大数据环境下税收数据深度利用探索

一、税收大数据应用的方法及当前应用环节存在的问题

税收大数据的分析就是依照科学管理的要求, 结合大数据分析技术, 实现用数据来分析指导税收工作, 通过对涉税数据进行挖掘, 总结问题, 预测发展趋势, 为推动和改进税收管理提供数据支撑。大数据分析的过程主要包括前期的数据收集, 数据整理和后期的定量和定性分析。当前, 涉税数据异常庞大, 由于数据的采集渠道不畅通、交换方式滞后、多个软件系统之间存在信息壁垒, 分析方法也比较单一, 往往得不到充分利用, 并且数据安全方面也存在很大的隐患。

二、大数据环境下税收数据深度利用的探索

(一) 税收大数据的价值

互联网大数据, 不仅能为使用者提供大量数据资源, 整合分析数据, 而且能带给使用者一种新的工作方法、思维模式的体验。结合风险管理和税收大数据深度利用, 是国地税合并以后, 税收征管改革的突破口和创新点。将大数据税收征管模式与先进的管理理念相结合, 通过税源监控、税收分析、纳税评估、税务稽查等环节层层报关, 达到堵塞漏洞、方便纳税人、提高税收质量的目的。税收数据深度利用的存在巨大价值。

(二) 税收大数据的采集、整理与加工方式

大数据固然功能强大, 但如果不能保证数据来源的真实性, 那么大数据的整合和分析, 都失去了实际意义。所以, 首先要确保涉税数据的采集质量, 在税务系统中, 一部分数据是来自于纳税人的自行填报, 税务系统要加强涉税信息管理, 做好辅导和宣传, 要求纳税人按照统一的口径、时间和格式对企业生产经营和财务等情况进行及时、准确的报送。同时, 加强数据筛查及比对, 发现可疑数据, 及时追踪核查。畅通涉税数据采集的渠道, 税务总局要制定相应的数据采集制度, 各地保持与地方政府的沟通交流, 定期从工商、国土、房产、银行等外部门交换涉税数据, 保障数据的真实性与完整性。数据加工挖掘是最重要的一个环节, 对收集整理后的数据通过科学的方法深度分析, 常用的方法有遗传算法、神经元网络、决策树等。数据挖掘工具, 可以处理常见的数据类型, 提供通用的处理模式, 如回归模式、时间序列模式和关联模式等, 也可以利用金税三期系统强大的功能和税务系统现有的TRS、TRAS、NTSS等专用软件和任务, 设置个性化的审核公式, 完善指标评价体系, 对采集的数据进行分析。

(三) 打造税收大数据分析团队

税收数据的深度利用, 不仅需要税务工作者具备丰富的税收专业知识, 还要求具备很强的数据分析能力。所以, 税务系统不仅要加强税收专业知识的培训, 而且也要注重计算机相关技能的培训, 培养一批复合型人才。制定选人用人的长效机制, 定期组织考试考核, 通过选入人才库、绩效考核等形式选拔优秀人才, 着力打造一支强大的税收数据分析团队。

(四) 完善指标评价和分析体系

大数据环境下税收数据深度利用, 需要一系列的指标, 来对数据进行剖析, 指标作为数据分析的工具, 应当满足数据分析的需求。所以, 税务系统应当完善指标评价体系, 对于数据关联度较高的进行相关关联分析, 比如, 以增值税为计税基础的城市建设维护税、教育费附加, 这样有联系的税种之间, 可以进行关联分析, 完善相应的指标。再比如征收管理范围内, 涉及的税费欠缴数额、汇算清缴时所得税比重等等, 这些可以根据计算方法以及经验数据, 设定指标范围, 帮助分析和检测数据。对于关联度不太高的数据, 可以尝试聚类分析方法, 将这些数据按照某种相近程度聚类成一类有意义的子集合, 每一个子集合的数据属性相似, 但不同子集合之间的数据属性相差很大。比如, 近五年当地税收增长与GDP增长、宏观税负之间的聚类研究, 能够透视税收与经济的内在关系。

在税收大数据时代, 要想准确获取涉税数据并为税收现代化工作提供数据支撑, 就必须着力打造税收专业和计算机复合型人才团队, 利用科学的分析方法和先进的数据挖掘技术, 科学指导税收工作, 提高税源管理的精细化程度。使税收管理向数字化的方向发展, 为税收评估和工作绩效考核提供依据, 为纳税评估和税务稽查提供基础数据。

摘要：近几年来, 互联网发展突飞猛进, 大数据的应用也越来越广泛, 在大数据环境下, 税务系统也面临新的挑战, 再加上税制改革, 对于税收数据的分析、利用, 也提出了更新、更高的要求。如何适应当前大数据环境, 对税收数据进行深度利用, 为决策者提供更加全面、准确的决策依据, 是税务系统急需探索的工作任务。本文分析了当前大数据环境下税收数据深度利用中存在问题, 对大数据环境下税收数据深度利用的进行了探索。随着国地税征管体制改革, 纳税人的国地税信息也实现了整合。税收信息系统经过了多年的发展, 逐步趋于完善, 已经实现省局数据集中处理, 数据的共享程度和利用程度大大提升。税收数据的深度利用成为构建现代税收征管体系的一个助力器。

关键词：大数据,税收数据,深度利用

参考文献

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