大數據應用于稅收征管的實踐與建議

武瑞柯

隨著數字經濟和信息技術水平的高速發展，大數據已經成為稅收治理的重要戰略資源，對稅收治理方式和稅收治理體系建設具有革命性影響。如何應用大數據思維和手段，深化稅收征管變革，是當前稅務部門的重要課題。本文以國家稅務總局武漢市稅務局的實踐為例，針對當前大數據應用于稅收征管面臨的問題，提出應用大數據推動稅收征管變革的對策建議。

一、大數據應用于稅收征管的探索與實踐

近年來，武漢市稅務局深入開展大數據在稅收征管中的探索實踐，深入推進稅收管理模式的“四個轉變”，邁出了大數據應用的堅實步伐。

1.深入推進數據管理集約集成。大力推動政務數據共享。2013年，積極推動市政府建立財源信息共享平臺，實現了稅務部門與原工商局、房管、建委等19個部門之間的信息共享。2017年，市政府將原平臺升級為“云端武漢”政務信息共享平臺，數據共享部門增加至65個，涉稅數據保障力度進一步增強。全面推進內外數據集成。省市聯動，按照“大歸集、大共享、標準化、高質量”的原則，建立湖北省稅務數據倉庫（以下簡稱“數據倉庫”），對金稅三期核心征管、增值稅發票管理新系統等內部業務系統數據、“云端武漢”政務信息數據、互聯網數據等進行聯通整合共享，實現納稅人數據省域范圍內的集成管理。著力管控基礎數據質量。立足湖北省稅收數據質量管理系統，基于31個質量指標，對基礎數據質量進行管控，確保基礎數據完整性、一致性、標準性，為大數據管理提供真實、可靠、可比的數據基礎。

2.有力促進管理決策高質高效。打造“數據超市”。涵蓋17個大數據主題、80余個公共數據模型、35個專題私有數據模型，并分門別類建立各種分析指標體系，量化分析維度，為組織收入、優化服務、風險管理、政策實施和領導決策等提供強有力的數據參考和依據。建立“智慧稅務”決策指揮系統。該系統以大數據趨勢分析、統計模型和可視化展示技術為基礎，立足稅收業務工作，結合改革發展主線和熱點，涵蓋稅收與經濟、稅收與民生、稅收與服務、稅收與管理4大核心板塊，涉及戶管總體情況、市場主體活躍度等45個主題，滿足不同受眾（政府領導、上級領導、系統內其他單位交流）的差異化需求。

3.切實助推營商環境深化優化。開發數字化辦稅服務智能管理系統。對接金稅三期，自動提取全市314個辦稅服務點服務數據，實時監控、遠程統一指揮，實現“叫號+辦稅”15分鐘超時預警。同時，自動提取工作量數據和滿意度評價數據，實現服務考評“科學化”、服務評價“效能化”。推出“辦稅地圖”智能服務。集成全市辦稅服務點位置數據和叫號系統后臺數據，根據納稅人當前所在位置、各辦稅服務點的人流量和排隊情況，自動計算納稅人辦稅地點的最優推薦，為納稅人辦稅提供精準導航，少走“冤枉路”，避開“擁堵點”。開展不動產交易“一網受理、一窗辦結”系統建設。以“云端武漢”政務服務平臺為統一數據接入平臺，集成房管、稅務、公安、民政、法院等數據，對相關數據進行實時比對、實時反饋，實現房地產交易稅收服務和管理過程中收件提速40-50%，辦理提速60-70%。

4.有效實現稅收風險可防可控。構建數據、業務雙輪驅動的三級風險防控機制。以總局“云平臺”、省局“數據倉庫”、市政府“云端武漢”等系統為依托，廣泛采集內外數據，運用大數據技術手段，逐步構建起業務和數據雙輪驅動、高中低三級風險分級防控的風險管理新模式。2018年，基于大數據分析掃描，精準定位風險納稅人23094戶次，實現查補稅款49.28億元。運用大數據手段密織發票風險防控網。針對增值稅發票虛開虛抵風險高發態勢，深入運用大數據技術，先后開發了“預警快”“打擊狠”“分析準”“票鏈通”“票控全”等系列軟件。5年時間內共發現問題發票31.6萬份，挽回稅款損失51億元，有力打擊了發票虛開虛抵違法犯罪行為。項目負責人，我局貨勞稅處張學東同志被評為“人民滿意公務員”，受到習近平總書記的親切接見。建立數字化系統精準查處稅收違法案件。積極探尋大數據技術在稽查選案、電子查賬、案件管理過程的應用路徑和方法，開發數字化稽查系統。2018年，通過數字化稽查手段，共查補收入22.08億元，移送涉嫌犯罪案件101件，抓獲犯罪嫌疑人15人，通過公布稅收違法“黑名單”曝光納稅人51戶。

二、大數據應用于稅收征管的問題及難點

從武漢市稅務局大數據應用于稅收征管的實踐出發，剔除部分個性化、特殊性問題，提煉、總結當前大數據在稅收征管應用中的共性問題及難點。

1.頂層設計完善度與大數據發展要求不相適應。大數據發展缺乏總體規劃。當前稅收大數據工作仍然處于各地自主探索階段。對于大數據工作如何開展、數據如何集成、如何分析，各級稅務部門職責如何劃分等問題，缺乏總局層面的統一規劃和指導。現行稅收管理流程、崗責體系與大數據要求不相適應。現行稅收征管模式還習慣于依賴“人”本身的能力，對大數據價值的認識和挖掘不足，稅收管理流程、崗責體系的設置仍然基于“事項”而非“數據”。大數據思維尚未形成。從當前實踐看，稅務干部對大數據的認識較為片面，還存在不少誤區。

2.數據共享程度與大數據發展要求不相適應。法律保障不到位。稅務機關從政府職能部門、金融機構獲取數據多數還是依靠行政干預或者部門合作的方式，數據獲取“剛性”不足。數據標準不統一。由于信息系統架構、存儲方式、數據標準的客觀差異，不同主體之間數據整合難度較大，影響了稅務機關獲取數據的效率。配套制度不健全。我國對數據安全還缺乏統一的法律約束和技術保障，數據共享意愿較低。

3.數據應用能力與大數據發展要求不相適應。數據系統多且分散。盡管總局“云平臺”已經實現了部分數據的全國性集成，但是離真正意義上的數據集成還有較大距離。前沿技術掌握不足。稅務機關對于文本、網絡資源等這些半結構、無結構數據的分析挖掘較為陌生。對于區塊鏈、人工智能等前沿技術的掌握、運用能力不足。軟硬件配置水平較低。稅務機關目前軟件、硬件配置，與高水平開展大數據應用的要求之間還存在較大差距，客觀上制約了對大數據的挖掘應用。

4.人才隊伍建設與大數據發展要求不相適應。人才儲備不足。既懂大數據技術，又精通稅收業務的復合型人才較為匱乏。人才增長后勁不強。隨著國內互聯網經濟的高速發展，騰訊、阿里、華為等行業巨頭對人才的吸引力越來越大，稅務部門在吸引高端技術人才方面的優勢逐漸降低。

三、全面推進大數據應用于稅收征管的對策及建議

針對當前大數據應用中存在的問題問題，結合相關發達國家經驗做法，立足應用大數據推動稅收征管變革的目標，提出以下對策建議。

1.完善頂層設計，全面重構稅收管理機制。以大數據應用推進稅收征管變革，首要前提是立足“大數據治稅”的思路，完善頂層設計。要制定大數據治稅總體規劃。以稅收法律法規為依據、風險管理和信用管理理念為指引、大數據服務平臺為支撐、納稅服務為前導、分類分級管理為抓手，努力實現大數據支撐下的稅收治理思維變革、治理手段改進、決策技術進步、風險管控能力提升、內部管理流程再造、社會協同治理進階。要重構稅收管理流程。按照業務數據化、數據業務化的工作思路，重新構建組織原有流程，建立信息數據集約化、組織架構扁平化、業務流程規范化、云端平臺自助化、業務流程數據化、稅收管理效能化、納稅服務智能化的智能征管體系，實現稅收管理方式的根本性變革。要重建稅收管理崗責體系。按照“因事設崗”原則建立全新稅收征管業務崗責體系，實現稅收業務線上全程閉環辦理。

2.強化制度保障，切實提升數據共享水平。針對影響稅務機關數據獲取的制約因素，對癥下藥，逐一破解法律保障、數據質量、數據安全等方面的問題。要保障數據獲取權力。以《稅收征管法》修訂為契機，明確納稅人主動提供相關涉稅信息，以及金融機構等關鍵第三方向稅務機關提供涉稅數據或者配合稅務機關調用、查詢相關信息的法律義務。要推進數據標準統一。積極推動建立國家層面統一的數據指標體系標準、元數據標準和數據接口技術規范，進行信息數據的標準化建設，實現大數據時代的“車同軌，書同文”。進行完善配套制度建設。重點在電子簽名、電子憑證、數據隱私保護等方面加強制度建設和立法規范，破除大數據應用的技術障礙，消除公眾對于數據隱私泄露的擔憂。

3.統一數據平臺，實現數據全面集成。要以辦稅實名制、電子化為基礎，深化內部數據采集。深入推進實名辦稅，大力推進電子稅務局建設，提供在線自動辦結、在線審核辦結、線上線下融合辦結等多種辦稅事項處理方式，逐步實現主要辦稅事項全程網上辦理，進而實現對所有業務數據的全面采集。要以數據共享、共治為基礎，深化外部信息共享。推進總局和省稅務局兩級電子稅務局分別實現與國家和省級政務服務平臺對接，統一事項標準、統一數據交換共享、統一身份認證、統一電子印章、統一電子證照，不斷深化與外部門、第三方服務平臺之間的業務協同、服務調用和數據共享水平。要以數據互聯、系統整合為基礎，深化內外數據集成。以統一社會信用代碼和自然人納稅人識別號為標識，對全國范圍內、各級稅務機關信息系統數據，以及第三方數據、互聯網數據進行比對、整合，構建稅務端一體化的業務處理和大數據支撐平臺。

4.內外協同發力，穩步提升數據應用能力。能否熟練掌握云計算、互聯網、數據庫等多數據分析技術，以及集成學習、人工神經網絡等前沿技術，直接決定了稅務機關能否實現數據價值“變現”。要加強大數據應用人才隊伍建設。通過公務員招錄、領軍人才培養、大數據競賽等形式，選拔、培養、鍛煉人才，逐步建立起具有“稅務本色”、精通稅收業務和大數據技術的人才隊伍，提升大數據應用“軟實力”。進一步優化新招錄公務員安排使用，對情報管理、數據管理、信息技術等專業類干部，定向安排到信息化建設、大數據管理等部門，確保人崗相適、人盡其才。要主動對標大數據應用技術要求。立足按照大數據應用的長期要求，進一步升級稅務機關內部軟、硬件水平，掃清大數據分析應用的“硬”障礙。要深化對外合作破解應用難題。“走出去”和“引進來”相結合，積極引進外腦，在部分項目上通過政府采購的形式開展與阿里等國內大數據“巨頭”的合作，破解大數據應用中的難題。

5.創新分析應用，有效促進稅收遵從。稅收征管千頭萬緒，要從征收管理和納稅服務兩個維度入手，深入開展大數據應用探索。要構建以自主遵從、優質便捷為主要特征的現代化納稅服務體系。以納稅人需求為導向，用大數據收集和分析納稅人和繳費人關注點、熱點和需求點，開展納稅人辦稅行為分析，形成自主定制、智能推送的宣傳輔導模式。推進政策服務從普遍式的政策宣傳向針對性的推送服務轉變，辦稅服務從被動改進式向主動優化式轉變。探索人工智能技術在智能咨詢、實名辦稅等領域中的應用。要構建以“信用+風險”為主要特征的現代化稅收征管體系。推動納稅信用聯動管理，通過關系云圖技術，整合法定代表人、財務負責人、辦稅人員等個人與企業間的相關數據，實現協同、聯動的納稅信用評價。推動監控預警全流程覆蓋，實現事前服務提醒、事中更正提示和業務阻斷、事后快速響應，從傳統事后稅收風險管理轉變為“稅企互動”的全流程動態風險防控。探索人工智能技術在風險管理領域的運用，通過風險分析識別計算、運行次數的積累，實現風險分析模型、指標體系像人一樣通過學習逐步自我提高改善。