◎文/何文靓

税收风险管理数字化的理念、目标与内涵

数字化不等同于无纸化和信息化无纸化的概念主要是突出资料在传递、报送、存储中的文件载体要尽可能脱离纸质材料，尽量使用电子数码设备、网络、云端平台等互联网通信技术。与传统手工流程不同，信息化技术重点关注风险管理系统中信息技术所起到的作用，诸如硬件设施搭建以及软件工具的配套等。目前，在税收风险管理中的大部分工作流程和环节已经进入无纸化阶段，如税收数据留存、工作流程记录、工作成果提交等。借助大数据技术搭建的信息管理系统为税收风险分析、税收任务分配、风险避免和应对提供了重要支撑。但是从税收风险管理系统整体出发，其中部分环节中运用的无纸化、信息化手段基本上都是通过载体、方式等对税收风险管理做出数字化智能化改进，继而提高了信息传递和风险管理效率。数字化进程绝对不是简单的纸质电子化、传输信息化、系统模块化，而是从整体出发，借助大数据、人工智能、云计算等先进手段，充分发挥数字驱动效应，将风险管理各个岗位、各个业务合理高效整合，实现根本上改变的数字化系统化风险管理模式。

数字化智能化以数字驱动为理念税收风险管理数字化智能化并不是简单地搭建信息管理平台或生硬地进行数据汇总和静态分析，而是借助数字化技术实现数字驱动税收风险管理。与目前国家税务管理工作流程中使用的信息驱动和技术驱动手段不同，数字驱动的含义是指将税收风险管理中的所有信息和数据进行数字化和系统化转换之后，税务管理部门能够使用各类先进技术对数据进行深度分析、发现潜在问题，借助数字化手段实现风险管理工作和流程效率的提高。

税收风险管理数字化以搭建监管系统为目标税收风险管理实现了税收流程的规范化和系统化，促进了风险管理机制的简洁化。并充分运用数字和数据来表征各个环节和流程，让税收风险管理透明公开。同时，将税收风险管理进行数字化与智能化改造能够实现工作流程去行政化，提高税务工作的质量和效率，将税务管理者和纳税人两方的服务效能更加准确地使用数字进行展示，实现准确监控、高效防控、快速打击。

税收风险管理数字化的内涵为实现税收风险管理的数字化，需要在完成无纸化和信息化的前提下，充分利用数字化和智能化技术，以数字驱动为目标，结合大数据、人工智能方法，逐步实现税收风险管理系统中各个环节和流程的数字化转型，并搭建其高度智能化、高度自动化、高度系统化的税务风险管理数字系统。首先，在智能化方面，需要对涉税和执法两方面风险进行分析，特别应该关注税收风险中的穿透理论和对人为行为的分析，从根本上改进税收风险管理能力。其次，在自动化操作方面，通过大数据或人工智能手段实现数字驱动，在关键环节设置阈值，到达一定条件便自发启动税收风险管理系统，使得各个环节自动连接、自动工作。最后，在系统化方面，通过深度分析和研判将税收风险管理系统中各个岗位职能、信息数据从整体角度出发进行分析，打通整体系统，整理零散信息，实现税收风险管理流程中的统一协调。

先进技术带给税收风险管理实现数字化的机遇

智能化实现了税务数据的深度分析和处理在税务机构成立之后，各个税收风险管理部门、公司税务管理部门和税务数据都会相互关联协同合作，对税务数据和信息进行收集和处理并进行深度分析与挖掘。这些税务数据中的潜在联系本来是很难分析与发现的，但在得到关联、整理和解析之后会形成重要的价值数据，再结合大数据或者人工智能技术可以快速绘制用户金融画像和群体金融特征，这些结果特征鲜明且形象准确。纳税人的税务特征和形态同样也能够被详细绘制出来，以此来帮助税收风险管理机构对纳税人风险进行管控。税务管理部门借助这些高质量信息数据可实现快速掌握纳税人心理状态和纳税习惯，对纳税人的共性问题和需求进行合理解决，提高税务工作的效率和质量。借助智能化数字化税收风险管理系统，能够实现企业行为的透明公正化，对税务工作的质量要求也会更高。

通过大数据技术高效识别税收风险以先进大数据技术作为基础，搭建云端大数据平台，通过收集、学习、建模、分析大量信息数据样本，对税务工作中的常见问题诸如虚假发票、虚假账单等进行风险肖像刻画。所有风险肖像刻画都可以被人工智能或大数据技术录入并扫描，同时对所有企业进行逐一排查比对，列出可疑清单。例如，在大数据平台中人工智能将开设虚假发票的公司标为负样本点，对于正常合法企业则是正样本点，之后根据发票数据和税务账本数据，将这些被标记为负样本点的开设虚假发票的公司进行风险特征刻画，每个特征具有独特的代表性。同时，人工智能还会自行调整样本点权重比例，实现画像自动智能更改和同步。

人工智能提供了强大的数据支撑通过人工智能提供的数据支持，税收风险管理实现了更加系统先进的数据分析方式。数据分析和深度挖掘是数据库深度分析的一个环节，主要作用是通过在全部数据信息中进行搜索并抓取潜在有用信息，从多方位对数据进行分析，研究数据关系，从各个因果关系中分析数据联系，为税收风险分析提供新方法，为税务工作人员提供可靠性更高的预测和判决，从整体上提高税收风险工作效率。同时，人工智能技术还能实现数据管理的优化整理，在人工智能的帮助下数据库系统管理更加完善、高效、安全，并且人工智能为税收风险管理的数字化和智能化提供软件支持和环境搭建，在关系型数据库中人工智能可以实现数据属性的自动分类、数据库索引目录的优化设计、更快更好的搜索查询；在数据中心，人工智能可以实现数据中心的协同管理和控制。借助机器学习技术，人工智能可以将原有税收风险管理数据全部学习并自行生成决策算法，相比于人工决策具有更高的准确性和安全性。

人工智能为税收风险统计带来新的技术手段税收风险实现数字化与智能化管理需要人工智能的加持。从智能化角度出发，在进行税务和法律风险分析的过程中，人工智能算法如决策树、神经网络、机器学习能够快速帮助税务部门勾勒纳税人税务风险画像，并且可以给出税收风险管理中的相关特征性指标，从而实现风险监管和预防。从数字化角度出发，人工智能技术可以将税务工作中的几乎所有目标文件和流程转换为数字信息数据，使信息数据得以在每个部门每个环节中实时传递和交换，人工智能和大数据系统一同为税收风险管理的预防和治理带来新兴便利手段，强有力地提高税收风险管理的效率。

实现税收风险管理数字化可行路径的相关建议

借助先进数字技术实现信息收集、分析和集成第一，税收风险管理部门应该借助人工智能和大数据技术搭建云端一体化平台，避免税务数据混乱复杂，信息难以应用、整合困难的情况发生，将税务数据通过人工智能进行分类、集成并实现数字化管理。第二，税收风险管理部门应该使用人工智能算法技术对海量数据进行深度分析和整理，将各类数据充分整合并利用。第三，税收风险管理部门需要对海量数据进行规范化，更新迭代系统和数据，使得各个数据能够兼容多个系统，允许不同来源的数据进入系统并规范化，加强云端数据的安全稳定和维护，利用大数据技术实现异构数据重组。第四，税收风险管理部门应该成立统一标准的管理模板，根据人工智能的分析技术明确税务分析任务，为数据模型建立和深度分析打下坚实基础。

健全和完善智能化数字化风险识别指标当前，随着市场行业不断复杂化，应该逐步将税收风险指标与日常税收工作牢固结合，运用大数据手段设计实时全面监管系统。对于不同行业不同种类的企业建立不同税种的风险指标和模型，有效提高指标度量作用和模型分析效果。由于不同行业业务标准、经营方式、法律规定各不相同，即使行业相同，不同企业的财务管理方式也存在差异，如果想要高效识别税收风险，必须建立完善的风险指标规定。税收风险指标体系和风险识别模型的建立必然要借助大数据和人工智能技术，为了应对不同行业不同企业的不同税务管理模式，必须要做好税务数据信息分收集统计工作，以这些海量数据为基础运用大数据技术总结行业和企业规律，进行模型建立和风险指标的选定，实现风险识别的精准化差异化。

将先进数字技术融入税收风险管理系统第一，推进税收风险管理全流程数字化智能化。依托先进数字技术如大数据和人工智能强大算力，以税收风险管理平台为基础，打造纳税人风险监视管理库，整合各个税务机构税务数据并进行机器分类，将风险管理全流程各环节融入先进数字技术，形成税务系统闭环链条，实现税务风险监管的实时全面覆盖。第二，推进税收风险分析数字化智能化。借助机器学习和人工智能的识别技术，将纳税人的风险画像和需求特点进行归纳总结，针对不同种类纳税人进行不同程度的税务风险管理。第三，推进税务风险预警数字化智能化。大数据技术和人工智能可以深度挖掘海量数据的潜在联系，通过模型建立、系统分析得到群体画像。税务机关可以借助税务群体画像迅速了解纳税人的潜在风险，同时人工智能还能实现纳税人风险轻重程度的鉴定，充分实现事前预防、事中阻断、事后控制的税务风险管理模式。

税务管理部门应加大复合人才培养力度税务部门和机关应该建立起大数据思考思维方式。目前大数据技术和人工智能技术在国家技术发展方面占据关键地位，既推进了技术革新又促进了人们思想的进步。将大数据技术和人工智能融入到税务风险管理系统，不仅为传统税务风险管理注入新鲜知识和血液，还促进税务风险管理的思维转换。税务风险管理的数字化和智能化需要大批高素质高能力复合型人才。第一，税务部门应该主动招揽社会优秀人才，有意识地吸引高素质人才。发布相关人才引进和激励政策，完善部门奖惩制度，促进人才多方面多角度发展。第二，税务部门应该加大人才培养和培育力度，建立系统完善的人才培养机制和体系，积极开展各类讲座、培训、自学活动。不但要加强整体综合素质的培训，还要开展专业技能技术教育。第三，税务部门内部应该优化人员配置，完善工作人员的合理搭配，充分发挥工作人员的自身潜力。