税收风险大数据算法模型

Ⅰ 利用大数据分析优化税收哪些征管流程

采用大数据技术实现税收数据的全方位分析与监控,从而规范征管系统流程设计、简化其系统架构以及优化有限资源,分析税收数据、简化、优化税收征管流程,促进税收征管科学化、现代化。

税收分析是以税收经济现象的数量方面为研究对象的认识活动。深化税收数据分析,可以帮助认识税收数量特征、深化理解税收、推断和预测税收收入,从而掌握税收管理的主动权。

税收分析指标是用于分析纳税人税收风险的计算公式及其属性标识,若干指标集合由税收分析预测模型识别。税收风险指标按与税款的关联度,分为税种类、行为类和特定事项类。税种类风险指标主要包括营业税类、企业所得税类、土地增值税类、个人所得税类、房产税、土地使用税类、印花税类、契税、城建税及附加类等；行为类风险包括发票行为类、登记类、申报类、税款征收类和管理认定类等；特定事项类风险主要包括非货币性交易、债务重组、拆迁、搬迁、破产、合并、分立、土地房产转让等。

通过分析对比单户企业与本地同行业企业的税收贡献率,对低于同行业平均贡献率的企业,提示预警信息并深入分析企业是否存在多计生产成本、多结转销售成本、多计期间费用、扩大税前扣除范围或不计、少计销售收入等问题。将计算出的税率与企业以往年度或本地同行业水平相比,分析判断企业是否存在以上问题。

在税收分析管理的过程中,税收分析识别必须通过构建一套指标和模型来进行。一个科学的模型能够全面、及时、准确地识别出纳税人存在的税收问题,而构建一个高质量的模型,关键在于收集有效的税收数据(特征)、设定精确的指标和建立科学的模型,从而模拟企业税务真实情况及强化税收监管。

在模型构建过程中,需根据指标对模型管理的重要性设置不同权重,尤其是关键指标的构建。通过设置多层次指标,如一级指标、二级指标、三级指标等,动态管理实际情况。此外,指标体系自身的建设也是至关重要的,如:指标名称、指标功能、取数口径、比对方式、指标在模型中的权重、预警值的计算等。

Ⅱ 金税三期7大类风险是什么不同行业它的监控风险点在哪全面一点

摘要 您好亲，很高兴为您服务，金税三期7大类风险如下：

Ⅲ 袁冰妍公司偷漏税被罚，为何近几年明星偷逃税的例子层出不穷呢

7月4日，针对袁冰妍关联公司偷税漏税被罚97.8万余元，袁冰妍工作室公布申明，公司深入自我反思，并紧密配合整顿。公司现阶段已按时交纳账款，在这个向社会公众道歉，也对占用公共资源深深表达歉意。

依靠先进的人工智能技术和深度学习技术性、风险控制标准库、多方位预警指标、一站式解决计划方案，轻风企税务风险监测系统已为企服组织、财税咨询公司等300好几家顾客带来了安全性、方便快捷、高效率、全方位的税务风险控制服务项目。

遵纪守法合规管理才可以久久为功，从业者在享有经济发展收益的一起，一定要提升依法纳税的观念，越发明星的公众人物，越应依规执行纳税时间，做“粉丝们”的模范，做税收法律遵循的“浅池”。

Ⅳ 人工智能算法在税收学中的应用

摘要 人工智能模式的发展优化了税务机关的税收征管流程和纳税服务方式，给纳税人带来了全方位规范、公开、透明的管理和服务。通过大数据的采集、分析，能够精确地辨识纳税人需求，对纳税人进行有针对性的纳税提醒、风险提示、信用评价等。同时，基于人工智能技术的特点，通过对信息数据的“深加工”，关联分析税务工作中存在的突出问题，从中找到解决方案，以税务信息化的发展促进征收执法行为的规范。例如，通过对纳税咨询数据的智能分析，可将高频次、重复性的问题，通过智能语音、人机交互、来电前置解答等途径，实现全天候、7×24小时的纳税服务，降低税务机关的服务成本。由此可见，人工智能技术可作为推进纳税服务工作的突破口，实现纳税服务工作由简单粗放到精细多元、由生搬硬套到创新驱动的转型发展，这也是我国纳税服务工作改革的必然选择。

Ⅳ 如何建设大企业税收风险特征库的几点认识

如何建设大企业税收风险特征库的几点认识：
要多角度分析探索风险发生规律，建立风险特征库。
风险识别是风险管理的起点。风险作为一种客观性的存在虽然不能完全被消除，但其发生具有一定的规律性，而这种规律通常又不是显性的。为此在风险识别的过程中，要加强风险发生规律的探索和揭示，在收集和辨别风险因素的基础上，归纳提取出反映规律性的风险特征，并通过风险特征库的建立为风险评定奠定基础。
设臵方式上，风险特征库一般是通过政策分析、典型案例剖析、数据模型分析、动态指标分析、各类数据与标准值（或预警值）的类比分析和行业分析等从税种、类型、行业等多种角度，归纳提取风险特征及其指标，建立信息循环机制，不断丰富完善风险特征库。
主要包括以下步骤：
1、从不同角度寻找分析风险区域和风险因素
税收风险的发生离不开税收法律法规的执行、税收征管的实践。为此，可以从政策分析、税收分析、案例分析、经验分析四个层面寻找税收风险发生规律和风险源。从政策角度来看，税收法律、法规、规章、政策等各种规定，在实际执行过程中所形成的对纳税人的控制难点极可能引发风险；从税收角度来看，利用各种经济和税收入库信息，研究税收的增长和缺口，以及税收的增长和缺口与行业、区域、纳税人类型等方面的关系，可以分析出可能存在税收流失的重点区域；从案例角度来看，根据大量的税收管理案例和税务稽查案例，运用数理统计的方法，可以分析风险在不同行业、不同经营方式、不同经济性质、不同核算形式等纳税人的分布情况；从经验角度来看，根据日常管理中掌握的纳税人情况和积累的管理经验，可以分析纳税人的风险状况。
2、围绕风险建立信息收集分类框架
根据分析风险因素的不同角度，为了提高信息采集和分析应用的效率与质量，建立一个分类合理、贴近需求、实用可靠的信息分类框架是必要途径。为此，要对纳税人报送信息、税务机关采集信息和第三方提供信息进行梳理，明确信息的来源、类型、应用层次、主要用途、质量管理等，建立信息分类框架，适应风险管理信息需求。同时，通过数据采集、数据质量管理、数据归集等机制，保障分类框架下的信息，具有完整性、层次性、可比性、增值性，为税收风险分析扫描和深度拓展打下良好基础。
要通过数据采集机制的建立，提高针对性并拓宽信息获取渠道，特别是第三方信息的获取。如向行业主管部门收集行业发展信息，向统计部门收集经济指标信息，向海关、外经、金融等部门收集跨国性的涉税信息等。数据质量管理机制主要是通过数据纠错、动态维护、“日清月结”等措施，保障信息收集的准确性。数据归集机制主要是通过按类分户、按户分类等归集方法的应用，以便于加强信息比对和验证，提高数据的有效性。
3、运用一定的风险分析方法归纳提取风险特征 对围绕风险收集的各类信息，可通过推理统计等基本方法和完整性、逻辑性、波动性、配比性、类比性、基准性等专门方法，来分析税款流失的规模、频率与纳税人主体及其行为方式之间的关系，研究不同行业、不同类型、不同规模企业的税收风险分布规律，归纳出与税款流失具有因果联系的风险特征。如波动性分析主要是分析各种财务税收指标与历史数据比较的纵向变化情况、发展趋势，通过不同时期的数据变化分析来判断当期数据的合理性；配比性分析主要是分析纳税人涉税指标及其变化，与相关指标及变化情况是否配比；类比性分析主要是通过行业数据模型、典型案例，来分析同行业、同类型纳税人是否存在类似问题。
4、以风险特征指标为重点构建风险特征库
基于风险信息储存、认知、分析、运用等方面考虑，需在寻找识别风险特征的基础上，构建包括风险特征、风险特征指标和风险特征指标阀值等方面组成的风险特征库。
风险特征指标是风险特征库的核心内容。根据风险特征的表现形式，可以从静态与动态角度将其分为主体特征指标与主体行为特征指标。主体特征指标主要是反映与纳税人资质、投资主体以及人员素质等静态方面的风险特征；主体行为特征指标主要是反映与纳税人申报纳税、发票使用、生产销售、投资活动等方面的动态方面的风险特征。为强化指标的关联分析，根据不同指标的属性和作用，可按照简洁、直接参与税款的计算、数据源可靠等原则确定一些重要的、敏感的指标作为主指标。在此基础上研究、寻找与主指标具有互补或相斥作用的辅助指标，形成由一主多辅构成的若干个指标簇，建立相对完整的指标簇体系。
为直观地反映税收风险特征库中风险特征、风险特征指标和风险特征指标阀值的关系，可以采用纵横关联分析表的形式表示。横向上，排列出纳税主体与资质相关、与内控制度相关、与历史相关、与时间相关、与特定规定相关、与特定对象相关等6个风险特征类别；纵向上，包括纳税人所在行业、投资主体以及生产经营、投资理财、资产管理、涉税行为等主体及行为特征。同时，特征库根据实践中风险应对和案例分析的情况，进行动态优化完善。