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大数据应用环境下创新大企业税收服务与管理的研究
2025-10-04 09:45:34 责编:小OO
文档
大数据应用环境下创新大企业税收

服务与管理的研究

当前,社会已进入大数据时代。具有组织结构庞大、税收业务相对复杂等特点的大企业已成为涉税大数据的重要来源。本文论述了应用大数据强化大企业服务与管理的重要性,分析了“大数据+大企业税收管理”遇到的瓶颈,并提出相关建议。

一、应用大数据强化大企业服务与管理的重要性

(一)“大数据+大企业税收管理”是增强税收征管的客观要求。在数字经济的浪潮下,大企业自身经营和管理向电子化、数据化发展,组织机构及经营方式越来越复杂、专业化分工越来越细致、信息化程度越来越高、财务人员素质越来越强。大企业税收管理部门在征管模式、征管能力、征管风险方面的压力越来越大,因此,只有通过税务信息化建设迎头赶上,拥抱“互联网+税务”、云计算、大数据等新型信息技术,才能及时弥补新的征管漏洞,防范税收流失,进一步强化大企业税收服务。

(二)“大数据+大企业税收管理”是提升税收治理能力的必然要求。税收治理作为治理的重要组成部分,必然要增强自身对企业数据、市场数据的运用能力。当前,金税工程、“互联网+税务”的不断升级,为大企业税收服务、管理和风险应对提供了更加先进、精准的技术手段,大企业税收管理已经进入了专业化的阶段。能够处理海量数据、多元数据、挖掘数据价值的大数据技术正是大企业税收管理的有力抓手,也是提升大企业税收工作站位、强化税收治理能力的重要手段。

(三)“大数据+大企业税收管理”是对接国际税收管理格局的发展要求。西方发达国家之间的涉税数据交换,对企业开展反避税分析起到了重要作用。在注重收集大数据的同时,西方发达国家同时注重对数据分析人才的培养。以美国为例,要求只有获得会计、法律、税收等专业学士学位及以上人员才有资格参加由美国大中企业局组织的选拔考试。荷兰税务局组织大企业税收管理人员定期参与税收保证、公司财务等培训课程,课程授课专家一般来自于大企业、高等学校以及中介机构。因此,构建“大数据+大企业税收管理”是对接国际税收征管格局的应有之义。

二、当前应用“大数据+大企业税收管理”的瓶颈

(一)大企业数据采集和应用系统平台不完善。税务部门对于大企业的管理成效很大程度上取决于对企业信息资源的掌握,目前大企业的涉税数据主要来源来自金三、防伪税控等系统,缺乏统一的收集渠道。随着信息化建设的不断发展,虽然相应建立了总局、省局以及市局三级大企业税收管理信息平台,但平台均缺少对大企业基本信息、税收结构、经济税源变化等信息资源的全面掌握和有效反馈,纳税人风险管理、日常征管、财务报表、生产经营及其所属行业指标信息未能按类归集,且与外汇管理、财政、海关等部门尚未全面衔接。这不仅会造成税务机关采集的大企业涉税信息零散,难以真实地反映其生产经营状况,无法全面体现总、分、子公司及关联企业之间的关系,并且直接影响税务机关对大企业数据信息的分析和评价。

(二)获取大企业数据的手段相对单一。税务部门获取数据来源单一,基本上由企业自行申报。大企业出于保密等方面的考虑,在对外披露信息时十分谨慎,税务机关需要掌握的资产、核算等信息不予提供或需要经过一定的内部审批程序方可提供,信息的及时性难以保证。一些大企业能够出具的财务报表多达几百种,但仅仅给税务机关提供资产负债表、利润表、现金流量表等少量信息。这些经过加工的“二手”信息,是否真实准确尚存疑虑,依据这些信息开展税收分析和纳税评估,难以保证工作质量。另外,有些大企业的所有核算并非都由一个税务部门管理,因此税务机关无法掌握整个企业财务核算的全部情况。

(三)大企业数据分析应用的高层次人才匮乏。大数据分析是一项系统工程,也是大企业税收风险、服务和管理的基础。其涉及宏观、微观经济的方方面面,也涉及不同的专业领域,需要各学科、各行业的专业人才。如美国、英国税务部门不但设立专门的数据分析机构,而且其组成人员是来自统计学、经济学、运筹学和社会学等各个领域的专家,这种人才结构就保证了分析结果的全面性、权威性和科学性。但是,目前我省各级税务部门均缺乏大企业数据应用分析的专业团队,难以对涉税数据进行深度的分析和运用。从风险点的排查、简单预测大企业税收收入,扩展到测算纳税人税收流失、行业发展状况,以及整个经济社会发展的层面,亟需专业团队为决策提供切实可行的建议。

三、加强“大数据+大企业税收管理”的建议

(一)夯基固本,不断健全大数据应用工作机制。大数据分析应用需要税务系统各层级的共同参与,更离不开系统外各相关职能部门的通力配合,因此必须建立与大企业税收专业化管理相配套的制度和办法。通过建立数据采集机制,明确数据采集的有效范围及各方在数据采集工作的职责和标准;建立数据分析机制,不断充实指标、风险模型,对行业、集团和特殊事项开展持续有效的分析监控;建立结果应对机制,根据不同的应用需求,将数据分析结果及应对建议推送风险管理、税收征管、管理和纳税服务等相关管理环节,拓展数据分析结果的应用范围;建立数据应用反馈机制,及时归集数据分析结果的应用情况,为调整和优化数据应用指标、模型、方式、方向等提供依据。

(二)多方协同,不断拓宽数据采集渠道。在较高层级的税务机关建立统一的公共大数据中心,对各系统的征管数据、第三方数据及网络数据按统一标准集中管理,为大企业税收管理等各业务线条的应用系统提供标准化的数据保障。进一步拓宽信息数据采集范围及数据采集方式,优化数据采集机制,根据管理需求适当增加报送与生产经营相关的关键数据。通过与大企业签订税收遵从协议或达成税企共识,以纳税人自愿为原则,在税企互信的基础上实现部分或全部数据的提取。在加快与信息平台的第三方数据交互的同时,对未纳信息平台的行业管理机构和行业协会等,以协同治理的原则推动信息互换,推动外部信息的整合应用。

(三)管服并重,不断提高个性化服务精准度。根据大企业管理的职能,大数据的应用应以最大限度提升大企业个性化纳税服务为抓手,“始于纳税人需求、基于纳税人满意、终于纳税人遵从”是大企业个性化服务所遵从的原则。在优先满足大企业主动发起的服务诉求同时,通过对日常征管数据、纳税行为及外部信息的分户跟踪分析结果,向大企业推送与企业纳税义务相关的事前提醒,如申报期限、报备期限等;推送与大企业权利相关的关注提醒,如符合税收优惠提醒、多缴退税提醒等;基于数据监控异常的风险提示;基于与纳税人当前税种及经常性税收业务相关的推送与辅导;基于大企业新增业务、重大事项主动发起的预约服务等。

(四)固本培元,不断加强专业人才建设。以业务骨干、工作经验丰富的人员为团队基础,或在新录用公务员中将具有“三师”(注册会计师、注册税务师、律师)资格充实到大企业管理队伍。建立和完善大企业管理人才库人员,通过锻炼和实践逐步形成相对固定的行业风险管理工作团队,实施精细化管理。在提升大企业管理层级,组建实体化大企业管理机构工作中,围绕核心业务的开展,通过人员的重新配置,合理设置内设部门,提高大企业税收业务管理人员比重,建立一支业务能力强、综合素质高、有丰富税收管理经验的专业人才队伍。下载本文

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