大数据：实现税收现代化的利器

大数据（big data），是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。

随着信息技术的飞速发展，税收征管与数据分析也已经进入大数据时代，由于数据信息化的广泛运用，使海量数据的即时获取和精确分析成为现实，

为研究纳税人办理涉税业务特征提供了良好条件，带来了税收服务手段、服务理念、服务载体、服务管理、数据的大跨越。近年来，广东地税依据纳税人类别、涉税业务类别、办理时段等信息，依托数据信息化逐步形成了服务大厅、网上办税、纳服热线、自助办税、短信服务2 等多种渠道并存的大服务格局。

大数据：实现税收现代化的利器

日期：2014-09-19 来源/作者：中国税务报

解决税收管理方式不适应形势发展要求的问题，根本出路是运用大数据的思维方式和手段，解决征纳双方信息不对称问题，全面实施信息管税，走出“人盯人”的窠臼。

微博、微信、京东、淘宝、嘀嘀打车、大众点评、携程旅游……越来越多随时随地抓取数据的互联网应用出现在人们的生活中，无需过多的理论论证，仅凭直观感受，任何人都能感觉到大数据时代的到来。

近日，通读维克托·迈尔·舍恩伯格著的《大数据时代》一书，对大数据的基本概念、特点和价值进行了重新认识和思考。

大数据时代的来临使人类第一次有机会和条件，在非常多的领域和非常深入的层次获得和使用全面数据、完整数据和系统数据，深入探索现实世界的规律，获取过去不可能获取的知识，得到过去无法企及的商机。这无论是对于产业实践者，还是对于政府和公众机构，都价值巨大。对税务机关而言，充分运用大数据的思维和手段，对于大力推进税收治理能力现代化，不断提高税收管理水平，意义重大。可以说，大数据，是实现税收现代化的利器。

信息管税的瓶颈：征纳信息不对称

在一定意义上，税收管理的一切活动都是围绕着信息而展开，无论是对外的征收管理，还是内部的行政管理，都需要取得和利用信息。税务机关根据信息向纳税人征税，根据信息实施内部管理。税收征管的关键就是要解决征纳双方的信息不对称问题。目前，瓶颈仍存，税务机关信息管税的现状与税收现代化的要求尚有很大差距。

造成征纳双方信息不对称的主要原因是：

信息获取的渠道不畅。大数据促进了数据内容的交叉检验，随着数据量和不同来源的数据种类的增多，数据判断预测的指向性会更强，准确率更高。大数据发展的障碍，在于数据的流动性和可获取性不强。从现状来看，无论是税务机关内部还是外部第三方涉税数据的流动性和可获取性都较弱，税务机关的信息获取渠道并不通畅。一方面，内部流程和环节没有理顺，信息的共享利用受到了制约；另一方面，外部协调难度较大、政府职能部门与税务机关的涉税信息交换尚未制度化、常态化。对税务机关获取第三方信息的权利，以及第三方向税务机关提供涉税信息的义务尚缺乏明确的法律支持。

信息处理的平台能力不足。正如《大数据时代》书中所说，“随着计算机技术全面融入社会生活，信息爆炸已经积累到了一个开始引发变革的程度”。涉税数据来源和渠道的增加，使得信息的维度越来越广阔。对于这些不同渠道来源的信息实施有效的采集、存储、分析和应用，需要强大的信息处理平台为技术支撑。目前的税务信息系统仍然存在系统分散、数据隔离、运行速度慢和功能不完善等问题，导致对数据的采集、存储、处理、分析和应用能力不足。

信息挖掘运用的水平不高。“收集信息固然至关重要，但还远远不够，因为数据价值在于它的使用，而不是占有本身。数据价值的关键是看似无限的再利用，即它的潜在价值。”“数据就像一个神奇的钻石矿，当它的首要价值被发掘后仍能不断给予。它的真实价值就像漂浮在海洋中的冰山，第一眼只能看到冰山的一角，而绝大部分都隐藏在表面之下。”作者在书中再三强调，数据的价值在于更深层次的挖掘和再运用，要最大限度的发挥数据的价值。然而，目前税务机关并未能有效利用和深入挖掘自身已有的数据，更未能有效获取和利用第三方数据。即使是利用，也更关注数据的基本利用，而忽视了对数据价值的再利用、数据集整合再利用和潜在挖掘运用，影响了大数据功能的发挥，导致信息管税的效能未能充分体现。

破解难题：运用大数据的思维和手段

随着经济全球化和社会主义市场经济的深入发展，我国税源状况发生重大变化，对税收管理提出更加严峻的挑战：纳税人数量迅猛增长、企业规模日益庞大、经济业务类型日趋复杂、税务机关职能转变、减政放权之路日趋深入。笔者认为，解决税收管理方式不适应形势发展要求的问题，根本出路是运用大数据的思维方式和手段，从源头上解决征纳税双方信息不对称问题，全面实施信息管税，走出“人盯人”的窠臼。

建立机制，畅通信息获取渠道。为清除数据获取方面的障碍，增强数据的流动性和可获取性，有效解决信息管税的数据“源”与“流”问题。税务机关应从内外两方面着手，消除数据流动的障碍，畅通数据获取的渠道。一方面，税务机关需要打通内部壁垒，实现内部不同部门、不同信息系统、不同层级、不同地区数据的流动共享；另一方面，抓住税收征管法修订的契机，以法律形式明确海关、工商、银行等涉税信息占有者向税务机关及时准确提供涉税信息的法律义务和责任，以便税务机关更充分地掌握纳税人生产经营情况，强化税收管理。

搭建平台，增强数据处理能力。针对信息处理平台能力不足的问题，必须坚持科技创新驱动的道路，充分利用现代信息技术手段，建立全社会基础数据统一平台。可以借鉴美国纳税人账户数据引擎（即CADE2）的做法，充分运用大数据的理念和思维，在金税三期工程中搭建一个功能强大的数据处理平台，实现全国税收征管数据大集中。优化整合现有的不同

类别、不同层次、不同功能的各种系统，覆盖纳税人、税务机关内部、工商、海关、公安、外汇管理、银行、社保、行业管理部门乃至互联网等不同渠道取得的数据，实现对数据的有效采集、存储、处理、分析和应用。

挖掘数据潜能，打造智能税务。“随着大数据的出现，数据的总和比部分更有价值。当我们将多个数据集的总和重组在一起时，重组总和本身的价值也比单个总和更大。”如书中所述，仅是数据量大并不能算是大数据，大数据的特征是数据量大、数据种类多、非标准化数据的价值最大化。大数据的价值并非单纯源于它的基本用途，而更多源于它的二次利用，需要通过创新性的分析来释放。应当充分运用大数据的理念和思维，强化对大数据分析人才的培养使用；借助科研机构、社会中介等多种力量，努力构建功能强大的智能化信息分析平台，深入挖掘数据潜在价值。通过对获取的海量数据开展分析，探寻、发现、理解信息内容及信息与信息之间的关系，从而实现大数据的核心价值——“预测”，打造智能税务，精确实施税收风险监控，大幅度提高税收征管水平。

我相信，大数据的思维、方法和手段的运用和发展，必将从根本上改变征纳双方信息不对称的状况，促使税务机关不断创新管理手段和方式，为税收事业科学发展、跨越发展、长远发展，实现税收现代化，插上金色的翅膀。

作者：谢永健上海市浦东新区国税局征收管理处副处长、首批全国税务领军人才

智慧税务大数据服务平台建设方案 金税工程大数据服务平台建设方案数据管税解决方案

智慧税务大数据服务平台 解 决 方 案

目录 1总体业务需求分析和整体架构概览 (3) 1.1智慧税务管理要求 (3) 1.1.1服务优化 (3) 1.1.2以风险管理为主线 (3) 1.1.3数据实现省市县分级分类管理 (3) 1.1.4强化税源专业化管理，探索“两个转变” (4) 1.2智慧税务建设目标 (5) 1.2.1结合大数据分析技术，让纳税评估更为准确 (5) 1.2.2融合第三方涉税数据，提高税法遵从度和税收征收率 (6) 1.2.3尝试业务系统变革，进一步防范涉税风险，提高税收征收率 (7) 1.2.4防控廉政，防范内部违法风险 (7) 1.2.5通过纳税人画像，辅助管理 (7) 1.2.6建立风险特征库，自动预警防控 (8) 1.3税务行业信息化建设现状 (9) 1.3.1数据杂乱 (10) 1.3.2系统各自为政 (10) 1.3.3关联复杂 (11) 1.4大数据服务平台整体架构概览 (11) 1.4.1”数据管税“业务应用体系（大数据应用体系） (12) 1.4.2税务大数据服务平台 (14) 2数据治理之需求和技术分析 (15) 2.1数据治理综述 (15) 2.2定义业务问题，以指导方向 (17) 2.3获得管理层支持，以获得组织和资源保障 (19) 2.3.1成立数据治理工作组 (19) 2.3.2获得相关方高层的支持 (19) 2.3.3确定数据治理的负责人 (20) 2.4执行成熟度评估，以了解现状和确定将来所达目标 (20)

2.4.1成果 (20) 2.4.2促成要素 (21) 2.4.3核心准则 (21) 2.4.4支撑准则 (21) 2.5创建数据治理路线图 (22) 2.5.1总结数据治理成熟度评估的结果 (22) 2.5.2列出填补评估中强调的差距所需关键人员、流程和技术计划 (23) 2.5.3基于关键计划的优先级创建路线图 (23) 2.6建立数据治理组织蓝图 (24) 2.7创建数据字典/业务术语库 (25) 2.8理解业务和数据 (27) 2.9创建元数据存储库 (29) 2.10定义度量指标 (33) 2.11主数据治理 (34) 2.12治理分析 (36) 2.13管理安全和隐私 (39) 2.14数据生命周期治理 (40) 2.15度量结果 (40) 3理论指导大数据服务平台建设之需求和技术分析 (42) 3.1数据对数据管税的价值 (42) 3.1.1数据对税务的价值分析 (42) 3.1.2税务数据价值实现分析 (44) 3.2数据挖掘方法论指导大数据服务平台建设 (47) 3.3按业务主题和规则采集、加工数据以打好数据基础 (54) 3.3.1数据采集平台 (56) 3.3.2数据加工平台 (58) 3.4合理利用各种报表工具，实现报表展现服务 (62) 3.4.1固定报表实现分析 (64)

大数据背景下的企业财税管理

大数据背景下的企业财税管理 发表时间：2019-06-05T08:56:12.560Z 来源：《电力设备》2019年第2期作者：张冰洁王一谦 [导读] 摘要：随着我国经济实力的不断加强，科学技术得到了飞速的发展，大数据、互联网、计算机等技术在我们的生活中频繁被提及，大数据时代已经悄然到来。 (国网新疆电力有限公司物资公司新疆乌鲁木齐 830011) 摘要：随着我国经济实力的不断加强，科学技术得到了飞速的发展，大数据、互联网、计算机等技术在我们的生活中频繁被提及，大数据时代已经悄然到来。通过大数据技术能迅速的获取到对企业数据信息的应用，处理迅速且准确度高。在这种时代背景下，企业也在不断的发展，各个企业之间的竞争压力也越来越大，企业的财税管理成为了市场竞争力的重要内容需要不断地使用信息技术来管理企业财税，对企业发展来说既是挑战又是机遇。 关键词：大数据；企业；财税管理 引言 随着计算机网络技术在社会中的飞速发展，人们正在不断的进入大数据的时代。在大数据不断应用的时代背景下，人们传递信息的速度越来越快，这对企业进行一些重要决策的时候需要大数据实时提供，尤其是企业对于资金的投入问题，需要财税管理部门为企业及时的提供数据信息，引导企业做出最正确的决策，而过去传统的企业财税管理中应用的模式已经跟不上时代的发展，如果企业要想在这个大时代背景下带来的机遇挑战，那么就需要在大数据时代背景下对企业的财税管理做出改变，促进企业在市场中的核心竞争力。 1大数据背景下财税管理的优缺点分析 1.1大数据背景下财税管理的优点 和过去的企业发展相比较，在大数据时代背景之下，企业即将面临着更多的发展机遇和发展挑战，同时也让企业对信息技术有更多的了解与掌握，并让大数据时代下掌握的数据信息对企业发展发挥重要的作用。随着经济的发展和全球经济一体化的产生，这就意味着企业的发展不仅受到国内企业的竞争，同时还面临着国际形势给企业带来的竞争压力。在我国企业发展的市场中，信息随处可见。假设企业的财税管理部门没有将大数据带来的信息资源合理利用，企业就很难在市场竞争中继续发展，所以，企业财税管理部门需要准确度更高，对企业发展效果更好的财税管理方式，在通过市场中找到需要的数据信息，帮助企业的高层工作人员在做出决策时有更多的数据进行参考，进而准确对企业未来的发展方向做出选择，制定出最适合企业发展的运行方式，促进企业的发展。 1.2大数据背景下财税管理的缺点 在大数据时代的发展背景下，企业不仅拥有着更多的发展机遇，同时也面临着大数据时代给企业带来的很多挑战。尽管在大数据时代背景下，人们在日常生活中体会到了很多的便利，但与此同时也给人们在日常生活中的很多个人隐私带来了可能会被泄露的挑战。企业在进行财税管理工作时，有的时候通过大数据技术收集信息时就会涉及到一些隐私问题，甚至还有一些收集到的数据信息是通过一些非法组织为了获取高的利益进行出售得来的；不仅如此，市场中的数据信息还存在很多表面信息和虚假信息，这些信息的检测结果不都是真实有效的，存在着虚假性和片面性，通过这些信息对企业财税管理工作的干扰，企业在进行重大决策的时候就会出现差错，会给企业带来很大的损失，不利于企业的发展。 2财税管理在大数据时代背景下面临的挑战 2.1企业财税管理共享难、要求乱 很多企业在进行财税管理工作时，很多从市场中收集到的数据信息被财税管理工作人员所忽视和遗漏，信息难以做到较高的共享性且数据信息被分布在企业的不同部门，在企业的各个部门之间信息的连接使用被间断，各个部门的信息交流缺乏沟通，企业很难对数据进行有效的分析。在大数据时代背景下，拥有计算机、互联网技术的应用，从市场中收集到的信息是可以共享的，市场中的信息在爆炸式的进行增长，企业能对很多有效的数据信息和资源加以利用，同时大数据时代中对企业的要求也正是对市场信息进行有效的利用。但很多的企业在发展中不愿跟随大数据的时代要求，各个部门为了自身部门的经济利益不愿实行信息资源的共享；况且企业在发展中成本有所限制，还有陈旧的管理观念，企业的财税管理信息系统早已经不适应企业的发展，但财税人员还仍然不愿意开发和创新管理系统；企业的财税信息管理要求的信息标准不一样，在各部门信息进行交流沟通时很容易发生信息对不上的现象，财税部门很难获得足够的数据信息，不利于企业财税管理的发展。 2.2企业财税管理观念落后 目前企业财务管理只专注于对会计进行电算化的数据信息出来，只关注数据的处理，不考虑企业时代背景的变化。传统的企业管理部门不重视大数据对数据信息的收集，没有意识到将财务管理进行信息化对企业发展的作用，仅仅对数据信息进行管理，将目标放在如何提高企业的经济利益上，同时企业财税管理部门的工作人员只关注财税管理部门对数据表面信息的处理，不针对企业的实际情况进行财税管理工作，没有将大数据时代背景带来的互联网、大数据技术应用到企业的财税管理工作中。 3财税管理在大数据时代背景下转型的措施 3.1助推财务转型升级 随着经济全球化的发展不断发展，企业财务管理也发生了相应变化，企业除了借助自身的财务报表，还可以从客户数据、业务数据等多个层面来深入挖掘有效的财务管理信息。 3.2提高决策的支撑能力 在大数据背景下，企业通过对财税数据进行加工处理，能够筛选出可用的信息数据。这种从数据加工直接到战略决策的方法能够深入剖析财务管控的问题和难点，减少企业决策风险，提高战略决策的科学性和合理性。 3.3吸收和培养大数据财务管理人才 随着大数据时代的到来，大数据、互联网技术已经在很多企业的管理加以应用，大数据、互联网技术得到了很大的发展，所以企业在对财税大数据信息和处理财税方面的信息等财税管理工作时也对财税管理的工作人员提出了更高的要求，做出企业决策方案的方式也在发生变化。但仍然有很多的财税管理工作人员对企业财税管理的观念不够了解，处理大数据信息的管理能力也不能满足企业的需求，导致企业中出现缺乏财税管理人才的现象。所以企业在建设财税管理信息化的同时，还应该不断的培养财税管理工作人员的技能，企业应重视对

探析大数据时代背景下的财务管理的论文

探析大数据时代背景下的财务管理的论文 摘要:大数据概念最早由维克托·迈尔·舍恩伯格和肯尼斯·库克耶在编写《大数据时代》中提出，在互联网如此发达的今天，大数据时代已经来临。大数据时代的到来，对财务管理提出了新的要求，要求财务人员具备大数据分析能力，转变角色(由传统的单一财务的记账员角色 关键词:探析,数据,时代,背景,财务管理,论文, 大数据概念最早由维克托·迈尔·舍恩伯格和肯尼斯·库克耶在编写《大数据时代》中提出，在互联网如此发达的今天，大数据时代已经来临。大数据时代的到来，对财务管理提出了新的要求，要求财务人员具备大数据分析能力，转变角色(由传统的单一财务的记账员角色转变为集财务、数据分析处理为一体的综合性财务人员角色)，实时分析，及时预测，提高了企业决策的准确度，大数据财务管理代表了财务管理发展的新趋势。 一、大数据时代财务管理概述 1.大数据的涵义 大数据是指需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据概念最早由维克托·迈尔·舍恩伯格和肯尼斯·库克耶在编写《大数据时代》中提出，有海量、高速、多样、价值密度低等特点。 2.大数据时代财务管理的定义

大数据时代财务管理是指在实时动态变化的大数据支持下，企业财务人员利用现代财务管理技术和手段，对于企业财务数据进行成本管理、管理信息定制、财务能力分析、动态利润管理、财务信息预测、财务预警管理等活动的大财务管理。 3.大数据时代财务管理的发展趋势 (1)具备大数据分析能力，进一步挖掘财务信息核心传统的财务管理分析更多关注结构性财务信息的分析，对非结构性财务信息和非财务信息关注较少，在大数据时代，要求财务管理相关人员要具备大数据分析能力，不仅要分析结构性财务信息，还要分析非结构性财务信息和非财务信息，除此之外，还要将结构性财务信息与非结构性财务信息和非财务信息相互整合，进一步挖掘财务信息核心，预测企业所在市场状况的变化，进一步为企业管理层筹资、投资、成本管理、市场开拓、新技术研发等决策提供有用信息。 (2)实时分析，及时预测，提高企业决策的准确度大数据具有海量、高速、多样的特点，大数据时代的财务管理在获取资讯的数量、速度、种类等方面较传统财务管理有绝对性的优势，这就使得财务管理由之前的基于结果分析的事后管理，转变成了基于过程分析的事中管理，能够对资讯带来的大数据进行实时分析，大大增加了企业管理决策的灵活性和准确度，帮助企业及时预测市场变化，能很快根据大数据分析结果调整生产、销售等环节的作业，对市场的适应性增强，从而有助于企业提高市场占有率，增强市场竞争能力，培育核心发展能力，延长企业寿命，促进企业的生存和发展。

大数据背景下数据挖掘技术的应用

《计算机科学与技术前沿》 课程论文 大数据背景下数据挖掘技术的应用 2016年1月7日 题目 学院 学号 姓名 指导老师 日期

大数据背景下数据挖掘技术的应用 摘要 当今社会是一个信息化社会的时代，同时又是一个大数据时代。随着互联网、物联网、云计算和人工智能等信息技术和计算机产业的不断发展和进步，使得数据的处理成为一个亟待解决的问题。因此在大数据的背景下,如何高效地从大量包含有用数据的库获得有用信息已成为企业和科研工作重点关注的点，而这一工作涉及的关键技术就是数据挖掘技术。总得说，数据处理的需要既给数据挖掘技术带来了机遇，于此同时带来了一系列的挑战。 本文分别从企业、图书管理和情报学领域三个方面阐述数据挖掘技术的应用，同时对它的发展现状、存在的问题和未来的发展趋势进行了一些阐述，从而加深了对数据挖掘技术的理解，以便更好地了解数据挖掘在各个领域的应用，最后对数据挖掘技术的应用进行一个整体的总结。 【关键字】：大数据；数据挖掘；数据挖掘的应用

Application of data mining technology in the context of data Abstract Today is the age of information society,but it is also an age of big data．With development and progress of information technology and the computer industry which include the Internet, the Internet of things, cloud computing and artificial intelligence, data processing has become an urgent problem．Therefore,in the context of big data,how to get useful information from a large library of useful data have become focuses of enterprises and scientific and research work．The work involved is the key technology of data mining．In General spedking, data processing needs for data mining technology, and at the same time poses a series of challenges． The paper aims to account the development present situation,existing problems,and developmenttrend in the future based on companies,library management and the field of information science development,so as to enhance understanding of the data mining technology ,to better understand data mining applications in various fields,and to draw an overall summary of the application of data mining technology． 【Key words】：Large amounts of data；Data mining；Application of data mining

对加强税收数据分析应用的思考

关于加强税收数据分析应用工作的思考 摘要：开展税收数据分析应用工作，可以为领导决策和强化征管提供科学依据。在新形势下有效地税收数据分析应用是实现税收征管“科学化、精细化”的关键所在，如何结合税收征管实际来加强税收数据分析应用工作，从而更好地为组织税收收入、加强税收征管、提高纳税服务水平服务，这是我们值得深刻思考的问题。 关键词：税收信息化数据分析应用 近年来，随着应用系统整合力度的加大，数据省级集中步伐的加快，为税收数据分析应用提供了良好的平台和载体。各地都在探索开展税收数据分析应用工作，为领导决策和强化征管发挥了积极的作用。不过我们应清醒地看到，当前税收数据分析应用工作中还存在一些问题，不同程度地制约了税收数据分析应用的深入开展。在新形势下有效地税收数据分析应用是实现税收征管“科学化、精细化”的关键所在，如何结合税收征管实际来加强税收数据分析应用工作，从而更好地为组织税收收入、加强税收征管、提高纳税服务水平服务，这是我们值得深刻思考的问题。 一、目前税收数据分析应用工作存在的主要问题 随着综合征管软件的推行、主体软件的整合和辅助软件的上线，各地都从基础性工作入手，把数据分析应用与税收管理结合起来，在一定程度上提高了征管质量和效率。但是，我们也要清醒地看到，数据分析应用工作还存在诸多问题，主要有：

（一）数据不够全面准确，征管基础不实和税源管理薄弱的问题在一些地方还不同程度地存在。征管基础和税源管理是整个税收征管的基础和核心，是反映税收征管水平的重要方面，也是实现“科学化、精细化”管理的出发点和落脚点。对于税务部门来说，纳入系统管理的纳税户数与实际管户相符，税务登记数据全面完整，申报征收数据真实准确，是确保信息数据全面准确最基本的要求，但在实践工作中要完全达到这一要求是十分困难的。同时，企业的财务数据、相关部门与税收管理密切相关的数据、宏观经济数据等也需要采集和处理，这就对数据采集工作提出更高的要求。 （二）税收数据分析选题实用性不强。目前一些基层单位的税收数据分析多限于常规分析，专题分析较少，而对本区域经济税收有针对性和指导性的分析更是少之又少，不能根据一段时间内的工作重点、政策变动、税制改革等影响进行有针对性的税收数据处理分析。还没有完全建立起税收分析、纳税评估、税源监控、税务稽查“四位一体”的良性互动机制，数据信息的深度利用在指导税源管理、税务稽查和领导决策等方面的作用还有待进一步提高。 （三）数据集中度有待进一步提高。由于税收信息化进程在开始阶段没有按照“一体化”要求进行建设，各类税收应用软件各自为政，没有统一的标准和接口，后来虽进行了多次整合和集中，但长期形成的分散、独立的信息资源依然存在。这些信息数据分散在各级税务机关、各个应用软件中，数据共享度较低，开展数据分析应用工作难度较大。一些基层单位从纳税人或其他部门采集的一些数据也没有统一的存储标准，造成数据资源的浪费。

某省地方税务局大数据应用平台建设案例

某省地方税务局大数据应用平台建设案例 发布源：北京北大软件工程股份有限公司 一、建设背景 随着税务信息化建设“后金三”时代的到来，围绕着国税总局提出税收现代化改革理念，信息化建设的核心任务就是深入应用与不断完善金税三期系统工程，基于互联网+税务进行纳税服务升级，对全面的涉税信息进行整合、利用、共享，基于大数据、云计算来对数据进行深化应用实施管理创新。省地税局启动了基于大数据的技术体系，对全省范围税收业务数据进行整合，形成全省范围的数据资源平台，为税收治理提供有效的支撑。 二、提升客户价值 通过本次创新应用的建设，不断驱动大数据资源平台在数据整合、数据供应、数据治理上不断完善与提升。对数据深度分析来展示全省信息化建设成果、更加有效的识别纳税人风险、发现纳税人之间的各类关系，更加便捷的支撑各级税务人员对税源深入管理，更好的支撑更多的创新应用建设。增加各类有价值的创新应用，从而形成一个真正满足业务处室需要的、繁荣的数据应用生态。 三、建设内容 1. 借鉴国税总局大数据云平台项目、其他省局大数据建设成果的各类经验、成果，在省大数据资源平台之上，构建大数据创新应用平台。 2. 基于图表结合，建设涵盖收入、管户、税源、个税、风险等等业务主题的智慧税务监控大屏，也可以将重大时政的影响变化、重大税种的专项监控，动态的集成到监控大屏。 3. 借助电子商务领域“数据业务化”的思想------标签与画像，来构建税务体系的纳税人标签库，以画像技术来为全省纳税人提供多角度的单体画像，通过群体画像来动态圈选符合特征的纳税人群体，有效识别纳税人风险。方便税务人员进行有效的风险管理。 4. 梳理与整合纳税人的各类关系，通过可视化的关系展示与分析界面，为每

(完整版)大数据时代背景下实现税收现代化的几点思考

大数据时代背景下实现税收现代化的几点思考 发布日期：2015-11-16 当今世界，是一个大数据的时代。大数据犹如一波千尺巨浪，汹涌而至。个人、企业、政府无不被这思维技术理念的大变革所席卷，各行各业都跃跃欲试，弄潮其中。当新一轮的税收现代化改革的号角吹响时，改革浪潮与大数据浪潮已不期而遇，在这碰撞与冲击下，大数据正催生着新的治税思维。 一、大数据成就了一个变革的时代 大数据，近年来风靡全球，进入2012年，大数据一词越来越多地被提及，然而对其的理解却几乎都是模糊不一的。《大数据时代——生活、工作与思维的大变革》的作者维克托﹒迈尔﹒舍恩伯格认为，大数据并非一个确切的概念。也许它初始是大到需要改进处理数据工具才能处理的海量数据，而由此促进了新的处理数据的诞生，并最终成为了人们获得新的认知、创造新的价值的源泉，以及改变市场、组织机构、政府与公民的关系的方法。研究机构Gartner则将“大数据”定义为，需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。无论何种，大致上可以说明大数据是传统模式（或流程、工具、手段）无法处理的海量数据集。从某种程度上说，大数据甚至是数据分析的前沿技术。从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。由此，大数据开启了重大的时代转型，故而哈佛大学社会学教授加里。金说：“这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论学术界、商界还是政府，所有领域都将开始这种进程”。大数据爆炸，给这个时代带来了撼动与巨变，于是成就了今天的大数据时代，一个数据无所不在、改变蓄势待发的新时代。 二、大数据时代促动了现代治税理念 我国税收现代化进程伊始，大数据及大数据技术带来的诸多变革，无疑将极大地影响了我国的税收改革。在国家税务总局的税收现代化规划蓝图中，完备规范的税法体系、成熟定型的税制体系、优质便捷的服务体系、科学严密的征管体系、稳固强大的信息体系、高效清廉的组织体系构成了基本实现税收现代化的总目标。且不说毋庸置疑的信息体系、显而易见的征管体系，与大数据有如此直观又紧密的关联，即便是税法体系、税制体系、服务体系等其他体系，也亟需大数据的“发声”。在大数据时代，“数据就是资产、数据分析就是核心竞争力”的理念，将使得传统的治税思维将难以为继，税收现代化建设首推治税理念的现代化，税收治理的大数据思维。 （一）大数据时代，税收治理应更加注重预测与决策 多年来，我国税收管理一直重视数据管理和信息化，并不断地完善和深化对数据的采集分析利用，数据大集中和信息管税已经取得了较大的成效。然而，传统的数据管理往往常规分析为主，深度挖掘不足，事后管理为主，事前预测不足。在大数据构成的世界，一切社会关系都可以用数据表示。从数据到大数据，不只是数据数量和种类的无限扩大，更多的是其藏于海平面之下的亟待于我们去深度挖掘和应用的钻石石油般的资源价值。纷繁复杂、瞬息万变的经济现象与事物，只有集中海量纷繁包容的原始数据，才能揭示总是隐藏在数据的相互关联之中的事物全貌、本质和规律。如大数据的核心是建立在相关关系分析基础上的预测，这不但会给新一轮税制改革重大决策问题研究中的更多趋势洞察与深度分析，也能使得纳税服务有了更好的目标领域与需求指向。尤其是在我国探索创新大企业个性化服务的进程中，以税法遵从为目的，以风险管理为导向的模式下，大数据的应用价值将无可估量。 （二）大数据时代，税收治理应更加注重提供与共享 作为政府行政机关，税务部门在数据获取上也具有先天的优势，但传统的数据管理往往内部数据为主，外部数据不足，沉淀储存为主，盘活清理不足。而实践中还常有人将信息数

大数据时代下的财务管理转型

上海汽车集团股份有限公司财务部夏明涛一、引言伴随着大数据时代的到来，大数据的运用将逐步改变传统的思维和行为方式，这都将对当前的企业传统经营带来巨大的影响。第一，企业未来关注的重点将不再是标准化、规模化的生产和制造，“规模效应”将会在互联网上体现，比如维基百科。因此，优秀的公司将专注于产品的设计和品牌的建设，而一些标准化、重复化的制造工艺将更多地由低成本、专业的公司去承担。第二，大数据将会改变企业的经营模式。传统的企业主要关注产品的生产和销售，企业经营收入的实现是通过产品的出售而实现；而在大数据时代下，优秀的公司通过数据分析和应用，更专注于客户的精准定位及产品和服务的紧密联系，从“一次销售，一次收入”转为“一次销售、多次收入”的经营模式。第三，未来企业的成本结构中，“料工费”的占比将逐步降低，而面向客户、面向市场的费用将会越来越大。因此，企业产品竞争力的提高，不将再是一味扩大生产规模，而是需要通过整合企业业务和财务等数据，以准确的决策和企业资源的有效配置来实现企业价值的增长。而作为企业内部“以数据说话”的财务分析和管理，在大数据时代也同样面临着挑战。 第一，信息化水平的提升可以大幅减少传统会计核算的工作量，财务人员可以投入更多的时间和精力在高价值量的财务分析上；第二，借助大数据技术，财务管理和分析的水平可以得到大幅提升，为管理层做出准确的决策给予支持；第三，通过对企业各业务条线数据的整合，将财务数据和业务数据有效融合，推动财务管理的转型和升级。因此，如何适应大数据所带来的变化，如何让财务管理实现从“事实说明”到“价值创造”的转变，这些都将是未来一段时间内所必须面对和解决的问题。二、大数据时代特征当下是信息大发展的时代，互联网、移动互联网、物联网、车联网、gps、安全监控、金融服务等每天都在大量的产生数据。 大数据的运用所带来的是思维模式的变化，带来的是生活方式的变化，而对企业来说，更重要的是带来企业创造和实现价值途径的转变。搜索引擎巨头谷歌就是大数据应用的一个缩影。 以汽车行业为例，为应对激烈的竞争，近年来各家整车制造企业都在大规模扩张，希望通过产能的扩大来降低单车固定制造成本，从而提高企业和产品

大数据背景下的数据库技术研究_张宇航

180 ?电子技术与软件工程 Electronic Technology & Software Engineering 数据库技术 ? Data Base Technique 【关键词】大数据 键值存储 Bigtable 云数据库 1 引言 在大数据时代背景下，大数据一个定性的描述：是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。当今“大数据”一词的重点其实已经不仅在于数据规模的定义，它更代表着信息技术的发展进入了一个新的时代，代表着爆炸性的数据信息给传统的计算技术和信息技术带来的技术挑战，代表着大数据处理的新技术和方法，也代表着大数据分析和应用所带来的新的发展机遇。本文从大数据的背景出发，研究数据库的存储模型，数据模型，编程模型等问题以及讨论数据库技术的未来研究方向。 2 大数据概念 2.1 大数据的特性 学术界通常用4个V(即V olume 、Variety 、Value 、Velocity)[1]来概括大数据的特征。 （1）V olume 指数据体量巨大。截至目前，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB ，而历史上全人类说过的所有的话的数据量大约是5EB 。当前，典型个人计算机硬盘的容量为TB 量级，而一些大企业的数据量已经接近EB 量级。 （2）Variety 指数据类型繁多。类型的多样性也让数据被分为结构化数据和非结构化数据。相对于以往便于存储的以文本为主的结构化数据，非结构化数据越来越多，包括网络日 大数据背景下的数据库技术研究 文/张宇航 志、音频、视频、图片、地理位置信息等，这 些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。 （3）Value 指价值密度低。价值密度的高低与数据总量的大小成反比。以视频为例，一部1小时的视频，在连续不间断的监控中，有用数据可能仅有一二秒。 （4）Velocity 指处理速度快。这是大数据区分于传统数据挖掘的最显著特征。根据IDC 的“数字宇宙”的报告，预计到2020年，全球数据使用量将达到35.2ZB 。在如此海量的数据面前，处理数据的效率就是企业的生命。2.2 大数据的影响 大数据决策成为一种新的决策方式。依 据大数据进行决策，从数据中获取价值，让数据主导决策，是一种前所未有的决策方式，并正在推动着人类信息管理准则的重新定位。随着大数据分析和预测性分析对管理决策影响力的逐渐加大，依靠直觉做决定的状况将会被彻 底改变。 大数据开发推动新技术和新应用的不断涌现大数据的应用需求，是大数据新技术开发的源泉。借助这些创新型的大数据应用，数据的能量将会层层被放大。2.3 大数据典型应用案例2.3.1 梅西百货的实时定价机制 根据需求和库存的情况，该公司基于SAS 的系统对多达7300万种货品进行实时调价。 2.3.2 沃尔玛的搜索 这家零售业巨头为其网站https://www.wendangku.net/doc/373531799.html, 自行设计了最新的搜索引擎Polaris ，根据沃尔玛的说法，语义搜索技术的运用使得在线购物的完成率提升了10%到15%。“对沃尔玛来说，这就意味着数十亿美元的金额。”Laney 说。2.3.3 PredPol Inc. PredPol 公司通过与洛杉矶和圣克鲁斯的警方以及一群研究人员合作，基于地震预测算法的变体和犯罪数据来预测犯罪发生的几率，可以精确到 500平方英尺的范围内。在洛杉矶运用该算法的地区，盗窃罪和暴力犯罪分布下降了33%和21%。 3 键值存储 传统的关系型数据库中的利用二维表数据模型存储格式化的数据结构，每个元组的字段组成相同，数据库会为每个元组分配所有的字段，这样便于表与表之间的操作，但是，它 也是关系型数据库性能瓶颈的一个因素。它难以满足如下的高要求： （1）对数据库高并发读写的需求；（2）对海量数据的高效率存储和访问的需求； （3）对数据库的高可扩展性和高可用性的需求 为了解决这类问题，非关系型数据库（NoSQL 存储）应运而生，它以键值对存储，结构不固定，每一个元组可以有不同的字段，并且可以根据需要增加一些独有的键值对，它不局限于固定的结构，这样可以减少一些时间和空间的开销。键值对存储，简称KV 存储，是NoSQL 存储的一种方式。它的数据按照键值对的形式进行组织，索引和存储。KV 存储非常适合不涉及过多数据关系业务关系的业务数据，同时能有效减少读写磁盘的次数，比SQL 数据库存储拥有更好的读写性能。 G o o g l e 的B i g Ta b l e 、A m a z o n 的Dynamo 等都是是非常成功的NoSQL 实现。Membase ，MongoDB ，Cassandra ，BeansDB ，Redis 等开源的NoSQL 体系也得到了广泛认同。 键值存储机制采用键值对形式存储，值可以是任意不定长数据。如图1所示。 kv 存储采用0、1目录的方式管理历史数据和更新数据，假设当前的更新数据目录和历史数据目录都为0目录，在合并时，最新历史数据写到1目录，同时更新数据开始写在1目录。注意的是，需要对更新数据目录和历史数据目录的当前0、1目录进行维护。 通常情况下，更新数据使用Memtable 存储，历史数据使用SSTable 结构存储。这样快 <<下转181页 图1：kv 存储的合并 图2：BigTable 数据模型实例

关于税收数据信息分析与应用的几点建议(精)

88 305期 ◆郑东霞 随着税收信息化建设进程的不断推进,来自税收管理工作中的各类数据越来越多,为了对这些税收数据信息进行有效的分析, 为领导决策提供可靠的依据, 使这些数据及其分析有利于规范税收执法行为、有利于税收征管质量的提高,笔者提出以下几点建议: 一、建立税收数据分析制度 目前, 税收数据分析与应用工作已经引起了各级税务机关的高度重视, 但如何对税收数据信息进行分析和应用, 尚没有一套完整的税收数据信息分析与应用制度来准确界定。为适应信息技术的快速发展, 盘活有关企业税收数据, 使基层税务部门税收数据分析有一整套机制,应尽快建立税收数据分析与应用制度。通过出台税收分析与应用制度, 对内外部数据来源、采集方式、数据分析适用范围等提出明确要求, 对日常税收数据分析工作按照不同类别和主题制定相应的具体指标、统一标准和操作流程, 从制度层面上增强数据分析与应用的刚性, 盘活基层税务部门的数据资源, 为日常税收征管提供数据分析应用机制及科学的计算方法,充分发挥税收数据信息分析的作用, 满足日常征收、管理和稽查工作的需要, 便于基层税务人员在采集和应用数据方面知道应该做什么、不应该做什么,便于基层税务人员有效的规避执法风险。 二、完善综合数据分析系统 目前, CTAIS已经实现了数据大集中, 对征收、管理、稽查实现了全程管理, 为税务部门提供了直观的数据。但该系统还存在一些“短板” ,例如不能分税种、分税务所查询税收收入完成情况等, 而且, 该系统与出口退税系统、车购税系统等分别独立运行, 系统之间存在数据不兼容现象。建议在 CTAIS 系统基础

关于税收数据信息分析与应用的几点建议 上, 进行系统整合、数据兼容和程序研发工作, 建立统一的税收数据来源、查询、分析、决策平台。新平台应具备税收分析、监控预警和纳税评估等功能。 以所得税为例, 新平台应该便于税务部门按照不同口径自动查询分析连续三年亏损企业、扭亏为盈企业, 以 及企业所得税年度申报率、零申报率、有税率、① 入 库率、盈利面、亏损面变化等情况, 而不需要手工逐项计算, 使一线税收征管人员从繁重的统计分析工作中解放出来。同时在预警功能中, 对企业预警指标异 常的给予提示, 及时开展纳税评估工作, 从中查找和发现企业经营和纳税存在的异常,及时进行评估辅导,有效堵塞征管工作中的漏洞。 三、建立税收数据资源共享平台 目前, 外部渠道获取的税收数据信息, 主要来源于地方税务局、工商、技术监督和民政等政府职能部门,通过与这些部门召开定期联席会议、电话沟通、联合发文等形式, 对部分数据资源进行电子或纸质资料的交换和资源共享, 但这些远远满 足不了需要, 外部数据的采集缺乏一个共同适用的共享平台, 不能做到随用随取。建议利用网络建立数据资源共享平台, 分别在两个或两个以上部门之间实现数据资源共享, 根据需求互通、互换涉税数据, 实现数据交换的电子化,使各类数据实现点对点“对接” ,从而保证数据 资源交换的准确性和及时性,有效提高工作效率。 四、提高“信息管税”水平 目前电子通讯技术和互联网迅猛发展, 但由于地理位置、经济发展水平、企 业人员素质等诸多因素的影响, 企业的税收数据采集方式, 既有网上的, 也有IC卡的, 还有手工操作的, 税务机关为纳税人提供的软件和硬件

大数据时代下的财务管理创新

龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/373531799.html, 大数据时代下的财务管理创新 作者：沈芳纯 来源：《世界家苑·学术》2018年第07期 摘要：随着信息的大爆炸，大数据的横空出世，大数据的影响逐渐渗透到社会的各个领域，大数据已经来临，未来也不可能消失，企业需要做的就是抓住大数据带来的商业机遇，增强竞争实力，抢占先机获取更多的市场份额。本文分析大数据背景下，财务管理的创新工作机制，通过财务管理的变革和创新，在新的环境下，促进财务管理的可持续发展理论，提出适应如今大数据的财务管理的措施建议，以期丰富财务管理理论体系。 关键词：大数据；财务管理；创新 1.前言 财务管理是企业立足市场的核心活动之一，企业的财务管理是实现企业的经营绩效最大化，对企业的各项经营活动进行控制，为企业的各个经营环节提供财务信息的决策。大数据正在以不可阻拦的磅礴气势，同具有革命意义的最新科技进步如纳米技术、生物工程等一起，打开人类在新世纪的前奏。大数据从海量的财务数据中找到规律，发现财务数据中的趋势，从而为企业的决策提供财务支持。 2.大数据财务管理的作用 随着信息的大爆炸，大数据的横空出世，大数据的影响逐渐渗透到社会的各个领域，大数据已经来临，未来也不可能消失，企业需要做的就是抓住大数据带来的商业机遇，增强竞争实力，抢占先机获取更多的市场份额。而目前大多数企业对大数据的重视不够，不能够意识到企業环境的大变化，不能够从大数据中发现优势，在未来的竞争中胜出对手。财务管理肩负着企业管理的重要责任，大数据使得未来的财务管理是基于大数据，因此，可以通过培育管理层的大数据管理意识，达到引导带领企业员工的作用，使企业上下都树立起大数据意识。应用大数据进行财务管理，可以在财务部门的诸多业务处理中提升效率。 大数据最大的优势是从海量的数据资源中寻找规律，对财务管理而言，财务工作本身是建立在大量的财务数据基础上的，然而众多的财务数据都是孤立的，很难去找到其中存在的内在规律。大数据通过数据分析和挖掘，来寻找其中的变化趋势，找到财务的漏洞和趋势，找出财务管理的科学路径，及时的规避风险，促进财务工作效率提升。 3.大数据给财务管理带来的机遇和挑战 3.1机遇

大数据背景下的课堂教学改革

大数据背景下的课堂教学改革 随着信息技术的不断发展，大数据时代已经到来并且对社会生活的各个方面产生了深刻的影响。在经济迅速发展、信息化的当今社会，出现了能够形象、生动表现课程的“微课程”，这种课程容易变通、灵活性高且较为精简，这种新的课程教学是数字化不断发展的结晶，所以将这种“微课程”充分应用于信息技术教学中，有利于促进信息技术教学效果的优化。文章首先阐述了微课程的概念、特征、应用原则等基本理论知识，接着通过分析微课在高校信息技术教学中的应用，提出相应的策略。 一、用大数据技术营造良好的教学环境 （一）大数据 迈耶一舍恩伯格教授曾经指出，所谓的“大数据”是通过对海量数据进行分析，获得有巨大价值的产品和服务，或深刻的洞见。这种巨大价值和深刻洞见是不同领域数据集之间数据的深度交叉关联，跨域关联是数据量的增加从量变到质变的飞跃，是发挥大数据价值的基础。“大数据”从字面说是数据量大.但是数量上的庞大无法看出“大数据”与以往“海量数据”、“超大规模数据”之间的区别。 对于如何对大数据进行具体的定义，目前来看还没有定论，目前的定义方式多种多样，但是基本都是从大数据特征，通过对其阐述和归纳给出其定义。在众多的定义中，广为采用的是著名的3V定义，也就是大数据的3个特点：多样性（variety）、规模性（volume）和高速性（velocity）。另外比较流行的4V定义则是在3V的基础上增加一个新的特性。目前，4V并没有一个统一的说法，一些著名的国际数据公司通过其自身研究提出大数据应该还具有第4个V特性，即Value特性。而IBM公司则认为真实性（veracity）也是大数据的一个重要特征。在维基百科上，人们通常可以查到的对于大数据的定义是：“大数据是指利用常用软件工具收集、管理和处理数据消耗的时间超过可容忍时间的数据集”。目前在大数据定义上很难达共识，不必固定于定义之中，即把握3V定义的基础上适当地考虑4V特性。笔者更倾向于的4V： 规模性（volume）、多样性（variety）、高速性（velocity）、价值性（value）。 （二）大数据的特点 通常所说的大数据，我们可以用前面定义中的4个V来表示，4个V分别是V olume，Variety，Value，Velocity，这四个方面可以用来概括大数据的特征。 首先，大数据的数据量是极其巨大的（V olume）。目前，人类产生的印刷材料的数据量是200PB （1PB=1000TB），而所有人类说过的话的数据量约为SEB （lEB=1000PB）。目前大多数数据存储容量为TB量级，而数据量较大的企业已

智慧税务局大数据云平台整体解决方案

智慧税务局大数据云平台 解 决 方

案

第一章总体业务需求分析和整体架构概览 (7) 1.1 智慧税务管理要求 (7) 1.1.1服务优化 (7) 1.1.2以风险管理为主线 (7) 1.1.3数据实现省市县分级分类管理 (7) 1.1.4强化税源专业化管理，探索“两个转变” (8) 1.2 智慧税务建设目标 (9) 1.2.1结合大数据分析技术，让纳税评估更为准确 (9) 1.2.2融合第三方涉税数据，提高税法遵从度和税收征收率 (10) 1.2.3尝试业务系统变革，进一步防范涉税风险，提高税收征收率 (11) 1.2.4防控廉政，防范内部违法风险 (11) 1.2.5通过纳税人画像，辅助管理 (12) 1.2.6建立风险特征库，自动预警防控 (12) 1.3 税务行业信息化建设现状 (13) 1.3.1数据杂乱 (14) 1.3.2系统各自为政 (15) 1.3.3关联复杂 (15) 1.4 大数据服务平台整体架构概览 (15) 1.4.1”数据管税“业务应用体系（大数据应用体系） (16) 1.4.2税务大数据服务平台 (18) 第二章数据治理之需求和技术分析 (19) 2.1 数据治理综述 (19) 2.2 定义业务问题，以指导方向 (22) 2.3 获得管理层支持，以获得组织和资源保障 (23) 2.3.1成立数据治理工作组 (24) 2.3.2获得相关方高层的支持 (24) 2.3.3确定数据治理的负责人 (24) 2.4 执行成熟度评估，以了解现状和确定将来所达目标 (25) 2.4.1成果 (25) 2.4.2促成要素 (26) 2.4.3核心准则 (26) 2.4.4支撑准则 (26) 2.5 创建数据治理路线图 (27) 2.5.1总结数据治理成熟度评估的结果 (27) 2.5.2列出填补评估中强调的差距所需关键人员、流程和技术计划 (28) 2.5.3基于关键计划的优先级创建路线图 (28) 2.6 建立数据治理组织蓝图 (29) 2.7 创建数据字典/业务术语库 (30) 2.8 理解业务和数据 (33) 2.9 创建元数据存储库 (35)

基于大数据背景的税收风险管理

浅析大数据时代的税收风险管理 大数据技术是近年来快速兴起并广泛应用于生产和销售等各个领域的一项数据分析和应用技术。作为一种现代化的生产手段，它的产生实质上是由于生产力的发展而在客观上对生产工具产生的更新换代要求。税务机关的大数据应用，指的是采用新的平台，将申报、征收、金税、退税、登记、票管、情报等信息进行收集汇总，通过数据清洗、去轨迹等操作，使多系统数据进行共享与分析。简而言之，即是对内部管理及外部采集的大数据信息的综合归整和利用。能否对大数据进行处理、分析与整合，将成为税务管理质效的关键。在未来的税收管理工作中，我们需要利用各种大数据分析技术和工具，挖掘和处理涉税大数据，在此基础上预测和分析最佳的税收管理方案，以支持税务机关做出更加合理的决策，提高税收征管质效，加快服务创新步伐，发现和开拓新的税源增长点，促进税收事业更快发展。 一、大数据背景下税收风险管理遇到的问题及原因 大数据时代的到来，为税收征管与科技的有效融合，为税收征管服务一体化开辟了广阔空间，也为税收征管大数据平台准备了充足的技术条件，更为深化税收风险管理提供了技术支撑。但是，大数据背景下的税收风险管理不是简单地应用信息技术手段实现工作流程的计算机化，而是涉及税收管理理念、业务流程、制度机制、资源配置等方面重大、深刻的变革，必将给税收工作发展带来深远的影响。税收风险管理在大数据背景下遇到的一系列问题亟待解决。这些问题有： （一）涉税数据质量和更新速度有待提高 税务管理各个环节，包括税务登记、纳税申报、税款征收、发票管理、纳税评估、税务稽查等产生的涉税信息资源，构成了税务机关征管系统的主体数据。近年来，各地税务机关通过设立数据审计规则、错误数据推送、初始数据校验、发布数据质量通报等措施，使征管系统数据质量有了较为明显的改善。但由于采集方式多以手工录入为主，数据在质量上，特别是在完整性、准确性、规范性、逻辑性等方面，依然难以满足税收风险管理的需要。另外，不同纳税人的名称、生产经营地、法人、财务负责人、经营范围经常变化，使税务机关征管系统的数据很难做到随时更新，也给税收风险管理带来难题。 （二）第三方数据采集缺乏制度保障和先进技术手段 第三方数据的采集为税收风险管理的开展提供了广阔的空间，但从目前情况看，少数政府部门、社会团体、协会组织等仍以自身利益、商业秘密为由，对第三方数据交换不支持、不配合，不愿意或不提供纳税人涉税信息。第三方数据采集工作难以有效开展的主要原因是缺乏法律法规层面的制度保障。《税收征管法》及其实施细则仅规定政府各有关部门和单位应当支持、协助税务机关依法履行职责，但对具体采取的方式和程序、违反规定应如何追究和处罚等均没有具体规定。另外，第三方数据采集缺乏先进的技术手段，大多以人工搜索和拷贝网上信息为主，通过搭建信息化平台，运用科技手段实现采集自动化的程度还不高，使信息采集工作耗时较长，数据采集的精度有偏差。 （三）数据接口标准有待进一步统一 当前，同一主体多个代码共存现象较为普遍，影响信息比对，降低行政效率。我国现有机构代码分为原始码和衍生码两类。前者主要包括工商部门的工商注册号、机构编制部门的机关及事业单位证书号、民政部门的社会组织登记证号等。后者主要包括组织机构代码管理部门的组织机构代码、人民银行的机构信用代码、国家税务总局的纳税人识别号等。2015 年6 月份，国务院下发《法人和其他组织统一社会信用代码制度建设总体方案》，规范统一国务院部门制定政务数据的接口标准，建立覆盖全面、稳定且唯一的以组织机构代码为基础的法人和其他组织统一社会信用代码制度，为税收风险管理数据拓展利用建立了坚实的基础。尽管上述文件从源头上达到了“书同文，车同轨”的效果，但不可否认的是，自然人以身份证号或社会保障号作为唯一的识别码，在税收领域的全覆盖还应引起政府的足够重视。