基于大数据技术的税务风险管理与控制策略探讨
李丽超
作者简介：李丽超（1991.1—），女，汉，四川省雅安人，本科，中级会计师，四川华气天然气销售有限公司，研究方向：财务综合管理
    【摘要】当前企业税务环境复杂，税务风险呈现多样、隐蔽特征，而大数据技术能整合分散信息，有效化解企业税务风险。文章剖析大数据技术在税务风险管控中的作用，通过明确税务风险管理与控制原则，从风险管理和风险控制两方面提出大数据技术控制策略，以期能提升企业税务风险管控水平，为企业稳健发展奠定基础。
    【关键词】税务风险；风险管理；大数据技术；控制策略
    引言
    随着社会快速发展，社会环境日趋复杂，企业税务环境也随之复杂。税务风险呈现出多样性和隐蔽性的新特点，传统管理方式已难以应对实际需求。在此背景下，税务大数据风险管理应运而生。借助大数据技术，可有效整合分散的海量信息，在全面获取企业税务数据的基础上，显著提升税务风险识别与化解能力。因此，有必要进一步优化基于大数据的企业税务风险管控机制，并深入探究大数据背景下企业税务风险管理的路径与策略。
    一、税务风险管控中大数据技术作用
    （一）提升风险识别精准度
    应用大数据技术能对企业的多维度涉税数据进行综合、汇总并分析，建立数据关联模型识别数据之间存在的异常关系。它克服了传统的人工识别的局限性，可以高效、快速地在海量的数据中准确定位风险点，将埋藏在复杂数据背后的风险暴露出来，大大提高了风险识别的准确性，税务机关与企业可提前发现风险端倪。
    （二）增强风险评估科学性
    采用大数据算法模型的方法可以量化的评价税务风险，通过多维评价指标、运用大数据量化的测算方法，结合本年历年的数据进行科学测算出该笔业务发生税收风险的概率及其影响。用数据来代替人为主观的评价，使结果更加客观真实可靠，这样就可以作为开展风险应对工作的参考。
    （三）优化风险应对及时性
    大数据技术可以对税务数据实行实时监控，在监测过程中一旦发现风险指标有异常时，及时发出预警信号。税务机关与企业可及时获取预警信息，及时采取措施消除风险。同时，通过深度分析风险数据，能为税务机关后续提升风险应对能力与效率提供支持。
    二、税务风险管理与控制原则
    （一）数据驱动原则
    税务风险管控需以数据为基础，依托大数据技术全面采集、整理和分析各类涉税数据，精准识别风险并制定有针对性的控制措施，确保决策客观、精准。数据收集阶段应明确范围与标准，保障数据规范、可用；清理阶段须剔除重复、错误及缺失数据，确保质量可靠；分析阶段要采用合适算法模型挖掘有价值信息，以可靠数据支撑判断，避免主观臆断。整个风控过程应坚持用数据说话，推动风险管理全程数据化，确保每一步工作皆有据可依。
    （二）动态调整原则
    在日益复杂化的社会环境中，税收政策的不定期变化、企业的经营方式经常发生改变以及市场的环境存在很大的不确定性等，这些因素都是可能导致企业的税务风险不断地发生变化的重要因素。基于此，税务风险管理和控制策略也要因势而变，不断调整自身的管理模式以适应税制改革。通过大数据的手段，实现实时地监控各方面的相关信息变化情况，包括税收政策调整的信息、企业经营的数据变化的情况、市场的环境等，能够及时地去更新风险评估模型的参数和指标，从而能够将风险控制的力度和幅度进行合理的调整。若有新的税收优惠政策出台，应及时调整风险评估模型中的相关参数与指标，以便识别企业在享受优惠过程中可能出现的风险点，并相应优化风控策略。通过持续更新和校准，可确保风险控制措施始终贴合实际经营与政策环境，实现动态响应、精准施策，提升风险管理的针对性和有效性。
    （三）协同联动原则
    税务风险管理包含税务机关、企业、金融机构、工商等部门在内的多个方面的风险管理，管控税务风险单独依靠某个部门很难完成，必须借助大数据技术形成多方面联合，并打破各部门的数据壁垒，使数据得以共享与互通。税务机关可以通过数据共享的方式获得更多的企业经营及财务信息，全面掌握企业的情况。企业可以了解到最新的税收政策动态以及税务机关的要求，及时调整自己的行为。金融机构可以帮助税务机关发现企业资金流动的风险，迅速发现异常的资金往来。工商部门可共享企业的注册登记变更等情况，让税务机关了解企业的基本信息及经营变更的基本情况，形成多部门协作的共治力量，对于管理和控制起到重要作用。
    三、税务风险管理与控制中大数据技术控制策略分析
    （一）税务风险管理大数据技术策略
    1. 数据清洗与标准化处理
    在税务风险管理与控制过程中， 运用 Apache Flume、Spark Streaming 等大数据清洗工具实现采集的数据自动清洗，在此过程中设置多维规则识别并过滤重复数据，以企业税号和申报时间双重校验的方式删除相同企业同一申报期内相同的报表数据，把无效的内容去掉，对于有误的数据信息，通过程序选出不同格式的日期数据。如：将“MM/DD/YYYY”“DD-MM-YYYY”等转化为“YYYY-MM-DD”，保证格式一致，使同一企业不同项目的数据能够正常关联。项目的数据能够正常相关联。采用数据标准化算法，构建统一的数据映射字典，使不同的来源且相同类别的数据能对应到同一维度下。比如把各家企业的财务报表中“营业收入”项按照《企业会计准则》和税收法的相关规定，拆分为销售商品收入、提供劳务收入以及视同销售收入、营业外收入等，并按照相同的会计口径进行调整，使得所有数据的计算口径以及统计范围均是相统一的，能够直接进行对比分析，同时将数据做标准化处理，通过归一化的方法让各种不在同一量级的数据变为同一量级的数据，以保证模型可以正确地对数据进行有效的识别与运算。
    2. 风险特征提取与模型训练
    税务风险管理与控制阶段中，运用自然语言处理（NLP）技术中的实体识别、关系抽取等工具对非结构化的税务数据开展税务风险管理与控制。对于企业的合同文本，则采用关键词匹配、语义分析的方法，将交易金额、付款方式、交货地点、违约责任等关键要素，从企业合同文本中提取出来并存入数据库，也可作为后面对涉案人员采取限制性措施的重要参考依据。税务检查报告、行政处罚决定书等则是将违法事实、处罚依据、涉及金额等相关要素提取出来形成风险事件数据库。选取近五年真实的历史风险案例数据作为训练集，包括虚开发票、隐瞒收入、骗税等风险类型，做好每天数据的记录工作，字段包括企业基础信息、风险行为特征及相关的佐证数据等。利用随机森林、支持向量机、神经网络等多种算法进行模型训练，调整决策树的数量、核函数的种类、隐藏的节点数等参数，多次反复地进行模型训练。在训练过程中，可通过交叉验证法来检验模型性能好坏，并以此不断修改完善模型，直到可以完全识别各类风险样态特征。如能准确找出发票备注栏出现较多频次的“代开”“无实际业务”等异样字符和虚开高危风险之间的对应关系。
    3. 实时数据监测与异常捕捉
    在开展税务风险管理工作过程中，需要建立Hadoop和Spark 的分布式的数据处理平台，并借助 Kafka 作为企业实时产生税务数据的数据流，实时处理上千条每秒的开票数据，申报数据，资金流水数据等。在实际操作中，运用动态阈值算法，结合时间序列与行业基准值，根据企业过往历史波动规律与同行业的平均水平来动态调整风险指标阈值。以增值税申报额为例，将过去36 个月每个企业的每月申报数据计算正常波动范围，再参考同行业企业的正常波动幅度来动态设定上下预警阈值，如果该月度增值税申报额比同期历史值波动超过30%，或偏离行业平均值25%，则标记为异常，并启动核查环节，及时详细记录发生异常的时间点、数值大小及偏离幅度等信息，供后期进行判断。
    （二）税务风险控制大数据技术策略
    1. 智能稽查路径规划
    借助 Neo4j 等图数据库建立企业关联关系网，把企业、法人、股东、上下游客户、银行账户等作为节点，将投资、交易、资金往来的联系作为边构建起完整的关联关系图谱，用PageRank算法计算出各个节点的影响力权重，从中筛选出关联企业中的重要节点，这些节点即稽查的工作突破口。如集团企业中母公司是资金的核心聚集地、上下游关联企业中作为交易资金回流点的关键公司等。基于路径分析算法，根据企业的数据分布情况，如：发票异常数据聚集区域、资金流疑点发生的环节等，生成最优化的检查路径，对于存在发票数据异常和资金流存疑的企业。在规划路径时，优先选择核查与异常发票相对应的资金往来的记录，后按照相应的核查路径进行核查相关合同、相关物流单据，最后针对上下游企业做扩大化核查，形成高效核查路径，减少不必要的核查环节，提高核查效率。
    2. 合规预警与自动提示
    在开发基于 Drools 等规则引擎的系统时，根据税务专家将税收法规条款分解成若干条可由计算机执行的规定，将研发费用加计扣除的条件转化成“研发项目已备案”“研发人员工资占比符合规定”“研发费用归集范围正确”等规则。当企业在处理某个税务行为过程中，触发了某条规则后，系统能够自动查询法规库，将被触发的规则项对应的政策依据抽取出来并制作成合规提示，再通过企业税务管理系统以弹窗、短信等手段实时推送给用户。结合用户画像技术，通过企业的规模、行业类型、经营模式、历史纳税信用等方面信息构成企业画像，针对不同的画像推送不同的合规指引。对于小规模纳税人侧重提示增值税起征点政策、发票开具规范、简易计税方法适用等内容，针对高新技术企业重点提示研发费用加计扣除范围、留存备查资料要求、高新技术资格维持等要求，提升提示的精准度和有效性。
    3. 跨部门数据协同分析
    在税务风险管理与控制过程中，使用联邦学习框架分别在税务、银行、工商、海关等部门搭建本地模型训练节点，各部门基于自身的本地数据和自身的业务训练建立相应的子模型，以加密参数传递方式对各业务部门的本地模型进行合并更新，达到全局模型协同优化的效果，保证了数据在本部门不落地的安全要求。基于标准化 API 接口跨部门数据实现实时调用，采用加密传输、身份认证等方式保证数据的安全，税务局可直接调用工商部门接口，获取企业注册信息，核查企业经营范围及收入来源。直接调用银行接口，查询企业资金流水，查核企业申报收入和实际资金流入是否一致。直接调用海关接口，查询企业进出口数据，核实出口企业销售收入是否与报关单上数额一致。总而言之从多个角度相互印证，提高判定的风险点正确率。
    四、结语
    综上所述，在税务风险管理与控制阶段，利用大数据技术可以有效地提高风险识别精准度、风险评估科学性、风险应对及时性等。税务风险管理运用大数据技术遵循数据驱动、动态调整、协同联动原则，运用大数据技术对数据进行质量管理、安全防护、数据共享，搭建大数据技术应用于税务风险管理的技术路径和模式，有助于提升税务风险管控水平。
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