京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代下,税收征管工作准备好了吗
面对扑面而来的大数据,面对海量的数据、碎片化的信息,传统的税收征管与充满现代气息的大数据不期而遇,将产生怎样的效果呢?面对大数据的挑战,税收征管将如何充分运用大数据的思维和手段,推进税收治理能力现代化、法制化,不断提高税收管理水平。
大数据向税收征管工作提出挑战
大数据、云技术等现代信息技术应用非常广泛,涉及到各行各业,特别是当前的税务部门,正处在管理转型的关键阶段,大数据将对税收征管工作产生巨大的影响。
影响之一:解决数据共享问题。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。目前,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。主要是因为内部流程和环节没有理顺,信息的共享利用受到了制约;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。大数据将促使政府考虑建立统一的数据共享平台,解决各部门之间的数据共享问题。
影响之二:解决数据挖掘问题。数据挖掘一般是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性的信息的过程。数据的价值在于更深层次的挖掘和再运用,最大限度地发挥数据的价值。但是,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。我们需要对数据价值再利用、数据整合再利用和潜在挖掘数据的运用,使信息管税的效能充分体现,让数据产生生产力,让数据产生税源。从海量数据中发现有用的信息,深入挖掘分析,与征管系统数据综合利用。
影响之三:促进风险管理提档升级。风险管理的核心是基于大数据的风险分析识别和多元策略的风
险应对。在风险控制平台建设中,引入先进的数据分析工具,打造一体化、智能化的数据分析应用功能区,为数据分析常态化运作提供功能强大的网上风险分析识别工作,为各级税务机关开展分层分类管理,实施多层次、差别化风险应对提供了精确“制导”的操作平台。
大数据时代税收征管准备好了吗?
面对海量碎片化的信息,如何在短时间内“淘”出有价值的资料,为税收征管工作服务,大数据时代的税收征管工作准备好了吗?
应对之策一:搭建综合性的省级应用数据共享平台。数据只有不断流动和充分共享,才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上,通过数据集成,实现各级各类信息系统的数据交换和数据共享。政府各部门和相关单位应当履行税收协助职责和义务,促进税务部门提高依法治税水平,切实维护税收公平,为全面深化改革、实现社会持续健康较快发展提供强有力的税收保障。将市场经济主体的各类经济活动纳入税收监控平台。涉税信息交换平台还将和公共信用信息共享服务平台互联互通,深入挖掘涉税信息的应用效益。
应对之策二:充分释放大数据蕴藏的能量。风险是由于信息不对称而产生的,风险管理的关键在于能否把海量数据转化为有效的征管资源。因此,将源自各方、结构形式各异的原始数据转变成可资利用的征管资源,成为税收大数据管理的关键节点。近年来,随着我国改革开放的不断深化,加快转变经济发展方式、推动管理转型升级的步伐不断加快,税源管理的复杂性、艰巨性、风险性不断加大。而基层税源管理人员总量增幅有限,传统粗放的税源管理模式,已经难以适应新的发展要求,面临的执法风险也日益显现。税收工作要适应大数据的发展,充分利用信息化管理手段,释放大数据蕴藏的能量,推进组织结构变革和管理方式的创新,实现提升税收征管管控能力,防范税收执法风险,促进税收堵漏增收的管理目标。
应对之策三:创新数据挖掘分析方法。建立税收数据仓库,对分散在各个应用系统中的数据进行集成、整合和统一管理,实现数据资源省级集中和共享,为数据挖掘分析提供基础支持。对不同类型企业的税收情况,找到税收管理的薄弱环节,对有疑点的企业、存在问题多的行业从微观上进行纳税评估、税务稽查,采取切实措施强化管理,堵塞漏洞。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化商业环境中,数据已成为企业优化运营、抢占市场、规避风险的核心资产。但商业数据分析绝非“堆砌数据、生成报表”的简单 ...
2026-01-20定量报告的核心价值是传递数据洞察,但密密麻麻的表格、复杂的计算公式、晦涩的数值罗列,往往让读者望而却步,导致核心信息被淹 ...
2026-01-20在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作场景中,“精准分类与回归预测”是高频核心需求——比如预测用户是否流失、判 ...
2026-01-20在建筑工程造价工作中,清单汇总分类是核心环节之一,尤其是针对楼梯、楼梯间这类包含多个分项工程(如混凝土浇筑、钢筋制作、扶 ...
2026-01-19数据清洗是数据分析的“前置必修课”,其核心目标是剔除无效信息、修正错误数据,让原始数据具备准确性、一致性与可用性。在实际 ...
2026-01-19在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,常面临“无标签高维数据难以归类、群体规律模糊”的痛点——比如海量 ...
2026-01-19在数据仓库与数据分析体系中,维度表与事实表是构建结构化数据模型的核心组件,二者如同“骨架”与“血肉”,协同支撑起各类业务 ...
2026-01-16在游戏行业“存量竞争”的当下,玩家留存率直接决定游戏的生命周期与商业价值。一款游戏即便拥有出色的画面与玩法,若无法精准识 ...
2026-01-16为配合CDA考试中心的 2025 版 CDA Level III 认证新大纲落地,CDA 网校正式推出新大纲更新后的第一套官方模拟题。该模拟题严格遵 ...
2026-01-16在数据驱动决策的时代,数据分析已成为企业运营、产品优化、业务增长的核心工具。但实际工作中,很多数据分析项目看似流程完整, ...
2026-01-15在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“高维数据处理”是高频痛点——比如用户画像包含“浏览次数、停留时 ...
2026-01-15在教育测量与评价领域,百分制考试成绩的分布规律是评估教学效果、优化命题设计的核心依据,而正态分布则是其中最具代表性的分布 ...
2026-01-15在用户从“接触产品”到“完成核心目标”的全链路中,流失是必然存在的——电商用户可能“浏览商品却未下单”,APP新用户可能“ ...
2026-01-14在产品增长的核心指标体系中,次日留存率是当之无愧的“入门级关键指标”——它直接反映用户对产品的首次体验反馈,是判断产品是 ...
2026-01-14在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的业务实操中,“分类预测”是高频核心需求——比如“预测用户是否会购买商品”“判 ...
2026-01-14在数字化时代,用户的每一次操作——无论是电商平台的“浏览-加购-下单”、APP的“登录-点击-留存”,还是金融产品的“注册-实名 ...
2026-01-13在数据驱动决策的时代,“数据质量决定分析价值”已成为行业共识。数据库、日志系统、第三方平台等渠道采集的原始数据,往往存在 ...
2026-01-13在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心能力体系中,“通过数据建立模型、实现预测与归因”是进阶关键——比如“预测 ...
2026-01-13在企业数字化转型过程中,业务模型与数据模型是两大核心支撑体系:业务模型承载“业务应该如何运转”的逻辑,数据模型解决“数据 ...
2026-01-12当前手游市场进入存量竞争时代,“拉新难、留存更难”成为行业普遍痛点。对于手游产品而言,用户留存率不仅直接决定产品的生命周 ...
2026-01-12