稅務大數據解決方案

完善稅收治理體系,優化稅收治理方式,進一步提升稅收征管水平。

方案背景

稅務大數據解決方案

國家"十三五"規劃綱要強調,將大數據作為基礎性戰略資源,實施國家大數據戰略。國家稅務總局多次提出要"深化稅收數據應用,充分挖掘和發揮稅收大數據‘金山銀庫’的效應"。稅收工作正憑借大數據技術不斷地走向精準化、智能化、科學化,稅務部門探索運用信息化手段,將大數據融入到稅收治理工作中,不斷完善稅收治理體系,優化稅收治理方式,推出一系列創新服務舉措,在便利納稅人的同時,也進一步提升了稅收征管水平。

面臨挑戰

缺乏大數據背景下的稅收規范。
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涉稅數據質量有待提高。
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涉稅信息分析利用率較低。
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涉稅信息安全性有待加強。
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解決之道

完善稅收相關法律制度

完備的法律法規是大數據技術應用的制度保障。賦予稅務機關充分的涉稅信息采集、獲取權力,明確其數據采集、使用的范圍。同時,以法律形式確立涉稅信息提供方的涉稅信息,以便稅務機關充分掌握納稅人生產經營情況,消除信息的不對稱,加強數據分析,強化稅收管理。

完善數據資產管理體系

稅收數據質量管理的首要任務是數據標準化。定義統一、規范的元數據,形成大數據時代的“車同軌,書同文”,是涉稅信息互通、交換、集中、共享的基礎,也是數據分析挖掘的基礎。完善數據資產管理體系建設,進一步加強數據質量審核,形成征管數據鏈條式管理,逐步提升稅務系統業務數據質量。

構建稅務大數據平臺

要發揮大數據的優勢,需要稅務機關擴大數據采集范圍,整合工商、土地、國稅、人社等多部門涉稅數據,運用大數據技術建立底層統一的數據存儲處理中心,對數據進行批量采集、集中存儲、智能分析和分類應用,實現第三方涉稅信息與稅收風險管理系統有機融合,提供稅收實時監控、政策執行監督、稅收預測、風險預警等全方位的大數據分析服務。

加強人工智能技術應用

借助數據挖掘和機器學習技術,可以概括和整合納稅人的多維度特征,進而刻畫出納稅人基本情況和涉稅行為的全信息畫像,強化對納稅人的監管。建立大數據思維和人工智能平臺,構建全鏈條風險管理體系,運用“機器學習”算法研判發票虛開潛在風險,將風險管理關口前移,運用大數據分析精準打擊發票虛開行為。

健全涉稅信息安全制度

稅務機關應利用“大數據、互聯網、云計算”等建立一個稅收安保體系,構建一套合理有效的數據分析指標體系,通過對各行業進行風險評估,創建相應風險模型,將納稅人自行申報的納稅信息與征管體系中的數據進行對照,從源頭上消除風險。加強對稅務工作人員的涉稅信息安全培訓,制定信息管理制度,同時運用多種技術手段,保障涉稅信息的安全。

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整體規劃

圖片名

應用價值

大數據與稅務業務相融合,應用的范圍和發揮的作用都遠超以往信息化建設的成果,成為帶動稅務深化改革的利器。利用大數據技術通過對數據的橫向對比、歷史分析,可對納稅人進行聚類分析,將納稅人開票申報及公開數據匯聚起來,就能繪出納稅人輪廓和需求,從而讓后續服務不再盲目。

大數據與稅務業務相融合,應用的范圍和發揮的作用都遠超以往信息化建設的成果,成為帶動稅務深化改革的利器。利用大數據技術通過對數據的橫向對比、歷史分析,可對納稅人進行聚類分析,將納稅人開票申報及公開數據匯聚起來,就能繪出納稅人輪廓和需求,從而讓后續服務不再盲目。

通過神經網絡技術對歷史數據分析處理,以歷史數據預測當期數據,對當前風險作出快速識別、監控和預警,形成后臺數據,從而達到風險管理的精準化。

通過神經網絡技術對歷史數據分析處理,以歷史數據預測當期數據,對當前風險作出快速識別、監控和預警,形成后臺數據,從而達到風險管理的精準化。

利用大數據服務于績效管理,選取績效管理實時性指標,將各指標占總體權重的決定權交由大數據技術,運用模糊、層次等技術分析調整權重,績效評價比固定的指標權重評價更加符合實際,且評價更加準確和客觀。

利用大數據服務于績效管理,選取績效管理實時性指標,將各指標占總體權重的決定權交由大數據技術,運用模糊、層次等技術分析調整權重,績效評價比固定的指標權重評價更加符合實際,且評價更加準確和客觀。

借助大數據技術,決策層實時針對納稅人的反應,提前開展政策效果評估,更加科學、前瞻地制定相關稅收政策和征管措施,提高政策精準程度,以此提高政策制定的科學化水平。

借助大數據技術,決策層實時針對納稅人的反應,提前開展政策效果評估,更加科學、前瞻地制定相關稅收政策和征管措施,提高政策精準程度,以此提高政策制定的科學化水平。

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