大數據時代 基于財務報表的稅收風險管理策略

大數據時代，企業的稅收風險管理也面臨著挑戰。在企業經營過程中，財務報表作為稅務管理的財務信息來源，發揮著提供數據依據的關鍵作用。財務報表不僅可以為企業管理人員提供當前的財務狀況信息，同時還能夠為許多稅收風險提供預測依據。本文旨在探討大數據時代，基于財務報表的稅收風險管理策略，希望為相關人員提供一些參考。

在企業發展經營過程中，需要通過財務報表來了解當前企業的財務經營狀況等信息，因此財務報表也真實反映了財務健康狀況。應用大數據技術，梳理和預測財務報表內所提供的信息，由此構建起完善的風險預警評估系統，可以使企業在經營過程中及時防范稅收風險，從而有效提升數據監督的重要性。

一、大數據時代企業稅收風險管理的難點

（一）稅務稽查的數據化

在數據時代，對于企業的稅收風險管理而言，稅務稽查向數據化方向發展對其帶來了十分重要的影響。這樣的改變使相關稅務部門在數據篩查的過程中，能夠更加快速地深入分析，并發現數據中隱藏的問題。對比傳統的稅務稽查模式，數據化模式更容易審查企業的稅務情況，從而迅速尋找出企業經營過程中隱藏的不合規行為。特別是在信息技術不斷發展和應用范圍不斷擴大的今天，稅務稽查的核心工具逐漸變為了數據可追根溯源，發現潛在的涉稅風險，不放過任何蛛絲馬跡。

此外，在信息技術的幫助下，稅務部門相繼構建起了數據對比模式，這從根本上提升了稅務稽查效率，使審計工作無須靠傳統的人力操作，審計效率逐步提升，這也導致了企業所面臨的審計風險逐步擴大。頻繁審計可能影響企業的常規經營活動，在無形中增加了時間和成本開銷。

（二）信息數據龐大

大數據時代，經營數據信息量較大、跨越時間較長，這是企業稅收管理必須面對的嚴峻問題。信息數據總量的提升，不僅加大了涉稅數據分析難度，企業在面對挑戰時還需要投入更多的資源。在保證數據精確性的同時，從根本上提升數據分析的可信程度，從而實現針對性的稅收風險管理。

首先，由于大部分經營交易行為中都包含稅務數據，這也意味著企業為了處理涉稅風險，需要消耗較高的自然時間進行數據分析。同時面對規模龐大的數據總量，企業必須具備出色的數據處理分析能力，以保證數據分析處理過程中的精確性。

其次，信息數目的提升也加大了數據處理難度，并表現出了信息時代所賦予的復雜性，企業所面臨的數據類型呈現電子化趨勢，如電子發票、電子交易記錄等。這些復雜的信息必須在精確化處理后才能得出有價值的數據，因此企業為了有效應對稅務風險，需要投資于數據分析工具和技術，以更好地理解這些數據。

最后，由于信息量過大也導致出現了數據質量問題，許多重復性數據中涵蓋不完整、不精準的信息內容，這不僅影響了數據分析處理的結果，同時還可能產生許多誤導性信息。因此經過分析后的數據，企業還需要進行數據清洗，從而保證這部分數據能真正應用于實踐當中。此外，企業還需要單獨設置數據存儲庫和功能，以便于相關工作人員檢索、訪問、處理數據信息。

二、大數據時代基于財務報表的稅收風險管理可行性

（一）財務報表在納稅識別過程中的作用

納稅識別，是企業在新時代開展社會風險管理工作的一項重要構成部分。在這一環節中，借助財務報表，可以明確反映企業在一段時間內所處的經營狀況、財務狀況，其在納稅識別中具有極強的實踐優勢。同時，財務報表內涉及企業利潤的波動狀況、集資籌資等相關信息，借助精準計算，將其結果作為依據，能夠查明企業現階段的社會風險，并預測未來的風險因素。因此在一般狀況下，借助分析財務報表，可以查明企業當下的財務狀況、是否存在問題，并尋找出現問題的影響因素以及根源，從而確認企業當前所面臨的財務稅收風險，進而采取有效的解決措施。

（二）財務報表在稅收風險分析和評估中的運用

企業在評估稅務風險的過程中，需要結合各項財務指標共同梳理并測算。首先，應稅銷售額指標。企業如果在實踐過程中出現應稅銷售額異常的問題，則可能是由于企業入賬延遲等因素，因此在風險評估中，企業必須始終將銷售額作為切入點展開工作。

其次，如果企業產生銷售利潤率問題，則有可能是由于成本費用的影響所引發。因此從某種角度上來說，銷售利潤率可以明確展示企業的具體納稅風險。此外，從實踐工作角度來看，企業面臨的納稅風險較為多元化，因此需要立足于風險類型、根源等幾個方面，圍繞風險因素展開評估。以財務報表內的數據信息作為基礎，選擇科學有效的風險管理方式，從而盡可能地規避稅收風險。

三、大數據時代基于財務報表的稅收風險管理策略

（一）構建稅收風險預警系統

在大數據時代，實時預警風險系統是十分關鍵的應用措施。通過構建稅收風險預警系統，能夠為企業的數據采集分析工作提供更多依據，從而確保企業在運營過程中及時發現可能產生的稅務風險。

首先，稅收風險預警系統具有較強的反應能力，能夠在數據出現異常變化時第一時間預警。這樣的響應速度能夠保證企業及時采取措施進行針對性處理，從而最大程度避免可能出現的稅務風險問題。例如，系統一旦在檢測過程中發現產生異常的交易行為，可能由此引發一定程度上的稅務問題。在這一情況下系統會自動報警，以幫助企業重新評估后續交易行為。

其次，構建稅收風險預警系統，合理引入大數據技術。利用大數據技術系統性分析企業在交易過程中的數據信息，并得出具象化反饋。根據這些反饋內容可以有效識別數據中的風險因素。通過這種方式，能針對性處理分析相關數據，如交易記錄、財務報表等信息，并在此過程中有效檢測所有可能不合規的問題。這種存在于數據層面的分析，相較于傳統人工模式而言，有效避免了工作誤差，同時還能提高風險問題處理效率，迅速查找到經營過程中可能存在的問題。

最后，借助稅收風險預警系統，還能夠為企業管理層提供嚴謹的數據可視化報告，使其迅速了解企業當前的風險情況，并及時制定應對決策，以有效解決風險問題。同時這一報告內容，還可以針對性分析企業的歷史經營數據和發展趨勢，從而助推企業針對性預測后續可能產生的風險因素。

（二）優化數據的篩查和處理

在企業財務數據收集過程中，需要首先了解當前企業所面臨的稅務問題和稅務需要，并以此作為依據，制定相應的數據收集策略。在此過程中，企業所面臨的問題是難以判斷眾多數據中部分數據的價值，這與企業可能產生的稅務風險息息相關。這些數據涵蓋多種類型，主要包括申報、交易記錄、財務數據等。通過進一步優化數據篩查處理，能夠確保企業數據分析更加具有針對性，從而避免由于重復數據所導致的效率降低等問題。

首先，企業可以構建多元化的數據收集渠道，其中需要從相關部門數據中獲取測試數據，以此提升數據信息的廣泛性。通過設置針對性的數據收集渠道，并采用滿足企業發展基本需要的數據工具，可以從根本上提升數據的精確性。

其次，企業必須嚴格開展數據篩選清洗，以最大程度上減少非必要信息。這同樣是強化數據質量的核心方式，能夠最大程度上避免企業在經營過程中受到法律信息的影響。在數據篩選處理過程中，不可避免地存在數據校正問題，這時可以運用數據分析工具檢測問題，從而有效提升數據的精確性。

（三）構建稅收風險問題對比數據庫

通過構建稅收風險問題對比數據庫，能夠為企業的風險自查和風險處理決策提供一定的數據依據。數據庫中主要包含企業歷史經營過程中所面臨的稅務風險以及處理方案，通過建立數據庫，可以幫助企業更好地面對稅務風險。數據庫的建立需要企業處理和分析以往經營過程中存在的歷史稅收問題，并提出針對性的解決方案，從而形成完整案例。

首先，數據庫中的具體案例涵蓋類型涉及各類問題因素，例如稅務審計、申報錯誤等。這樣一種功能齊全、類型詳盡的數據庫，可以使企業更有效率地檢索相關問題，并在此基礎上尋找解決問題的核心辦法。

其次，通過建立數據庫，可以針對性地分析稅收模式，并在分析歷史案例的過程中，發現各問題之間存在的共同點以及未來發展走向。這能夠使企業更有效率地預測未來問題，并結合具體問題制定針對性的風險管理措施。例如，在過去幾年內，如果某種問題在企業發展歷史中呈現出不斷提升的走向，企業就應排查當下經營過程中可能面臨的此類風險，并采取針對性的控制措施。

最后，該數據庫也可作為企業內部培訓的數據倉庫，使員工更加快速地了解企業面臨的稅收問題以及相關解決方案，從而提升員工解決問題的能力，以及信息技術應用能力，以避免在經營過程中出現隱藏的稅收風險問題。

（四）構建稅收風險評價體系

針對企業稅收風險管理，建立起完善的評價體系十分關鍵。借助稅收風險評價體系，企業能夠更加高效預測評估其內部風險水平，并在此基礎上采取更加有針對性的風險管理措施。

首先，企業應確認關鍵的風險指標，這些指標主要涉及企業稅務合規情況、企業財務報表相關指標等。通過確認關鍵指標，可以幫助企業更加全面地明確基本危險因素，以及后續哪一環節需要做出針對性的管理。

其次，完善企業的評價標準，以確保評價體系具有較強的客觀性，同時也包含了各評價指標的計算方式，如警戒線、閾值等。在實踐過程中，可以充分結合企業當下所處的經營狀況，來制定評價指標和評價方法，從而使評價體系能夠真正適應企業的經營發展。

最后，完善各項數據信息的收集和分析流程。通過對各項數據的收集、分析，找到潛在風險因素因此企業須進一步完善該流程，以確保數據流通過程中可信、可控、可用。

結語：

通過財務報表防范企業稅務風險，能夠幫助企業實現經濟效益最大化，從而使企業始終在激烈的市場競爭中占據有利地位。因此，企業應積極引進大數據技術，重視財務報表中的財務信息，并以此為基礎來查找企業經營過程中可能存在的稅收風險。這不僅能提升企業稅收的合規性，同時還能推動企業可持續發展。