基于大數據分析的稅務風險識別與防范研究

摘 要：隨著大數據時代的到來，運用大數據分析技術識別和防范稅務風險已成為國有企業財稅管理的重要課題。文章從國有企業視角出發，探討如何利用大數據分析方法，建立稅務風險識別與防范機制。首先，分析國有企業面臨的稅務風險類型及成因；其次，闡述大數據分析在稅務風險管理中的應用；最后，提出國有企業構建稅務風險管理體系的策略建議。通過大數據分析，國有企業可精準識別稅務風險點，優化內部控制流程，提升稅務風險防控能力，實現依法合規納稅，促進國有企業可持續發展。

關鍵詞：國有企業；大數據分析；稅務風險；風險識別；風險防范

中圖分類號：F275文獻標識碼：A文章編號：1005-6432（2025） 23-0033-04

DOI：10.13939/j.cnki.zgsc.2025.23.009

1 引言

國有企業是國民經濟的中流砥柱，在促進經濟社會發展、保障國家財政收入等方面發揮著重要作用。然而，在日益復雜的稅收環境下，國有企業面臨著稅基侵蝕、轉移定價、稅收優惠政策適用等多重稅務風險挑戰。傳統的稅務管理模式難以全面識別潛在風險點，亟須創新稅務風險管控方法。大數據分析技術的興起為國有企業稅務風險防范提供了新思路。通過整合內外部數據資源，運用數據挖掘、機器學習等技術，國有企業可智能預警稅務風險，優化稅收籌劃方案，提高稅務管理效能。文章擬從國有企業視角，探索大數據分析在稅務風險識別與防范中的應用，為增強國有企業稅務風險管控能力提供借鑒。

2 國有企業面臨的稅務風險類型及成因

2.1 國有企業稅務風險的內涵與特點

國有企業的稅務風險是指國有企業在經營活動中因稅務處理不當或未充分履行納稅義務而面臨的潛在經濟損失和法律責任。國有企業稅務風險具有以下特點[1]：第一，國有企業稅務風險涉及面廣，包括所得稅、增值稅、關稅等多個稅種，覆蓋企業運營的各個環節。第二，國有企業稅務風險具有復雜性，受政策變動、經濟環境、內部管理等多重因素影響，風險成因錯綜復雜。第三，國有企業稅務風險具有隱蔽性，某些風險點難以通過常規手段識別，容易被忽視。第四，國有企業稅務風險的影響深遠，一旦發生稅務違法違規事件，不僅會導致經濟損失，還可能損害國有企業聲譽，影響可持續發展。國有企業需高度重視稅務風險管理，采取有效措施進行風險識別與防控。

2.2 國有企業常見的稅務風險類型

國有企業面臨的稅務風險類型多樣，主要包括：一是所得稅風險，如轉移定價、資本弱化、受控外國公司等跨國稅收問題，以及企業重組、資產處置等特殊事項的所得稅處理風險。二是增值稅風險，如進項稅額抵扣、出口退稅、混合銷售等環節的稅務合規風險。三是關稅風險，如商品歸類、原產地認定、價格審核等進出口環節的稅收風險。四是其他稅種風險，如印花稅、房產稅、土地使用稅等稅收管理風險。五是稅收優惠適用風險，如高新技術企業認定、研發費用加計扣除等優惠政策適用不當導致的稅務風險。六是稅務合規風險，如納稅申報不及時、不準確，發票管理不規范等違反稅收法律法規的風險。

2.3 國有企業稅務風險產生的原因

國有企業稅務風險產生的原因復雜多樣，既有外部環境因素，也有內部管理缺陷。從外部來看，稅收政策頻繁調整、國際稅收環境日益復雜、經濟下行壓力加大等因素都增加了國有企業稅務風險管理難度；從內部來看，稅務管理意識薄弱，未將稅務風險管理上升到戰略高度。稅務管理流程不完善，尚未建立系統的稅務風險識別、評估、應對機制。稅務專業人才匱乏，缺乏熟悉稅法、擅長稅務數據分析的復合型人才。數據管理基礎薄弱，稅務相關數據分散、質量不高，數據應用水平有待提升。跨部門協同不足，財務、業務、法務等部門各自為政，稅務風險應對缺乏協同[2]。因此，國有企業稅務風險成因錯綜復雜，亟須從完善制度、優化流程、夯實基礎、強化協同等方面入手，多管齊下提升稅務風險防控能力。

3 大數據分析在國有企業稅務風險管理中的應用

3.1 大數據分析的基本原理與流程

大數據分析是指運用統計學、數據挖掘、機器學習等方法，從海量數據中提取有價值的信息和知識，用于輔助決策和優化管理的過程。其基本原理是基于數據驅動，通過對數據的采集、存儲、處理、分析和可視化，發現數據背后的模式、趨勢和關聯，進而提供洞見和預測。大數據分析的流程通常包括以下步驟：

第一步：數據采集，即從內外部渠道獲取結構化、半結構化和非結構化數據，如財務數據、業務數據、交易數據、外部市場數據等。

第二步：數據預處理，對采集到的原始數據進行清洗、集成、轉換和規約，提高數據質量，使其滿足后續分析的要求。

第三步：數據存儲，將預處理后的數據按照一定的組織形式和存儲格式加載入數據倉庫或大數據平臺，為數據分析做好準備。

第四步：數據分析，根據業務需求，選擇適當的分析方法和工具，如描述性分析、診斷性分析、預測性分析和規范性分析等，對數據進行探索和建模，挖掘其中的價值。

第五步：數據可視化，通過圖表、儀表盤等形式，直觀呈現數據分析結果，讓業務人員快速理解和應用分析洞見。

第六步：持續優化，根據業務反饋和實際效果，對數據分析流程進行評估和改進，不斷提高數據分析的準確性和實用性。

國有企業開展稅務風險管理時，應合理運用大數據分析的基本原理和流程，充分挖掘稅務風險相關的內外部數據，并將其轉化為風險管理的有力工具。通過數據分析，國有企業可全面掌握稅務風險現狀，準確定位風險點，預測風險發展趨勢，制定針對性的風險應對策略，實現稅務風險的智能化、精細化管理。國有企業應注重數據分析流程的持續優化，通過不斷積累數據、改進模型、完善機制，持續提升稅務風險管理的成熟度和有效性[3]。

3.2 大數據分析在稅務風險識別中的應用

3.2.1 稅務風險指標體系構建

構建全面、系統的稅務風險指標體系是運用大數據分析進行風險識別的基礎。國有企業應結合自身業務特點、組織架構和外部稅收環境，從納稅申報、稅收優惠、轉移定價、關聯交易等方面入手，設計涵蓋各稅種、各業務環節的稅務風險指標。財務指標，如實際稅負率、所得稅費用率、增值稅抵扣率等，反映企業整體稅負水平和納稅情況。申報指標，如納稅申報差異率、稅款繳納及時率等，衡量稅務申報的準確性和及時性。稅收優惠指標，如優惠政策適用覆蓋率、優惠幅度異常指標等，評估稅收優惠的適用合規性。特殊事項指標，如資產重組的稅務處理、受控外國企業的稅收管理等，監控復雜稅務事項的處理風險。外部指標，如稅收政策變化指標、稅收征管力度指標等，反映外部稅收環境變化對企業稅務風險的影響。通過構建多維度、全覆蓋的稅務風險指標體系，國有企業可以實現對稅務風險的全面監控和精準識別。

3.2.2 風險數據采集與處理

大數據分析的核心是數據，國有企業開展稅務風險識別須高度重視稅務相關數據的采集與處理。全面采集內部稅務數據，包括財務報表數據、稅務申報數據、發票數據、業務合同數據等，并建立統一的數據存儲和管理平臺，確保數據的完整性、準確性和及時性。拓寬外部數據采集渠道，如稅收政策數據庫、行業稅負數據、關聯企業信息等，通過內外部數據的關聯分析，更全面地評估企業稅務風險狀況。在數據采集過程中，國有企業須注重數據安全和隱私保護，建立嚴格的數據訪問和使用制度。對采集到的原始數據進行清洗、整合和標準化處理，提高數據質量。同時運用數據脫敏、加密等技術，確保敏感信息安全。數據采集與處理是稅務風險大數據分析的重要環節，國有企業只有夯實數據基礎，才能為后續的風險模型構建和分析預警奠定基礎。

3.2.3 風險評估模型建立

基于稅務風險指標體系和風險數據，運用大數據分析技術建立稅務風險評估模型是風險識別的關鍵。國有企業應根據自身需求，選擇合適的數據分析方法，如描述性統計、回歸分析、聚類分析、關聯規則挖掘等，構建稅務風險評估模型[4]。通過描述性統計，分析各風險指標的分布特征，識別異常值和離群點。運用回歸分析探究各風險指標與稅務風險之間的相關性，確定關鍵風險因子。采用聚類分析，將相似的風險事件進行分組，識別風險模式和規律。基于關聯規則挖掘發現不同風險要素之間的關聯性，預測風險事件的發生概率。在模型構建過程中，注重模型的解釋性和適用性，確保評估結果能夠被業務部門理解和應用。國有企業應定期對模型進行重訓練和優化，持續提高風險評估的準確性和及時性。通過風險評估模型，國有企業對各業務單元、各稅種的稅務風險進行量化評估和排序，為風險應對提供決策支持，實現稅務風險管理的科學化、精細化。

3.3 大數據分析在稅務風險防控中的應用

3.3.1 風險預警與實時監控

大數據分析能幫助國有企業建立稅務風險預警和實時監控機制，及時發現和應對潛在風險。通過對內外部數據的實時采集和分析，設置稅務風險預警閾值，當關鍵指標超出閾值時，系統會自動觸發預警，向相關責任人發送提示信息。例如，當某業務單元的增值稅進項抵扣率異常偏高時，系統會及時發出預警，提示稅務管理人員關注其進項發票的真實性和合規性。再如，當關聯交易金額突破設定范圍時，系統會提醒相關部門評估轉移定價風險，并及時調整交易策略。大數據分析有利于實現對稅務風險的實時監控，通過持續跟蹤各風險指標的變化趨勢，動態評估企業稅務風險水平，為管理層提供實時決策支持。一旦發現稅務風險事件，如稅務機關稽查、重大稅收政策變化等，系統可自動計算稅務風險敞口，模擬不同情景下的影響，幫助企業快速制定應對預案。稅務風險預警與實時監控能夠減少人工巡檢的成本，提高風險識別的效率和準確性，使國有企業在第一時間采取措施，將稅務風險的負面影響降到最低。

3.3.2 內部控制流程優化

稅務風險管理的重點在于事前預防和控制，運用大數據分析可以幫助國有企業優化內部控制流程，堵塞稅務風險漏洞。通過梳理現有稅務管理流程，識別關鍵風險節點，利用數據分析方法評估各環節的控制有效性，國有企業可以找出內部控制的薄弱環節，并有針對性地完善控制措施。例如，在納稅申報流程中，通過比對申報表與會計賬簿、業務系統的數據，可以發現申報錯誤、遺漏等問題，并及時修正。在發票管理流程中，采用大數據分析技術實現發票的自動校驗和審核，識別虛假發票、重復認證等異常情況，從源頭防范稅務風險。在出口退稅流程中，通過關聯分析出口數據、物流數據、外匯數據等，驗證出口真實性，防范騙取出口退稅行為。國有企業可運用流程挖掘、符合性檢查等數據分析方法，持續監控內部控制執行情況，評估控制措施的有效性，并根據風險變化動態優化內部控制流程。基于大數據分析的內部控制優化有利于減少人為錯誤和舞弊風險，提高稅務合規性，為企業稅務風險防控提供有力保障。

3.3.3 稅收籌劃方案評估

在復雜多變的稅收環境下，國有企業需要制定合理的稅收籌劃方案，在合法合規的前提下實現稅負最優化。運用大數據分析技術，從海量數據中挖掘稅收籌劃的機會和風險，評估不同籌劃方案的可行性和有效性。一方面，通過分析企業財務數據、業務數據、投資數據等，識別稅收優惠政策的適用空間，發現稅收籌劃的契機。如對研發費用數據進行分析，評估是否符合加計扣除條件；對資產數據進行分析，發現固定資產加速折舊的機會等。另一方面，采用情景分析、敏感性分析等方法，評估稅收籌劃方案的風險和收益。通過設置不同情景，如稅收政策變化、業務模式調整等，分析稅負變化情況，識別潛在稅務風險。同時，運用數據模型量化不同籌劃方案的稅收效果，結合風險因素進行綜合評估，選擇最優方案。在稅收籌劃實施過程中，運用大數據分析可以實時監測方案執行情況，跟蹤稅負變化，持續評估籌劃效果，及時調整優化。基于大數據分析的稅收籌劃方案評估，能夠提高籌劃決策的科學性，在把控稅務風險的同時，助力國有企業實現稅收效益最大化。

4 國有企業構建稅務風險管理體系的策略

4.1 建立健全稅務風險管理制度

構建全面、系統的稅務風險管理制度是國有企業加強稅務風險防控的基礎。國有企業要制定明確的稅務風險管理戰略和目標，將稅務風險管理納入企業整體風險管理框架，明確風險管理的原則、范圍和責任。建立稅務風險識別、評估、應對、報告和監控的標準化流程，規范風險管理全過程。明確董事會、管理層、稅務部門和業務部門在稅務風險管理中的職責分工和權限邊界，建立稅務風險管理的組織保障和協調機制。建立稅務風險管理的考核和問責機制，將稅務風險管理績效納入相關部門和人員的績效評價體系，強化稅務風險防控責任落實。此外，國有企業應建立稅務風險管理的信息披露制度，定期向利益相關方報告稅務風險管理狀況，接受社會監督。完善的稅務風險管理制度能為國有企業的稅務風險防控提供制度保障，推動稅務風險管理工作規范化、制度化開展。

4.2 強化稅務風險數據治理

大數據是稅務風險管理的重要資源，國有企業要加強稅務風險數據治理，夯實大數據分析的基礎。制定稅務數據管理的標準規范，統一數據采集、存儲、處理和應用的流程和規則，確保稅務數據的標準化、規范化。建立稅務數據的質量控制機制，從數據源頭抓起，加強對原始憑證、業務系統數據的管控，提高數據錄入的準確性和完整性。加強稅務數據的安全管理，嚴格數據訪問和使用權限控制，防范數據泄露和濫用風險。推進稅務數據的集中管理和共享應用，打破部門間的數據壁壘，實現數據在采購、銷售、財務、稅務等部門間的高效流轉和關聯分析。注重數據分析技術的引進與應用，通過數據挖掘、機器學習等手段，提升稅務風險數據分析的深度和廣度[5]。國有企業只有切實加強稅務風險數據治理，提高數據質量和應用水平，才能充分發揮大數據分析在稅務風險管理中的效用。

4.3 優化稅務組織架構與流程

國有企業要適應稅務風險管理的需要，優化稅務管理的組織架構和業務流程。設立專門的稅務管理部門，配備足夠的人員編制和崗位設置，提升稅務管理的專業化水平。明確稅務管理部門與財務、法務、業務等部門的職責邊界和協同機制，建立稅務風險管理的跨部門溝通和決策機制。優化稅務業務流程，運用流程再造的理念，識別關鍵風險點，減少流程冗余和管控盲點，提高稅務工作效率和風險防范能力。嵌入稅務風險管控措施，在業務流程的各個環節設置稅務合規性檢查和風險預警程序，將稅務風險管理與業務管理有機結合。強化稅務管理的信息化支持，運用財稅一體化系統、稅務管理信息系統等IT工具，實現稅務業務流程的自動化、智能化管理，降低人工操作風險。通過優化組織架構和流程，國有企業可理順稅務管理職責，提升稅務風險防控的組織效能。

4.4 加強稅務人才隊伍建設

稅務風險管理是一項專業性很強的工作，國有企業需要加強稅務人才隊伍建設，提升稅務風險管理的人才支撐能力。完善稅務人才的選用育留機制，建立科學的稅務人才招聘、培養、考核和激勵體系，吸引和留住優秀稅務人才。強化稅務人才的專業培訓，有針對性地開展稅收政策、稅收籌劃、稅務稽查應對等方面的培訓，提高稅務人員的業務能力和風險防范意識。加強復合型稅務人才的培養，鼓勵稅務人員學習財務、法律、數據分析等相關知識，打造一支懂業務、懂財務、懂稅法的復合型人才隊伍。完善稅務人才的職業發展通道，為稅務人員提供多元化的職業發展路徑和晉升機會，增強稅務人才的歸屬感和忠誠度。營造良好的稅務人才成長環境，加強稅務文化建設，倡導合規誠信、專業敬業的價值理念，激發稅務人員的工作熱情和責任心。國有企業唯有切實加強稅務人才隊伍建設，夯實稅務風險管理的人力資源基礎，才能為稅務風險防控工作提供有力支持。

4.5 提升稅企溝通質量，營造良好稅收環境

稅務風險管理不是企業單方面的事情，而需要稅企雙方共同努力。國有企業要主動加強與稅務機關的溝通，營造良好的稅收環境。一是要轉變稅企關系理念，從“對抗”走向“合作”，與稅務機關建立暢通的溝通渠道和互信機制，及時溝通稅收政策執行中的困惑和問題，尋求稅務機關的指導和幫助。二是要提升稅企溝通的針對性和有效性，圍繞稅務風險防控的重點領域，如關聯交易定價、重大稅收政策變化等，與稅務機關開展深入交流和研討，爭取政策支持。三是要做好稅收政策跟蹤和研判工作，密切關注稅收政策動向，積極參與稅收政策制定的調研和征求意見工作，反映企業訴求。四是要嚴格遵守稅收法律法規，主動接受稅務機關的監督和檢查，積極配合稅務機關工作，樹立依法誠信納稅的良好形象。五是要發揮行業協會、商會等平臺的作用，加強企業間的稅務經驗交流和分享，共同營造公平、透明、規范的稅收環境。國有企業唯有持續提升稅企溝通質量，推動稅企關系和諧發展，共同營造良好的稅收環境，才能從根本上減少稅務風險，實現企業稅務管理與稅收遵從的雙贏。

5 結論

大數據分析為國有企業稅務風險管理賦能，通過系統識別、評估、預警稅務風險，可有效提升國有企業稅務合規水平，防范稅務違法違規行為，實現稅務管理的精細化、智能化。國有企業應積極順應大數據發展趨勢，將大數據分析融入稅務管理全流程，并構建與之匹配的風險管理體系。國有企業要加強稅務風險數據的采集、存儲、分析和應用，提高稅務風險識別的精準性和及時性。運用大數據分析優化稅務風險管理流程，實現風險預警、實時監控、內部控制優化等環節的數字化、自動化。國有企業還應注重稅務風險管理隊伍的數字化轉型，加強復合型稅務人才的培養，提升運用大數據分析工具和方法的能力。國有企業要積極利用大數據分析評估稅收籌劃方案，在合法合規的前提下實現稅收效益最大化。通過加強與稅務機關的數據共享和溝通，營造良好的稅收環境，從而更好地防控稅務風險。

參考文獻：

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[4]姜斌.大數據時代財稅風險管理應對策略[J].中國外資，2021（12）：66-67.

[5]尹華宇.大數據背景下稅收風險管理研究[D].蚌埠：安徽財經大學，2021.

［作者簡介］孔雨（1996—），男，山東曲阜人，研究生，中級會計師，研究方向：財務管理、資產管理、稅務管理、成本管理。