◎文/何文靚

稅收風險管理數(shù)字化的理念、目標與內涵

數(shù)字化不等同于無紙化和信息化無紙化的概念主要是突出資料在傳遞、報送、存儲中的文件載體要盡可能脫離紙質材料，盡量使用電子數(shù)碼設備、網(wǎng)絡、云端平臺等互聯(lián)網(wǎng)通信技術。與傳統(tǒng)手工流程不同，信息化技術重點關注風險管理系統(tǒng)中信息技術所起到的作用，諸如硬件設施搭建以及軟件工具的配套等。目前，在稅收風險管理中的大部分工作流程和環(huán)節(jié)已經(jīng)進入無紙化階段，如稅收數(shù)據(jù)留存、工作流程記錄、工作成果提交等。借助大數(shù)據(jù)技術搭建的信息管理系統(tǒng)為稅收風險分析、稅收任務分配、風險避免和應對提供了重要支撐。但是從稅收風險管理系統(tǒng)整體出發(fā)，其中部分環(huán)節(jié)中運用的無紙化、信息化手段基本上都是通過載體、方式等對稅收風險管理做出數(shù)字化智能化改進，繼而提高了信息傳遞和風險管理效率。數(shù)字化進程絕對不是簡單的紙質電子化、傳輸信息化、系統(tǒng)模塊化，而是從整體出發(fā)，借助大數(shù)據(jù)、人工智能、云計算等先進手段，充分發(fā)揮數(shù)字驅動效應，將風險管理各個崗位、各個業(yè)務合理高效整合，實現(xiàn)根本上改變的數(shù)字化系統(tǒng)化風險管理模式。

數(shù)字化智能化以數(shù)字驅動為理念稅收風險管理數(shù)字化智能化并不是簡單地搭建信息管理平臺或生硬地進行數(shù)據(jù)匯總和靜態(tài)分析，而是借助數(shù)字化技術實現(xiàn)數(shù)字驅動稅收風險管理。與目前國家稅務管理工作流程中使用的信息驅動和技術驅動手段不同，數(shù)字驅動的含義是指將稅收風險管理中的所有信息和數(shù)據(jù)進行數(shù)字化和系統(tǒng)化轉換之后，稅務管理部門能夠使用各類先進技術對數(shù)據(jù)進行深度分析、發(fā)現(xiàn)潛在問題，借助數(shù)字化手段實現(xiàn)風險管理工作和流程效率的提高。

稅收風險管理數(shù)字化以搭建監(jiān)管系統(tǒng)為目標稅收風險管理實現(xiàn)了稅收流程的規(guī)范化和系統(tǒng)化，促進了風險管理機制的簡潔化。并充分運用數(shù)字和數(shù)據(jù)來表征各個環(huán)節(jié)和流程，讓稅收風險管理透明公開。同時，將稅收風險管理進行數(shù)字化與智能化改造能夠實現(xiàn)工作流程去行政化，提高稅務工作的質量和效率，將稅務管理者和納稅人兩方的服務效能更加準確地使用數(shù)字進行展示，實現(xiàn)準確監(jiān)控、高效防控、快速打擊。

稅收風險管理數(shù)字化的內涵為實現(xiàn)稅收風險管理的數(shù)字化，需要在完成無紙化和信息化的前提下，充分利用數(shù)字化和智能化技術，以數(shù)字驅動為目標，結合大數(shù)據(jù)、人工智能方法，逐步實現(xiàn)稅收風險管理系統(tǒng)中各個環(huán)節(jié)和流程的數(shù)字化轉型，并搭建其高度智能化、高度自動化、高度系統(tǒng)化的稅務風險管理數(shù)字系統(tǒng)。首先，在智能化方面，需要對涉稅和執(zhí)法兩方面風險進行分析，特別應該關注稅收風險中的穿透理論和對人為行為的分析，從根本上改進稅收風險管理能力。其次，在自動化操作方面，通過大數(shù)據(jù)或人工智能手段實現(xiàn)數(shù)字驅動，在關鍵環(huán)節(jié)設置閾值，到達一定條件便自發(fā)啟動稅收風險管理系統(tǒng)，使得各個環(huán)節(jié)自動連接、自動工作。最后，在系統(tǒng)化方面，通過深度分析和研判將稅收風險管理系統(tǒng)中各個崗位職能、信息數(shù)據(jù)從整體角度出發(fā)進行分析，打通整體系統(tǒng)，整理零散信息，實現(xiàn)稅收風險管理流程中的統(tǒng)一協(xié)調。

先進技術帶給稅收風險管理實現(xiàn)數(shù)字化的機遇

智能化實現(xiàn)了稅務數(shù)據(jù)的深度分析和處理在稅務機構成立之后，各個稅收風險管理部門、公司稅務管理部門和稅務數(shù)據(jù)都會相互關聯(lián)協(xié)同合作，對稅務數(shù)據(jù)和信息進行收集和處理并進行深度分析與挖掘。這些稅務數(shù)據(jù)中的潛在聯(lián)系本來是很難分析與發(fā)現(xiàn)的，但在得到關聯(lián)、整理和解析之后會形成重要的價值數(shù)據(jù)，再結合大數(shù)據(jù)或者人工智能技術可以快速繪制用戶金融畫像和群體金融特征，這些結果特征鮮明且形象準確。納稅人的稅務特征和形態(tài)同樣也能夠被詳細繪制出來，以此來幫助稅收風險管理機構對納稅人風險進行管控。稅務管理部門借助這些高質量信息數(shù)據(jù)可實現(xiàn)快速掌握納稅人心理狀態(tài)和納稅習慣，對納稅人的共性問題和需求進行合理解決，提高稅務工作的效率和質量。借助智能化數(shù)字化稅收風險管理系統(tǒng)，能夠實現(xiàn)企業(yè)行為的透明公正化，對稅務工作的質量要求也會更高。

通過大數(shù)據(jù)技術高效識別稅收風險以先進大數(shù)據(jù)技術作為基礎，搭建云端大數(shù)據(jù)平臺，通過收集、學習、建模、分析大量信息數(shù)據(jù)樣本，對稅務工作中的常見問題諸如虛假發(fā)票、虛假賬單等進行風險肖像刻畫。所有風險肖像刻畫都可以被人工智能或大數(shù)據(jù)技術錄入并掃描，同時對所有企業(yè)進行逐一排查比對，列出可疑清單。例如，在大數(shù)據(jù)平臺中人工智能將開設虛假發(fā)票的公司標為負樣本點，對于正常合法企業(yè)則是正樣本點，之后根據(jù)發(fā)票數(shù)據(jù)和稅務賬本數(shù)據(jù)，將這些被標記為負樣本點的開設虛假發(fā)票的公司進行風險特征刻畫，每個特征具有獨特的代表性。同時，人工智能還會自行調整樣本點權重比例，實現(xiàn)畫像自動智能更改和同步。

人工智能提供了強大的數(shù)據(jù)支撐通過人工智能提供的數(shù)據(jù)支持，稅收風險管理實現(xiàn)了更加系統(tǒng)先進的數(shù)據(jù)分析方式。數(shù)據(jù)分析和深度挖掘是數(shù)據(jù)庫深度分析的一個環(huán)節(jié)，主要作用是通過在全部數(shù)據(jù)信息中進行搜索并抓取潛在有用信息，從多方位對數(shù)據(jù)進行分析，研究數(shù)據(jù)關系，從各個因果關系中分析數(shù)據(jù)聯(lián)系，為稅收風險分析提供新方法，為稅務工作人員提供可靠性更高的預測和判決，從整體上提高稅收風險工作效率。同時，人工智能技術還能實現(xiàn)數(shù)據(jù)管理的優(yōu)化整理，在人工智能的幫助下數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)管理更加完善、高效、安全，并且人工智能為稅收風險管理的數(shù)字化和智能化提供軟件支持和環(huán)境搭建，在關系型數(shù)據(jù)庫中人工智能可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)屬性的自動分類、數(shù)據(jù)庫索引目錄的優(yōu)化設計、更快更好的搜索查詢；在數(shù)據(jù)中心，人工智能可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)中心的協(xié)同管理和控制。借助機器學習技術，人工智能可以將原有稅收風險管理數(shù)據(jù)全部學習并自行生成決策算法，相比于人工決策具有更高的準確性和安全性。

人工智能為稅收風險統(tǒng)計帶來新的技術手段稅收風險實現(xiàn)數(shù)字化與智能化管理需要人工智能的加持。從智能化角度出發(fā)，在進行稅務和法律風險分析的過程中，人工智能算法如決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡、機器學習能夠快速幫助稅務部門勾勒納稅人稅務風險畫像，并且可以給出稅收風險管理中的相關特征性指標，從而實現(xiàn)風險監(jiān)管和預防。從數(shù)字化角度出發(fā)，人工智能技術可以將稅務工作中的幾乎所有目標文件和流程轉換為數(shù)字信息數(shù)據(jù)，使信息數(shù)據(jù)得以在每個部門每個環(huán)節(jié)中實時傳遞和交換，人工智能和大數(shù)據(jù)系統(tǒng)一同為稅收風險管理的預防和治理帶來新興便利手段，強有力地提高稅收風險管理的效率。

實現(xiàn)稅收風險管理數(shù)字化可行路徑的相關建議

借助先進數(shù)字技術實現(xiàn)信息收集、分析和集成第一，稅收風險管理部門應該借助人工智能和大數(shù)據(jù)技術搭建云端一體化平臺，避免稅務數(shù)據(jù)混亂復雜，信息難以應用、整合困難的情況發(fā)生，將稅務數(shù)據(jù)通過人工智能進行分類、集成并實現(xiàn)數(shù)字化管理。第二，稅收風險管理部門應該使用人工智能算法技術對海量數(shù)據(jù)進行深度分析和整理，將各類數(shù)據(jù)充分整合并利用。第三，稅收風險管理部門需要對海量數(shù)據(jù)進行規(guī)范化，更新迭代系統(tǒng)和數(shù)據(jù)，使得各個數(shù)據(jù)能夠兼容多個系統(tǒng)，允許不同來源的數(shù)據(jù)進入系統(tǒng)并規(guī)范化，加強云端數(shù)據(jù)的安全穩(wěn)定和維護，利用大數(shù)據(jù)技術實現(xiàn)異構數(shù)據(jù)重組。第四，稅收風險管理部門應該成立統(tǒng)一標準的管理模板，根據(jù)人工智能的分析技術明確稅務分析任務，為數(shù)據(jù)模型建立和深度分析打下堅實基礎。

健全和完善智能化數(shù)字化風險識別指標當前，隨著市場行業(yè)不斷復雜化，應該逐步將稅收風險指標與日常稅收工作牢固結合，運用大數(shù)據(jù)手段設計實時全面監(jiān)管系統(tǒng)。對于不同行業(yè)不同種類的企業(yè)建立不同稅種的風險指標和模型，有效提高指標度量作用和模型分析效果。由于不同行業(yè)業(yè)務標準、經(jīng)營方式、法律規(guī)定各不相同，即使行業(yè)相同，不同企業(yè)的財務管理方式也存在差異，如果想要高效識別稅收風險，必須建立完善的風險指標規(guī)定。稅收風險指標體系和風險識別模型的建立必然要借助大數(shù)據(jù)和人工智能技術，為了應對不同行業(yè)不同企業(yè)的不同稅務管理模式，必須要做好稅務數(shù)據(jù)信息分收集統(tǒng)計工作，以這些海量數(shù)據(jù)為基礎運用大數(shù)據(jù)技術總結行業(yè)和企業(yè)規(guī)律，進行模型建立和風險指標的選定，實現(xiàn)風險識別的精準化差異化。

將先進數(shù)字技術融入稅收風險管理系統(tǒng)第一，推進稅收風險管理全流程數(shù)字化智能化。依托先進數(shù)字技術如大數(shù)據(jù)和人工智能強大算力，以稅收風險管理平臺為基礎，打造納稅人風險監(jiān)視管理庫，整合各個稅務機構稅務數(shù)據(jù)并進行機器分類，將風險管理全流程各環(huán)節(jié)融入先進數(shù)字技術，形成稅務系統(tǒng)閉環(huán)鏈條，實現(xiàn)稅務風險監(jiān)管的實時全面覆蓋。第二，推進稅收風險分析數(shù)字化智能化。借助機器學習和人工智能的識別技術，將納稅人的風險畫像和需求特點進行歸納總結，針對不同種類納稅人進行不同程度的稅務風險管理。第三，推進稅務風險預警數(shù)字化智能化。大數(shù)據(jù)技術和人工智能可以深度挖掘海量數(shù)據(jù)的潛在聯(lián)系，通過模型建立、系統(tǒng)分析得到群體畫像。稅務機關可以借助稅務群體畫像迅速了解納稅人的潛在風險，同時人工智能還能實現(xiàn)納稅人風險輕重程度的鑒定，充分實現(xiàn)事前預防、事中阻斷、事后控制的稅務風險管理模式。

稅務管理部門應加大復合人才培養(yǎng)力度稅務部門和機關應該建立起大數(shù)據(jù)思考思維方式。目前大數(shù)據(jù)技術和人工智能技術在國家技術發(fā)展方面占據(jù)關鍵地位，既推進了技術革新又促進了人們思想的進步。將大數(shù)據(jù)技術和人工智能融入到稅務風險管理系統(tǒng)，不僅為傳統(tǒng)稅務風險管理注入新鮮知識和血液，還促進稅務風險管理的思維轉換。稅務風險管理的數(shù)字化和智能化需要大批高素質高能力復合型人才。第一，稅務部門應該主動招攬社會優(yōu)秀人才，有意識地吸引高素質人才。發(fā)布相關人才引進和激勵政策，完善部門獎懲制度，促進人才多方面多角度發(fā)展。第二，稅務部門應該加大人才培養(yǎng)和培育力度，建立系統(tǒng)完善的人才培養(yǎng)機制和體系，積極開展各類講座、培訓、自學活動。不但要加強整體綜合素質的培訓，還要開展專業(yè)技能技術教育。第三，稅務部門內部應該優(yōu)化人員配置，完善工作人員的合理搭配，充分發(fā)揮工作人員的自身潛力。