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、
土地增值税
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；行为类风险包括发票行为类、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
、
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、三级指标等,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。