从大数据看税务现代化文档格式.docx

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我国税务的未来发展形态应该是以信息技术为依托，充分利用云计算、大数据、移动互联网等新技术的发展成果，形成包含离线和在线、虚拟和实体、独立和依赖等混合的一种税收管理模式，有机整合实体征收机构和电子税务局，进而达到以下五个方面的目标：

——促进税收业务信息化的深入开展和广泛应用，实现集约化信息资源处理和利用。

——促进税收征管业务流程重组和税收征管业务变革。

——提高纳税人满意度，提高纳税人税法遵从度。

——降低税收流失率，降低征纳成本。

——推进依法治税，促进经济社会发展。

（二）税务现代化的模型

纵观国际主要发达国家税收现代化变革，纳税服务、遵从和执法、IT现代化支撑成为税收现代化的新三角格局。

综观日本、德国、加拿大等国家的税务现代化的发展趋势，从税收征管到纳税服务是现代化的主线，执法不是目的，只是手段，不得已才执法。

在这新三角格局中，IT现代化是主要支撑，IT现代化已经达到前所未有的高度，与纳税服务、遵从执法一道，成为现代税务的“新三角”。

在国际上，发达国家的税务局已经迎来了人员、组织和流程再造的新潮流。

从我国具体国情出发，结合中国税制特点和经济发展模式，在现有电子税务发展基础上，E-sign（电子签名）、E-file（电子申报）、E-pay（电子支付）、E-process（电子流程）、E-invoice（电子发票）将成为税务现代化的五大支柱。

（三）大数据促进税务现代化发展

税收管理需要解决信息不对称问题，离不开大数据的支持，提高税收管理水平也有赖于围绕以数据为核心的精确管理体系，对各种数据进行收集、分析、整合和使用。

按照数据的来源分，在税务系统内部，随着全国税收数据大集中处理，各类结构化和非结构化数据逐渐向上汇集。

税务机关通过大数据技术可以准确、实时、全面地掌握全国税收工作各项数据和整体情况，直接对各行业、各地区、各类型纳税人的税收情况和发展趋势进行解读和综合分析，更好地实现科学化管理的目标，充分发挥了税收作为经济晴雨表的作用，为政府宏观决策提供更高层次的服务。

对于来源于外部的数据，通过创新税收数据分析模型，对社交网络、证券交易、电信通信、金融交易的信息进行深度挖掘，为纳税服务、税务稽查、纳税评估、发票使用、纳税人的税法遵从等服务，实现税收业务的智能化、情报化和全面风险管控。

二、大数据在税务现代化中的应用

大数据一定要根植于应用，并且以需求为导引，才能健康发展。

空中楼阁式的鼓吹和脱离实际的技术都对大数据的发展无益，甚至是有害的。

在税务领域，征纳双方天然的博弈特征，加上中国税务点多、线长、面广、地域差异巨大的特点，对涉税行为的分析和应对遍布税收工作的各个方面。

可以说，从一开始，多样化的数据应用需求就是税务机关的工作主线。

近年来，我们提出信息管税的理念，就是充分运用信息技术手段和各类数据，强化税源管理、防范税收风险、提高税法遵从度。

大数据的应用可以有效地提升我们信息管税的水平。

（一）数据的采集从录入到感知

目前，全国国税系统实现了统一综合征管系统、增值税管理系统等核心应用的省级集中。

29个省（市）的地税机关实现了征管软件省级集中。

整体上形成了以省级集中为主，核心数据定期向总局汇集的数据分布及应用格局。

与此同时，国家税务总局先后与海关总署、质监总局、银监会、人民银行等部门建立了涉税数据共享机制。

全国省级税务机关与工商、质监、人保、建设、国土、公安等20多个部门实现了定期交换数据。

上述信息主要是价值密度较高的结构化数据，数据采集的途径基本依靠专门的事务处理系统进行录入和校验。

未来，随着社交网络、视频网络、智能移动终端的流行和物联网的推进，分不同类型的群体行为统计和各类非结构化、半结构化的信息也可能会逐步进入税务数据采集的视野。

这一趋势与我们正在进行的全国数据大集中相叠加，预计我们目前几十TB级的数据将随之迅速跨过PB级的关口。

这些巨量数据的采集、“分拣”、清洗、抽取等技术对我们而言需要引入互联网行业的一些新理念和新方法。

同时，为保存这些巨量数据，目前数据存储的模式和技术也将发生变化。

比如按信息价值密度分级存储，公有云和税务私有云存储的划分，低价值密度的数据存储社会化等等需要探讨研究的领域有很多。

（二）数据的利用从局部到泛在

依托丰富的税收数据，特别是结构化的数据，税务部门从2001年开始研究以查询分析为主要技术特点的税收监控，随后大规模的数据综合分析和挖掘利用逐步扩展到全国。

近年来，税务总局和各地税务局建设了征管质量分析监控、税收宏观经济分析系统、执法监督系统等多个数据应用系统和平台。

依托这些系统和平台，税务系统各级单位广泛地开展了税源与征管质量监控，针对重点行业、重点税种、重点管理领域开展数据分析利用，查找征管薄弱环节，进行税源监控。

在税务内部管理方面，实现了对税收执法行为的事前预警、事中监控、事后监督，形成了严密的执法监督，促进了执法行为的逐步规范。

在大数据时代，我们税务系统对纳税人的执法与服务，将更多地建立在这样一种数据网络上，即将多维度、多渠道的，貌似没有关联的，无规则的海量数据整合在一起，形成由人-机-物组成的泛关系网络,通过搜索、比较、聚类、分类等分析归纳方法，得到隐藏在网络数据背后的共性数据、行为特征。

这些对于我们都是新的事物。

我们原有的需求提出、技术实现、效果评价等信息化建设的各个制度和流程如何应对和改变，将成为新的课题。

特别是税务部门执法需要精确或至少相对精确的分析结果作为依据，即还要把“大数据”精炼成“小数据”。

这些都是我们面临的挑战。

（三）数据的发掘从过去到未来

2011年，美国联邦税务局局长道格拉斯•舒尔曼先生在美国全国媒体俱乐部做演讲时讲到一个愿景：

如果联邦税务局能够不懈努力，改变主要依靠事后评查的运作模式，那么纳税人、税务部门的第三方和其他政府部门能够得到更优质的服务。

他提到的改变就是将风险管理从事后变为事前。

对税务局来说就是把对过去的分析变为对未来的预测。

大数据可以赋予我们洞察未来的能力。

例如：

阿里巴巴通过数据分析预测到2008年的经济危机。

可以想象，这样的方法用于税务风险管理的情景：

大量的包括各类传感器、互联网、企业账户变动等等源自第三方的信息汇集到税务局；

税务局对这些大量数据进行风险预测、提前预警，应对和解决可能的税收遵从问题，将大部分涉税问题解决在事前，提高纳税人的税收遵从水平，改善税务局对纳税人的服务水平。

这对于纳税人和政府来说，必将是一个双赢的局面。

（五）数据的贡献从封闭到开放

大数据的大不只是数据量大，更应该是数据应用范围的巨大、程度的深入和影响的广泛。

这个“大”只能靠“开放”。

以往的税务系统数据分析主要聚焦的是纳税人和与税收直接相关的行为，如：

税源、税基、征收的情况等。

后来，随着操作型数据的积累，数据分析逐步从对纳税人，扩展到对内部执法行为的监控。

2007年以来，我们的分析从局部扩展到整体、扩展到全国。

此时的税收分析主要是为税务系统自己服务的。

近年来，税务总局强调税收要服务社会经济发展大局，要为国民经济做贡献。

为此，我们通过跨省的发票信息分析国民经济运行中省际间经济活动的发展现状和趋势。

一些经济发达省份的税务局之间进行了跨区域的数据交换和利用。

在这些发展历程中，数据就像分散在各家各户的大小不一、形形色色的水桶中的水。

大数据的题中之义是开放。

这是我国政府、企业在大数据时代必须适应的转变。

2009年，美国政府通过启动Data.gov网站的方式向公众打开了政府数据的大门。

这个事件标志着社会化的数据开放走向前台。

“水桶”开始汇集成“水池”。

技术的演进，生产力的进步，公民的知情权和企业的需求都对各行各业数据的“开放”提出了强烈的要求。

对于政府而言，也是如此。

然而，受限于政府数据的关键性和隐私性，数据对外“开放”对于政府部门而言，并不是一件容易的事，需要克服封闭的心理，并建立相应的法律保障才能顺利实现。

三、税务现代化应用大数据面临的问题

实现大数据时代的美好前景需要有法律的支撑、技术的保障，要规避可能的安全风险，更要有成规模的专业队伍。

（一）法律支撑

在大数据时代，站在公司的角度，互联网价值链上最值钱的恐怕就是基于数据分析的增值服务，所以，数据资产成为越来越重要的战略资源；

站在公民的角度，作为数据的产生者，他们同时享有知情权和隐私权，他们个人的数据收到法律的保护；

站在政府的角度，数据是政府管理社会的起点，也是服务公民手段之一，用，可加强管理，泄，则天下大乱。

各方在大数据的进化过程中，都有自己的利益。

各方有时还会有内外部的博弈，比如数据巨头之间数据开放和封闭之争。

对于税务系统而言，参考发达国家的经验，一般税务机关都可以获得各方的数据，有的国家专门立法保护。

政府获得数据的底线在哪儿？

政府公开数据的边界在哪儿？

等等问题恐怕都需要在实践的基础上，通过包括征管法在内的各个法律、法规来理清。

（二）技术支撑

大数据时代要技术解决的问题很多，一类是要用技术解决技术的问题，比如海量数据的存储、分布式计算、用于实时分析的架构、非结构化数据标记和查询等等。

随着时间的推移，这类问题终将会被解决。

另一类是要用技术解决非技术问题。

这就有一点难。

其中，一个是大数据下的精确分析问题。

税务的数据分析既有所有数据分析的共性，也有自己的特点。

比如：

税收执法所用的数据就要求准确。

这样的需求，在大数据分析方面就像斯坦福大学TrevorHastie教授说的那样，是要‘在一堆稻草里面找一根针’，难度不小。

另一个是各种人为壁垒造成的“数据断裂”问题。

大数据不是全数据。

现实社会中不是所有部门、企业都能够开放数据。

特别是对于将数据交给税务局这样的事，形形色色的阻力都可能有。

所以，在分成“片段”的数据中进行分析，究竟能达到什么样的深度和广度？

这些都是问题。

（三）安全支撑

科学技术是一把双刃剑，大数据技术也不利外。

大数据给我们带来惊喜的同时，也给我们带来了烦恼。

斯诺登事件发生后，我们的信息安全风险在信息技术霸权下更加突显。

大数据时代的信息安全可以分成四个层次来研究，一是国家战略层次；

二是政府部门层次；

三是企业层次；

四是个人层次。

每个层次的信息安全都关系到大数据的健康发展。

（四）人才支撑

要从海量信息中得出有用的、专业的结论，需要具有高级数据分析技巧的专业技术人员和各专门领域熟悉大数据分析的专业人士一起对数据进行有针对性地归纳和分析。

在税收分析领域，这两方面的人才都很少，能够两者结合的跨领域的人才更少。

这类复合型人才。

既要掌握数学、统计学、机器学习等多方面知识，又要熟悉税收领域的各类活动和特征。

只有两方面都融会贯通，才能做出预测性的、有价值的分析。

这类人才不是单纯课堂学习就能培养出来的。

所以更显难得。

这就需要税务机关和个人共同努力，尽快发现并培养一大批符合要求的高端人才。

总之，新技术革命是不以人的意志为转移的现实。

我们要做好准备，主动迎接变革，主动更新理念，主动应用新技术，主动改变旧流程和旧习惯，齐心同力迈向税务现代化。