當前，我國的數字化進程已經擴展到政務、民生、實體經濟等各個領域，稅務機關應立足戰略思維進行前瞻規劃，統籌安排各項工作，尤其在稅收征管中發揮導向作用的風險管理，更應順勢而為，走在大數據時代的前列。

深入挖掘數據潛在價值

• 大數據為稅收風險管理工作的開展提供數據支撐。近年來，稅務部門掌握的納稅人涉稅數據成幾何倍數增長。在稅務部門內部，以金稅三期系統、大數據平臺、電子稅務局等系統為依托，可以實現對企業納稅人和自然人納稅人各類涉稅信息的集中整合。依托互聯網，可以實現對企業經營等商業數據的實時抓取。依托與政府相關部門的信息交換、共享機制，可以實現不同部門之間涉稅信息的交互共享。海量數據的積聚形成納稅人原生態涉稅“數據湖”，稅務部門可以通過對數據的全方位梳理、盤點，搭建數據資產目錄，實施數據資產清單化管理，為風險管理各環節調用數據提供保障和支持。

• 大數據技術為挖掘數據的潛在價值提供技術支撐。納稅人信息獲取渠道多樣，涉稅信息種類繁多，涉及基本信息、經營狀況、財務管理、關聯交易、第三方信息、納稅遵從、納稅申報等多維度信息。通過大數據技術可以對不同來源渠道的多樣化數據進行交叉檢驗，從海量的、不完全的、模糊的、隨機的數據中分析出隱藏價值，深度挖掘數據之間的內在聯系和規律，繪制涉稅數據基因圖譜，為有效實施稅收風險管理提供精準方向，為納稅人涉稅風險行為的預測、監控提供導向。

助推風險管理生態鏈不斷優化

稅收風險管理全流程是一個動態的管理鏈條，從風險識別、任務統籌再到風險應對，各環節之間相互依存，形成一個螺旋式上升的鏈式結構。

• 大數據助力風險識別從典型特征定位向綜合風險畫像轉換。目前風險識別工作主要采取人工分析和風險模型互補的模式進行風險疑點的定位，存在主要依靠分析建模人員經驗判斷、風險疑點來源渠道狹窄的問題。大數據背景下的風險識別，將深化對收集數據的處理和應用，加強稅務部門內部數據與互聯網、第三方涉稅信息內在關系的梳理，透過數據間的相關關系深入探尋其風險成因；通過對納稅人涉稅數據的全面分析、深入挖掘、自動關聯，排除常規性事項，發現潛在風險點，形成分納稅人、稅種、行業、事項的綜合風險畫像，明晰稅收流失風險高發環節和相應的風險應對策略，促進稅收風險管理提質增效。

• 大數據助力風險模型的動態修正。大數據的集中整合、數據資產目錄的梳理等，可以為基層一線應對人員提供常態化、個性化數據應用服務，通過精準“滴灌”進一步提升風險應對水平。同時，大數據的介入能夠實現風險管理的全程留痕，倒逼風險應對質量的提升。高質量的風險應對，既可以反饋企業納稅遵從情況是否符合其風險畫像，又能精準定位風險特征，并以此為風險模型的修正提供依據，實現風險應對對風險識別的反哺。科學、有效、精準的風險識別又為開展風險應對提供靶向和指引。

• 大數據助力風險任務統籌的不斷優化。通過數據的一戶式歸集、納稅人風險的綜合畫像，可以實現重大稅收風險的統籌管理，精確配比任務數量與征管資源，統籌安排各稅費種管理、大企業管理、高收入高凈值個人稅收管理等各種風險管理事項，實現風險任務的統一扎口管理。通過風險任務統籌的集約化實施，實現風險任務推送的精準、有據、有效，實現對市場主體的最小化干擾，不斷優化營商環境。

優化完善風險管理模式

依托大數據技術對海量數據的高效處理，使得構建覆蓋事前預警、事中監控和事后處理的全方位稅收風險管理模式成為可能。

通過綜合風險畫像，能夠建立以納稅人涉稅風險偏好分析為基礎的事前預警體系，對納稅人涉稅風險行為進行事前預警，將涉稅風險消滅在萌芽階段。通過對納稅人涉稅行為的動態采集和實時掃描，可以對納稅人的涉稅風險行為進行事中監控，將涉稅風險消滅在發生階段。通過大數據及其技術對風險管理各環節的融入，不斷完善以對納稅人的風險分析處置為手段的事后管理體系，將涉稅風險造成的不良影響降到最低。

大數據助推稅收風險管理從傳統的事后管理向事前預測和事中監控延伸，從側重稅收風險的管理職能向服務與管理并重的雙重職能轉化，在提高納稅人納稅遵從的基礎上，促進良好稅收征納關系的構建。

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