大数据背景下的税收风险管理研究

大数据背景下的税收风险管理所谓税收风险是指国家在组织税收收入的过程中，限于征税手段及税收制度本身的不足，再加上各种不确定因素的影响造成的税收损失。税收风险管理秉承实现税收遵从最大化的原则，以有效方式进行风险识别、风险等级排序、风险应对处理、过程监督及绩效评估等过程，根据风险等级合理配置征管资源，从而达到减少风险损失的目的。

近年来，虽然我国税收风险管理在信息化建设方面取得一定的成效，但尚存在各种不完善因素难以实现税收管理方式的根本性转变。

一方面，各级税务机关税务信息采集渠道有限，难以收集到广泛全面的涉税信息，比如难以获取资金流、物流方面的数据，未将交易第三方报送真实数据明确为法定义务，而且税收风险管理系统的整体运行水平不高，各系统间之间信息共享度和信息集中度不高，难以实现信息在各部门之间的有效流动，这一系列问题最终导致税收风险管理工作的质量偏低。

另一方面，信息管理应对效果不佳，主要表现在：一是应对缓解与信息的采集和分析环节契合度不高；二是应对手段单一，受多方面因素影响，应对措施的针对性和有效性有待于进一步改善。

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。税务机关的大数据应用，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，对内部管理及外部采集的大数据信息的综合归整和利用。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，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。

（四）数据分析技术尚需进一步提高

目前，绝大多数的数据分析仍停留在简单的查询和比对层面，缺乏行之有效的数据分析工具，使大量沉积在业务操作层的数据尚未有效转换为管理决策层所需要的信息，即使是纳税人提供的网上申报数据和财务报表数据电子信息，也难以实现所有信息的全面自动读取、分类加工。难以对这些数据进行深层次的分析，获得更有价值的信息，对数据所反映出的税收风险、经济内涵进行分析监控乏力，没有建立税收与相关经济数据之间的关联模型，难以对现有数据进行数理统计和趋势预测分析，不能为管理决策提供科学、有效的信息支撑。

原因主要有以下几方面：一是人员力量不足，数据处理的主业淡化，未能凸显数据处理业务功能。二是数据管理部门不是数据中心，相当一部分数据分散在各个业务部门，数据管理部门存在信息不全的状况。三是信息系统的应用软件只满足单一业务需要，信息共享性差，难以综合利用。四是数据采集准确性欠缺，利用失真数据提供的决策依据参考价值不大。五是要进行深入的数据分析和数据挖掘，还需从后台数据库提取数据，使用技术工具进行筛选、分类、处理，而这些工作只有较高层次的专业技术人员才能完成。

（五）数据利用智能化的建设运用缺乏相关专业人才

目前，部分税务干部团队化管理、专业化分工模式的思想观念还未树立，认识还不够到位；对分析预警、纳税评估和税务稽查等岗位技能还不熟练，能力素质的现状难以达到风险管理的要求。应注重专业人才的引进和培养，发挥主观能动性，提高积极性。

二、税收风险管理应对大数据的对策及建议

（一）把握税收大数据，以创新思维引领税收风险管理

从税收电子化到信息化再到大数据时代，为适应大数据时代的发展，应创新思维，以税收信息化建设为依托，引领税收风险管理在解放思想、实事求是的基础上，勇于突破传统观念和模式的束缚，打破利益因素的羁绊，注重专业化与信息化管理手段的有机结合。要通过信息技术实现先进管理理念的创新，要与征管改革、业务重组、机构建设相配套，全面提升税收风险管理水平。

（二）提升大数据获取机制，为税收风险管理奠定基础

第三方数据获取是实施以税收风险管理为导向的税源专业化管理非常重要的环节，直接决定着税收风险管理的发展深度和未来。首先应从国家层面建立涉税信息交换组织体系，明确第三方不提供有关信息的法律责任，为构建税务、工商、统计、银行、等部门信息交换的长效机制提供可靠的法律支撑。其次，应引入数据爬虫技术、搜索引擎、图形识别技术等，替换传统数据采集方法，在海量的数据里获取真实、有效的数据。

（三）依托全新科技手段，规范涉税数据共享平台

大数据时代，税收征管模式应由传统的“管户制”向“管数制”

转变，要从根本上构建起适应现代化税收征管要求的“管数制”，为推进风险管理提供优质的数据源。一是拓展涉税信息交换平台。平台是数据源采集、分析、利用的载体，只有通过不断开发优化才能发挥其作用。在部门计算机联网的诸多因素影响下，要积极争取政府协助，充分利用政府网站，有效搭建涉税信息交换共享平台；各职能部门要及时将所有非涉密涉税信息按其内容和性质进行整理、分类后予以发布，实现网页信息批量下载功能，并能与大多数财务软件相兼容，完成从多渠道自动化收集信息的目标，实现对外部动态信息的及时采集，全面实现电子化涉税信息数据传输。在条件逐步成熟后制定相关管理办法，通过财政资金支持，推动部门间计算机联网，提高信息共享效率。同时，要主动作为，积极整合研发涉税信息终端接收信息系统，为信息交换提供智能化、规范化的交换平台，提高处理能力和工作效率。二是健全涉税数据标准。从根本上解决现有信息数据资源存在的问题和缺陷，具体包括以下四个目标：1. 建立信息化标准制定协调机制；2. 制定信息数据规范；3. 建立数据质量审核标准；4. 建立数据发布标准。

（四）加快税务信息化建设，以大数据技术推动智能化管理

大数据技术的应用为税务机关建立可预测、可保护的税务模式提供了良好的支撑，可以将风险管理从事后变为事前，把对过去的分析变为对未来的预测。依托现有的“云计算”中心，以全国或江苏省之力建立集中管理的“大数据分析中心”，走图形数据库技术、可视化数据技术应用之路。通过建立专业的大数据分析中心，集中掌握和

处理庞大的数据信息，对数据特别是外部数据进行扎口管理，有效地清洗整合；通过大数据的存储和处理技术、数据仓库技术实现实时数据处理、实时决策支持；通过云计算快速分析出数据的价值，让价值产生实际作用；通过大数据分析应用，实现行政裁量权向信息系统的分解、组织机构扁平化以后的专业能力支撑、税务管理制度结构优化的智能推演、纳税遵从行为模式的掌握、管理绩效和过程监督的及时监控和反馈。

（五）建立岗责匹配的绩效考核制度

要强化绩效考评的科学性，从风险应对的数量、结果、评价以及风险识别差异等多个方面建立科学的绩效考评体系，将考核标准由原来的目标考核变为“量化考评＋目标考核”，以量化考评为主；考评方式由事后考核变为“过程监控＋事后评估”，以过程监控为主；考评手段由人工考核变为“机内考核＋人工考核”，以机内考核为主，科学衡量各部门、各岗位的风险应对绩效。

大企业税收全流程风险管理

国家税务总局大企业司开展的大企业税收全流程风险管理即将结束自查阶段，进入税务审计阶段。 大企业全流程税收风险管理，是指国家税务总局大企业司按照企业的行业代表性，以及国家财税政策改革和行业的紧密度，每年安排的一项针对大企业的税收风险管理审查行动。“2015年，国税总局对六家重点联系企业进行了税务风险管理工作，要用一年的时间完成。自查是其中六个环节的一个环节，目前自查环节中案头审计已经开始了。”一位税务人士告诉经济观察报。 2015年需要进行税收风险管理的企业分别是中海油、中国兵器装备集团、神华集团、中国联通、中国建筑工程总公司、中国人寿集团。 这次审查的时间从2015年的2月开始，将持续一年的时间，分六个阶段进行，分别是信息收集及数据采集阶段、风险识别阶段、风险自查阶段、案头审计阶段、现场审计阶段、反馈提高阶段。 防控税务风险也是非常重要的一件事。纳税人经常面对的执法部门就是税务局，最有可能爆发的经营风险，就是税务风险；造成损失最大的风险，也是税务风险。税务风险有可能造成“三重损失”：不但造成经济损失，还影响社会形象，情节严重、性质恶劣的，还会被追究刑事责任，失去人身自由。税收风险管理 什么叫税收风险管理？ 一位自查企业税务人士告诉经济观察报，税收风险管理是按照行业代表性，还有国家财税政策改革和行业的紧密度，对企业税收风险的审查和控制。税收风险表现形式为因没有遵循税法可能遭受的法律制裁、财务损失或声誉损害。企业税收风险主要包括两方面，一方面是企业纳税行为不符合税收法律法规规定，应纳税而未纳税、少纳税，从而面临补税、罚款、加收滞纳金、刑罚处罚及声誉损害等风险；另一方面是企业经营行为适用税法不准确，没有用足有关优惠政策，多缴纳了税款，承担了不必要税收负担。前几年累计自查了大约15家大型企业，中国烟草、中石油、中石化等榜上有名。 王冬生认为大企业的税收风险，体现了大企业自身架构、管理、规模等方面的特点，可以归结为以下三点：系统性、全局性、重要性。 通过自查，企业可以理解税务机关的目的是了解这个政策是不是适合这个行业，是不是确定的、具有可操作性的，是不是能够有利于支持和推动这个行业改革的。因为自查过程中确实有涉及到行业不清晰的，企业也特别希望通过自查，通过税务机关来明确这些问题。 我们在接到集团通知之后先成立的自己的自查小组。我们本来就想要对集团下面的子公司做一个税务诊断，因为越来越觉得涉税风险有很大的不可控性，虽然国有企业很少有主动偷漏税动机，但是子公司自己在业务水平上都很有限。于是把本来要做的税务健康检查和税务自查合二为一，既对子公司摸了个底，又把税收风险进行了掌握，还是不错的。” 聘请了两家中介机构，同时根据自查软件，对企业的税务情况逐项落实。该公司的主要业务

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

大企业税收风险管理和服务岗位练习题新

大企业税收风险管理和服务岗位练习题新 TPMK standardization office【 TPMK5AB- TPMK08- TPMK2C- TPMK18】

大企业税收风险管理和服务岗位练习题 一、单选题 1、大企业税务风险管理的主要目标包括：（B） A、不注重税务规划具有合理的商业目的，并符合税法规定； B、经营决策和日常经营活动考虑税收因素的影响，符合税法规定； C、不要求对税务事项的会计处理符合相关会计制度或准则以及相关法律法规； D、不要求纳税申报和税款缴纳符合税法规定； 2、在大企业税收服务和管理工作中应（A ） A、各级税务机关应及时受理辖区内成员企业提出的涉税诉求 B、各级税务机关遇有非本级职权范围事项的，不应按规定向有权税务机关移送。 C、各级税务机关针对企业建立税务风险内控体系不应进行引导 D、税务机关根据企业内控体系状况及税法遵从能力，不经与企业协商，可与企业签订税收遵从协议。 3、在大企业税收服务和管理工作中主管税务机关承担以下信息采集和整理的职责：（A） A、企业原始涉税信息的录入； B、统一制定信息采集和整理的业务标准和工作规范，定期汇总信息采集需求，制定企业涉税信息采集方案；

C、与企业集团总部进行涉税信息交互工作； D、统一抽取已经实现税务总局数据集中的征管信息； 4、下列属于税务总局开发的“定点联系企业税务风险管理信息系统”组成部分的是：（C） A、稽核协查子系统 B、增值税发票系统升级版 C、税务审计查账子系统等。 5、下列属于“定点联系企业税务风险管理信息系统”中在风险管理信息采集子系统的是：（C） A、稽核协查子系统 B、增值税发票系统升级版 C、企业风险管理调查问卷模块组成。 6、总局定点联系企业名册管理工作分为代码准备、名册采集、任务分发、（A）、结果上报、名册反馈和工作总结七个阶段。 A、名册核实 B、发放调查问卷 C、纳税评估。 7、总局定点联系企业名册管理范围以（A）和工商注册规范的组织形式为参考，建立统一标准。 A、合并报表的口径 B、只纳入分支机构 C、只纳入法人企业 8、内资企业名册管理范围为纳入企业合并报表范围且进行税务登记的境内（A），以及境外控股公司；

(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/ad5053716.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

企业税收风险管控与合理避税内训提纲介绍

企业税务风险管控与合理避税 【课程背景】： 2013年两会结束了，国务院提出了机构职能转变十大举措：1.减少和下放投资审批事项；2.减少和下放生产经营活动审批事项；3.减少资质资格许可和认定；4。减少专项转移支付和收费；5.减少部门职责交叉和分散；6.改革工商登记制度；7.改革社会组织管理制度；8.改善和加强宏观管理；9.加强基础性制度建设；10.加强依法行政。这对于企业来说有什么利好消息？企业认缴资本的工商登记改革后相应的税收政策怎样变化？社会组织管理制度除去了行业主管部门审批这样一个行政监管，给我们企业留下了怎样的空间？税收上有什么可以操作的空间呢？ 对于企业的老板或总经理来说，不可能对国家税务总局每一个文件都研究学习，一不懂、二不知，怎样能够通过报表的形式动态掌握企业的涉税情况及涉税风险情况？怎样知道企业是否进行了合理避税？并取得怎样的业绩，同时了解企业的涉税风险大小，这些是每个企业家都必须掌握的信息。 本课程就是通过运用管理学的理论，用报表的语言，来规范企业的税收管理，规避企业的税务风险，进而开展合理避税，达到风险可控，节税有制的目标。同时介绍大量案例，从企业设立到企业融资、采购材料、运营、销售产品等环节进行分析，通过案例让企业老板了解其中的涉税风险节点及税收筹划的关键节点。从而实现更好地控制企业涉税风险及合理规避税收负担这样一个目标。 【课程收益】： 1.总经理实现用报表来监控企业涉税风险。 2.总经理可以建立合理避税的激励机制并激励企业财税人员做好本职工作，实现赏罚分明的 激励效果。 3.关注并了解企业的经营全过程中的涉税风险节点及筹划节点，注意每个决策之前对涉税风 险的分析。 【课程时间】： 2天，每天六个小时，第一天结束后留下半小时对提出的问题进行解答。 课程提纲： 引言： 案例1.【某金融街控股公司简单错误造成巨额损失，财务总监被辞的背后原因分析】

大企业税收风险管理与防控问题的研究

大企业税收风险管理与防控问题的研究 2015年,随着税务征管改革的浪潮迭起,大企业税收作为国家财政收入的 “重头戏”,以20%的数量占据了80%的税收,国家税务总局近年来也越来越加强了对大企业专业化管理的重视,风险管理与防控技术成为提高税务部门征税效率与企业内部风险控制机制的手段。2008年以来国家税务总局成立大企业司,出台《大企业税务风险管理指引(试行)》及2011年的《规程》文件,标志着我国初步建立了对大企业税收风险管理的研究,力争构建一个完整的税收领域现代化管理体系。大企业有着自身的生产经营特点,税收风险管理与防控问题的研究在征管体系改革中还是一门关键课题。税务风险问题层出不穷,加强税务机关及企业内部两方面控制至关重要,构建大企业税收风险防控体系是本文研究的主要内容。 本文第一、二部分从国内外有关税收风险防控的定性理论出发,研究大企业定义下的风险防控定义及特点,确定本文主要从定性研究方面对大企业的风险防控提出建议,构建现代化的征管创新模型。从理论上研究,税收风险管理与防控问题的研究关键在于如何找到一个解决与防范风险问题的关键点及手段方式,遵循一定的处理问题的原则,在研究过程中综合借鉴运用西方经济学、先进的管理理论、心理学方面的相关理论基础上,创建新的管理理论模型与管理模式,譬如“风险管理的节点防控理论”、“H型双向互助管理模式”,创建先进的管理理念,以解决税务机关内部和企业内部的税收风险管理与防控的关键问题。第三部分针对我国大企业税收风险管理与防控的现状以及存在的问题及原因的研究,进一步诠释了目前税收征收管理过程中的薄弱环节,查找大企业税收风险防控中的关键节点。本文第四部分针对我国目前的情况,大企业税收风险管理与防控问题的研究应从税务机关和大企业这两个方面进行分析,将有利于形成全面的征管模式改革中风险管理防控方面的创新:从建立税收风险管理与防控体系的组织架构,大企业内 部风险评估机制及流程,全国联网的基础信息采集和运用数据库的建立,大企业 管理的团队化建设,特别是企业与税务机关沟通机制的建立与联系等方面形成税收风险管理与防控的统一体系。 除理论分析外,本文第五部分从卷烟行业入手进行分析,从企业自身制度体 制建设中的不足,利用风险控制的模型进行企业自查,发现风险并采取相关措施 进行防控的实例。

大数据时代下的财务管理创新

龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/ad5053716.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

我国大企业税务风险管理探讨.doc

我国大企业税务风险管理探讨 摘要：随着我国经济的快速发展，大企业在经营管理中遇到的涉税问题越来越多。大企业税务风险管理与企业的长远发展息息相关。因此，探讨我国大企业税务风险管理问题有很大的现实意义。目前我国大企业的税务风险大多源于复杂的经营活动、不当的税收筹划、税收政策执行标准存在不一致以及税务的易变性程度较大，大企业的税务风险管理还存在税务风险理念滞后、税务风险管理部门缺乏等问题。基于此，优化我国大企业的税务风险管理，应从深化大企业税务风险理念、成立专门的税务风险管理机构以及建立有效的沟通协调机制三方面着手。 关键词：大企业；税务风险；风险管理 随着我国经济的快速发展、税收体制的不断完善，大企业在经营管理中遇到的涉税问题越来越多。2009年和2011年，国家税务总局分别下发了《大企业税务风险管理指引(试行)》(国税发〔2009〕90号)、《大企业税收服务和管理规程(试行)》(国税发〔2011〕71号)。这说明国家越来越重视大企业的税务风险管理。当前企业的税务风险主要有两种，一是违法法律法规规定而被税务机关稽查，引发税款补缴、缴纳罚款的税务风险。二是未正确理解税收政策，而承担过多的税收责任，造成不必要的经济损失。大企业通常具有集团化、国际化、经营活动复杂化的特点。虽然大企业的财务制度相对完善，但其涉及的税务风险却依然不容小觑。 1我国大企业税务风险的来源分析 1.1经营活动复杂 大企业相对中小企业而言，财务制度完善，低级会计错误

所引发的税务风险较少，但大企业由于集团化、国际化等原因，其经营活动较为复杂，极易引发税务风险。大企业的经营活动往往涉及企业变更、企业重组、重大并购以及国际交易等。这类经营活动往往涉及多个税种及多个子公司，税制和组织形式的复杂性增加了此类经营活动的税务风险。如在并购事项中，若企业未能考虑被并购公司的税收遵从情况，在调查不充分的情况下很有可能承担兼并企业所导致的税务风险。又比如某大型设备制造企业签订了含有“包税”条款的合同，承担了不必要的税收负担，短短几年间就增加了几千万的税务成本。 1.2税收筹划不当 大企业税务风险的另一来源是税收筹划不合理。一方面，如果企业缺乏纳税的主观能动性，缺少对自身经营活动的整体税务筹划，那么企业会承担许多不必要的经济损失。另一方面，如果企业税收筹划不当，打政策的“擦边球”，也极易引发税务风险。近年来，国家加大了对避税的打击力度，积极开展反避税行动，2015年我国反避税对税收增收贡献580亿元。如果企业不能及时把握和理解相关的税收政策，其税收筹划往往不合理，由此引发的税务风险不容小觑。 1.3税收政策执行标准不统一 我国大企业对税收政策的关注度较高，但由于税收政策在各地的执行标准不一致，使得大企业内部不同分支机构所遵从的税收政策标准不统一，增加了企业的税务成本。以EPC业务的增值税处理为例，各地口径不一，有些地方将EPC的设计采购施工全部看成是建筑服务，适用建筑服务的增值税政策，也有些地方将其看成相对独立的兼营事项，分别计价、分别核算。可以看出，各地的税收政策不一致，若大企业在会计核算过程中，忽

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。