如何建设大企业税收风险特征库的几点认识

如何建设大企业税收风险特征库的几点认识：
要多角度分析探索风险发生规律，建立风险特征库。
风险识别是风险管理的起点。风险作为一种客观性的存在虽然不能完全被消除，但其发生具有一定的规律性，而这种规律通常又不是显性的。为此在风险识别的过程中，要加强风险发生规律的探索和揭示，在收集和辨别风险因素的基础上，归纳提取出反映规律性的风险特征，并通过风险特征库的建立为风险评定奠定基础。
设臵方式上，风险特征库一般是通过政策分析、典型案例剖析、数据模型分析、动态指标分析、各类数据与标准值（或预警值）的类比分析和行业分析等从税种、类型、行业等多种角度，归纳提取风险特征及其指标，建立信息循环机制，不断丰富完善风险特征库。
主要包括以下步骤：
1、从不同角度寻找分析风险区域和风险因素
税收风险的发生离不开税收法律法规的执行、税收征管的实践。为此，可以从政策分析、税收分析、案例分析、经验分析四个层面寻找税收风险发生规律和风险源。从政策角度来看，税收法律、法规、规章、政策等各种规定，在实际执行过程中所形成的对纳税人的控制难点极可能引发风险；从税收角度来看，利用各种经济和税收入库信息，研究税收的增长和缺口，以及税收的增长和缺口与行业、区域、纳税人类型等方面的关系，可以分析出可能存在税收流失的重点区域；从案例角度来看，根据大量的税收管理案例和税务稽查案例，运用数理统计的方法，可以分析风险在不同行业、不同经营方式、不同经济性质、不同核算形式等纳税人的分布情况；从经验角度来看，根据日常管理中掌握的纳税人情况和积累的管理经验，可以分析纳税人的风险状况。
2、围绕风险建立信息收集分类框架
根据分析风险因素的不同角度，为了提高信息采集和分析应用的效率与质量，建立一个分类合理、贴近需求、实用可靠的信息分类框架是必要途径。为此，要对纳税人报送信息、税务机关采集信息和第三方提供信息进行梳理，明确信息的来源、类型、应用层次、主要用途、质量管理等，建立信息分类框架，适应风险管理信息需求。同时，通过数据采集、数据质量管理、数据归集等机制，保障分类框架下的信息，具有完整性、层次性、可比性、增值性，为税收风险分析扫描和深度拓展打下良好基础。
要通过数据采集机制的建立，提高针对性并拓宽信息获取渠道，特别是第三方信息的获取。如向行业主管部门收集行业发展信息，向统计部门收集经济指标信息，向海关、外经、金融等部门收集跨国性的涉税信息等。数据质量管理机制主要是通过数据纠错、动态维护、“日清月结”等措施，保障信息收集的准确性。数据归集机制主要是通过按类分户、按户分类等归集方法的应用，以便于加强信息比对和验证，提高数据的有效性。
3、运用一定的风险分析方法归纳提取风险特征 对围绕风险收集的各类信息，可通过推理统计等基本方法和完整性、逻辑性、波动性、配比性、类比性、基准性等专门方法，来分析税款流失的规模、频率与纳税人主体及其行为方式之间的关系，研究不同行业、不同类型、不同规模企业的税收风险分布规律，归纳出与税款流失具有因果联系的风险特征。如波动性分析主要是分析各种财务税收指标与历史数据比较的纵向变化情况、发展趋势，通过不同时期的数据变化分析来判断当期数据的合理性；配比性分析主要是分析纳税人涉税指标及其变化，与相关指标及变化情况是否配比；类比性分析主要是通过行业数据模型、典型案例，来分析同行业、同类型纳税人是否存在类似问题。
4、以风险特征指标为重点构建风险特征库
基于风险信息储存、认知、分析、运用等方面考虑，需在寻找识别风险特征的基础上，构建包括风险特征、风险特征指标和风险特征指标阀值等方面组成的风险特征库。
风险特征指标是风险特征库的核心内容。根据风险特征的表现形式，可以从静态与动态角度将其分为主体特征指标与主体行为特征指标。主体特征指标主要是反映与纳税人资质、投资主体以及人员素质等静态方面的风险特征；主体行为特征指标主要是反映与纳税人申报纳税、发票使用、生产销售、投资活动等方面的动态方面的风险特征。为强化指标的关联分析，根据不同指标的属性和作用，可按照简洁、直接参与税款的计算、数据源可靠等原则确定一些重要的、敏感的指标作为主指标。在此基础上研究、寻找与主指标具有互补或相斥作用的辅助指标，形成由一主多辅构成的若干个指标簇，建立相对完整的指标簇体系。
为直观地反映税收风险特征库中风险特征、风险特征指标和风险特征指标阀值的关系，可以采用纵横关联分析表的形式表示。横向上，排列出纳税主体与资质相关、与内控制度相关、与历史相关、与时间相关、与特定规定相关、与特定对象相关等6个风险特征类别；纵向上，包括纳税人所在行业、投资主体以及生产经营、投资理财、资产管理、涉税行为等主体及行为特征。同时，特征库根据实践中风险应对和案例分析的情况，进行动态优化完善。