以下是的一些我们精选的浅谈大数据时代如何加强税收风险管理今天小编给大家带来了浅谈大数据时代如何加强税收风险管理，有需要的小伙伴一起来参考一下吧，希望能给大家带来帮助，下面大家参考！浅议大数据时代如何加强税收风险管理内容提要：“大数据”时代的到来，为税收风险管理了新机遇，带来了新挑战。本文在分析大数据为税收风险管理契机的基础上，结合基层税务机关工作实践，尝试提出相应的税收风险管理策略和建议，提升风险管理水平。
关键字：大数据，税收风险管理税收风险管理是提升税收征管质量、提高纳税人税收遵从度的重要手段，“大数据”时代的到来又为税收风险管理提出了新的要求，如何运用大数据提升税收风险管理水平，是新形势下基层税务机关面临的巨大挑战。
一、大数据时代的税收风险应对的机遇与挑战
（一）涉税数据规模大，速度呈现跳跃性增长。大数据时代的进步，给税务管理以信息管税带来了前所未有的机遇：现成的网络资源和真实的数据基础。“信息管税”，内涵要求是管住信息，没有信息谈何信息管税。2011年地税就实现了征管数据的全国大集中，标志已经步入了“数据驱动决策方法”的大数据时代，据统计，“金税三期”工程在全国推行后，数据量和业务量将会极大地增长，数据规模的增长速度也会呈跳跃性增长。
（二）涉税信息采集和掌握比较困难。大数据时代的进步，给税务管理以信息管税带来的挑战也是前所未有的，理论上客观存在的这些涉税信息，税务系统是既看不着，也摸不着。面对这突变发展的大数据时代，由于落后的税务征管信息系统背离大数据时代互通特征与现实应用的网络资源脱节，所以征管系统现存的数据就不可能做到完整、真实、准确。而由于不重视文明、进步社会管理的基本理理念，至今尚未开展税源信息标准化的基础工作，致使社会税源信息五花八门，其产生只能将就各市场主体自身业务推进的需要，不能满足税源信息采集的需要，进入大数据时代就如何采集和掌握现实税源信息成了信息管理最大的难题。
二、大数据时代下基层税务机关税收风险管理现状
（一）税收风险管理专业人才匮乏。在大数据时代中，税收风险管理要通过建立风险控模型，来进行预测分析。特别是面对海量的数据，控模型能左右着税收风险管理的成败。能建立或者组织建立风险控模型的人才首先要有专业的税收业务知识、要熟练掌握税收应用系统、要有大数据的理念、熟悉数据的来源和构成，同时还要有创新意识和奉献精神。在基层税务机关，这种风险管理领域的专业人才少，导致工作实绩不明显。
（二）数据获取不全面。风险管理必须依靠大量正确的数据信息，金税三期的推行，解决了内部数据获取的问题，但是，纳税人的生产经营信息、财务信息以及第三方信息的获取渠道仍然有限。基层税务机关无法像总局大企业司的全流程风险控那样获取信息，外部涉税信息主要来源于自行报送，获取信息的范围狭窄、渠道少且不准确。一些对风险分析至关重要的物流、资金流信息数据无法取得。同时，金税三期等含有无效甚至垃圾数据，严重影响了风险控的准确性。
浅谈大数据时代如何加强税收风险管理
（三）思想认识上有偏差。风险管理的基础是信息的采集，也就是对数据的处理。在基层税务机关，多数人认为税收数据是信息中心的活。因此，把数据管理也看成了技术活，一方面觉得事不关己高高挂起，另一方面会认为数据管理高深莫测的，遥不可及。其实数据是业务载体和表现形式，是决定风险管理质量的基础和关键所在。
（四）涉税数据更新不及时。税务管理包括税务登记、纳税申报、税款征收、管理、纳税评估、税务稽查等产生的涉税信息资源，构成了税务机关征管系统的主体数据。由于采集方式多以手工录入为主，数据在质量上，特别是在完整性、准确性、规范性、逻辑性等方面，依然难以满足税收风险管理的需要。另外，不同纳税人的名称、生产经营地、法人、财务负责人、经营范围经常变化，使税务机关征管系统的数据很难做到随时更新，也给税收风险管理带来难题。
（五）数据分析技术能力有待提高。在基层税务机关，绝大多数的数据分析仍停留在简单的查询和比对层面，缺乏行之有效的数据分析工具，使大量沉积在业务操作层的数据尚未有效转换为管理决策层所需要的信息，即使是纳税人的网上申报数据和财务报表数据电子信息，也难以实现所有信息的全面自动读取、分类加工。税务机关难以对这些数据进行深层次的分析，获得更有价值的信息，对数据所反映出的税收风险、经济内涵进行分析控乏力，没有建立税收与相关经济数据之间的关联模型，难以对现有数据进行数理统计和趋势预测分析，不能为管理决策科学、有效的信息支撑。
三、税收风险管理适应大数据时代发展的建议与对策
（一）强化以数治税理念。将该理念贯穿于税收征管改革和体系建设的全过程，引导基层税务干部正确理解大数据的核心理念，培养大数据的思维方式，自觉运用大数据查找风险疑点，开展风险排查和应对，营造用数据管理、用数据决策、用数据创新的风险管理氛围。强化税收风险共治理念。立足工作实际，以科学有效的税收风险共治平台为支撑，持续推进税务部门、纳税人、政府部门、社会组织在税收风险管理上的深度合作和协同治理，构建政领导、税务主责、部门合作、社会协同、公众参与的税收风险共治模式，实现部门之间数据信息的开放共享、互联互通和深度应用，形成风险管理合力。
（二）建立良性的风险管工作机制。基层税务机关可以建立本地区专门的风险控管理机构。并且明确各岗位的职责权限：税源管理和纳税服务部门在变管户为管事的基础上，深化纳税服务，同时个性化的纳税服务，比如建立对话、帮助签订税收遵从协议等。风险控部门可以看成是既有税收业务知识和一定数据管理水平的成员组成的本地区团队，负责数据管理、设计并更新维护本地区风险控指标、对税收风险进行分析识别、向相关部门进行风险推送。纳税评估部门接收推送过来的风险任务、采取纳税评估或者税务审计等手段进行风险应对、同时将风险应对结果向相关部门推送。综合业务部门在执行税收政策的同时，审核风险应对结果，同时向风控部门推送风险应对的审核结果，为其更新和完善风险控指标依据，由此形成了一个协调配合、联动督、良性互动的闭环工作模式。
（三）建立以风险管理为导向的扁平化立体式征管模式。为积极应对大数据时代给税收风险管理带来的挑战，应进一步明确职能，规范流程，建立上下联动、横向互动的两级任务中心，形成扁平化立体式征管模式，以适应税收风险管理工作的开展。同时，按照纳税人的“规模或行业+征管事项分类”的原则，结合税源结构特点设置与风险管理相适应的税源管理机构，形成事项分类管理、风险专门应对，科学化、专业化、精细化更加突出的征管模式。通过征管模式的重构，形成市局、基层局相互呼应、互为依托、相互补充、共同提升的工作模式，继续提升大数据时代地税部门的工作质效。
（四）提升数据采集和应用能力。税收大数据是税务部门最核心和关键的征管资源。为了不断提升税务机关的核心竞争力，必须加强对税收大数据的交换共享、智能比对和逻辑相关分析，拓宽采集渠道，全面获取各方各类涉税信息。对地税内部、外部海量涉税数据信息进行全面归集采集、整合加工，实现“信息+数据”增值应用，着力突破征纳双方信息不对称的管理瓶颈，有效促进纳税遵从和管理增效。在信息采集方面，一是继续做好政府部门涉税信息采集工作。充分发挥《江西省地方税收保障条例》的作用，继续争取政府和相关职能部门的大力支持，发挥跨部门信息交换和共享平台作用，形成跨部门协同治理格局，全面准确及时地获取涉税信息，形成全面实时、动态化的税源控网络，有效加强地方税收征管。二是继续加强互联网涉税信息的采集力度。充分利用互联网海量资源，甄别、采集、整合上市公司中涉及企业的有效数据，为税收管理数据基础。
（五）多措并举，不断提升数据应用的有效性。一是规范数据质量管理。严格规范纳税人的财务报表、基本资料等基础数据信息，把好数据入口关、校验关；同时，对通过风险管理发现的数据质量问题进行跟踪管理，确保错误数据及时得到更正；注重发挥纳税辅导提示、服务作用，提醒纳税人重视数据质量并及时更正错误数据。二是做好数据整合应用。其一，实现税务系统内部信息的有机整合和结构化存储。对税收征管主体软件、系统、风险管理等各系统中的涉税信息，第三方渠道采集的各类信息，以及税务人员在实地巡查、约谈、评估、稽查中获取的各类信息，进行有机整合和一户式归集，建立起统一规范的纳税人数据仓库，在各级税务机关、各税种管理部门、前台服务人员之间，按照职能权限实行信息开放和增值应用。其二，加强内外部数据的合作应用。对内，加强市局各业务处的合作，共同探讨信息分析应用途径；积极征求基层局意见建议，了解信息的有效性、针对性，通过信息分析方与应用方的对接，形成数据采集、整理、运用的良性互动，进一步提升信息应用效率。对外，加强与国税、财政等部门的合作，对获取的数据进行综合分析，共同应用，互利共赢，共同提升信息应用水平。
（六）建立人才培养机制，打造专业税收风险分析管理团队。以风险分析、应对纳税、调整账务处理、计算机操作技能和评估约谈技巧等为主要内容，组织开展风险管理能力培训，激发干部业务学习活力；要优化组合，合理配备资源，使得人尽其才。逐步建立一支综合素质高、专业技能强的专业化风险管理团队。加强风险管理队伍建设。结合“数字人事”和个人绩效管理，将管、考、训、用有效统一, 围绕打造风险管理专业团队的目标加强业务培训,面向风险管理人员定期考核,优化激励机制，重视工作实绩，促进风险管理人员自觉学习业务、钻研业务,不断提高风险管理能力和水平。
参考文献
（1）彭骥鸣曹永旭 韩晓琴 《大数据时代税源专业化管理面临的机遇与挑战》，《税收经济研究》，2013年6期
（2）林伟胜 许卓伟 《大数据时代信息系统建设的一些思考》，《信息与电脑》,2013年1期
（3）阿里2014财年数据,2014
浅谈大数据时代如何加强税收风险管理
（4）赵国栋 《大数据时代的三大发展趋势》，高科技与产业化，2013
（5）孙开沈昱池 《大数据，构建现代税收征管体系的推进器》，《税务研究》，2015年1期最新浅谈大数据时代如何加强税收风险管理可以看看这篇名叫大数据供应链金融模式与风险管理外派培训学习心得【2篇】的文章，可能你会获得更多浅谈大数据时代如何加强税收风险管理
以下是的一些我们精选的大数据供应链金融模式与风险管理外派培训学习心得【2篇】外出学习交流大数据模式在不同场景下的运用和风险管理方法，同时在参观京东金融指挥中心时候，很有收获。下面是小编带来的大数据供应链金融模式与风险管理外派培训学习心得【2篇】，快来看一看吧。
1. 本人于9月13日-14日参加主题为 “大数据时代的供应链金融模式创新与风险管理”的培训，学习交流大数据在商贸、服务等不同场景下的应用和产品创新和新的风险管理模式。
此次培训分两天，首日上午由人大商学院副院长宋华博士主讲《智慧供应链金融创新》。他按供应链金融业务的主导对像将供应链金融业务划分为了4个时代——
1.0时代：由线下商业银行主导；
2.0时代：由线上供应链参与者主导；
3.0时代：由互联网供应链平台构建者主导；
4.0时代：供应链金融生态搭建者和科技服务者联盟主导。宋博士在授课中生动地引用了欧普照明的案例、TCL金单案例、延川四苹果案例，层层分析国内供应链业务的发展历程和未来的发展形势，下午参访京东金融，由京东金融供应链金融事业部总经理骆珞，分享了其在应收账款融资业务方面的创新。有别于传统应收账款业务，京东金融基于对供应商的数据分析和把控能力，开发了基于应收账款的动态融资业务（京保贝
2.0）。基于实时数据分析、构建保理商对应收账款评估的核心能力；基于供应链运营过程中呈现的数据特征，将风控点布局到贸易状态中的每次流转环节；实现对单笔应收账款进行对价比例的动态提升，支持客户多次融资。
培训次日由中信银行原公司部副总经理王鹏虎讲授《供应链金融业务发展趋势》，从中信多年的产品设计思路，讲述了供应链金融如何在金融机构布局，为了及时获得企业经营数据，做到动态风险控制，中信银行以提出API银行概念，将银行服务接口化，嵌入企业日常经营活动中，与ERP数据结合，银行可以获取企业的实际经营数据，通过后台的大数据控企业异常情况，做出授信及产品服务的调整，从而降低银行风险；下午由国美供应链金融原总经理袁东松讲授《智慧供应链金融》，结合国美的在线供应链金融场景-B2B电商平台，讲述大数据在国美的应用，通过记录用户习惯推送金融产品及电商产品，通过用户数据交叉比对征信及相关公共的信息渠道信息，甄别和筛选客户，建立授信主体数据库，在用户申请金融服务时，自动判断资质及白条金额，给用户最佳的金融服务体验。
此行收获最大的几点：
一、宋华教授讲述的TCL案例，通过降低生态圈企业的成本利他利己，由于生态圈的企业，离核心企业越远，获得的金融支持越少，成本越低，为了控制链条内的价格、质量、供货的稳定，TCL搭建简单汇和金单平台，将生态链条中的企业登记在平台上，将合法有效的应收账款权利凭证电子化，将应收账款的权利凭证变成可拆可转可融可回购的电子凭证，在平台中做流转，通过平台中登记的凭证可以让中小微企业获得优质的金融服务，进一步的提升其经营管理能力，保证生态链的健康稳定。类似于这个平台，银行中已有了类似的方案，如浙商银行应收链平台，如果需要做大供应链业务，我们就应该从存量的供应链核心企业入手，为企业生态链搭建类似的平台；
浅谈大数据时代如何加强税收风险管理
二、参观京东金融指挥中心，京东的大数据风控系统在实际运用中意义极大，金融机构可以借力风控平台加强风险控制（个人客户的现金贷款），该系统通过用户手机的使用习惯，按压屏幕的力度，滑动归集，商品及网页打开和浏览习惯甄别使用者身份，如果存在多ID登录也可以筛查和锁定用户身份，在京东白条服务时，自动匹配数据库数据，排除黑名单及疑似用户盗用者的信息，大幅减少人为介入的成本；
三、供应链金融的本质还是供应链本身，供应链链条的健康程度决定金融机构介入的风险，传统的金融机构还是基于报表和不真实的财务数据做风控，对于链条本身关注度参与度不够，导致风险发生。京东在2016年锤子科技濒临破产的时候，为锤子科技重构了供应链，所有的供应商不愿意接受锤子订单的时候，京东出面完成代理采购，因为采购的元器件在未组装前都是可以流通的电子元器件，京东有成熟的销售网络完成分销，采购后京东有独立的物流和仓库对电子元器件做集成，京东在确定分销的包销情况后，委托代工厂对手机做集成和加工，分批完成手机组装后，由锤子科技和京东商城上接受订单，并由京东物流完成配送，锤子在这个链条中没有资金的介入，只了设计方案和品牌，却在京东的供应链中成功渡过危机。回顾这个事件，2016年锤子科技陷入困境时，没有任何一个金融机构愿意帮助，即便愿意帮助，也可能因为产供销等各个环节没法全流程把控导致风险产生，所以金融机构能从自身资源出发，做好上下链条的衔接和整合，对风险的把控更有利，对社会的贡献也更大。
2. 9月13日-14日，本人参加主题为 “大数据时代的供应链金融模式创新与风险管理”的培训，学习交流在商贸、服务等不同场景下的大数据应用和新的风险管理模式，与同业进行了经验交流。 培训为期两天，首堂课由人大商学院副院长宋华博士主讲《智慧供应链金融创新》。他按供应链金融业务的主导对像将供应链金融业务划分为了4个时代：
宋博士生动地引用了欧普照明的案例、TCL金单案例、延川四苹果案例，层层分析国内供应链业务的发展历程和未来的发展形势。宋博士特别指出大数据在供应链业务的应用前景，未来基于金融科技的供应链业务将更加高效、资源配置将进一步优化，逐渐演形成为以用户为中心实时互联的产业生态网络。 下午培训安排参访京东金融。由京东金融供应链金融事业部总经理骆珞分享了应收账款融资业务方面的创新。有别于传统应收账款业务，京东金融基于对供应商的数据分析和把控能力，开发了基于应收账款的动态融资业务（京保贝
2.0）。基于实时数据分析、构建保理商对应收账款评估的核心能力；基于供应链运营过程中呈现的数据特征，将风控点布局到贸易状态中的每次流转环节；实现对单笔应收账款进行对价比例的动态提升，支持客户多次融资，尤其适用于对于应收账款产生频次高以及金额分散的应用场景，配合动态应收账款管理做到动态风险控制管理。
培训次日上午，由原中信银行公司部副总经理王鹏虎主讲《供应链金融业务发展趋势》，分享了中信银行API银行概念，由银行接口，嵌入企业日常经营活动，结合ERP数据获取企业的实际经营数据，进而做出授信及产品服务的调整，以达到降低银行风险的目的；下午由原国美供应链金融总经理袁冬松主讲《智慧供应链金融》，以国美B2B电商平台为例分析大数据应用场景。
本次培训专家授课和实地参访相结合，整体培训收获颇丰，对未来大数据技术在公司类业务的应用场景有一定启发，同时也与中信、邮储等银行同业进行了深入交流。感谢行里给予本次学习交流的机会。本次培训主要有以下收获：
一、京东在大数据风控技术应用场景的启发。银行可以借力大数据加强风险控制和精准营销。在还原客户画像方面，京东金融在介绍其风险防范时，通过构建客户设备ID,收集整理手机用户的行为习惯（常用设备、可信设备、常用活跃地、常用关系地址、关联手机号、关联卡号、交易活跃度、交易偏好、履约等级）,还原真实的客户画像。在向个人客户金融服务时，对客户进行精准分类，充分挖掘客户需求进行精准营销，同时对客户进行风险分类评级（履约等级）。未来银行产品设计中需要侧重客户数据积累（包括合理引入第三方数据）和分析运用，通过技术手段切入客户痛点。
二、银行科技力量的输出对未来占有供应链业务市场有重要意义。未来以供应链核心企业为主，平台服务商、风险管理者、流动性者（资金方）为辅的模式下。中小银行在搭建供应链平台和资金支持力度方面相比大行可竞争力明显存在不足。但是，未来去中心化的趋势和企业数据质量的提高。尤其对供应链末端的企业，融资成本较高。中小银行在这方面仍有一定的市场空间。未来对银行端大数据应用场景将会越来越多，在产品设计和风控管理手段上可以更多地使用技术手段切入企业痛点，实现双赢。
浅谈大数据时代如何加强税收风险管理