王葛杨（国家税务总局北京市西城区税务局）
加强税收风险管理是深化税收征管改革的重要方向，在当前以人工智能、云计算、网络爬虫、区块链等技术为支撑的大数据背景下，加强大数据在税收风险管理中的应用已经成为推进税收治理体系和治理能力现代化建设的重要手段。2021年3月中共中央办公厅、国务院办公厅印发的《关于进一步深化税收征管改革的意见》中提出，要实现税务执法、服务、监管与大数据智能化应用深度融合、高效联动、全面升级，实现从“以票管税”向“以数治税”分类精准监管转变。如何利用大数据加强税收风险管理并进一步构建智慧税务体系，需要在认清我国当前大数据应用实际情况的基础上，借鉴国际先进经验，强化大数据思维，完善相关法律制度建设，重塑税收风险管理业务流程体系，建立大数据复合型税务人才培养使用机制。 税收风险管理是风险管理理论在税收领域的应用，20世纪90年代由经济合作与发展组织（OECD）率先应用于税收管理实践。税收风险管理是指税务部门通过先进的技术和管理手段，预测各类可能导致税款流失的风险，通过合理的服务和管理措施，规避、防范和控制风险；并根据各类纳税人不同的纳税遵从风险情况，制定不同的战略，采取相应的应对方式，提高纳税人的税法遵从度。随着大数据时代的到来，税收大数据为税收风险管理提供了详尽的数据和技术支持，利用大数据加强税收风险管理的理念已经融入我国税收征管改革战略规划之中，税收风险管理应用水平在我国税收治理现代化进程中得到突飞猛进的发展。 近年来，国家税务总局着力打造金税三期税收管理系统和增值税发票税控系统V2.0，基本实现了税收数据的全国大集中。金税三期税收管理系统能够全面采集纳税人登记、申报、缴税、评估、稽查等涉税信息，增值税发票税控系统V2.0则全面掌握企业的开票数据。通过这两个系统可以实现全程对企业涉税信息的采集和分析，基本实现了税收数据的大集中，并进一步推动了数据之间的逻辑校验，增强了税收大数据的延续性和准确性，为税收大数据应用于税收现代化征管奠定了坚实的基础。 在平台建设方面，国家税务总局开发建设了“云平台大数据”集成系统，该系统在数据大集中的基础上，以云化建设推动大数据、人工智能与业务深度融合，形成一套可查、可看、可管、可用的税收数据资产，实现对海量涉税数据的采集、存储、加工、挖掘、共享等应用。目前该系统在全面集中与整合全国范围内各类涉税业务数据的基础上，提供增值税发票查询分析、纳税人关系分析、票流分析、风险情报系统、用户画像五大功能。全国各级税务部门均可依托该系统，通过由点及面的数据分析，对风险行业、风险区域进行精准识别，进而判定纳税人的风险等级，精准施策。例如：基层税务部门可以根据单户企业的数据分析其办税行为特征，进而为企业精准“画像”；也可以通过税收大数据进行区域特点分析，识别税收高风险区域和行业。“云平台大数据”集成系统的建立，提高了税收风险管理的精准性，进一步提升了“以数治税”效能。 随着2018年国税地税征管体制改革的顺利实施，我国进一步加强了税收风险管理的组织机构建设。国家税务总局层面组建了税收大数据和风险管理局，省级税务局层面设立税收大数据和风险管理局,地市级税务局设立税收风险管理部门，税收风险管理组织体系进一步得到完善。在运行机制方面，2021年3月国家税务总局办公厅下发《关于明确税收风险管理工作若干问题的通知》（税总办发〔2021〕7号），在前期工作规范的基础上进一步明确国家税务总局和地方各级税务局在税收风险管理中制度建设、风险推送、风险应对的工作职责，规范了风险应对和质量管控工作流程，为税收风险管理在深化征管体制改革进程中发挥应有作用提供了制度保障。
二、存在的问题
大数据理念给税收风险管理工作带来新的契机，但当前在如何利用大数据推进税收风险管理工作、提升税收治理能力等方面还存在诸多问题和瓶颈，真正实现“以数治税”还有很长的路要走。目前主要存在以下问题： （一）运用大数据技术加强税收风险管理的理念滞后 在顶层设计方面，缺乏对大数据管理和应用的总体设计和详细规划。目前税务部门对大数据技术的整体认知较为模糊，还停留在各税种单兵作战的阶段，就如何运用大数据技术结合经济运行特征进行多税种间联动，精准挖掘税收风险点方面并没有系统翔实的工作统筹和规划，缺乏全局性的顶层设计。 在体系建设方面，尚未利用大数据技术建立税收风险识别体系和预警监控体系。在对纳税人和缴费人进行差别化和针对性税收管理时，未形成利用大数据技术因地制宜、分类管理的现代化税收管理理念。 在实际工作层面，基层工作人员缺乏对大数据技术的整体认知和掌握，对数据资源的深挖细掘和智能化分析能力不强，依然习惯于传统的工作理念和方法，单户、人工识别查找税收风险点，导致大量人力物力的浪费，运用大数据提升税收治理现代化水平的理念还有待进一步形成。 （二）挖掘运用第三方数据的广度深度不够 数据质量是风险管理的核心。当前税务系统对于大数据的应用主要停留在对税收大数据的应用上，对于第三方数据的获取和利用还存在一定不足。一是缺乏获取第三方数据的法律支撑。目前税务部门与外部门之间数据交换共享缺乏法律保障，税务部门在获取第三方数据方面还有一定难度，无法全面掌握企业数据，从而增加税收征管和风险防控的难度。二是获取第三方数据的渠道不畅通。税务机关获取外部门数据以什么格式生成、怎样存储和传输，并没有形成统一标准。三是缺乏统一的涉税数据管理规范。第三方数据信息来源渠道多样，数据口径不一，数据整合难度较大，直接影响数据的有效集中和高效使用。 （三）利用大数据技术识别税收风险的质效不高 大数据技术最终是为税收现代化服务的，将其运用在科学规范的风险识别体系之中才能为风险应对提供可靠的依据，才能让“死数据”变成“活信息”。但当前在实际工作中，普遍缺乏对于大数据深入的整合、分析和应用，数据整体应用质效不高。主要体现在两个方面。一方面，缺乏对数据深层次的挖掘和应用。目前基层税务部门对大数据分析工具掌握不多、运用不够，导致利用数据技术整合、分析与应用大数据的整体质效不高，在利用数据提升征管质效、预测未来趋势、提高风险评估前瞻性等方面能力较弱。另一方面，税收风险分析机制不完备。目前税务部门主要精力放在事后监控上，但在事前、事中防范税收风险方面还缺乏对大数据技术的融合运用，在挖掘纳税人的特征规律、纳税遵从风险分析、内部执法风险防范等方面尚未形成专业化、制度化的融合机制，导致利用大数据技术进行全链条税收风险分析监控无法得到有效实施。 （四）培养大数据和税收风险管理复合型人才的力度不足 大数据具有数据海量、混杂、无序的特点，对于人才的依赖程度非常高，没有数量充足、精通大数据技能和税收业务的复合型人才队伍，大数据应用于税收征管工作就难以顺利推进。目前普遍存在三方面问题：第一，就税务干部个体知识结构而言，基层税收风险管理人员知识结构较为单一，对于税收风险的识别过于依赖传统的经验判断，对大数据技术普遍缺乏深入认知，对税收数据的应用仍仅限于检查查阅阶段，缺乏深度挖掘。第二，就数据技术的掌握而言，由于税收风险指标和模型的开发工作主要集中在省级以上税务局，各地区风险模型同质化严重，缺乏区域特点，而基层税务人员又大多缺乏对区域数据进行统计、分析、挖掘以建立本地特色税收数据模型的能力，很难结合地区特点实现对本地区税收风险高效精准的分析、监控。第三，就干部队伍建设而言，缺乏对于综合性人才培养的整体规划。《关于进一步深化税收征管改革的意见》提出，“2025年实现税务执法、服务、监管与大数据智能化应用深度融合、高效联动、全面升级”。可以预见，未来在构建智慧税务的进程中，大数据技术将成为税务干部应掌握的基本技能，但是，目前就如何培养税收业务与数字技能融合的税务干部队伍尚未形成统一规划，还有进一步提升空间。
在发达国家的税收风险管理中，税务机关对于大数据的应用非常重视，在法律和技术层面都给予一定保障。他山之石，可以攻玉，深入分析借鉴各国税收风险管理在大数据应用方面的先进经验，可以达到优化我国税收风险管理的目的。笔者通过梳理分析发达国家在税收风险管理中应用大数据技术的实践，得出以下几方面经验。 近年来，OECD不断加强风险管理理论和现代税收管理实践相融合的研究，形成了一系列具有特色的税收风险管理模型。在实践中，一些发达国家根据自身税收管理的特点，通过对海量涉税数据的深度整合、分析和挖掘，对纳税人进行客观的风险识别、风险排序和风险确认，建立了不同特点的税收风险管理理论体系和相关模型。如将纳税遵从理论和风险管理理论有机结合的“合作型遵从金字塔模型”、将纳税人分类管理理论和风险管理理论有机结合的“分类管理模型”、将风险防范理论和风险管理理论有机结合的“事前风险管理模型”等。再如，澳大利亚税务局针对税收风险管理提出了“建立与纳税人合作的税法遵从关系”理论。该理论一方面通过“合作型遵从金字塔模型”对税收数据进行分析，分别对不同风险水平的纳税人采取不同的遵从应对措施，从而增强税企双方合作互信，形成一个有利于自愿遵从税法的社会环境；另一方面，强调对税收风险统计结果进行反思，深入研究纳税人不遵从的制度原因，根据以往的经验和理论，形成税收风险管理基本策略，不断完善风险管理制度，改进税收风险管理模型。 发达国家普遍通过制定法律法规为税务部门获取涉税信息、保障税收数据安全、共享各方数据提供强有力的制度支撑。如美国的《国内收入法典》规定了政府相关部门应向税务部门报送涉税信息的义务，对税务部门获取第三方信息的权利给予了明确；澳大利亚的《纳税人宪章》通过明确纳税人的各项权利义务，有效解决了征纳双方信息不对称问题，进一步为获取真实、可靠、准确的基础涉税数据资源提供支持；法国的《税收程序法典》赋予税务机关一系列获取信息的权利，使获取信息权构成法国税务机关履行税收执法职责而享有的一项重要手段；英国的《数字经济法案》对保护个人信息安全、保护网络服务发展等方面进行了法律界定，使纳税人能够更好地保护自己的权益。 发达国家的税收风险管理一般分为风险识别、风险分析、风险评估、风险处理和风险评价五个阶段。一些发达国家将这五个阶段组成标准闭环流程，并建立可量化的评价体系。如美国国内收入局建立的以“判别函数工作量选择模型”(Discriminate Function Workload Selection Model）为基础的纳税遵从风险评定预警监测系统，就是一种可量化的税收风险管理系统。该系统以纳税申报表信息为基础，同时涵盖大量第三方数据，综合测算识别纳税人遵从风险发生的概率及风险等级，评出风险系数得分，通过事先开发好的系统按照一定比例筛选出风险等级高的纳税人作为风险评估对象。税务部门通过实地调查、约谈、税务审计等方式，促使这些风险等级高的纳税人遵守税法，以进一步提升全社会的税法遵从度。 发达国家通过加强对数据分析工具和分析技术的应用，提升税收风险管理的效能。一方面通过数据提取技术对银行、保险、海关等部门涉税信息数据进行发掘，另一方面通过机器学习等先进技术对数据进行加工、清洗，以便运用风险管理模型对税收风险进行识别。如意大利税务部门用于分析大企业税收风险的系统工具FALCO，可以自动搜索和筛选网络上与大企业有关的信息，快速识别涉税风险信息，及时为分析应对纳税人的税收风险提供支持。美国国内收入局大企业和国际税务管理局在税收风险分析环节，广泛利用第三方数据进行深入分析，如该风险事项的商业环境、商业模式、企业治理结构、会计处理、税收政策等，同时听取行业专家、会计专家和法律专家的意见，根据需要适当采集相应信息，全面掌握产生该风险事项的成因，通过对大数据的应用达到对税收风险事项精准分析的工作目标。 许多发达国家的税务部门在为税收风险管理部门配备专业复合型人才的同时，充分利用好相关行业的专家力量，为大数据下税收风险管理提供充足的人力资源。例如，美国国内收入局下设的大企业和国际税务管理局配备了包括大数据、税收、审计、金融等行业的专家，这些专家深度参与税收风险管理的各类项目。该部门还可以根据实际工作需要额外聘请特殊领域专家（如数据科学家），为相关工作研究提供技术支持。该部门下设的5个行业分局均配备了复合型税收风险管理人才，保证了大企业风险评估的质量。英国皇家税务与海关总署设立了知识、分析和情报理事会（Knowledge，Analysis & Intelligence Directorate，KAI），该理事会由统计学、经济学、运筹学和社会学等多学科、多领域的专家团队组成，主要从大数据中识别发展趋势、潜在威胁、预警指标、纳税人行为，并根据情况提供针对性纳税服务或进行执法干预。同时该理事会将税务局内部技能与强大的分析功能相融合，培养大量综合性人才，进一步确保税收风险分析的决策准确度。
大数据技术的推广，对于税收风险管理而言，既是挑战，更是机遇。在深化征管体制改革的当下，如何用好、用活大数据以推进税收风险管理工作是亟待解决的问题，结合国外先进经验和我国税收工作实际，笔者建议如下： 一是实现“管事”向“管数”的思维转变。将大数据理念融入征管全链条，加强顶层设计和统筹规划，通过对纳税人涉税事项数据流的梳理、分析，挖掘出纳税人的特征规律，利用大数据技术分析预测纳税人的风险行为，并相应采取有效的应对措施，提升纳税人的税法遵从度。二是实现数据管理由“低质”向“高质”的转变。通过大数据技术实现税收业务与数据信息的高度融合，从国家税务总局层面推进税收大数据标准体系建设，统一大数据采集标准，以数据集中和共享为途径，推进技术与业务的融合，提升征管质效，营造用数据管理、决策、创新的现代化税收管理理念。让大数据思维真正融入税收风险管理实践，进一步适应税收治理体系和治理能力现代化建设要求。 建立一套科学严密、行之有效的涉税数据管理机制是应用大数据推进税收征管现代化的重要保证。一方面，要加快推进大数据税收征管立法，以保障税务部门能够顺利采集散落在全社会的涉税信息，更好地发挥税收的基础性、支柱性、保障性作用。同时明确规定政府各相关职能部门、社会组织和纳税人在涉税信息交换过程中的义务与职责，为税务部门实施高效的税收征管和税源监控提供详实可靠的信息，使相关部门的涉税信息能够与税务机关内部信息融合使用，提升税收风险分析的精准性。另一方面，要加强涉税信息安全相关的法律保障。严格履行数据安全责任，密切关注纳税人对数据安全、隐私保护等问题的诉求，完善相关法律制度建设，加强技术防控手段，结合国内外先进经验，切实做好数据安全工作。 建议将税收风险管理贯穿于深化税收征管体制改革的各个阶段，重塑以纳税人和缴费人为中心的税收征管流程，通过大数据技术的应用洞察纳税人和缴费人的需求，加强对税收征管事前、事中、事后的风险识别，形成全流程闭环管理。事前坚持服务先行，以外部数据为依托，加强对纳税人和缴费人的提醒，以优质精准的服务提高纳税遵从；事中以外部数据同纳税人和缴费人申报数据比对为基础，加强对纳税人和缴费人的预警管理，防范道德风险；事后坚持风险导向，加强对税收数据的分析比对，通过数据共享、信用共治，全面提升税收治理能力。 一是盘活现有资源，着力培养一批既熟悉大数据技术又精通税收业务的复合型人才。通过有针对性的培训提升，努力培养壮大税收大数据人才队伍。二是建立健全税收大数据人才培养体系，培养一批视野开阔、思维活跃、战斗力强的人才队伍。通过制定有效的业务与技能融合的管理规划，定期组织业务人员学习数据分析、数据挖掘技术，注重在实践中提升团队分析、挖掘数据的技能。三是组建外脑专家团队，通过与高等教育机构、研究机构、数据开发公司等高端专业机构合作，借鉴国外在税收风险管理领域人才培养的先进经验，结合我国实际情况，加强税收风险管理高端人才的培养，因地制宜地做好税收风险管理战略规划和人才储备工作。 （本文为节选，原文刊发于《国际税收》2021年第12期）
（为繁荣国际税收学术研究，扩大刊物宣传覆盖面，本刊诚挚邀请各位编委及作者转发“国际税收”微信公众号推送文章）