隨著經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的全球化和復(fù)雜化，涉稅服務(wù)機(jī)構(gòu)在提供稅務(wù)服務(wù)過程中面臨的風(fēng)險(xiǎn)種類和層次不斷增加。傳統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)管理手段已無法滿足現(xiàn)代稅務(wù)環(huán)境中的多樣性和高復(fù)雜性問題。因此，如何利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)提升涉稅服務(wù)的風(fēng)險(xiǎn)管控能力，成為亟待解決的關(guān)鍵問題。

基于大數(shù)據(jù)分析的涉稅服務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理框架概述

利用大數(shù)據(jù)分析搭建起來的涉稅服務(wù)風(fēng)險(xiǎn)防控體系，目的是整合先進(jìn)的數(shù)據(jù)分析技術(shù)，擴(kuò)充涉稅服務(wù)機(jī)構(gòu)識(shí)別與應(yīng)對稅務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的能力范疇。此框架依托多源數(shù)據(jù)融合與智能清洗平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)對各類稅務(wù)數(shù)據(jù)的整合與處理操作；由AI驅(qū)動(dòng)實(shí)施的稅務(wù)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別評估系統(tǒng)，針對稅務(wù)行為進(jìn)行深度剖析，精細(xì)辨認(rèn)潛在的稅務(wù)隱患；實(shí)時(shí)且呈現(xiàn)動(dòng)態(tài)效果的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警機(jī)制，可在風(fēng)險(xiǎn)來臨前進(jìn)行有效預(yù)警；區(qū)塊鏈技術(shù)促成跨部門之間的協(xié)作，確保稅務(wù)數(shù)據(jù)的安全及透明。

基于大數(shù)據(jù)分析的涉稅服務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理框架構(gòu)建

多源稅務(wù)大數(shù)據(jù)融合與智能清洗平臺(tái) 涉稅服務(wù)中的風(fēng)險(xiǎn)管理依賴大量高質(zhì)量數(shù)據(jù)，打造一個(gè)高效的多源稅務(wù)大數(shù)據(jù)融合與智能清洗平臺(tái)極為關(guān)鍵。采用智能化手段是該平臺(tái)的核心目標(biāo)，把來自不同渠道的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一加工，消除數(shù)據(jù)中的冗余與差錯(cuò)，維持?jǐn)?shù)據(jù)質(zhì)量的穩(wěn)定性，進(jìn)而給予后續(xù)開展的風(fēng)險(xiǎn)管理工作精準(zhǔn)支撐。該平臺(tái)依托數(shù)據(jù)爬蟲技術(shù)與API接口，依靠自動(dòng)化機(jī)制抓取各類稅務(wù)信息，囊括傳統(tǒng)稅務(wù)數(shù)據(jù)庫、企業(yè)自有的財(cái)務(wù)系統(tǒng)、公共信用數(shù)據(jù)庫等多方數(shù)據(jù)源頭。數(shù)據(jù)來源除包含政府稅務(wù)部門所發(fā)布的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)外，亦包含行業(yè)協(xié)會(huì)、銀行金融機(jī)構(gòu)、商業(yè)合作伙伴這類主體的第三方數(shù)據(jù)，因此，平臺(tái)須采用機(jī)器學(xué)習(xí)算法來對多元化對數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，采用自然語言處理技術(shù)對數(shù)據(jù)實(shí)施自動(dòng)解析，找出并剔除重復(fù)記錄、異常值以及錯(cuò)誤數(shù)據(jù)。例如，企業(yè)財(cái)務(wù)報(bào)表數(shù)據(jù)或因人工錄入失誤產(chǎn)生數(shù)字偏差與格式不統(tǒng)一問題，可以憑借智能算法達(dá)成標(biāo)準(zhǔn)化與修正目標(biāo)。

AI驅(qū)動(dòng)的涉稅風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別與評估系統(tǒng)采用深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)的AI驅(qū)動(dòng)涉稅風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別評估系統(tǒng)，可以對稅務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘分析，從海量數(shù)據(jù)里精準(zhǔn)識(shí)別潛在稅務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，助力涉稅服務(wù)機(jī)構(gòu)迅速察覺問題并實(shí)施干預(yù)。該系統(tǒng)首先要借助歷史數(shù)據(jù)開展機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練，構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別模型，其中涉及稅收申報(bào)所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)、納稅形成的記錄、發(fā)票開具呈現(xiàn)的信息等。AI模型可識(shí)別常見的違規(guī)行為模式，諸如申報(bào)數(shù)據(jù)造假、偷逃應(yīng)繳稅款、稅務(wù)違規(guī)現(xiàn)象等。

實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警與個(gè)性化應(yīng)對機(jī)制 傳統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)管理多依賴事后查處手段，而利用實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)預(yù)警能提前識(shí)別潛在風(fēng)險(xiǎn)并迅速采取應(yīng)對方案，防止稅務(wù)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)一步擴(kuò)散與加劇?；诖髷?shù)據(jù)、人工智能所打造的實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)，能依據(jù)數(shù)據(jù)的變化走向、行為習(xí)慣及外部環(huán)境條件，迅速給出反饋。借助大數(shù)據(jù)技術(shù)，實(shí)時(shí)稅務(wù)數(shù)據(jù)流的監(jiān)控和分析成為該系統(tǒng)核心機(jī)制。通過數(shù)據(jù)流處理平臺(tái)，實(shí)時(shí)把稅務(wù)數(shù)據(jù)上傳至風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)，而后開展自動(dòng)化的處理與分析工作，系統(tǒng)把實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)與歷史數(shù)據(jù)相互結(jié)合，依靠機(jī)器學(xué)習(xí)算法辨認(rèn)潛在的異常模式。例如，若某一企業(yè)申報(bào)數(shù)據(jù)陡然出現(xiàn)不合規(guī)范的波動(dòng)，系統(tǒng)可憑借著異常檢測模型，很快就能認(rèn)定該企業(yè)稅務(wù)行為有異常稅務(wù)監(jiān)管情形，即刻給出預(yù)警提示。及時(shí)的信息可被這些預(yù)警信號(hào)提供給包含會(huì)計(jì)師事務(wù)所、稅務(wù)師事務(wù)所、律師事務(wù)所等的涉稅服務(wù)機(jī)構(gòu)，使這些涉稅服務(wù)機(jī)構(gòu)更精準(zhǔn)地識(shí)別與規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)。

區(qū)塊鏈支持的跨部門協(xié)同風(fēng)險(xiǎn)管理網(wǎng)絡(luò) 稅務(wù)管理涉及多個(gè)部門，包括稅務(wù)局、財(cái)政部門、公安機(jī)關(guān)以及金融監(jiān)管機(jī)構(gòu)等不同監(jiān)管機(jī)構(gòu)，不同稅務(wù)數(shù)據(jù)與風(fēng)險(xiǎn)信息分別由各部門所掌握。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)共享及信息交換面臨數(shù)據(jù)安全漏洞、透明程度不夠、信息傳遞滯后等難題，借助區(qū)塊鏈技術(shù)去中心化、不可篡改的特質(zhì)，可切實(shí)應(yīng)對這些挑戰(zhàn)，構(gòu)建起一個(gè)既安全又透明高效的跨部門協(xié)同風(fēng)險(xiǎn)管理網(wǎng)絡(luò)。該網(wǎng)絡(luò)憑借區(qū)塊鏈技術(shù)，建立起去中心化的數(shù)據(jù)共享平臺(tái)體系，保障各參與部門得以在維護(hù)數(shù)據(jù)安全的前提下實(shí)時(shí)共享與更新處理相關(guān)稅務(wù)數(shù)據(jù)。相關(guān)操作會(huì)被記錄在區(qū)塊鏈上，從而保證數(shù)據(jù)在真實(shí)性和完整性上達(dá)標(biāo)，進(jìn)而杜絕信息的篡改和偽造情況。例如，在稅務(wù)部門進(jìn)行稅務(wù)檢查的階段，可憑借區(qū)塊鏈查詢企業(yè)歷史申報(bào)記錄、信用評級等相關(guān)信息，不同部門借助區(qū)塊鏈系統(tǒng)提前把這些信息同步并存儲(chǔ)。

納稅行為模式挖掘與政策影響分析模塊 該分析模塊借助大數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)以及行為分析技術(shù)，對涉稅服務(wù)機(jī)構(gòu)（如會(huì)計(jì)師事務(wù)所、稅務(wù)師事務(wù)所、律師事務(wù)所之類）在為企業(yè)客戶服務(wù)過程中的納稅行為進(jìn)行深度剖析，發(fā)掘稅務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的規(guī)律與特質(zhì)，幫助稅務(wù)服務(wù)機(jī)構(gòu)為客設(shè)計(jì)更高效的風(fēng)險(xiǎn)管控手段。借助對海量歷史稅務(wù)數(shù)據(jù)開展聚類分析與關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，不同類型納稅人的行為模式可由模塊識(shí)別。

例如，某一行業(yè)中絕大部分企業(yè)存在稅務(wù)申報(bào)不統(tǒng)一現(xiàn)象，稅務(wù)服務(wù)機(jī)構(gòu)可借助對相關(guān)數(shù)據(jù)的對比分析，發(fā)掘出這些企業(yè)普遍出現(xiàn)的收入低報(bào)、成本虛增等情況?；诖祟惸Ｊ剑娑惙?wù)機(jī)構(gòu)可提前識(shí)別出高風(fēng)險(xiǎn)客戶，并為其提供聚焦重點(diǎn)風(fēng)險(xiǎn)管控的方案與建議。除了對行為模式加以挖掘，模塊亦可結(jié)合政策變動(dòng)情況開展分析，剖析政策調(diào)整對納稅行為起到的效果。

自適應(yīng)學(xué)習(xí)型風(fēng)險(xiǎn)管理效能評估與優(yōu)化循環(huán) 自適應(yīng)學(xué)習(xí)型風(fēng)險(xiǎn)管理效能評估與優(yōu)化循環(huán)因引入機(jī)器學(xué)習(xí)和反饋機(jī)制而達(dá)成，使風(fēng)險(xiǎn)管理系統(tǒng)可依據(jù)實(shí)際數(shù)據(jù)開展動(dòng)態(tài)優(yōu)化，逐步強(qiáng)化風(fēng)險(xiǎn)防控功效。數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)反饋及模型不斷更新是該循環(huán)的核心觀念，系統(tǒng)將定期或?qū)崟r(shí)對稅務(wù)管理過程中的各類數(shù)據(jù)進(jìn)行收集，包含諸如風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別準(zhǔn)確率、預(yù)警及時(shí)性、應(yīng)對措施有效性之類的指標(biāo)，采用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對數(shù)據(jù)展開分析，從而對當(dāng)前風(fēng)險(xiǎn)管理策略的執(zhí)行效果加以評估。憑借持續(xù)進(jìn)行的分析與反饋，系統(tǒng)可以辨別出管理中的缺陷，迅速對策略進(jìn)行調(diào)整與優(yōu)化。稅務(wù)服務(wù)機(jī)構(gòu)可借助此機(jī)制逐漸優(yōu)化為客戶所提供的風(fēng)險(xiǎn)管理服務(wù)。例如，若系統(tǒng)察覺到某一類稅務(wù)行為被錯(cuò)誤判別為風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，會(huì)依據(jù)錯(cuò)誤判定的數(shù)據(jù)開展學(xué)習(xí)，對模型參數(shù)實(shí)施微調(diào)處理，防止這類差錯(cuò)的二次出現(xiàn)。此外，系統(tǒng)憑借自適應(yīng)學(xué)習(xí)辦法，可實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)管理流程的改良。當(dāng)新的稅務(wù)風(fēng)險(xiǎn)類型連同行業(yè)趨勢涌現(xiàn)時(shí)，系統(tǒng)可憑借對新數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，自動(dòng)修正風(fēng)險(xiǎn)評估模型內(nèi)容，實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別的及時(shí)與精準(zhǔn)效果。