税人行为预测模型，及时发现纳税人不法行为；运用数据分析系统（DAS），可以同时选取并分析上亿个申报数据，通过整合数据构建数据模型，大大缩减了稽查选案和税务审计等工作所需要的时间。IRS从2009年以来一直在使用语音分析软件工具“联系人分析”（Contact Analysis）收集呼入电话的信息，搜索录音中的特定单词或短语，分析纳税人提出的关于FATCA的问题，以确定需要改进的地方，找出降低纳税成本的方法。通过识别常见问题并更新公共网站，能够主动向纳税人提供信息，减轻纳税人的负担。IRS注重数据安全，严格执行信息保密制度，每年为符合条件的纳税人寄送新的身份保护个人识别号码（IPPIN），积极应对纳税人身份信息泄露和退税欺诈行为；强化未经授权披露或使用纳税申报信息的民事处罚，提高处罚额度。　　（二）英国　　英国皇家税务与海关总署（HMRC）非常重视数字税务建设，设立了知识、分析和情报理事会，还建立了数据实验室、数字化服务与数据分析中心，为强化税收监管提供了组织保障和数据支撑。在整体数字政府战略的指引下，英国加快数字税务局平台建设，积极推广应用纳税人数字税务账户，实现“无干扰化”服务和实时动态监管同步推进。注重大数据技术应用，例如与著名数据公司 SAS合作，运用大数据技术监控电子商务交易；通过数据挖掘技术，整理和过滤社交媒体和其他网站，对特定纳税对象进行监控。英国于2009年制定《支付服务条例》，2011年制定《电子货币条例》，要求银行、非银行发卡机构、非银行收单机构和电子货币发行机构等在线服务企业提供其客户信息,税务部门利用银行卡交易体系提供的收单商户信息等数据与纳税人申报情况进行比对分析，从而强化税收监管，防范税收风险。　　（三）加拿大　　加拿大税务局（CRA）将税收数据视为一种可以主动管理并开发的资产，在税收监管中引入先进分析技术模型。例如，加拿大税务局对未申报监控项目运用数据预测模型，挖掘逾期未申报者 ；运用规范性分析技术，探究未申报者情况，从而优化操作流程，影响纳税人遵从行为。再如，加拿大税务局开发应用综合风险评估系统，使数据库与各种表格、申报表信息链接，进而在经济实体层面和法人实体层面对大企业风险进行自动分析，确定风险等级。对于高风险纳税人，要求其接受全面审计；对于中等风险的纳税人，实施有限范围的审计；对于低风险纳税人，接受遵从保证审查，以验证其低风险等级。这样，税务部门可集中力量应对高风险案件，降低监管成本，提升监管质效。加拿大税务局还注重加强身份安全认证，将公司实体和主要股东、增值税、工薪、进口商账户及外国关联方和关联交易联系起来，将公司所有者和配偶及家族联系起来，通过追踪匹配数据监控公司纳税情况。　　（四）澳大利亚　　澳大利亚税务局（ATO）着力于提升海量数据分析水平和评估技术能力，精确把握偷税趋势和特征，针对不同类型纳税人制定不同的风险监控指标，并采取多种措施加强重点监管。同时，澳大利亚税务局通过基于大数据平台的风险评估系统对个人所得税退税模块构建了一套行之有效的审核指标，筛选出疑点退税申请人并对之进行重点审查，成效显著。2014年澳大利亚税务局开始试点“最近邻居”（Nearest Neighbour）风险评估模型，以管理纳税人与工作相关费用税前扣除的申请，筛选出高风险的纳税人进行重点监控和审计。澳大利亚税务局还通过嵌入系统，获取来自雇主、银行和保险公司的工资、利息和私人医保数据，以提供个人所得税税单预填报服务。例如，澳大利亚税务局在企业工薪软件中推出一键式工资信息服务，要求大企业在每次发放工资薪酬时,向税务部门报告每位雇员的工资薪金、代扣税款和退休金数额。同时，雇员也能看到与自身有关的报告信息，包括全年收入、税款和退休金数额。澳大利亚这种一键式工资信息服务于2017年7月向所有用人单位推广，并自2018年7月起，强制要求所有大企业使用。为加强身份认证，澳大利亚税务局还为每个纳税人都建立了税收档案号码（Tax File Number,TFN）。对于纳税人而言，这既是其缴纳税款和退休养老金的唯一档案号，也是申请政府福利、办理电子申报、办理贷款、申请营业登记的身份准入号。　　（五）俄罗斯　　俄罗斯联邦税务局近年来非常重视税收大数据建设与应用，目前已经建成强大的税收数据处理平台，将所有涉税数据整合集中存储在大数据仓库中，为各类税收管理业务提供统一的数据平台，并实现与外部的数据交换。2016年，俄罗斯联邦税务局与俄罗斯联邦海关总署共同打造了统一的自动化数据交换系统，以加强增值税监管。俄罗斯联邦税务局要求跨国互联网公司在线登记注册；强制零售商使用在线收银系统，销售数据可实时传输至联邦税务局数据处理平台；推行增值税电子申报系统，所有增值税纳税申报表、增值税发票必须电子申报，充分采集纳税人电子传输的商业交易信息，减少纸质文件和发票的使用；推广增值税遵从风险监测系统，对交易各方缴纳的增值税和申请的进项税额抵扣进行自动交叉比对，掌握增值税纳税人交易和纳税情况，自动识别相关税务风险，并推送给税务检查部门。加强大企业税收监管，应用大企业综合风险管理系统（Integrated Risk Management System，IRM），直接查询相关大企业的会计信息，通过大数据技术快速评估大企业当前的运营情况，并预测未来违规的可能性。加强自然人税收监管，在线建立纳税人个人账户，以监控自然人收入、拥有的所有动产和不动产信息。　　三、国内大数据应用于税收监管的现状分析　　近年来，我国税务机关积极推进大数据在税收监管领域的应用实践，已经初步建立起基本覆盖税收工作的风险监管体系。主要体现在以下四个方面 ：第一，构建高效的大数据库平台。2018年国税地税征管体制改革之后，税务机关实现了金税三期数据库和征管模式的统一；着力开发建设大数据云平台，打通涉税信息孤岛，加大整合内外部数据的力度，推进数据共建共享。第二，实施“信用+风险”动态监控。探索建立信用动态评价和风险动态分析评估联动机制。在信用动态监控管理方面，对信用积分高的纳税人提供更多更优的增值服务，对信用积分低的纳税人适度加大检查频次。在动态风险监控管理方面，重点关注纳税人的税收遵从风险，实现事前服务提醒和提示更正、事中风险监控和业务阻断、事后快速响应和及时应对，并将风险应对结果计入信用积分，实现信用管理与风险管理的良性互动，实现事前、事中、事后的全面动态监管。第三，开发税收风险监控系统。各地税务机关探索利用大数据技术开发各类应用系统，加强税收风险管理和监控。例如河南省税务局以增值税发票管理系统电子底账为核心，与金税三期综合征管软件、防伪税控系统等互联互通，开发应用“增值税发票数据应用分析系统”，利用大数据建模与分析技术实现了对发票领用、纳税申报、税务登记和风险纳税人的实时监控预警。广东省税务局自主研发应用“全景一户式”监控系统，集合核心征管系统、出口退税系统、电子底账系统、外部系统等数据，归集纳税人基本登记信息、申报征收信息、关系分析信息、发票信息、第三方信息、生产要素信息等，实现对纳税人精准画像，并开展全税种全环节的联动监控、全面监控。第四，健全税收监管工作体制机制。税务机关不断健全税收风险管理职责及工作机制，完善税收风险管理工作规程，统一业务口径及数据标准，建立第三方涉税信息采集及应用制度，制定税收风险管理过程监控和效果评价标准。跨部门风险共治程度不断提高，社会共治机制不断强化。　　大数据背景下的税收监管不是简单应用新技术实现工作流程的数字化，而是涉及税收管理理念、业务流程、体制机制、资源配置等方面深刻重大的变革。与高质量推进税收现代化建设的要求相比、与发达国家税收大数据应用实践相比，我国大数据应用于税收监管还存在一些问题亟待解决。一是大数据思维意识不强。税收管理仍是传统的征管模式，以分税种、分事项管理为主，各税种、各事项之间缺乏联动互通，流程规范尚不统一，制度措施尚不健全，数据共享不够，监管协同性不强。二是法律保障不健全，税务机关采集、共享数据信息的相关法律法规有待完善。税务机关在获取第三方涉税数据时，有少数第三方以自身利益、商业秘密为由，不愿意提供或拒绝提供数据。三是应用系统比较分散。各地独立开发应用系统，标准不一，不但造成数据共享难，而且导致不必要的浪费。四是数据价值挖掘不够，涉税数据真实性、准确性、完整性和规范性等有待进一步提升，大数据分析工具落后，大数据平台算力资源不足，数据资源有待进一步整合利用。五是缺乏复合型专业人才，特别是既熟悉税收业务又精通计算机技术的复合型专业人才严重匮乏。六是税收协同共治机制尚未健全，税务监管总体上还是以税务机关“单打独斗”为主。　　四、运用大数据优化税收监管的对策建议　　（一）扎实推进实名办税，探索数字身份认证　　实名办税的身份信息采集功能，能为追究责任提供可靠证据和线索，对潜在的违法犯罪起到震慑作用；并能促进社会信用体系建设，强化“信用 +风险”动态监控方式。这对监控因过失或欺诈造成的不遵从至关重要。数字技术发展日益为身份信息采集和身份证明提供了快速、便捷、安全的新途径。目前针对“多证合一”的改革趋势，税务机关应进一步加强同商事登记、公安、银行等部门的合作，保证实名认证信息的真实准确。在各地探索实名办税的基础上，依托大数据等新兴技术，有效对接“金税三期”征管系统，加快建立办税人员实名信息数据库。借鉴国外数字（电子）身份系统的成功经验，探索数字（电子）身份认证，推进实名办税“网络化”“智能化”，形成办税便利、信息共享、风险可控的实名办税制度，从源头上遏制涉税风险。税务部门可根据实名办税遵从情况，对纳税人实施分类分级管理。例如对高风险纳税人、领购发票等高风险事项实行刷脸认证，对低风险纳税人、税收登记变更等低风险事项则不需要刷脸认证，从而提高事中监控效率。税务与公安部门还可利用身份信息快速查找涉税违法线索和调查取证，有效打击涉税违法犯罪行为，真正实现监管效能最大化、监管成本最优化。　　（二）拓展第三方涉税数据共享，提升数据采集广度深度　　税务机关如何获取和利用第三方数据，将是大数据时代提升税收治理效率的关键。加大第三方数据的采集和使用力度，已经成为当前税收遵从战略的重中之重。在政务数据、企业数据、社会数据等三类数据中，政务数据处于核心地位，具有权威性、可靠性。按照 2016年国务院发布的《政务信息资源共享管理暂行办法》中规定的“数据共享为原则，不共享为例外”的要求，依托政府数据共享机制与平台，强化政府部门间合作共享机制，加强税务机关与发展规划、财政、民政、住建、市场监管、医疗保障、海关、银行、电信等部门的涉税数据共享；并积极参与地方政务数据共享。此外，要积极拓展企业数据、社会数据的共享，提升涉税数据采集的广度和深度。例如运用网络爬虫技术，从互联网海量信息中快捷获取有用的涉税信息；将纳税服务嵌入纳税人经营系统或者其他经常使用的应用软件，一旦生产经营或销售等涉税行为发生，第三方数据便能及时传送到税收大数据系统。　　（三）整合数据资源，构建全国一体化大数据处理平台　　应以国家税务总局大数据平台为基础，以数据资源的整合共享为切入点，整合集中所有涉税数据，实现涉税数据由两级集中转变为一级集中。将电子税务局、综合征管系统、出口退税系统、增值税发票管理系统等多个系统有效衔接起来，统一数据口径和标准，建设一体化的大数据处理平台，将各地税务机关自建数据平台及应用系统整合迁移至大数据处理平台，打造成为税收管理服务的“金山银山”。从更高层次加强同其他部门的协调合作，搭建跨部门网络涉税信息交流平台，实现涉税信息的共享，构建完整、动态、及时的税源监控网络，全方位监控税源。通过全国一体化的大数据处理平台，促使税务机关从“数据采集者”向“数据治理者”转变，从“发票管税”向“数据治税”转变，真正发挥大数据监管的效率。　　（四）应用新技术创新监管方式，实现提质效降成本　　充分利用云计算、大数据、区块链、人工智能等新兴技术和先进分析工具，变革税务登记、申报纳税和税收评估、审计、稽查的方式，开发针对性、高效性、非接触式的税收监管模型，实现事前事中事后的全面监管，做到事前对纳税人预测防范，事中出现问题及时提醒阻断，事后对违法行为及时查处。依托全国一体化的大数据平台，借助数据挖掘、机器学习等新技术，在海量数据的支持下，开发纳税人全息画像模型，强化纳税风险预警、评估和防范；利用人工智能、机器学习、自动化等新技术，开发动态风险监控模型，根据动态风险、动态信用数据，对纳税人进行动态分类，实施差别化监管和服务措施，对高信用、无风险纳税人不打扰，对低信用、高风险纳税人精准防范，从而实现精准监管、提质增效；加快区块链技术在税务发票领域的应用，推广应用区块链电子发票系统，使其成为追踪涉税数据、打击逃骗税的新工具。　　（五）建立健全制度体系，确保数据安全　　尽快推进《中华人民共和国税收征收管理法》及相关法律法规的立法和修订，为税务机关采集大数据、应用大数据行使税收监管职能、依法保护纳税人信息安全等方面提供法律依据。加强数据标准体系建设，逐步建立数据采集、管理、使用、存储、维护、安全在内的数据管理制度体系。加强数据安全体系建设，明确数据安全职责边界，强化运用数据安全管控，切实维护纳税人隐私和经济安全。　　（六）优化组织体系，培养高层次大数据人才　　美国和英国在大数据应用方面均建立了税收风险分析与管理专业部门和专业化人才库队伍，在税收监管中发挥了重要作用。在大数据思维指导下，应继续深化税收征管制度改革，“健身”与“瘦身”相结合，集成管理职能，优化业务流程，逐步实现机构组织的扁平化、流程简约化、数据处理集中化。培养一批既熟悉税收业务又精通大数据等新技术的复合型人才，将大数据、人工智能、区块链、先进分析技术等列入培训的重要内容，招录和培养大数据分析人才，建设大数据专家团队，构建“全部纳税人、全税种、全环节、全事项、全天候”的智慧型税收监管体系，高质量推进税收治理体系和治理能力现代化。END


作者单位：国家税务总局税收科学研究所
（本文刊载于《国际税收》2020年第12期）

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