大數據背景下鐵路企業稅務風險管理研究

楊 靜

(中國鐵路沈陽局集團有限公司沈陽融媒體中心，遼寧 沈陽 110031)

0 引言

大數據和云計算等技術的發展推動了金稅三期系統的全面推行。 該系統通過引入實時監管功能，稅務機關能夠及時獲取和分析企業的涉稅數據，實現了對企業稅務事項的有效管理。 然而，盡管該系統為稅務風險管理提供了便利，但在大數據背景下，鐵路企業仍然面臨諸多困難和問題。 大數據帶來的海量數據涉及數據的采集、存儲和分析等多個環節，對鐵路企業的信息技術能力和數據管理能力提出了更高的要求。 同時，大數據的高度復雜性也增加了鐵路企業對稅法政策的解讀和應用的難度。 國稅和地稅的合并、稅收法律的變化以及稅收新政的出臺都給鐵路企業的稅務管理帶來了新的挑戰和壓力。鐵路企業需要及時了解新的稅收政策要求，調整稅務籌劃和申報流程，以確保合規操作。 因此，文章旨在通過大數據對稅務管理的影響進行分析，探討在大數據背景下鐵路企業高效進行稅務管理的路徑，以解決存在的問題，為鐵路企業提供有效的稅務風險管理的方法和建議，降低稅務風險，優化納稅成本。

1 大數據背景下鐵路企業稅務風險管理面臨的機遇與挑戰

1.1 帶來的機遇

在大數據背景下，鐵路企業稅務風險管理帶來的機遇是顯而易見的。

第一，大數據技術可以為企業提供海量的數據，包括鐵路客運和貨運數據、票務數據、營業收入和支出等信息，從而方便企業進行稅收管理。 這些數據可以被用來進行稅收籌劃和優化，確保企業能夠遵守稅法，并最大限度地減輕稅收負擔。

第二，大數據能夠更加高效地存儲和分析數據，從而幫助企業管理層做出明智的決策。 通過對海量數據的挖掘和分析，企業可以了解到自身稅務風險的具體情況，并及時采取相應的措施來規避風險[1]。

第三，大數據具有動態性，能夠實時反饋企業的實際情況，便利稅務管理工作。 對于鐵路企業而言，大數據技術可以幫助其實時監測營運情況、車票銷售和客流情況等，從而更好地進行稅收核算和報稅工作。

第四，應用大數據技術也可以提高企業稅收籌劃的質量。 通過對海量數據的挖掘和分析，企業可以深入了解自身業務和經濟活動情況，識別出合理的稅收籌劃方案。 這樣一來，企業不僅能夠遵守稅法法規，還能夠最大限度地實現稅收優惠和減免，從而實現企業利益最大化。 因此，鐵路企業應積極擁抱大數據技術，以最大化發掘稅務風險管理帶來的機遇。

1.2 面臨的挑戰

在大數據背景下，鐵路企業稅務風險管理面臨一系列具體的挑戰。 第一，非結構化數據的處理給企業帶來了困難。 隨著大數據的快速增長，鐵路企業需要處理各種形式的數據，包括文本、圖像、音頻等非結構化數據。 這些非結構化數據無法直接進行分析和利用，需要額外的處理過程，增加了數據分析的復雜性，使得企業難以從中提取關鍵信息。

第二，涉稅數據采集困難導致財務決策受限。鐵路企業需要獲取大量的涉稅數據，包括銷售額、利潤、稅收等信息。 然而，由于涉稅數據的來源多樣化，涉及相關部門和系統的多方協調，數據采集的流程復雜且耗時，限制了企業對稅務數據的實時分析和決策。

第三，隨著大數據的廣泛應用，企業稅務信息的安全性風險也日益突出。 大量的稅務數據涉及個人和企業敏感信息，數據遭到泄露、濫用或被黑客入侵，可能導致巨大經濟損失和信譽風險。

2 大數據背景下鐵路企業稅務風險管理現狀

2.1 內部控制體系有待完善

在大數據背景下，鐵路企業稅務風險管理內部控制體系存在一系列問題，需要予以關注和解決。第一，部分管理者未將企業的內部控制視為重要事項，對其重要性和作用缺乏足夠的認識，導致管理效率低下，這使得企業在面對復雜的稅務風險時無法及時做出應對措施，從而增加了經營過程中不穩定因素的存在。 第二，部分企業內部的管理部門缺乏統一標準和完善的管理機制，無法提供明確的操作指南和流程規范，給稅務風險管理帶來困難。 第三，分工不明確和責任劃分不到位，導致工作量和內容分配不合理，可能造成遺漏，增加稅務風險的發生概率。 盡管不同企業的經營管理內容不同，但在職責劃分上具有統一的特點，即政策頂層設計和執行層面需要明確界定[2]。 第四，部門間的協調溝通不暢，信息共享不及時，工作情況無法及時反映至管理者，限制了稅務風險管理的整體效果。

2.2 風險識別能力較弱

在大數據背景下，鐵路企業稅務風險管理的風險識別能力相對較弱。 盡管企業管理人員在運營方面表現出色，但是缺乏對稅務風險的精準管控和識別能力。

第一，大數據技術的應用可以提高財務分析能力，但是數據獲取過程中存在著不完整性的問題。大數據往往包含海量的信息，而且數據來源多樣，這就導致了數據的質量參差不齊。 鐵路企業需要依賴員工對數據進行準確的識別和糾正，以保證分析結果的準確性和可靠性。

第二，目前的風險識別主要依靠淺顯的解讀方法，這導致了風險識別能力的弱化。 鐵路企業在識別風險時往往只依賴常規的指標和數據，缺乏深入的分析和評估。 這樣一來，潛在的風險可能無法被及時發現，進而在風險防控過程中產生不可預知的損失。

第三，部分稅務部門人員是由財務部門轉崗而來，缺乏對稅務政策的深入了解，這也限制了稅務風險的識別能力。 稅務政策繁雜且經常變動，要求從業人員具備專業的稅務知識和理解能力。 如果稅務部門人員缺乏相關背景知識，很難準確地識別和判斷企業稅務風險，可能會忽略一些隱藏的風險因素。

2.3 溝通機制有所缺失

在大數據背景下，鐵路企業稅務風險管理的溝通機制存在諸多明顯的不足。 第一，當前企業的信息溝通主要依賴OA 系統，然而這種方式卻難以充分滲透公司各個部門和環節中，導致信息無法流動和共享。 這樣一來，不同部門之間的信息交流受到限制，阻礙了對稅務管理的全面了解和及時溝通，從而增加了稅務風險。

第二，稅務管理過程中的溝通機制有待完善。部門之間缺乏有效的信息交互渠道，無法及時傳遞重要的稅務相關信息，這就給企業的稅務決策帶來了困擾。 此外，由于溝通機制不完善，不同部門的工作往往難以協調一致，導致稅務管理工作出現滯后、漏洞或者重復等問題。

2.4 風險管理人才缺失

在大數據背景下，鐵路企業稅務風險管理人才的缺失嚴重阻礙了企業的發展和稅務工作的順利推進，并增加了稅務風險的概率。 企業稅務管理部門缺乏對企業稅務整體工作統籌了解的復合型人才，無法有效協調各個相關部門之間的合作，導致稅務風險的發生和擴大。 人才缺失主要表現在兩個方面:一方面，專業性人才匱乏，使得企業在稅務申報、稅收優惠政策運用等方面存在困難，容易犯下稅務違法行為，形成稅務風險。 另一方面，人才培養制度不完善，即缺乏科學而系統的人才培養機制，無法培養適應大數據時代需求的稅務人才，進一步加劇了企業稅務風險。

3 大數據背景下鐵路企業稅務風險管理策略

3.1 完善企業稅務管理制度

在大數據背景下，鐵路企業稅務風險管理的完善需要建立和優化企業稅務管理制度。 第一，企業應根據其運營特點和商業環境進行調整，確保稅務風險管理體系與實際情況匹配。 第二，有效的稅務管理體系應包括發票管理、稅務檔案管理、稅務合規性審計等多個環節，以確保稅務活動的準確性和合法性。 大數據技術的應用對企業稅務風險管理也具有重要意義，通過大數據分析，企業可以實行崗位責任制，監督稅務工作人員的工作流程和信息采集，提高稅務管理效率和數據準確性。 第三，稅務方案、資料準備、申報表和審批等各項工作應予以分開處理，避免交叉影響，以保證稅務處理的準確性和合規性。同時企業還應建立科學合理的內部管理制度，通過規范操作流程、加強內部控制等措施，降低稅務問題發生的概率。 第四，為了更好地預測和管理稅務風險，企業應構建完善的稅務風險預測管理系統和風險預警方案，通過數據分析和模型建立，提前預警和應對潛在的稅務風險。 因此，鐵路企業應建立和優化適合自身情況的稅務風險管理體系，并采取相應措施來規范稅務日常工作，確保稅務的合規性和風險可控性。

3.2 加強稅務風險基礎環境建設

在大數據背景下，鐵路企業稅務風險管理需要加強稅務風險基礎環境的建設。 第一，發揮大數據技術的作用，深入解讀稅務政策是至關重要的一步。通過運用大數據分析和挖掘技術，鐵路企業可以對復雜的稅法法規進行全面的解讀。 通過對歷史數據的分析和對稅務政策的研究，企業能夠準確地把握新政策的發展趨勢，規避潛在的稅務風險。

第二，學習優秀企業的運營模式，建立稅務管理風險的企業文化是提升稅務風險管理水平的關鍵因素。 企業可以借鑒其他成功企業的稅務風險管理經驗，建立創新、規范、嚴謹的稅務管理流程。 同時，鐵路企業應加強內外部溝通與協作，引入先進的信息系統，通過流程優化和標準化操作，提高稅務風險防控的整體效能。

第三，為了進一步加強稅務風險管理，鐵路企業可以借鑒其他企業的稅務風險防控措施。 通過研究行業內外的稅務風險防控實踐，企業可以了解先進的防控方法和策略，制訂適合自身情況和需求的風險防控策略。 例如，建立健全的內部控制制度、加強數據分析和監測、注重員工培訓和教育等，都是有效的稅務風險防控措施[3]。

第四，利用大數據技術計算成本支出是一種有效降低稅務成本的方法。 通過精確計算成本支出并合理申報稅款，鐵路企業可以避免不必要的稅務糾紛和額外支付的稅款。 大數據技術可以幫助企業更加準確地計算和核算各項費用，減少人為錯誤，降低稅務成本。

3.3 完善稅務風險信息溝通機制

在大數據背景下，為了保障鐵路企業稅務風險管理的全面實施，并提高稅務風險信息溝通的效果，可以采取以下解決措施。

第一，企業與稅務部門之間必須保持密切的溝通和合作。 通過建立穩定的溝通渠道，如定期會議、信息共享平臺等，企業與稅務部門可以及時交流稅務政策、稅收法規等方面的信息，以便企業能夠快速響應并適應稅務環境變化。 此外，企業內部應整合相關部門的資源，明確各部門在稅務風險管理中的職責，確保風險防控措施能夠全面實施。

第二，完善信息溝通機制，特別是針對稅務數據的精準性。 企業可以派專人負責核對稅務數據，確保數據的準確性和可靠性。 此外，建立高效的信息溝通機制非常關鍵，例如，采用數字化系統進行數據交換和共享，提供及時和準確的稅務信息。 通過這種方式，企業能夠更好地理解自己的稅務狀況，及時發現和解決潛在的稅務風險[4]。

3.4 提升稅務工作人員的專業技術水平

在大數據背景下，鐵路企業稅務風險管理需要提升稅務工作人員的專業技術水平。 第一，人才是企業稅務管理工作的重要組成部分。 然而，目前大部分企業稅務管理人員的綜合素質有待提高。 他們對大數據的應用和分析能力較為欠缺，面對復雜的稅務環境時難以做出精準的決策。 為了推動企業發展，我們需要加強人才引進，尤其應該引進擁有稅務管理和大數據專業背景的人才，更好地利用大數據來進行稅務風險管理，幫助企業構建高效的數據分析模型和預測算法，從而準確評估稅務風險并制訂相應的應對策略。

第二，培養人才也是提升稅務管理工作人員的專業技術水平的有效途徑。 通過組織相關培訓課程和學習計劃，企業可以幫助稅務管理人員和大數據專業人員不斷更新知識儲備，了解最新的稅務政策和大數據技術發展趨勢，更好地理解大數據對稅務工作的重要性，運用大數據技術進行風險管理和決策支持[5]。

第三，加快建設優秀的稅務管理團隊。 通過加強團隊合作和交流，提升稅務人員的責任意識和業務能力。 團隊成員之間可以相互借鑒和分享經驗，共同探索應對稅務風險的有效方法。

4 結論

在信息時代下，數據獲取更加多元化和高效性，利用大數據信息可以科學有效地識別稅務風險。 然而，新時代和市場對企業提出了更高的要求，使得企業面臨復雜的稅務風險防范挑戰。 為了應對這些挑戰，企業需要增強管理層風險管理意識，并提升稅務人員的能力和財務會計核算工作質量。 同時，企業還應關注國家稅收政策的變化，并完善財務管理制度和稅務風險管理機制。 此外，進行合理科學的稅收籌劃也是規避稅務風險問題的重要手段。 通過以上措施，能夠提高企業自身的經濟效益，推動企業的發展。