稅收風險大數據演算法模型

Ⅰ 利用大數據分析優化稅收哪些征管流程

採用大數據技術實現稅收數據的全方位分析與監控,從而規范征管系統流程設計、簡化其系統架構以及優化有限資源,分析稅收數據、簡化、優化稅收征管流程,促進稅收征管科學化、現代化。

稅收分析是以稅收經濟現象的數量方面為研究對象的認識活動。深化稅收數據分析,可以幫助認識稅收數量特徵、深化理解稅收、推斷和預測稅收收入,從而掌握稅收管理的主動權。

稅收分析指標是用於分析納稅人稅收風險的計算公式及其屬性標識,若干指標集合由稅收分析預測模型識別。稅收風險指標按與稅款的關聯度,分為稅種類、行為類和特定事項類。稅種類風險指標主要包括營業稅類、企業所得稅類、土地增值稅類、個人所得稅類、房產稅、土地使用稅類、印花稅類、契稅、城建稅及附加類等；行為類風險包括發票行為類、登記類、申報類、稅款徵收類和管理認定類等；特定事項類風險主要包括非貨幣性交易、債務重組、拆遷、搬遷、破產、合並、分立、土地房產轉讓等。

通過分析對比單戶企業與本地同行業企業的稅收貢獻率,對低於同行業平均貢獻率的企業,提示預警信息並深入分析企業是否存在多計生產成本、多結轉銷售成本、多計期間費用、擴大稅前扣除范圍或不計、少計銷售收入等問題。將計算出的稅率與企業以往年度或本地同行業水平相比,分析判斷企業是否存在以上問題。

在稅收分析管理的過程中,稅收分析識別必須通過構建一套指標和模型來進行。一個科學的模型能夠全面、及時、准確地識別出納稅人存在的稅收問題,而構建一個高質量的模型,關鍵在於收集有效的稅收數據(特徵)、設定精確的指標和建立科學的模型,從而模擬企業稅務真實情況及強化稅收監管。

在模型構建過程中,需根據指標對模型管理的重要性設置不同權重,尤其是關鍵指標的構建。通過設置多層次指標,如一級指標、二級指標、三級指標等,動態管理實際情況。此外,指標體系自身的建設也是至關重要的,如:指標名稱、指標功能、取數口徑、比對方式、指標在模型中的權重、預警值的計算等。

Ⅱ 金稅三期7大類風險是什麼不同行業它的監控風險點在哪全面一點

摘要 您好親，很高興為您服務，金稅三期7大類風險如下：

Ⅲ 袁冰妍公司偷漏稅被罰，為何近幾年明星偷逃稅的例子層出不窮呢

7月4日，針對袁冰妍關聯公司偷稅漏稅被罰97.8萬余元，袁冰妍工作室公布申明，公司深入自我反思，並緊密配合整頓。公司現階段已按時交納賬款，在這個向社會公眾道歉，也對佔用公共資源深深表達歉意。

依靠先進的人工智慧技術和深度學習技術性、風險控制標准庫、多方位預警指標、一站式解決計劃方案，輕風企稅務風險監測系統已為企服組織、財稅咨詢公司等300好幾家顧客帶來了安全性、方便快捷、高效率、全方位的稅務風險控制服務項目。

遵紀守法合規管理才可以久久為功，從業者在享有經濟發展收益的一起，一定要提升依法納稅的觀念，越發明星的公眾人物，越應依規執行納稅時間，做「粉絲們」的模範，做稅收法律遵循的「淺池」。

Ⅳ 人工智慧演算法在稅收學中的應用

摘要 人工智慧模式的發展優化了稅務機關的稅收征管流程和納稅服務方式，給納稅人帶來了全方位規范、公開、透明的管理和服務。通過大數據的採集、分析，能夠精確地辨識納稅人需求，對納稅人進行有針對性的納稅提醒、風險提示、信用評價等。同時，基於人工智慧技術的特點，通過對信息數據的「深加工」，關聯分析稅務工作中存在的突出問題，從中找到解決方案，以稅務信息化的發展促進徵收執法行為的規范。例如，通過對納稅咨詢數據的智能分析，可將高頻次、重復性的問題，通過智能語音、人機交互、來電前置解答等途徑，實現全天候、7×24小時的納稅服務，降低稅務機關的服務成本。由此可見，人工智慧技術可作為推進納稅服務工作的突破口，實現納稅服務工作由簡單粗放到精細多元、由生搬硬套到創新驅動的轉型發展，這也是我國納稅服務工作改革的必然選擇。

Ⅳ 如何建設大企業稅收風險特徵庫的幾點認識

如何建設大企業稅收風險特徵庫的幾點認識：
要多角度分析探索風險發生規律，建立風險特徵庫。
風險識別是風險管理的起點。風險作為一種客觀性的存在雖然不能完全被消除，但其發生具有一定的規律性，而這種規律通常又不是顯性的。為此在風險識別的過程中，要加強風險發生規律的探索和揭示，在收集和辨別風險因素的基礎上，歸納提取出反映規律性的風險特徵，並通過風險特徵庫的建立為風險評定奠定基礎。
設臵方式上，風險特徵庫一般是通過政策分析、典型案例剖析、數據模型分析、動態指標分析、各類數據與標准值（或預警值）的類比分析和行業分析等從稅種、類型、行業等多種角度，歸納提取風險特徵及其指標，建立信息循環機制，不斷豐富完善風險特徵庫。
主要包括以下步驟：
1、從不同角度尋找分析風險區域和風險因素
稅收風險的發生離不開稅收法律法規的執行、稅收征管的實踐。為此，可以從政策分析、稅收分析、案例分析、經驗分析四個層面尋找稅收風險發生規律和風險源。從政策角度來看，稅收法律、法規、規章、政策等各種規定，在實際執行過程中所形成的對納稅人的控制難點極可能引發風險；從稅收角度來看，利用各種經濟和稅收入庫信息，研究稅收的增長和缺口，以及稅收的增長和缺口與行業、區域、納稅人類型等方面的關系，可以分析出可能存在稅收流失的重點區域；從案例角度來看，根據大量的稅收管理案例和稅務稽查案例，運用數理統計的方法，可以分析風險在不同行業、不同經營方式、不同經濟性質、不同核算形式等納稅人的分布情況；從經驗角度來看，根據日常管理中掌握的納稅人情況和積累的管理經驗，可以分析納稅人的風險狀況。
2、圍繞風險建立信息收集分類框架
根據分析風險因素的不同角度，為了提高信息採集和分析應用的效率與質量，建立一個分類合理、貼近需求、實用可靠的信息分類框架是必要途徑。為此，要對納稅人報送信息、稅務機關採集信息和第三方提供信息進行梳理，明確信息的來源、類型、應用層次、主要用途、質量管理等，建立信息分類框架，適應風險管理信息需求。同時，通過數據採集、數據質量管理、數據歸集等機制，保障分類框架下的信息，具有完整性、層次性、可比性、增值性，為稅收風險分析掃描和深度拓展打下良好基礎。
要通過數據採集機制的建立，提高針對性並拓寬信息獲取渠道，特別是第三方信息的獲取。如向行業主管部門收集行業發展信息，向統計部門收集經濟指標信息，向海關、外經、金融等部門收集跨國性的涉稅信息等。數據質量管理機制主要是通過數據糾錯、動態維護、「日清月結」等措施，保障信息收集的准確性。數據歸集機制主要是通過按類分戶、按戶分類等歸集方法的應用，以便於加強信息比對和驗證，提高數據的有效性。
3、運用一定的風險分析方法歸納提取風險特徵 對圍繞風險收集的各類信息，可通過推理統計等基本方法和完整性、邏輯性、波動性、配比性、類比性、基準性等專門方法，來分析稅款流失的規模、頻率與納稅人主體及其行為方式之間的關系，研究不同行業、不同類型、不同規模企業的稅收風險分布規律，歸納出與稅款流失具有因果聯系的風險特徵。如波動性分析主要是分析各種財務稅收指標與歷史數據比較的縱向變化情況、發展趨勢，通過不同時期的數據變化分析來判斷當期數據的合理性；配比性分析主要是分析納稅人涉稅指標及其變化，與相關指標及變化情況是否配比；類比性分析主要是通過行業數據模型、典型案例，來分析同行業、同類型納稅人是否存在類似問題。
4、以風險特徵指標為重點構建風險特徵庫
基於風險信息儲存、認知、分析、運用等方面考慮，需在尋找識別風險特徵的基礎上，構建包括風險特徵、風險特徵指標和風險特徵指標閥值等方面組成的風險特徵庫。
風險特徵指標是風險特徵庫的核心內容。根據風險特徵的表現形式，可以從靜態與動態角度將其分為主體特徵指標與主體行為特徵指標。主體特徵指標主要是反映與納稅人資質、投資主體以及人員素質等靜態方面的風險特徵；主體行為特徵指標主要是反映與納稅人申報納稅、發票使用、生產銷售、投資活動等方面的動態方面的風險特徵。為強化指標的關聯分析，根據不同指標的屬性和作用，可按照簡潔、直接參與稅款的計算、數據源可靠等原則確定一些重要的、敏感的指標作為主指標。在此基礎上研究、尋找與主指標具有互補或相斥作用的輔助指標，形成由一主多輔構成的若干個指標簇，建立相對完整的指標簇體系。
為直觀地反映稅收風險特徵庫中風險特徵、風險特徵指標和風險特徵指標閥值的關系，可以採用縱橫關聯分析表的形式表示。橫向上，排列出納稅主體與資質相關、與內控制度相關、與歷史相關、與時間相關、與特定規定相關、與特定對象相關等6個風險特徵類別；縱向上，包括納稅人所在行業、投資主體以及生產經營、投資理財、資產管理、涉稅行為等主體及行為特徵。同時，特徵庫根據實踐中風險應對和案例分析的情況，進行動態優化完善。