大数据在税收征管中的运用及措施研究

近年来，科技革命迅猛推进，人工智能等新技术方兴未艾，数据正式被列为第五大生产要素。习近平总书记指出，应加快数字经济、数字社会、数字政府建设，推动各领域数字化优化升级。国家持续深化税收征管改革，明确提出以数字化驱动税收治理能力现代化。随着“金税四期”全面实施 , 税务部门积极贯彻“以数治税”理念，加快推进税收大数据资源整合与智能应用。在新一代信息技术与税收业务深度融合的背景下，探索大数据在风险防控、决策支持和纳税服务中的创新应用，已成为提升税收治理效能的重要路径。

一、大数据在税收征管中的应用

（一）数据采集与整合

大数据在税收征管中的基础作用集中体现在多源、海量数据的系统采集与深度融合。税收数据具有高时效、广覆盖和细颗粒度的特征，能够从微观和宏观层面揭示经济运行新动态，为持续提升分析能力提供支撑。依托" 金税四期"，税务机关实现了对企业经营全周期和多维度信息的自动获取，内容涵盖纳税申报、发票数据、银行交易及社保缴费等多类来源。电子发票的普及进一步扩展了涉税信息渠道，保障交易可实时追踪并与税务系统高效对接。通过一体化数据平台，税务部门对多结构、异源数据进行清洗、关联与标准化整合，有效打破信息壁垒，构建真实、完整和动态的纳税人全景视图。

（二）数据分析与风险评估

税收大数据的深度使用需结合地方产业特点与企业实际，不断创新分析方法、拓展研判视角。税务部门以 " 数据 + 规则 " 为驱动，建立涵盖五千余项校验规则的服务机制，为纳税人提供政策引导与风险提示，提升申报准确度与合规性。" 自动算税 " 实现多税种数据自动提取与报表生成，覆盖 86 项业务，纳税人仅需确认或补填少量信息即可完成申报。在 " 金税四期 " 支撑下，税务系统引入人工智能与机器学习构建智能风险分析体系，通过多维度数据比对，精准识别违规线索。" 强基工程 " 提供的高性能算力强化了对高风险纳税主体的动态监控能力，提升了税务稽查的精准度。

风险评估作为以数据驱动的常态化、规范化税收风险分析与核查工作，是税务部门数字化转型的系统工程，也是贯彻落实国务院关于税务部门履行主责主业、维护国家财政安全、推进税务监管数字化变革等重要指示的具体举措。税务机关通过深化对常规风险评估设计背景、理念与思路的理解，全面实现数据风控条线的数字化转型，建立现代数字风险防控体系。

（三）智能决策与征管优化

大数据分析显著增强了税收政策制定与资源调配的科学性与前瞻性。税务机关可基于历史与实时税收数据开展宏观模拟与政策推演，客观评估政策调整可能带来的财政与经济效应，从而制定更贴合区域与行业实际的支持措施。另一方面，依托大数据构建的风险预测模型可实现纳税人、行业和地区的分类分级管理，优化税务机关在人力和技术方面的资源配置，全面提升征管效能与服务品质。

二、大数据在税收征管中面临的挑战

（一）数据安全与隐私保护

随着大数据、人工智能等新一代信息技术的快速演进，数字经济新业态不断涌现，为税收征管数字化带来机遇的同时，也使涉税风险更加隐蔽和复杂。网络货运、直播电商等线上交易模式打破了传统地域和时间限制，涉税信息实时跨域传输，交易隐蔽性增强，加剧了征纳信息不对称。涉税数据规模持续扩大与系统间交互日益频繁，使得纳税人隐私与数据安全成为焦点问题。“金税四期”在提升数据处理能力的同时，也带来了信息泄露和权限失控等新型安全隐患。

（二）数据质量与一致性

在整合多级（总局至县级）、多源、异构的涉税数据过程中，保障数据质量与一致性尤为关键。发票、申报和第三方数据常存在格式差异、重复或缺失等问题，严重影响风控模型的准确性。当前亟需建立数据业主机制，加强权限与留痕管理，推进数据分类分级，系统提升数据治理和标准化水平。

（三）技术与人才瓶颈

目前税务大数据应用存在“数据不好用、不愿用、不够用”的困境，约70% 的已归集数据处于未激活状态，外部数据使用率更低。“金税四期”和“强

基工程”持续实施，对底层技术架构和人才队伍提出更高要求。大数据平台依赖云计算、人工智能等前沿技术，但税务系统既精通技术又熟悉税收业务的复合型人才仍然匮乏，现有人员的数据分析能力也亟待提升。

三、应对措施与建议

（一）健全数据安全与监管能力

税务部门应建立覆盖数据采集、传输、存储、使用和销毁全流程的安全管理机制，积极采用加密技术、严格权限控制和区块链存证等先进手段，系统增强数据保护能力。构建分层、系统的安全管理框架，根据数据敏感级别和应用场景实施差异化防护，引入隐私计算技术实现数据“可用不可见”，在充分释放数据价值的同时严防信息泄露。

（二）建立跨部门协同治理机制

推进税收大数据应用需强化跨部门协作，通过数据关联分析加强不同税种、产业链及第三方数据的整合与挖掘，探索科学高效的分析方法。完善数据质量评估和持续优化机制，强化清洗规范与交叉验证，全面提升数据标准化与治理效能。当前已与 24 个外部部门建立数据共享机制，依托国家政务平台获取 48类数据，应进一步构建联合防控与信息共享体系，实现跨系统威胁感知和应急响应，并定期开展跨部门安全演练，提升协同实战能力。

（三）实施全生命周期数据质量管理

税务机关应在事前、事中、事后全流程加强数据质量控制。在数据生成和采集阶段统一标准与接入规范，加强对发票、申报等重点数据的入口校验，减少错误和冗余数据产生。目前云平台总数据量已达 10PB（相当于五个国家图书馆的储量），覆盖四千多万户单位纳税人、四千多万户个体工商户和十三亿多自然人纳税人缴费人，要持续优化数据供给流程与系统，提升数据服务效率，推动设立地域专业集中数据安全机构，提供安全、可控的跨域数据支持。

（四）加强技术赋能与人才队伍建设

依托“强基工程”加大税务云、AI 中台及大数据分析工具构建高效、安全的新型数字基础设施，组建专职数据治理团队，鼓励与高校、企业共建实验室，攻关税收大数据与智能风控关键技术。开展多层次培训，增强税务人员数据思维和业务融合能力，培养和引进既懂税收业务，又掌握大数据与人工智能技术的复合型人才，打造专业化团队。

结束语

大数据技术正驱动税收征管向数字化、智能化深刻转型。面对数据安全、质量与人才等挑战，应持续完善以数据为核心的制度与技术体系，全面提升税收治理的现代化与专业化水平，为实现“以数治税”提供坚实支撑。

参考文献：

[1] 王明辉. 数字经济对我国税收征管的挑战及应对[D]. 河北经贸大学,2023.

[2] 何晴. 大数据税收征管对企业金融化的影响研究 [D]. 集美大学,2023.

[3] 方铸 , 何山秀 , 刘雅娴 . 数字经济背景下税收征管的理论探讨、发展趋势与现实选择 [J]. 经济资料译丛 ,2023(01):51-66.

姓名 : 苏筱荔，出生年月 :1977 年 8 月，性别 : 女，民族 : 汉族，籍贯 : 山东省武城县，学历 : 大学本科，职称 : 大数据工程师中级，研究方向 : 大数据在税收工作中的应用和推广