税收风险按来源分纳税人税收遵从风险(税收风险按风险来源分为纳税人税收遵从风险和什么风险)

王超

近年来，以互联网、大数据、人工智能为代表的新一代信息技术日新月异，给经济社会带来重大而深远的影响。《关于进一步深化税收征管改革的意见》将税收征管体系建设从“以票管税”“信息管税”引入到“以数治税”的新方向，这是一场科技引领、创新驱动、面向未来的突破式改革。

建设智慧税务是提高税法遵从度的有效途径。人工智能技术除了可以替代税务干部完成大量基础性的审核、比对、分析包括税费服务的工作，还可以通过机器学习理解税收行业知识，建立自动化和智能化的税收业务模型，通过税收大数据挖掘存在税法遵从风险的纳税人，以数据的客观准确性替代人为判断的主观偏差性，以精确的执法减少对纳税人的干扰，精准提高纳税人的税法遵从度。

税收大数据的重新认定归类是建设智慧税务的基础前提。在金税三期及以前的税收征管信息系统建设时，通常按照征管流程设计系统功能，即根据相关税收政策的规定，由各业务部门提出需求，将线下流程搬到线上，实现信息化的处理。这种系统设计的理念是以流程、事件为驱动，由纳税人依申请或税务机关依职权发起。在建设以服务纳税人缴费人为中心、以税收大数据为驱动力的智慧税务时，需要在理念上、系统技术架构上都有颠覆性的创新。智慧税务系统可以将每个纳税人缴费人作为中心，将纳税人的日常税收业务（如登记、发票、申报等）视作对数据的采集或更新，系统根据纳税人数据的变动进行分析，判断是否需要由税务机关介入，将介入的情况、结果同样视作对纳税人数据的变更，再次根据数据进行判断需要采取的下一步动作，从而形成以每一次的数据“变更”为驱动力的闭环管理机制。在这种模式和架构下，需要对系统中的税收大数据进行重新认定归类，按照不同维度进行归类。比如，可以将纳税人的基础信息视为纳税人属性数据，将纳税人变更基础信息的业务视为纳税人行为数据，通过“属性 行为”的数据组合，采集每一笔业务数据，为下一步智能分析建立数据基础。

本文刊发于《中国税务报》2021年12月1日B3版。