基于大數據的企業稅務風險管理策略研究

摘 要：隨著企業稅務風險問題的日益嚴重，稅務風險管理成為保障企業合規經營的重要環節。當前企業稅務管理中普遍存在適應性差、內控體系碎片化、流程混亂、缺少透明度及合規意識薄弱等問題。據此，文章提出通過數據分析與挖掘技術識別潛在風險、利用數據篩選進行風險評估、構建數據模型實現風險預測等方法，幫助企業稅務合規，減少稅務違規風險，推動企業稅務風險管理數字化轉型，提高企業稅務風險管理能力。

關鍵詞：企業稅務風險 大數據 稅務合規 稅務風險管理

中圖分類號：F810" 文獻標識碼：A

文章編號：1004-4914（2025）03-110-03

引言

近年來，企業稅務風險問題頻出，已然對企業健康發展產生威脅。從2023年國家稅務總局公示的稅務違法查處案件來看，全年共查處涉嫌違法納稅人13.5萬起，其中重大稅收違法失信案件17324起，涉稅違法典型案件243起，騙取稅費優惠違法案件5042起[1]。對這些案件進行分析后發現，大部分案件均因為企業對稅務合規管理不科學，管理者缺少稅務管理意識引起。對于企業而言，規模越大、資金流動性越強，其面對的稅務風險越高。若企業在稅務風險管理方面缺少科學、合理及有效的對策，可能帶來經濟與聲譽損失的風險。在大數據背景下，企業應充分發揮數據挖掘、風險預測、合規監控等手段的作用，針對稅務管理體系建設采取行之有效的方法，進一步提升稅務合規水平，減少稅務風險問題發生。

一、企業稅務風險類型

（一）合規風險

未按照稅法規定履行稅務申報與納稅義務，主要包括未按時申報、錯報、漏報或虛報稅款。

（二）稅務籌劃風險

在進行稅務籌劃時，采用不合法或不合規的方式，試圖通過避稅手段減少稅負，若稅務機關認定企業稅務籌劃手段不當，企業會被追溯稅款并處以罰款。

（三）審計風險

在稅務審計過程中，因內部控制不嚴、稅務記錄不完善導致審計風險增加。如果審計不通過，企業面臨補稅和罰款處罰。

（四）稅務處罰風險

由于漏稅、逃稅、虛開發票等稅務違規行為受到稅務機關罰款、滯納金、追溯稅款等處罰。

（五）外部環境風險

稅收政策與法規變化過程中，企業未及時適應新的政策，出現誤操作問題，從而產生風險。

（六）稅務信息不對稱風險

企業與稅務機關之間信息不對稱，導致稅務機關無法及時了解企業真實稅務狀況，或企業未準確獲取稅收政策。

二、稅務風險管理存在的共性問題

（一）稅收政策適應性差

稅收政策適應性差這一問題比較普遍，特別是中小型企業占比較高。近年來，國家頻繁針對增值稅、企業所得稅的稅率浮動和稅收優惠政策以及合規要求進行調整，給企業面臨的稅務適應帶來了一定的壓力。例如，2023年《增值稅法》修訂引入嚴格的行業適用標準，但很多中小企業財務部門對于新增標準并不理解。在本年度稅務稽查中發現，超過18%的案件是由于企業未能及時了解新稅收政策中的稅務申報標準導致申報錯誤引起[2]。稅收政策適應性差增加了企業稅務合規風險，進一步影響到企業稅收規劃與企業發展。當企業無法及時適應新政策時，可能面臨未繳稅款補繳、滯納金、罰款等處罰，嚴重導致企業資金鏈斷裂，甚至引發破產風險。

（二）稅務內控體系碎片化

稅務內控體系碎片化在企業在稅務管理中主要表現未能建立統一、系統的內控框架，稅務管理模式主要以不同部門人員各自負責稅務事務為主，形成多個獨立的稅務管理模塊。例如，稅務、財務、審計等部門無法形成整體，稅務問題主要由財務部門處理，無法形成全局性的風險防控體系。上海財經大學針對“企業稅務管理機制對稅務風險影響”開展過調查與研究，隨機抽查國家稅務總局公示的稅務案件中的150家企業，發現105家企業在財務和稅務管理上采用了不同的標準，財務部門基本不涉及稅務申報工作，而是由非財務人員進行申報，申報過程存在大量的漏報、錯報問題[3]。該案例表明，缺少統一的稅務內控體系是大部分稅務違規企業廣泛存在的問題。這些問題會帶來兩種主要結果，一是導致企業在稅務申報和稅務籌劃中出現失誤，增加稅務違法風險。二是難以發現稅務問題，導致企業合規成本、稅務處罰成本增加。

（三）稅務管理流程混亂

稅務管理流程混亂多存在于中小型企業，主要表現為管理流程不規范、職責分配不明確、環節煩瑣且缺乏統一標準。同時，稅務、財務和審計之間缺乏協作性，稅務信息在不同部門間的流轉不及時，導致稅務申報、稅務籌劃和稅務合規等環節出現不協調、不及時的問題。例如，在企業所得稅申報中，某些企業未正確調整稅前扣除項，特別是關于研發費用的稅前扣除，導致財務數據與申報數據出現較大差異。稅務機關發現這些不一致后，不僅要求重新報送修正后的申報表，還會要求企業補繳相關稅款和利息。這種流程混亂會使企業稅務合規性得不到保障，容易因申報錯誤、漏報或誤報而面臨滯納金、罰款甚至補繳稅款等風險。同時，由于財務數據與稅務申報不一致，企業需要進行多次數據核查，會增加稅務管理成本。

（四）稅務信息缺乏透明度

稅務信息缺乏透明性的問題集中在稅務申報、稅務籌劃和稅務合規等環節。很多企業存在稅務信息未按規定公示和稅務數據披露不及時的問題，稅務部門無法準確了解企業稅務狀況，增加了稅務風險管理難度。李偉[4]開展一項關于企業稅務公示方面的研究，發現超過18%的企業未按期公示稅務信息，其中中小企業占比超過85%。調查還顯示，約12%的企業未按規定及時更新納稅信息或未能公示財務報表，這些企業多集中在電商、娛樂領域。例如，調查中的一家游戲經營企業，未能按季度、年度向稅務機關提供完整的納稅申報表，導致在稅務審計時無法準確核對稅務狀況，增加了審查難度。由于缺乏透明的信息披露，稅務機關可能對企業的稅務情況做出不準確的判斷，從而影響對企業的審查和評估，最終可能帶來稅務糾紛和額外的稅務負擔。

（五）稅務合規意識薄弱

稅務合規意識薄弱主要表現為企業未充分認識到稅務合規的重要性，缺乏主動合規的意識。尤其是中小型企業，因合規引起的稅務問題較多。在國家稅務總局公示的案件中，因合規引起的稅務案件高達90%以上，其中16%左右的案件為非主觀因素引起[5]，通常是由于企業缺少合規意識，在稅務規劃和申報時，依賴財務人員經驗，缺少對稅法和政策的理解，申報過程中出現錯誤申報、遺漏扣除問題。稅務合規意識薄弱帶來的主要問題是企業需要面臨滯納金、罰款和補繳稅款的風險，企業的財務負擔顯著增加。同時，稅務機關在審查時可能發現企業稅務問題，導致稅務調查和審計頻繁，給企業帶來更多的合規壓力。長期忽視稅務合規不僅可能損害企業的信譽，還可能影響其市場競爭力，甚至帶來法律責任。

三、基于大數據的稅務風險管理策略

（一）基于數據分析的稅務風險識別

基于數據分析的稅務風險識別是通過整合企業的財務數據與稅務申報數據，運用數據分析技術進行風險識別。企業可通過構建大數據平臺，將各類財務信息進行匯總、整合，并與稅務問題判定標準進行比對。這一過程有助于識別潛在的稅務風險，及時發現已發生的稅務問題，從而為稅務管理提供科學依據。首先，企業應通過大數據技術將財務數據與稅務信息進行實時對比，分析是否存在稅務合規上的差異。例如，增值稅的進項稅額與銷項稅額的匹配、企業所得稅的扣除項目是否合規等。通過比對這些數據，能夠迅速發現企業稅務申報中的錯誤或漏洞，及時發出警報。這不僅可以避免稅務機關對企業的審查和處罰，還可以減少稅務合規的成本。其次，建立基于大數據監控系統，對稅務數據進行動態監測。當系統檢測到某項稅務數據出現異常時，可以自動生成風險警報并推送給相關人員。這些警報不僅能夠提醒財務人員及時采取措施進行調整，還能對問題進行預警，防止風險進一步演化成嚴重的稅務問題。最后，引入新型的稅務數據分析算法，與第三方數據源進行對接，獲取外部數據支持，進一步增強稅務風險識別的準確性。

（二）基于數據挖掘的稅務風險預測

基于數據挖掘的稅務風險預測通過對歷史稅務數據、財務信息及行業趨勢的深入分析，幫助企業識別潛在的稅務風險，為企業提供精準的稅務風險預測，降低稅務風險發生可能性。首先，企業應整合內部的財務報表、稅務申報記錄、外部經濟環境數據等，使用聚類分析、決策樹、回歸分析等技術對這些數據進行處理。基于數據分析，識別出稅務風險相關的變量，預測稅務風險發生概率，提前采取防范措施。其次，將大數據與外部信息結合，分析行業趨勢、政府稅收政策的調整及國際稅收環境的變化。這些外部信息可以通過與稅務機關和第三方數據服務商的合作獲取，從而使數據挖掘結果更具前瞻性。例如，企業可以根據新出臺的稅收政策或行業監管要求，及時調整稅務籌劃方案，避免在新政策實施后面臨稅務處罰。最后，建立動態的風險預測系統，系統可以基于最新的數據輸入不斷更新風險預測算法，提高稅務風險預測的實時性。這種持續的優化能夠使企業隨時掌握稅務風險變化，確保稅務合規性。

（三）基于數據篩選的稅務風險評估

基于數據篩選的稅務風險評估主要利用數據篩選技術從大量稅務和財務數據中篩選出具有潛在風險的異常數據，幫助企業評估稅務風險，為企業提供清晰的稅務信息。首先，數據篩選的核心在于從海量的財務、稅務和外部經濟數據中提取出具有高度相關性的變量，可以利用數據篩選技術，篩選出與稅務風險相關的關鍵指標。例如，通過篩選歷史稅務申報數據，識別某些會計科目、交易類型在稅務申報時發生過頻繁的錯誤。通過分析歷史數據中的反復違規項，能夠找出潛在的稅務風險領域，從而對這些領域進行優先評估。其次，可利用數據篩選技術對增值稅、所得稅等數據進行篩選，識別不同部門、不同產品的稅務申報差異，特別是在涉及稅收優惠、減免政策或進項稅額的扣除時。這些差異可能反映出企業在某些環節存在不合規的風險，進一步通過篩選分析，可以鎖定高風險的稅務操作，進行針對性調查。最后，結合行業特征、地區性稅收政策以及外部經濟環境等因素，對企業稅務風險進行綜合評估。例如，部分行業由于特定的稅收政策或市場環境，面臨較高的稅務風險，數據篩選能夠快速識別這些行業中稅務合規性較差的企業，幫助稅務部門集中資源進行重點監管。結合企業的內部數據，篩選出不同地區和行業的風險評分，企業可以根據風險程度優先處理高風險區域的稅務問題。

（四）基于數據模型的稅務風險管理

基于數據模型的稅務風險管理是通過建立數學模型和算法模型，對企業的財務數據、稅務數據和外部環境數據進行全面分析和預測，從而幫助企業識別、評估和控制稅務風險。首先，企業需要整合歷史稅務數據、財務報表、行業標準和稅務政策等信息，形成全面的數據庫。數據模型通過分析這些歷史數據，識別稅務風險的關鍵因素，如企業所得稅的扣除標準、增值稅的進項與銷項稅額平衡等。通過構建基于這些因素的數學模型，企業能夠提前識別出稅務申報過程中可能出現的問題，并通過模型的輸出結果及時采取措施。其次，構建稅務風險管理模型，應用回歸分析、決策樹、神經網絡等技術，能夠幫助企業分析不同變量對稅務風險的影響程度。例如，通過回歸分析，建立預測稅務風險的方程式，根據財務數據的變化預測未來的稅務風險；通過決策樹，企業可以根據不同條件判斷稅務風險的發生概率，并根據結果優化稅務決策。最后，利用機器學習技術，構建復雜的風險預測模型，從大量的歷史數據中學習規律，捕捉潛在的稅務風險模式。例如，基于歷史稅務審計數據，機器學習模型可以學習財務數據與稅務問題高度相關，在稅務風險出現之前，利用模型進行預測，可降低風險等級。

四、結束語

綜上所述，隨著大數據技術不斷發展，企業稅務風險管理面臨著前所未有的機遇和挑戰。通過基于數據分析、數據挖掘、數據篩選等技術手段，企業可以實現稅務風險的精準識別、預測與評估，從而更有效地應對日益復雜的稅務合規環境。未來，企業應在數字化轉型的過程中，充分利用大數據平臺與智能化技術，推動稅務風險管理的持續優化，為企業的穩健發展保駕護航。

參考文獻：

[1] 陸琳.“金稅四期”大數據背景下的企業稅務風險管理[J].時代經貿，2024（11）：93-96.

[2] 嚴慧錦，張守芳.“以數治稅”背景下企業稅務管理優化研究[J].商業文化，2024（21）：143-145.

[3] 劉玲玲.穩步推進“智慧稅務”強化商業銀行稅務風險管理[J].財經界，2024（31）：141-143.

[4] 李宗翰.數字化轉型視角下的電力企業稅務風險管理措施研究[J].投資與創業，2024（19）：101-103.

[5] 杜小燕.財稅大數據背景下企業稅務風險的成因及管控措施分析[J].財經界，2024（25）：156-158.

（作者單位：深圳華大智造 廣東深圳 518081）

（責編：趙毅）