结合征管实践,加快智慧税务建设
作者:王文清 孙伟斌 肖忆
在数字化背景下建成以税收大数据为驱动力的具有高集成功能、高安全性能、高应用效能的智慧税务,是进一步深化税收征管改革、优化税务执法方式的内在动能。笔者认为,运用大数据思维,把业务变成数据,从数据中抽象出规律,让传统的经验和直觉决策转变为用数据决策是智慧税务的本质所在。这不仅需要以“数”驱动为基础,更需要结合征管实践,提升智慧税务建设的质效。
一是实现税费征管服务智能化
围绕政策落实,善用新技术、新手段加强政策宣传、辅导、操作等环节,不断拓展税费优惠政策“自行享、自动享、容缺享、智能享”范围,探索新技术新理念的应用,对外加强互联互通、数据共享、业务协同,充分整合挖掘各方信息资源,沿着税费源管理到风险管理再到征缴服务的建设路径,进行一体化集成,建立全数字化的管理链条和控制链条。此外,需加强涉税情报信息的采集利用,通过各大论坛、网站、两微一端、重点企业官网信息、税务外网公告信息、重点企业公开数据以及主流媒体的涉税新闻等渠道,对互联网情报涉税信息进行全面采集,进一步丰富税务大数据云平台的数据资源,为税务执法、税费服务、税务监管、税务稽查等业务工作提供辅助信息。
二是完善税收数据应用的对接
着力推进税收征管数字化升级和智能化改造,借助大数据管理、云计算等手段,进一步完善和升级各类税务应用系统的衔接,加强增值税发票电子底账系统、金税四期征管系统以及自然人税收管理系统中相关数据的比对,建立和发挥智能税务数据模型机器学习识别的作用,最大限度地实现各类涉税数据的互联互通、无缝对接。持续推进与国家有关部门信息系统的联通,推动建成税务与相关部门常态化、制度化数据共享协调机制,依法保障涉税涉费必需信息的获取,健全税费信息对外提供机制,提高共享数据应用能力,形成规模大、类型多、价值高、颗粒度细的税收大数据。
三是推进税收风险源头治理
首先,构建税收数据源头的质量评估体系。通过数据采集系统完整获取纳税人的生产经营状况、成本、价格、利润等动态信息,加强数据质量管理。
其次,制定数据管理办法。建立完善数据需求管理、数据质量监控、征管效能监控、数据安全管理和数据标准管理等基础管理机制,从源头上改善数据质量水平,保证税收风险分析数据的准确性和有效性。
最后,运行税收风险防控三重“体检”。运行“实时体检”,依托系统内场景化、集成化风险预警指标模块,对重点行业、大企业等重点关注对象进行实时监控,以便为纳税人提供个性化税收服务。运行“年度体检”,以个人所得税和企业所得税年度汇算为契机,将日常风险管理和汇算后续管理相结合,帮助纳税人进行年度全税种疑点聚焦应对管理。运行“自主体检”,通过电子税务局等渠道开放风险疑点“体检”功能供纳税人自行使用,实现纳税人“自主体检”及早发现并排除涉税风险点。纳税人通过对自身涉税情况进行“体检”,实现由被动监管向自我风险管控转变,从而减少税务机关对商事主体的打扰。
四是强化数据分析助力地方经济发展
税收大数据一头连着宏观经济的“基本盘”,一头连着微观个体的“小日子”,是各级政府研判微观主体运行情况比较直接、有效的数据。因此,应强化税收大数据在经济运行研判和社会管理等领域的深层次应用,更好地服务宏观经济决策和社会管理。一方面,可以有效减少税费违法犯罪和违规行为,有效净化地方税收环境,为遵纪守法的纳税人创造公平有序的营商环境。另一方面,可以为地方政府经济决策提供更多思路,实现智慧决策。