基于大數據技術的企業稅收風險管控及籌劃策略

劉利蘋

【摘 ?要】論文主要探討大數據技術如何在企業稅收風險管控和稅收籌劃中發揮關鍵作用，分析了企業在稅收管理中遇到的風險類型及其來源，針對企業在稅收風險管控方面面臨的主要挑戰，提出基于大數據技術的稅收風險應對和防范策略。論文提出，在稅收籌劃方面，企業應明確基本原則和目標，借助大數據技術優化稅負、有效利用稅收優惠政策，旨在為研究基于大數據技術的企業稅收風險管控及籌劃策略提供管理框架，供企業稅收管理實踐和理論研究參考。

【關鍵詞】財務管理；大數據；稅收風險管理；稅收籌劃；企業管理

【中圖分類號】F275；F49；F812.42 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 【文獻標志碼】A ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 【文章編號】1673-1069（2024）04-0128-03

1 引言

稅收管理作為企業財務管理的重要組成部分，對企業的財務健康、合規性及長期發展具有重要影響。因稅法的變化、稅收政策的多樣性及跨國經營的稅務問題等，企業面臨稅收合規風險、稅收規劃的有效性問題及稅務爭議的處理等挑戰。因此，有必要探索基于大數據技術的企業稅收風險管控及籌劃策略。大數據技術支持企業在復雜的稅務環境中作出更為合理的稅收籌劃，優化稅負并利用稅收優惠政策，實現經濟效益與稅收合規的雙贏。本文的研究不僅能解決企業稅收管理的現實需求，而且可促進稅收管理現代化，為稅收政策的優化和稅法的完善提供參考。

2 大數據技術概述

2.1 定義

大數據技術是一種以存儲、處理和分析海量和多樣化數據為核心的技術體系，并從這些數據中提取價值和洞察力，涉及數據采集、數據存儲、數據處理、數據分析等，適用于處理規模龐大、結構復雜的數據集，超出了傳統數據庫軟件處理能力的范圍。大數據的核心特征可概括為體積大、速度快、多樣性和真實性：體積大指數據規模大，存儲和處理數據需要特殊的技術和架構；速度快指數據生成和處理的速度極快，需要實時或近實時的技術來處理；多樣性指數據類型繁多，包括結構化數據、半結構化數據和非結構化數據；真實性指數據的質量和準確性，對分析結果的影響較大。大數據技術的應用范圍廣泛，包括但不限于互聯網搜索、金融分析、健康醫療、智能制造、城市管理等領域。通過對大數據的分析和挖掘，可以提高決策的效率和精確度，優化業務流程，創新服務模式，為社會經濟發展帶來深遠影響。

2.2 技術框架

大數據技術的基礎架構和關鍵技術構成了處理、分析和存儲海量數據集的框架?；A架構主要包括數據存儲、數據處理和數據分析3個核心部分，每一部分都依賴于多項關鍵技術。

數據存儲作為大數據技術的基石，涉及如何高效、安全地保存大量數據，關鍵技術包括分布式文件系統和非關系型數據庫，能夠處理和存儲規模龐大、結構多樣的數據集。數據處理指數據的清洗、轉換和加載以及實時數據流處理，關鍵技術包括編程模型、用于處理大規模數據集的并行算法、用于實時數據流處理的框架。數據分析指從數據中提取有用信息，關鍵技術包括機器學習算法、數據挖掘技術和復雜事件處理。機器學習算法可基于數據預測未來趨勢，數據挖掘技術用于發現數據中的模式，復雜事件處理用于識別并響應數據流中的特定模式。此外，云計算技術為大數據應用提供了彈性的計算資源，容器化技術和微服務架構提高了大數據應用的部署效率和可維護性。總之，大數據技術的基礎架構和技術共同實現了處理海量數據集的能力，為企業和組織提供了深入分析和決策支持的強大工具。

3 企業稅收風險管控的現狀與挑戰

已有研究顯示，企業稅收風險管控正面臨多重挑戰。隨著全球化和互聯網經濟的發展，企業稅收環境變得更加復雜，跨國稅收規劃和避稅行為增加了稅務合規的難度；稅法的變動要求企業不斷更新稅收管理策略，適應新的稅收政策和法規；大數據和云計算等技術的應用雖提高了稅收管理的效率，但也帶來了數據安全和隱私保護的新挑戰。

3.1 企業稅收風險的類型與來源

企業在稅收管理中面臨的風險類型眾多，主要來源可以歸納為以下幾個方面：第一，合規風險。稅法和政策的變化要求企業及時調整稅收策略，避免違法或違規行為。合規風險源于對稅收法律、法規的誤解或忽略，以及稅務申報和繳納的錯誤。第二，操作風險。其具體是指企業內部管理和操作過程中的缺陷，包括人為錯誤、內部控制系統的不足或信息技術系統的故障等。操作風險導致稅務申報不準確，引發稅務調查和罰款。第三，籌劃風險。企業為減輕稅收負擔而進行稅務籌劃時，采取邊緣化的稅務籌劃策略，增加了被稅務機關質疑和調查的風險?；I劃風險主要源于對稅收優惠政策的過度解讀或濫用。第四，聲譽風險。與稅收籌劃和合規相關的負面新聞或公眾輿論會損害企業的聲譽，即使企業的稅務籌劃合法，公眾對企業的看法也會因認為企業避稅而變差。第五，監管風險。企業因稅收政策法規變化面臨更高的稅收或更嚴格的合規要求。監管風險還包括稅務機關的審查和調查，導致更高的財務成本和時間成本。

3.2 面臨的主要挑戰

已有研究表明，稅法和政策的變化要求企業持續跟進和適應，企業若不能及時準確地理解和滿足新的稅收要求，極易增加合規風險；隨著全球化進程的加速，企業跨國經營活動增多，涉及多個國家和地區的稅收法規的稅收管理更加復雜，不同國家之間稅制的差異和國際稅收規避問題對企業的稅收管理提出了更高要求；雖然信息技術在稅收管理中發揮著越來越重要的作用，但一些企業在信息技術應用方面仍然存在不足，若數據管理不精確、分析能力不強，會影響稅收風險的有效識別和管控；若企業內部控制系統不完善，缺乏有效的內部審計和風險評估機制，則難以及時發現和糾正稅收風險；企業在追求稅負優化的同時，還需確保稅務籌劃的合法性，避免因過度籌劃而引發稅務爭議和聲譽風險，如何找到籌劃與合規之間的平衡點，成為企業稅收管理的挑戰；稅收法規的復雜性要求企業擁有專業的稅務團隊，而高素質的稅務管理人才短缺，成為企業的又一挑戰。

4 基于大數據技術的稅收風險管控策略

基于大數據技術的稅收風險管控策略主要包括數據采集、分析和應用3個方面。通過采集企業財務、運營等相關數據，實現稅收信息的全面覆蓋；利用大數據分析技術，對采集到的數據進行深入分析，識別潛在的稅收風險點；根據分析結果，制定針對性的風險預警和應對措施，實現對稅收風險的有效預防和控制，提升稅收風險管理的精準度和效率，為企業合規經營提供有力支持。

4.1 風險識別

大數據技術通過集成和分析企業的財務數據、交易記錄及市場動態等多源信息，實時監控企業稅收風險。大數據技術利用先進的數據分析工具，快速處理海量數據，識別出異常模式和趨勢，發現潛在的稅收風險。通過比對企業的財務報表和行業平均水平，發現稅負異常波動或不符合行業標準的情況。此外，大數據技術能夠分析交易模式，識別非正常的業務往來或價格轉移行為，預警可能的稅務合規問題。通過大數據技術的實時監控和分析，使企業及時發現并應對稅收風險，避免潛在的法律和財務風險，保證稅務合規性。

4.2 風險評估

大數據分析在評估稅收風險程度和影響方面展現出獨特優勢，通過集成企業內外部的財務報表、交易記錄、行業數據等海量數據資源，實現對稅收風險全方位的洞察。利用機器學習和人工智能等高級分析模型和算法，自動識別數據中的異常模式和潛在風險信號。在風險程度評估方面，大數據分析通過量化模型計算出風險發生的概率，同時，結合歷史案例分析，提供對風險程度的定量評估。此外，通過對比分析企業數據與行業標準，發現稅負偏離的情況，評估稅收風險對企業的具體影響。在風險影響評估方面，大數據技術通過模擬不同風險事件對企業財務的影響，預測風險事件對企業造成的潛在損失。并且可以設定不同的風險場景，通過模擬分析了解各種場景下企業的損失程度，為企業制定有效的風險防控策略提供數據支持。

4.3 風險應對

基于大數據技術的稅收風險應對和防范措施，包括實時數據監控與分析、風險評估模型構建、智能風險預測、風險管理決策支持、知識庫構建與學習等。大數據技術可對企業的財務數據、交易記錄及市場動態等實時監控，通過設置自動化的風險指標和閾值，在數據出現異常時系統立即發出預警，使企業能夠及時發現并關注潛在的稅收風險；開發和應用機器學習算法，根據歷史數據構建稅收風險評估模型，模型能夠根據企業的特定情況和行業特征，對潛在的稅收風險進行量化評估，實施風險等級劃分，指導企業進行針對性的風險管理；采用人工智能技術，對企業的財務行為、市場變化及政策調整等因素進行綜合分析，預測稅收風險的發展趨勢和潛在影響，通過對未來風險的預測，企業可以提前布局，采取防范措施，避免或減少風險帶來的損失；將大數據分析結果轉化為直觀的報告和圖表，為企業的決策層提供科學的數據支持，使企業制定更加合理的稅收規劃和風險管理策略；建立稅收風險管理知識庫，收集和整理稅收法規、實際案例、風險預防策略，利用大數據技術對知識庫內容進行智能分類和檢索，為企業提供快速準確的風險管理參考信息，并通過機器學習不斷優化知識庫內容，提高風險應對的效率和準確性。

5 基于大數據技術的稅收籌劃策略

基于大數據技術的稅收籌劃策略，應遵循合法性、全面性、預見性和個性化原則，通過深度分析企業全方位數據以及預測稅收政策變化，及時調整籌劃措施，降低稅務風險，提升企業的財務效率和市場競爭力。同時，保證企業稅務活動的合規性，支持企業作出科學的稅務管理決策，促進企業持續健康發展。

5.1 籌劃原則與目標

基于大數據技術的稅收籌劃應遵循合法性、全面性、預見性、個性化原則。合法性原則指稅收籌劃的方案和措施完全遵守國家稅法和相關政策規定，避免觸犯法律紅線，保證企業的稅務活動合法合規；全面性原則指利用大數據技術對企業的全方位數據進行分析，包括財務數據、業務流程、市場環境等，稅收籌劃方案要全面考慮企業的實際情況和外部環境；預見性原則指通過大數據分析預測稅收政策的變化趨勢，及時調整稅收籌劃策略，為企業把握先機，降低未來稅務風險；個性化原則指根據企業的具體業務模式、行業特點和財務狀況，制定個性化的稅收籌劃方案，保證方案的有效性和實用性。

企業在遵循上述原則的基礎上，通過合理的稅收籌劃，能夠實現稅負的合法降低，提高企業的財務效率和市場競爭力。稅收籌劃的目標包括以下方面：借助大數據技術的深度分析能力，識別和評估稅務風險，制定有效的風險防控措施，保護企業免受潛在稅務風險的影響；提供基于數據分析的稅收籌劃建議和方案，支持企業作出科學的稅務管理決策，優化資源配置；通過稅收籌劃和管理，保證企業的稅務活動完全符合法律法規要求，提升企業的稅務合規水平。

5.2 實施策略

企業利用大數據技術進行稅收籌劃，主要通過深度分析和應用財務數據、業務流程、市場動態等信息，實現稅負的合法降低和稅收優惠政策的有效利用。

5.2.1 稅負的優化

第一，利用數據分析實現稅負優化。企業需收集廣泛的財務數據，包括但不限于收入、成本、費用、資產及負債、稅收支付記錄、歷史審計報告和業務交易文件等信息。通過數據清洗，識別異常值、填補缺失值、標準化數據格式，提高數據質量，提升分析的準確性。在數據準備就緒后，應用大數據分析技術對財務數據進行深入挖掘，運用統計分析、數據挖掘和機器學習等方法，識別稅負優化的機會。通過趨勢分析，發現稅收成本的增減變化；通過關聯分析，發現不同財務指標之間的相互影響；通過預測分析，預見未來的稅收趨勢，為籌劃提供依據。對數據分析的結果進行專業解讀，考慮稅收法規、業務模式和市場環境等因素，提出籌劃方案，調整財務決策，優化稅負。第二，通過業務流程優化降低稅負。企業利用大數據技術，對業務流程進行全面的數據收集和分析，識別出具體的改進機會，制定詳細的實施計劃，并將之付諸實踐，以調整供應鏈結構、優化庫存管理、改進產品定價等策略降低稅負，提高整體運營效率和市場競爭力。第三，利用國際稅收協定減輕稅負。企業通過大數據技術收集并分析各國稅收協定的詳細信息，包括雙邊或多邊稅收協定以及避免雙重征稅、降低預扣稅率、稅收信貸等方面的規定，明確在特定國家經營時可享受的稅收優惠。根據識別出的稅收優惠條款，調整跨國交易的定價策略、重新配置供應鏈、優化資本結構，實現在合法框架內最大化稅收優惠政策的利用，有效減輕稅負。

5.2.2 稅收優惠政策的有效利用

企業在運用大數據技術進行稅收籌劃時，有效利用稅收優惠政策以降低稅負，需對稅收優惠政策進行全面分析，精確識別適用場景，并據此調整企業的財務與經營決策。

企業可通過大數據技術收集并分析國家或地區提供的各項稅收優惠政策（包括但不限于減稅、免稅、稅收抵免等），并對政策條款、適用條件及限制進行深入理解。在全面掌握稅收優惠政策的基礎上，通過大數據分析，識別出自身經營活動中哪些部分符合稅收優惠政策的適用條件，對企業的收入結構、成本構成、投資計劃等多方面進行綜合分析，找出可享受稅收優惠的具體環節。識別出適用稅收優惠政策的場景后，根據信息調整財務與經營決策，包括調整業務結構、優化資產配置、重新規劃投資方向等，以最大限度地利用稅收優惠政策，有效降低稅負。在實施基于稅收優惠政策的籌劃策略后，企業需要通過大數據技術持續監控策略的執行效果以及稅收政策的變化，保持稅收籌劃策略的有效性和前瞻性。

6 結論與建議

以上研究表明，基于大數據技術的企業稅收風險管控及籌劃策略，關鍵在于深度分析與實時監控，通過大數據技術，能輔助企業識別稅收風險，及時響應稅收政策的變化，作出更加精準的稅收籌劃決策。未來，隨著人工智能技術的發展，大數據技術在稅收管理領域的應用將更加智能化，提供更加精準的稅收風險預測和籌劃建議。企業應提升數據收集、分析和管理能力，根據自身的業務特點和稅收環境，利用大數據技術實現個性化的稅收風險管控和籌劃。建議政府應加強稅收數據的開放和共享，為企業提供更多的稅收信息。企業和相關部門需共同努力，推動大數據技術在稅收管理領域的應用，實現更加高效和精準的稅收管理。

【參考文獻】

【1】葉文娜.房地產開發企業稅收籌劃探析[J].現代商貿工業，2023，44（6）：144-146.

【2】羅少珍.利用管理會計工具防范風險存在的問題研究[J].南北橋，2022（14）：31-33.

【3】雷桂聰.G企業稅務籌劃研究[D].貴陽：貴州大學，2022.

【4】姜怡卓.互聯網+稅收籌劃服務發展內容分析[J].財訊，2020（3）：70-71.

【5】楊慶.數字經濟對稅收治理轉型的影響與對策——基于政治經濟學和治理理論分析視角[J].稅務研究，2020（10）：56-62.