企業涉稅風險如何預警

□ 趙德濱

從近年來不斷出臺的資本市場政策可以看出，國家稅務總局已經開始加強對資本市場的稅務監管。這就要求企業、尤其是上市公司，積極進行稅務風險防范，及時發現企業納稅管理中存在的問題，規避稅務風險，合理合法降低企業稅負，在節省稅收的同時帶來真正最大的經濟效益。

涉稅風險襲來

當前，企業的涉稅風險種類繁多，例如：虛增收入；費用不入賬，壞賬少計提；虛構現金流；虛增資產價格；虛假重組；自炒自股；自買自賣關聯交易；劣質資產注入；固定資產投資不實等。由于涉及財稅的問題比較多，大量公司涉及補繳所得稅、增值稅、營業稅等稅款。一旦公司被認定為偷稅，除被限期補稅，還需承擔罰金和滯納金，這不僅使公司的形象大打折扣，其造成的經濟損失也是非常巨大的。

用數據改進管理

新的市場環境下，企業有必要強化稅務風險管理，以保證自身的良性發展。首當其沖的就是企業的稅務風險識別，風險級別和應對措施需要通過數據分析計算得到，而高質量的數據、高速的計算能力、業務規則和算法模型能夠共同實現對稅務風險的自動評估。換言之，讓數據說話，用數據改進管理，運用大數據+人工智能技術能夠有效實現企業稅務風險的管控。

“網絡爬蟲”是一種在互聯網上采集捕捉涉稅行為數據的有力工具，借助“網絡爬蟲”及大數據縫隙技術能夠實現對數據的有效采集、存儲、處理、分析和應用，做到分類抓取、實時監控、智能比對。數據分析可以盡可能多地暴露企業在經濟活動中的行為問題，涉及企業內部違規操作、稅務部門監管風險等，從而提高企業自身識別風險、響應處理、風險評估等諸多方面的能力。

具體而言，可將企業關聯方、股權架構、進銷往來等分散的信息進行匯聚，生成企業相關指標，對企業納稅申報和財務核算質量作出評判，對特殊項目（如股東發生變更等）予以提示。可通過比對第三方信息與納稅申報信息，開展風險排序和預警，最終形成企業的數據畫像。同時，通過輿情監控，及時把握企業的經營狀況，采取應對措施，提高納稅工作的針對性和有效性。期間，企業還需要抓住資本這個關鍵，用資本的軌跡來重構企業交易行為的軌跡，定位征稅的風險點，通過兩者相互印證，還原商業實質，強化納稅管理。

舉一個簡單的例子。例如，某廚房小家電生產商集團公布的平均年增長率為400%，毛利率比行業龍頭九陽股份還高46%，而九陽的規模是其8倍，且該集團幾乎沒有任何廣告和零售終端開銷。在淘寶網的廚房小家電生產商“關注度”排名中，該集團僅位列第51名；在最近一個時期，銷量最多的產品只賣出9件，絕大多數產品的銷售量為0，而九陽產品每周的銷量高達幾千件。針對上市企業公開的財務數據，以及通過網絡爬蟲技術采集的第三方數據，不難發現該集團與其自身歷史信息或者同類公司比較，毛利率明顯異常，財務數據存在造假，涉稅風險由此暴露。

當前，稅務機關已經利用大數據管稅的征管方式加強稅務監管。對企業來說，更有必要利用大數據技術改進管理，基于網絡爬蟲技術結合大數據人工智能技術挖掘涉稅行為數據，以此實現稅務風險的預警，合理規避稅務風險，保證企業自身的運營安全。