大数据技术在税务稽查中的应用路径及优化建议

引言

近年来，随着企业交易行为日趋复杂化和隐蔽化，传统税务稽查方式面临数据整合难、风险发现滞后等现实困境。大数据技术凭借其强大的数据采集、处理与分析能力，为税务稽查模式的创新提供了技术支撑。如何将大数据有效融入稽查实践，成为提升税收监管能力的重要课题。笔者将结合实际应用场景，探讨大数据技术在税务稽查中的实施路径，并提出切实可行的优化建议。

一、大数据技术在税务稽查中的应用路径

（一）全面整合涉税数据

在以往的模式下，数据来源通常比较分散、格式不一，难以实现高效整合。而大数据技术的引入为这一难题提供了切实可行的解决方案。税务部门能够通过系统接口逐步对接企业ERP 系统、电子发票平台、银行资金结算系统以及市场监管、海关等其他政府部门数据库。这种多源数据对接能力使得过去孤立的数据得以聚合。税务大数据平台还可自动采集企业的申报数据、发票开具与认证数据、出入库记录、资金流水等多维度信息。通过对这些数据进行清洗、转换和关联，平台能够逐步构建起一个纳税人的全景信息视图。

（二）强化风险智能识别

税务部门可以基于历史稽查案件的特征和行业共性，构建一套科学的风险指标模型。这个模型并非一成不变，而是能够随着新数据的输入进行自我学习和优化。系统通过机器学习算法，自动对纳税人的行为数据进行扫描和比对，能够高效地识别出诸如虚开发票、隐匿销售收入、违规进行增值税抵扣等异常模式。与传统人工筛查相比，这种智能识别方式覆盖更全面，判断标准更统一，能够有效减少人为疏忽和主观判断偏差。例如，系统可以通过比对进项发票与销项发票的商品品目、金额、时间匹配度，快速锁定有虚开嫌疑的企业；或者也可以通过分析企业水电能耗、用工数据与申报收入的逻辑关系，判断其是否存在隐匿收入的嫌疑。

（三）提升案件分析效率

一旦选定稽查对象并立案，大数据技术同样在具体的案件分析研判阶段提供强大助力。面对一个案件往往涉及的庞杂数据，传统人工分析耗时费力且容易遗漏关键线索。文本挖掘技术可以快速处理海量的合同、账簿等非结构化文档，自动提取关键信息，如交易对手、金额、日期等，并识别出其中的异常条款或矛盾点。关联分析则能够精准勾勒出资金、票据和货流的轨迹，清晰展现复杂的交易链条。特别是在查处团伙性、跨区域的涉税违法案件时，图谱分析工具能够将不同企业、个人之间的关联关系可视化，揭示出隐藏在表面的独立交易背后的控制关系和实质，帮助稽查人员快速识别出作案团伙的组织架构和运作模式。这些工具的综合运用，相当于为稽查人员配备了一个强大的数据分析助手，能够大幅缩短案件调查周期，提高取证和研判的效率和准确性，同时也使得稽查结论更加建立在客观、全面的证据基础之上。

二、大数据税务稽查应用的优化建议

（一）完善数据治理机制

完善数据治理机制可从顶层设计入手，积极推动与市场监管、银行、海关、社保等部门建立常态化的数据共享协调机制，共同制定统一的数据交换标准与接口规范，明确数据提供的内容、频率和质量要求，从源头上保障数据的规范性和一致性。在税务系统内部，则需要建立专业的数据治理团队，构建涵盖数据采集、清洗、校验、整合、归档的全生命周期管理体系。特别是要针对涉税数据中常见的缺失、错误、不一致等问题，开发和应用自动化的数据清洗与修复工具，通过规则引擎和智能算法对原始数据进行标准化处理，提升数据的可用性。一个高质量的数据湖或数据仓库是一切高级分析的基础，只有把数据治理的基石打牢，后续的风险研判和决策支持才能更加精准可靠。

（二）优化风险模型与算法

优化模型算法的核心思路是增强其动态适应能力和场景化分析能力。这意味着不能用一个固定模型去应对所有情况，而需要深入剖析不同行业的商业模式和涉税风险特征，分行业、分规模地构建更具针对性的风险指标库和评估体系。模型的参数和预警阈值不应是静态的，而应建立一个能够根据经济形势、政策调整和最新涉税手法进行定期与不定期动态调整的机制。此外，有必要探索引入更先进的算法模型，例如深度学习网络，其强大的特征自动提取和非线性关系识别能力，特别适合于处理海量、高维的涉税数据，能更有效地发现隐藏在复杂关联交易中的疑点，从而提升模型在新型、隐蔽性涉税违法案件中的推断和预测能力，让风险扫描的探照灯照得更远、更清晰。

（三）加强人才与能力建设

加强人才与能力建设是一项需要系统规划、长期投入的基础工程。税务部门应着手组建专门的数字化稽查团队或数据分析中心，将有税务稽查经验的人员与数据分析师、IT 技术人员进行跨领域整合，通过项目实战促进知识融合与技能互补。同时，必须建立体系化的培训机制，为广大稽查干部提供不同层次的大数据技能培训，内容可从基础的数据查询、可视化工具使用，到进阶的模型原理、算法应用等，全面提升队伍的数字素养。仅仅依靠内部力量可能是不够的，还应积极探索外部智力合作新模式。如与高等院校、科研院所建立战略合作，联合开展课题研究和技术攻关，借助“外脑”加速稽查分析工具的迭代升级；也可以引进第三方专业机构的力量，共同开发培训课程或分析模型，构建起内外协同、持续进化的人才培养与技术创新体系，为大数据稽查提供坚实的人力支撑和智力保障。

结语

大数据技术的深入应用，正在深刻改变传统税务稽查的工作方式。未来应继续推进数据资源整合、智能模型构建与人才队伍建设，系统提升大数据驱动的税务稽查能力，实现从“以人为主”到“人机协同”的转型，更好地服务于新形势下的税收治理现代化。

参考文献

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