原标题：如何从信息“森林”中快速锁定风险“树叶”

作者 施斌  曹建国 徐渭葛 徐朝威

在大企业税收风险管理中，如果没有一套行之有效的办法，寻找税收风险无异于大海捞针。基于此，宁波市国税局借鉴国际经验，在大企业税收风险管理中运用大数据思维，初步实现了从信息“森林”中快速锁定风险“树叶”的目标。

通过采集税收数据，识别并确定税收风险，是各国大企业税收管理中的共同难点问题。OECD国家的主要做法，就是让不同维度的海量数据关联起来，运用大数据的思维方式与技术，有效解决征纳双向信息不对称问题，从而走出“人盯人”的窠臼，实现对税收风险的快速锁定。近年来，宁波市国税局充分借鉴国际经验，有效地提升了大企业税收数据采集的数量、速度、质量和效率。

以“完整性”为目标，提升数据采集数量

大数据管理区别于传统数据管理的重要特点，在于关注相关性而非因果性关系。由于现实中税收数据之间存在着千丝万缕的联系，因此税收数据的“完整性”是大数据管理的基础。

有关专家介绍，OECD国家普遍通过立法形式保障税务机关对纳税人涉税数据及时、全面地采集。美国法律规定了安全、工商、财政、金融和海关等政府部门，银行、电子支付服务商、甚至全球金融机构的涉税数据协作义务，并通过电子签名法和互联网税收法等扫清了数据采集的障碍。

相比之下，我国大企业向税务机关全面披露涉税数据的主动性较差，相关政府部门和第三方机构的协力状况不尽如人意。对此，近年来，宁波市国税局通过明确国税局和地税数据交换范围、类型和传输方式，全面加强国地税数据交换；在推进“五证合一”“一照一码”“两证整合”商事制度改革基础上，宁波市国税局加强了与工商、供电、司法、房管和农业等部门之间的数据管理合作；强化涉税信用管理，定期召开大企业税收沙龙等建立完善与大企业高层的沟通、协调机制，优化涉税数据社会化采集与自主申报，宁波市国税局61家定点联系企业通过主动提供涉税数据，获得了税务机关更具针对性的服务，有效降低了涉税风险。近年来，宁波国税各税收应用系统数据呈现快速递增趋势，并将快速从TB级跃升至PB级（1PB=1024TB），从而为税务大数据管理奠定了坚实基础。

以“及时性”为导向，提升数据采集速度

大数据管理区别于传统数据管理的另一项特点，在于追求效率而非精确度，大数据应用的核心是实现实时数据处理、实时决策支持，其战略意义在于快速地分析出数据的价值，让价值发生作用。

记者了解到，OECD国家历来重视大数据信息技术与手段的开发，通过计算机联网或建立紧密的信息沟通，普遍建立了部门涉税信息共享、代扣代缴、纳税人和中介机构事前自行披露制度，以及第三方涉税数据交换机制。如美国以“全面、准确、多渠道”的信息化管理著称，税收数据基本实现了电子交换和自动化采集。

他山之石，可以攻玉。近年来，宁波市国税局引进税收风险管理大数据软硬件技术，开发出了适用于现行税收风险管理制度的数据分析平台，并积极整合研发了工商税务通等涉税信息终端接收系统，推进了对大企业涉税外部动态信息的及时采集与分析。依托增值税发票风险管理系统的开发，从增值税发票大数据入手，通过对大企业购销信息、购销区域等数据及时进行分析，第一时间梳理预警大企业涉税风险。同时，加强了税务系统内部和外部有关单位在大企业信息收集、分析和利用等方面的分工与合作，依托金税三期强大的数据处理能力，基于向全国集中的征管数据与互联网信息，运用大数据手段着力提升了税收管理水平。

以“有效性”为标尺，提升数据采集质量

大数据管理虽然不要求涉税数据具有较高的精确度，但基础数据的真实性、有效性仍然是大数据管理的重中之重。大数据时代，事物的本质和规律隐藏在各种原始数据的相互关联之中，随着税收数据量激增，数据管控能力变得尤为重要。

有关专家介绍，OECD国家涉税数据质量大多建立在会计准则规范执行、企业内部控制完善和关键第三方涉税数据监控等一整套完整的制度体系上。美国、英国还将定期财务报告、内部控制评价报告的质量与企业管理层挂钩，如果税务机关发现企业有违法问题，除对企业进行处罚外，还会对高级会计官员等个人给予处罚。

近年来，宁波市国税局将散落在税务机关各部门以及外部的大企业涉税数据实施有效整合，初步形成了“数据采集——数据分析——税收风险认定反馈——税收风险整改排除——税收风险防控能力有效提升”的大数据管理模式。

记者了解到，通过构建采集、录入、审核、监控和运用全过程，多环节的数据质量控管体系，并从调查核实金税工程数据的真实性出发，梳理纳税人报送的信息、税务机关采集的信息以及第三方提供的信息，减少了信息沉淀和差错。同时，建立、健全涉税数据安全规章制度，制定数据采集标准、代码体系、指标体系等，实现了大企业涉税数据采集、保存、使用、发布、查看、共享全过程的合理化和规范化。

以“专业性”为支撑，提升数据治理效率

大数据管理的价值体现在最终的利用，大数据所擅长的就是“让数据说话”，对过去和现在的涉税数据进行分析，能够增强预见性，从而实现大数据管理的最终目标——有效预测风险。

公开资料显示，OECD国家将大数据的技术方法与手段不断引入税收领域，使税收数据资源不断叠加，数据应用的效率不断提高。如美国大企业税收管理机构通过开发数据筛选和资源分配系统、数据分析系统，可同时选取并分析数百万甚至上亿个纳税申报数据，使税收数据得到了更好更高效的整合与分析利用。

近年来，宁波市国税局积极推进大企业管理团队建设，探索“理论+实践”模式提升团队专业技能，组织团队成员学习ERP系统理论，组织ERP高端人才项目成员实战演练，通过对中国人寿、方太和万华等多家使用SAP软件的大型企业的风险管理实战，提升了大数据分析应用的水平。特别是通过不断尝试利用最新信息技术对纳税人风险特征实施分类管理，针对不同类型的大企业实施相应的征管策略，大幅度提高了工作效率。