锐思|大案中提炼预测指标:开启“防虚打骗”新战场!

风控君在《锐思|税务稽查（审计）选案中的“高级分析”（Advanced Analytics）（EP02）》中提到“高级分析”分为“监管学习模型（supervised learning methods）”和“无监督学习模型（unsupervised learning methods）”。

监督学习，就是人们常说的分类，通过已有的训练样本（即已知数据以及其对应的输出）去训练得到一个最优模型（这个模型属于某个函数的集合，最优则表示在某个评价准则下是最佳的），再利用这个模型将所有的输入映射为相应的输出，对输出进行简单的判断从而实现分类的目的，也就具有了对未知数据进行分类的能力。各国税务机关通过历史数据和现行政策的研究，以及学习过去稽查、审计、风险管理案例获得知识并设计分析模型，从而预测不遵从。

现在深圳就提供了一个现实的案例，让我们能够获得关于涉嫌虚开发票犯罪行为特征的相关知识，从而建立“高级分析”模型预测潜在的虚开企业。

具体案情，因没有得到官方信息，风控君本着不造谣、不传谣的互联网精神，不做讨论。但是，该案件中的虚开发票企业具有以下特征：

1、均为走逃、失联企业

2、注册地址虚假

3、属商贸型公司

4、购进、销售货物名称严重背离

5、没有实际业务，均为皮包公司

6、均为一般纳税人

7、通过社交软件发布代开发票信息

8、某些时段大量开票、顶额开票

9、其固定资产不足以支撑如此大额的开票量

相信从事过税务稽查、风险应对等工作的税务干部对以上特征一定非常熟知，风控君在《解案|全国首宗虚假登记企业案提醒税局摸准防控风险脉门》一文中已经提到通过“高级分析”建模的方式，防控虚开发票风险。当前案件，更是给我们各级税务机关和税务干部一个高价值的建模样本，必须牢牢抓住。

风控君就其中一点深入讨论：通过社交软件发布代开发票信息。

几年前，发布各种代开发票信息的主要渠道是短信，通过电信诈骗、伪基站的“严打”等手段，终于基本消灭，至少我已经好几年没有收到该类短信了。

现在，各种社交软件已经成为犯罪分析交流各种犯罪信息的重要平台，甚至成为犯罪团伙的“虚拟窝点”。风控君建议各级税务机关加强与公安机关网络安全管理部门合作，对各地登记注册的社交软件公司进行监管，或者与其签订《促进合作遵从备忘录》，开拓互联网“防虚打骗”新战场。