以系统思维构建税收大数据新体系

以系统思维构建税收大数据新体系

德吉

西藏自治主区税务局第一税务分局   西藏自治区拉萨市  850000

一、税收大数据新体系内涵

新数据体系内容涵盖数据从产生到应用的全流程、全生命周期，包括数据集成、数据归集、数据应用、数据管理等内容。新数据体系是在梳理现有大数据体系基础上的升级改造，“新”体现的使运用数字化思维和科技驱动能力形成的新理念、新管理和新模式，实现数据要素业务化、数据集成标准化和数据应用智能化，通过数据推动业务创新、流程改造和政策调整乃至税制优化，实现思维理念、业务制度、组织岗责、技术平台全方位的升级转型，最终实现智慧税务的总体目标。

二、目前税收大数据体系存在的问题

（一）税收大数据集成合力不足

1、内部数据不统一：从整体看，税收信息化建设缺乏整体性和系统性，部门间信息化分散建设，缺乏统筹和统一规范，部门之间各应用软件开发存在业务重复，多个系统各自有一套运算规则和业务逻辑，数据资源分布于不同系统中，缺乏与大数据相适应的组织架构和统一的规划设计，数据信息相互之间不能兼容。

2、外部数据不全：外部数据制度建设需要进一步加强，第三方数据总省互动不足，各地第三方交换数据发展水平和实现方式差异较大，地方政府部门信息共享意愿不强烈，平台数据、互联网抓取数据等外部信息未全部纳入数据仓库。

  3、数据不一致：不一致的数据规则对数据质量产生影响的同时不利于数据归集的准确性，例如工商登记类型与税务登记注册类型间存在一对多、多对一、多对多等情况，对数据质量、数据归集、数据统计均形成影响。

4、制度尚未健全：传统的征管模式业务迭代速度慢，很难与当前快速变化的纳税人需求匹配，制度滞后于信息技术进步，税制与征管流程与数字化转型迅速发展的速度不匹配，数据管理方面缺少制度性依据、政策性标准、规范性指引。

（二）税收数据质量有待提高

1、数据准确性不高：发票数据由纳税人自行录入，税费申报数据、财务数据主要依靠纳税人、缴费人自行填报。在实践中，纳税人对税收政策和申报表栏次理解有误、财务报表数据逻辑关系较为混乱、应付税务机关潦草填报的现象时时存在。

2、增量垃圾数据不断产生：系统漏洞产生的问题数据，当前采用的是堵漏方式杜绝问题数据的产生，而对漏洞引发的问题数据未形成发现即改的制度性要求，在加强纳税人申报辅导和表格优化的基础上，有待加强系统规则设置工作，通过系统条件限制的方式杜绝问题数据的产生。

3、数据颗粒度仍不够细：就现有数据要素而言，准确的发票数据、申报数据、财务数据基本可反映企业的生产经营情况，但仍欠缺一些关键的要素信息，如收付款账户信息、资金流水情况、平台业务数据等，税务机关尚无法做到链条式管理。

（三）税收数据联动性不足

1、纵向数据交互不畅：各省本地大数据平台建设水平和上云状况各异，部门壁垒、信息壁垒、应用壁垒的现象在各省之间、总省之间存在，数据尚未实现良性流动和交互，对数据关联关系挖掘需进一步加力。

2、横向联动障碍：业务部门对数据管理认识仍停留在传统理念，数字转型的理念尚未在业务部门得到很好的理解和贯彻，技术与业务无法有效融合，部门墙导致数字转型的工作面临诸多障碍。

3、数据需求税务端考虑不足：从目前数据应用来看，侧重于纳税人缴税便利和经济分析决策功能，对税务干部的用户体验设计不足，关注纳税服务和经济分析等“加法”内容，缺少对税务内部的简化流程、操作便利的“减法”，陷入一种信息化越快、系统输入任务越多、税务干部越累的怪圈。

（四）税收数据利用率不高

1、数据应用整体化智能化不足：数据挖掘程度不高，机器学习、知识图谱、动态管理等新应用需进一步加强，在税收管理的精细化、智能化、现代化等方面还存在一定差距，统一的数据资源、数据服务能力尚未形成，税收大数据在智能化税收治理中的应用有待拓展。

2、税务干部使用率不高：由于税务部门内部信息系统未实现数据间各类逻辑关系的自动归集、分析、运算、呈现，基层税务人员在对纳税人整体信息把握上还不到位，各级税务机关对各系统功能使用率较低。

3、仍主要依赖人工分析：由于工作模式转变尚需过程、业务与技术复合型人才匮乏等一系列原因，使得数据处理仍较大程度依赖于传统经验研判，以抽样调查式、简单比对式进行，大数据算法运用不够丰富。

三、构建税收大数据新体系的几点设想

新大数据体系应以解决目前数据体系痛点、堵点为关键靶向，解决当前面临的“数据不全”、“数据不准”“计算不快”“应用不智”的问题。税收大数据新体系应具有如下特征：

（一）融合性——拓展数据体系

1、全面：整合现有内部系统数据的基础上，健全外部交换系统的效率和功能，实现互联网数据高并发采集，加强对涉税数据的采集、聚合、分析、挖掘、预测与应用,拓宽结构化和非结构化数据来源，积极获取信用等级、电子商务和平台交易数据渠道。

2、准确：通过源头治理、过程监控、规则规范、存量清理加强数据质量治理，精简重复数据，优化有效数据，统一归集于一份基础信息表，确保基础数据统一，而且便于纳税人信息及时更新维护，提高基础信息数据的准确性。

3、统一：新数据体系税收管理必须以服务三端需求为导向，遵循信息技术规律，对税收业务和工作规程进行重组和优化，进行数据标准化和统一规划，统一编码规则和数据颗粒度，实现数据和管理标准化、规范化。

（二）针对性——分类分级满足三端需求

1、纵向分级：在税务人端和决策人端可设置总、省、市、县、所五级，而纳税人端可使用风险和信用等级作为级别判定标准；县级税务人员，可采用大厅人员、管理所人员进行细类划分，用领导职务和非领导职务作为其级别划分；省级税务人员可采用各处室进行细类划分，用省级、处级和科级领导职务和非领导职务作为其级别划分。

2、横向分类：数字化转型中组织转型尤为必要也极其重要，税务人端以操作便捷简单角度进行减负设计，建立与新业务模式相适应的新型岗责体系等，推动组织职能转型和组织架构转型。面向广大基层人员，通过技术实现统计汇总、报表和报告自动生成等事务性功能，让税务干部从日常性工作中解放出来，提升基层获得感；建设纳税人画像中心，提供征收档案、申报信息、财务信息、经营信息、供应链信息等全链条、多元化信息分析服务，通过模型提供可直接应用的风险分析成果。

   （三）系统性——推动业务升级

用系统思维构建新数据体系，是个大整合大融合的过程，要跳出税收谈税收，跳出大数据谈大数据，梳理与分析现有业务和未来业务，进行业务建模和数据建模，从税制建设、税收政策、系统整合、征管流程、报表设计、申报缴税、退税免税、组织机构、人员配置等层面进行统筹设计，实践业务重构、数据转型、技术转型。

   （四）灵活性——适应各种变革

新数据体系建设是个不断实验不断优化的过程，新数据体系应有弹性、适应性、高度灵敏度和回应力，主动顺应乃至倒逼税制改革、征管流程、缴税方式等业务和技术创新，也能应对行政管理、岗责体系、绩效指标的随时变动，支撑实名办税、自然人核算、第三方支付、票证电子化、电子退税等流程改造。实现数据化重构，通过业务数据化升级传统业务，通过数据业务化孵化新业务，打通传统交易业务和分析业务、税收业务和行政管理。

作者简介：德吉（1975.05——），女，藏族，四川巴塘人，硕士，主要从事税收大数据和风险管理研究。