利用大数据分析优化税收哪些征管流程
采用大数据技术实现税收数据的全方位分析与监控,从而规范征管系统流程设计、简化其系统架构以及优化有限资源,分析税收数据、简化、优化税收征管流程,促进税收征管科学化、现代化。 税收分析是以税收经济现象的数量方面为研究对象的认识活动。深化税收数据分析,可以帮助认识税收数量特征、深化理解税收、推断和预测税收收入,从而掌握税收管理的主动权。 税收分析指标是用于分析纳税人税收风险的计算公式及其属性标识,若干指标集合由税收分析预测模型识别。税收风险指标按与税款的关联度,分为税种类、行为类和特定事项类。税种类风险指标主要包括营业税类、企业所得税类、土地**类、个人所得税类、房产税、土地使用税类、印花税类、契税、城建税及附加类等;行为类风险包括**行为类、登记类、申报类、税款征收类和管理认定类等;特定事项类风险主要包括非货币**易、债务重组、拆迁、搬迁、破产、合并、分立、土地房产转让等。 通过分析对比单户企业与本地同行业企业的税收贡献率,对低于同行业平均贡献率的企业,提示预警信息并深入分析企业是否存在多计生产成本、多结转销售成本、多计期间费用、扩大税前扣除范围或不计、少计销售收入等问题。将计算出的税率与企业以往年度或本地同行业水平相比,分析判断企业是否存在以上问题。 在税收分析管理的过程中,税收分析识别必须通过构建一套指标和模型来进行。一个科学的模型能够全面、及时、准确地识别出纳税人存在的税收问题,而构建一个高质量的模型,关键在于收集有效的税收数据(特征)、设定精确的指标和建立科学的模型,从而模拟企业税务真实情况及强化税收监管。 在模型构建过程中,需根据指标对模型管理的重要性设置不同权重,尤其是关键指标的构建。通过设置多层次指标,如一级指标、二级指标、**指标等,动态管理实际情况。此外,指标体系自身的建设也是至关重要的,如:指标名称、指标功能、取数口径、比对方式、指标在模型中的权重、预警值的计算等。 20210311