运用大数据推进税收征管现代化的研究

◆四川省国际税收研究会课题组

内容提要：大数据的发展给税收征管不断地带来新的挑战。随着税收主体界限越来越不明显，征税的时间节点越来越难以判定，国际交易主体和数量日益壮大，税收隐匿现象越来越高科技化，原有的税收征管模式已难以适应复杂多变的税源现状。税务部门如何适应大数据时代的特点，积极主动把握“制数权”，推动税收征管模式走向智能化、高效化，对提升税收治理能力，推动实现税收征管现代化至关重要。文章在总结国内外已有研究成果的基础上分析了大数据运用于税收征管所面临的历史机遇和挑战，借鉴国外有效经验，结合我国税收征管工作的具体实际，提出了从思维、制度设计、征管模式、技术手段和组织体系等方面优化税收征管的建议。

一、前言

税收是国家财政收入的主要来源和宏观调控的重要手段，税收现代化是国家治理体系和治理能力现代化的重要组成部分，而税收现代化的实现有赖于大数据的有效运用。在经济社会快速发展、纳税人数量急剧增加、企业经营模式日趋复杂的背景下，发挥好大数据的驱动作用，已不仅是提升税收治理能力、促进税收事业发展的内在需求，更是以人民为中心发展理念在税收领域实践的必然要求。

大数据税收征管，就是根据数据采集、管理、分析、运用的流程规律重构组织体系，以先进的技术和手段从海量数据中“提纯”出有价值的涉税信息，将之运用到税收征收管理的各个环节，从而达到降低税收征收成本，控制税收征纳风险，提高纳税人税收遵从度的目的。美国国家税务局重视数据挖掘和数据分析技术在税收征管中的应用，逐步将单一环节的应用转向了连贯性的税收征管模式中。英国2018年发起了“税收数字化计划”，通过利用人工智能和大数据收集税收调查中的证据，逐渐抛弃传统的财产搜查方式来确定收集证据。国内有部分学者对这一问题开展研究，如刘磊、钟山（2015）介绍了西方发达国家税务部门运用大数据技术创新政府公共管理和服务的成功经验，并提出大数据时代应树立大数据思维、做好大数据分析及重构业务模式等建议。姜敏（2017）从数据来源、大数据信息系统构建、适应大数据的部门职能和人力资源调整、大数据分析方法等实际问题出发对大数据在征管中运用的可行性进行了论证。陈子龙（2018）等对税收大数据的内涵及种类进行理论分析，认为大数据在税收分析、税源监控和风险管理方面均有一定的现实意义。陈兵（2018）等剖析了税收基本法律不健全、税务信息安全保障不到位和第三方参与不足等现实问题，提出了税收大数据法制建设方案。柳光强、周易思弘（2019）从大数据推动税收治理的内在机理进行分析，提出了大数据驱动税收治理的对策建议。

由此可见，针对大数据税收征管问题，理论界和实务界已分别从其改革的必要性、可行性、实践做法等多角度进行了研究，并提出了一些分项改革的对策，有一定的理论和实践意义。但对大数据背景下税收环境认识不够深刻，对实现“税收征管现代化”的路径和改革措施研究深度不够、整体性不强。本文在总结国内外已有研究成果的基础上分析了大数据运用于税收征管所面临的历史机遇和挑战，借鉴国外运用大数据于税收征管的经验，对重构智慧税务进行探讨，提出了“数据管税”的理念，通过借助大数据、云计算等先进信息技术手段，推动构建“两库+两体系+一平台”现代化税收征管模式，从思维、制度设计、模式、技术手段和组织体系五个方面探索如何有效运用大数据推进税收征管现代化。

二、大数据运用于税收征管所面临的历史机遇与挑战

（一）大数据运用于税收征管的历史机遇

1.大数据可以作为税收征管理念转变的突破口。大数据时代要求的是开放的理念，征税不再仅是税务机关自己的事，财政、工商、国土、海关、公安等部门都可以与税务机关共同协作，进行涉税数据的共享，并且共同利用涉税大数据的分析成果，提高各自部门的工作质量和水平。因此，大数据思维及其运用，可以成为税收征管理念转变的突破口。

2.经济商业模式的转变促使征管模式的改变。随着商业经济的持续发展和新商业模式不断创新，传统税收征管模式已逐渐难以适应当前的税收工作实际。传统税收征管依托税收管理员制度，奉行“点对面”的征管模式。而大数据则是“面对点”，在充分掌握纳税人情况和需求的前提下，将分割的、独立的、碎片化的数据信息加以提炼、整合，找出税收流失的可能性和风险点，降低税务机关的征管成本和税收执法风险。因此，运用大数据方法进行征管改革顺应了当前形势和未来趋势。

3.信息化水平的提高为大数据改革奠定了基础。随着信息化水平的不断提高，特别是企业财务信息化程度的普遍提高，为税收征管所需的基础大数据提供了广泛的来源。另外，各部门信息共享程度也在不断提高，第三方数据也为税收大数据提供了有力的补充。

4.税务局对大数据的重视程度也越来越高。如国家税务总局建立云平台为大数据运用提供了基础条件，成立大数据和风险管理司使大数据运用职能化等。各地税务局也在积极探索利用大数据提高税收征管质效的方法。

（二）大数据运用于税收征管面临的挑战

1.缺乏完善的大数据法律制度。大数据运用需以法律形式保障信息获取渠道的合法性。虽然部分地方政府以规范性文件的形式对大数据的采集和交换有规定，但大多数地方并无相关政策支持。若缺少法律依据，也未制定相应的激励措施和监督机制，完全依靠相关部门的配合，难以保障第三方数据来源渠道，无法形成统一的大数据基础数据集。同时，由于缺少明文规定，即使取得了第三方数据，数据使用是否合法，能在多大范围内使用也缺乏依据，无法保证税收大数据的正常运行。

2.涉税大数据质量不高。第一，数据来源渠道较少。由于税务机关缺少统一、稳定、规范的第三方数据获取渠道，大多只能依靠纳税人申报和提供的其他资料，导致信息不对称，数据可靠性不足。第二，数据时效性较差。数据获取不及时，必然导致风险响应不及时，面临较大的征收成本和税收流失风险。第三，数据标准不统一。由于信息沟通过程中难免失真，各部门数据口径往往存在差异，导致数据可比性差，难以有效加以利用。

3.信息安全面临更多挑战。第一，随着税务机关管理数据量的增加，企业经营情况、财务状况和并购事项等商业敏感信息被暴露的风险也随之增加，但目前各地税务机关内部尚未建立与之配套的数据安全防范机制，如授权管理、匿名化管理等内部控制制度。第二，对数据安全重视程度不够。部分税务机关在购买信息技术公司服务时，未对服务公司权限进行有效管理。一些服务提供商能随意查询、分析和导出税务机关的多种敏感数据，造成安全隐患。第三，大数据运用涉及的人员众多，场景丰富，传统的安全策略难以满足大数据安全管理的需要，如由于难以精确描述导致无法对非结构化数据准确授权。

4.大数据基础设施建设和大数据分析方法尚不成熟。第一，现有硬件设施难以满足大数据存储、传输和运算需求。大多数税务机关数据的存储方式是结构化存储，而大数据管理一般采用非结构化、分布式存储。税务机关服务器运算速度、网络传输速度仍有较大的提升空间。第二，缺少科学的大数据分析算法。从分析维度看，缺乏对宏观经济、企业财务数据和第三方数据的有效利用，无法进行多渠道相互验证，提高分析的全面性和准确性。从分析方法看，目前税务机关大多处于探索阶段，缺少对数据的深度挖掘，如神经网络方法、决策树及模糊集等大数据算法。

5.缺少与大数据相适应的组织形式。第一，目前税务机关内部职能按税种、事项和环节等进行分工。这种组织形式能相互监督、相互制约和提高效率，但也容易导致部门之间沟通不足，造成同一事项前后不连贯的问题。如数据的采集、分析和应对人员之间相互不了解，导致采集了大量不准确的数据，严重制约了大数据在税收征管上的运用。第二，税务机关现行组织构架是金字塔型，权力运行自上而下，管理层级较多，纳税人的诉求和风险事项难以做到实时响应。而适应大数据的组织形式应为扁平化管理，如矩阵式管理结构，可以将不同部门、不同专业背景和精通不同行业的专业人才组成专家团队，利用头脑风暴创新管理思路和方法。

三、大数据应用与税收征管现代化匹配性分析

（一）大数据应用与推动税收法治的匹配性

从当前税收征管来看，我国税收立法进度已落后于经济社会发展。税收征管大多依靠行政法规、规章等层级较低的文件来约束，约束力小，政策变化频繁，导致税务机关在税收征管中执法保障力度弱，税收执法一致性不高。大数据税收征管必须依靠涉税数据汇集，需要推动各类涉税数据向税务部门大集中，通过实施大数据税收征管，推动国家不断建立健全数据管理立法和税收立法，确保大数据在税收征管中的作用得到充分发挥，提升税收法治水平。

（二）大数据应用与现代税收征管改革思路的匹配性

随着经济社会的快速发展，税收征管逐步从传统的事前审批、全程管控的全程管理方式向放宽入口、优化服务、强化事中事后监管转变。作为经济社会管理的重要组成部分，税收征管也从传统管户、管事制向管数转变。数据作为经济社会事件的反映，是经济管理的入口和宝库，只有获取足够有效的数据才能客观准确地反映经济社会的本质，才能及时采取有效的征管措施。因此，从某种角度讲，管好税收大数据是有效开展税收征管的前提和关键。

（三）大数据应用与税收征管技术手段的匹配性

传统税收征管多采用经验管理、事后管理等方式。一方面，税收管理定量的方法应用较少，缺乏管理精准度；另一方面，税收管理重在事后补救，缺乏过程控制，更没有事前防范，管理效果不佳。大数据技术可有效弥补当前税收征管的不足，通过大量的数据，全面、准确反映纳税人生产经营状况、纳税情况，并通过分析对纳税人的生产经营、纳税行为、涉税风险开展预测，从而实现税务机关全链条管理。因此，大数据在税收征管中的应用是税收征管的有效途径，是税收征管现代化的必由之路。

（四）大数据应用与税收征管组织体系变革的匹配性

目前，税务机关是按照税种和工作事项设置征管组织机构，省以下税务机关承担了绝大部分具体税收征管工作。随着行政体制改革，税务总局和各省局被赋予了更多的具体管理职能，承担了众多决策事项、重大事项、行业管理事项，推动总局、省局税收管理从后台走向前端，需要更多有效的数据和有效的管理手段，大数据在税收征管中的应用正好弥补了这一短板。

四、国外大数据运用于税收征管的经验

（一）注重大数据战略筹划

许多国家，在对内面临政府预算开支缩减和雇员减少的压力，对外面对数据经济挑战和税基侵蚀及利润转移的严峻形势下，纷纷转变理念，确立大数据战略思维，将大数据分析运用逐渐引入到税收征管体系，通过全面和系统地推进税收征管的科学化和智能化，来实现绩效的提升和税收收入的最大化。OECD56个国家中，除3个国家（捷克、意大利、保加利亚）外，其他国家都有一个为纳税人提供范围更广、质量更高的互联网服务中长期计划。其中，英国皇家税务与海关总署（HMRC）于2012年公布的数字化税务行动计划①HMRC Digital Strategy December 2012,https://assets.publishing.service.gov.uk/government/uploads/system/uploads/attachment_data/file/360216/2012-digital-strategy.pdf。，将2012—2018年及以后的数字化税务行动分解为现阶段、过渡阶段和变革阶段3个时期和22项子行动计划，围绕纳税人需求进行机构重组，建设数字化税务部门，基于大数据分析做出智能反应和快速应对，开展大规模的跨部门数字化合作，将数字化作为政府向纳税人提供服务的优选方式。澳大利亚于2015年推出了“更智能的数据计划”，这项配套政府行政方案，通过智慧数据计划改善税收决策，优化纳税服务和税收遵从。美国在其2014—2017年战略目标中，明确要将个人所得税电子申报率由2013年的83%提高到2017年的90%，并对电子化服务、网上办税水平和门户网站可用性和响应效率等都有具体目标设定。

（二）以法律和制度保障大数据的运用

一是以法律保障大数据的推行和建设。美国在宪法中明确规定各方提供涉税信息的法定义务，并于2002年颁布了《电子政务法案》。正是有了法律的强制性保障，才可能出现美国税务署强制要求瑞士银行提供美国公民的账户信息的情况。二是以科学的制度保障大数据管税的运行。如印度实施的GST改革，就是依托大数据对货物与劳务买卖双方交易信息的相互印证和确定，建立交易双方金额及税额的对应钩稽关系，前环节已缴进项税款之后，本环节才能抵扣销项税款。通过纳税人之间的相互监督和制约，从传统的“以票管税”转变成“信息控税”。英国2018年发起了“税收数字化计划”（Making Tax Digital Project），通过利用人工智能和大数据收集税收调查中的证据，逐渐抛弃传统的财产搜查方式来确定收集证据。北欧国家已经采用了预先设定的纳税申报制度，税务机关根据该制度在纳税申报表中填写必要的信息项目，如收入和扣除金额，纳税人在网上查看并提交填写的表格。这些系统的亮点在于它们在改善税收征管的同时，提高了个人和公司办税的便利性，带来了申报制度的革新。

（三）重视税务外部数据的运用

在大数据的收集和追踪上，从传统的申报信息和有限的第三方信息资源，拓展到部门资源、行业资源、商业资源、社交媒体直至电邮电话等。如在2010年，英国皇家税务与海关总署（HMRC）就推出了“连接系统”（Connect），这是一种新的社交网络分析软件数据挖掘计算机系统，它是基于大数据，将企业和个人的税务记录与其他数据库（从多个公共和私人来源包括银行、地方议会、社交媒体收集的数据和信息）实行交叉引用，以发现和确认其是否存在税务欺诈性或收入隐匿行为。印度所得税局三年前耗资100亿卢比，开发“洞察行动”（Project Insight）项目②https://data-flair.training/blogs/big-data-in-income-tax。，该项目是大数据管理系统和机器学习的结合，是一个复合分析平台，通过引入大数据分析，监视和跟踪人们的社交网络活动情况，并找出其收入和支出不匹配的所有呈现形式。美国税务局对雇主1099表格匹配度和社交媒体数据的监控，更容易掌握和核实个人自营职业、社会保障金和彩票奖金等收入信息。通过区域收入统计分析，税务局甚至不需要先进行人工审计，当某人申报额低于一定的门槛时，它就会触发系统报警并提示进入审计程序。

（四）以先进的技术作为大数据支撑

一是方式新颖。如美国IRS采用对纳税人画像的方法，详细呈现纳税人的所有交易和收入信息。IRS还采用异常检测、计算机集群技术甚至神经网络来改善选案和协调，有效识别税收申报异常和逃税行为①Jason B. Freeman，THE IRS AND BIG DATA:THE FUTURE OF FIGHTING TAX FRAUD，https://freemanlaw-pllc.com/the-irs-and-big-data-the-future-of-fighting-tax-fraud/。。英国通过“连接系统”数据分析工具，可交叉匹配超过10亿个内部和第三方数据项，并将信息结果以网联方式呈现②https://library.croneri.co.uk/acmag_176927。。税务局只需按一下按钮，就可以看到纳税人的大部分信息。二是建立大数据平台。如美国IRS从2010年开始，在反退税欺诈、个人收入不实申报、现金收入管理以及税收稽查选案和审计管理等方面，全面推行大数据挖掘统计分析系统，带来征管质效的大幅提升，实现用更少的钱做更多的事情。英国皇家税务与海关总署成立了数字化服务中心及大数据分析中心，面向全球招聘具有世界一流数字化工作经历的产品经理、交互设计师、客户研究专家、技术架构师以及软件开发师。新加坡国内税务局通过推出的“大规模并行处理平台”，为税收分析定制了一个集中式数据库，整合了来自不同渠道的信息资源，并以适合预测建模和其他高级分析技术的格式存储，以便在随后的数据运用中，能够以更灵活的方式回应和处理各部门的优先事项。三是开发先进的分析软件。如英国、美国、加拿大、澳大利亚、新加坡、芬兰等国家都能熟练运用4种以上的大数据分析软件来进行数据的挖掘分析和应用，通过几种分析软件功能的互补和强化，拓展大数据应用的覆盖面和准确度。墨西哥税务局（SAT）在整合了强大的数据分析工具后，能够在几分钟内分析和整合1000万张发票③微软 毕马威——The Data Intelligent Tax Administration，https://www.pwc.nl/nl/assets/documents/thedata-intelligent-tax-administration-whitepaper.pdf。。

（五）重塑组织体系适应大数据管理

一是围绕数据流转配备组织机构。如美国IRS在内部成立了研究分析和统计司（Research,Analysis and Statistics Division，RAS），由国内收入署署长主管。其主要职责是负责联邦税务系统数据的收集、研究、分析和统计，开展国内收入署战略研究，为决策提供参谋建议。英国皇家税务与海关总署设立了知识、分析和情报理事会（Knowledge, Analysis & Intelligence Directorate，KAI)，由统计学、经济学、运筹学和社会学等多学科、多领域的专家团队组成，将税务局内部技能与强大的分析功能相融合，从大数据中识别发展趋势、潜在威胁、预警指标与纳税人行为，并根据情况提供针对性纳税服务或进行执法干预，有效提升决策准确度、服务满意度和稽查事项办结效率。爱尔兰税务管理局通过成立一个高级管理小组——收入分析小组（RAG）来管理税务局的所有分析工作。二是在组织体系的结构设计方面，有的国家充分融合专业力量和社会资源，实现技术、功能、利益和职责的综合平衡。如印度直接税局设立的货物与劳务税信息系统（GSTN）就是政府与印度信息咨询服务业的龙头企业——Infosys公司合资开发和营运的，通过这种新的机构形式，将专业公司的技术优势与政府的管理理论完美融合，为信息系统的稳定运行和不断完善奠定基础。

五、运用大数据推进税收征管现代化的思考

税收大数据是税务部门最核心、最关键的征管资源。强化大数据在税收征管中的应用是当前和今后一个时期税收征管发展的趋势和方向。下面，笔者将从思维、制度设计（包括法制建设）、模式、技术手段和组织体系五个方面探索如何有效运用大数据推进税收征管现代化的实现。

（一）思维创新

大数据的核心不在于大，而在于有用，它不仅仅是一项技术，而且是一项思维方式、发展战略。大数据税收征管是科技与思维、业务与技术的高度融合，它提供了一个全新的视野，是税收治理的一场重大革命。一是实现“管事”向“管数”的思维转变。当前，传统“管事”制税收征管模式已不能适应新的管理需要，大数据通过数据流展示纳税人的生产经营规律，对纳税人采取纳税辅导、纳税评估、税务稽查等不同的措施，从而实现要素配置、内控机制、工作运转的全面优化。二是实现“分散”治理向社会“共同”治理的思维转变。以数据为纽带，发展各种形式的社会自律、自治，实现全社会协税护税的多元治理格局，加强税源监控和税收管理。三是实现数据管理由“低质”向“高质”的转变。大数据税收征管数据处理能力显著提高，发现问题、分析问题、处理问题能力更强，为提升税收征管效率提供了保障，是高质量税收征管的有效途径。

（二）制度创新

小智治事，大智治制。制度建设具有管根本、管全局、管长远的作用，大数据税收征管应重视制度的保障作用。一是借鉴欧美国家的做法，制定大数据税收征管的战略规划。大数据税收征管应从顶层进行统筹和设计，确定相应的战略目标、发展愿景、战略方案、战略基础和绩效评估等。通过合理配置资源, 破解重复建设、资源浪费、信息孤岛及安全薄弱等问题，变“粗放型”管理为“集约型”管理。二是加快推进大数据税收征管立法。加强数据采集立法保护，明确规定政府相关各职能部门、社会组织和纳税人依法报送涉税信息的义务，从法律制度上固化数据来源渠道。三是税务机关要严格履行数据安全责任及时填补相关制度漏洞，通过“制度防范+技术防范”切实做好数据安全保护。四是尽快规范数据来源渠道。从制度上固化数据来源渠道；制定数据处理规则，加快涉税数据与内部征管数据的对接；制定数据应用规则，规范数据分析应用思路和方法。

（三）模式创新

要实现大数据运用的价值最大化，必须要由传统的税务征管模式向数据智能化税务征管模式转型。借助大数据、云计算等先进信息技术手段，推动构建“两库+两体系+一平台”现代化税收征管模式：即：建立全国统一的“单位信息库”和“自然人信息库”，探索“税收信用管理+税收风险管理”两个体系，建设全国统一的智能电子税务平台。充分发挥纳税信用评价对纳税人进行精准“画像”的功效，运用分类风险管理方法，对纳税人实施差异化管理。

1.建立全国集中的“单位信息库+自然人信息库”。一是以个人所得税税收管理系统（ITS 系统）为依托，以个人所得税纳税信息为基础，推动自然人涉税信息向税务机关汇集，形成汇集全国自然人关键涉税信息的自然人综合信息库。二是以单位纳税人纳税申报信息为主体，以税务机关日常征管信息、第三方信息为补充，构建覆盖全部单位纳税人的涉税全息数据库。三是建立自然人和单位纳税人数据关联与信用联动机制，加强失信单位及其关键人员的联动监管。

2.建设全国统一的智能电子税务平台。一是全面优化业务规范。税务机关应充分利用改革契机，由税务总局对现有业务规范进行梳理，构建全国统一的征管业务规范，消除税收执法地域差异，规范税收执法自由裁量权，减小执法尺度不统一对税收执法和纳税人权益的影响。二是科学集成业务事项。通过对业务事项的重新梳理，对纳税人办税、涉税咨询、纳税服务等业务事项按照完整业务链条、业务场景等进行整合，推动涉税事项高度集成和科学整合，重新制定业务事项处理规则，优化和提升办税效率。三是优化系统构架设计。统一规划建设全新云化电子税务局。全面引入云技术，将原有规则复杂、业务链条长的业务简化优化成短链条、模块式的流程，提升数据存储效率，优化数据调度访问，逐步实现全国“几朵云”或“一朵云”的最终目标。四是预留自主创新空间。充分考虑税收征管发展和各地差异化需求，在统一电子税务局基础架构和主要业务标准、流程的基础上，预留后期开发空间，允许各地在总体框架下结合当地实际，自主创新和探索税收征管新思路、新技术，为推进税收征管发展提供思路和实践。

3.探索“税收信用管理+税收风险管理”两个体系。从西方发达国家社会管理经验和税收管理实践来看，信用管理可依托信用评价对纳税人行为进行自我约束管理，在社会管理中发挥了越来越大的作用。因此，在税收领域，依托信用促进纳税人自我管理，成为税收征管的主要发展方向。一是探索运用大数据构建纳税人动态信用体系。引入大数据技术，对原有纳税信用评价中的指标设置、评价标准、结果应用方法进行全面优化。充分考虑纳税人各类因素，从尽量多的角度对纳税人进行评价。探索信用动态评价体系。改变纳税信用周期性评定的模式，在纳税人发生涉税行为后，由系统自动计算指标新的分值，形成新的综合信用得分。根据信用等级实施差异化管理。减少对高信用纳税人的限制，加大对低信用纳税人的监管和约束。二是建立风险动态监控分类应对处置管理机制。构建大数据风险评价指标体系。引入大数据分析方法，增加评价维度，提炼风险共性，对纳税人的纳税行为进行评价。构建风险分类处理机制。完善风险分类方法，对不同等级的风险采取不同的应对措施。对高风险领域企业和事项，在纳税人办理涉税事项前主动向纳税人推送税收政策，提醒纳税人防范税收风险。纳税人开展涉税活动触发风险指标后，根据风险指标严重程度同时向税务机关和纳税人推送预警信息，提醒纳税人核实更正。对更正后仍不符合规定或触发关键税收风险疑点的涉税事项，系统自动实施业务阻断，由税务机关依法处置后方能解除阻断，恢复办税。三是构建纳税信用和涉税风险联动机制。对同一风险事项，根据纳税人信用等级不同采取不同处置方式。对高信用纳税人可由纳税人自查处理，税务机关可根据纳税人正常生产经营需求进一步优化服务，对中低信用纳税人则由税务机关辅导更正或采取更严格的管理措施。将风险应对结果纳入信用评价体系。在信用评价体系中重点加强对一定时期内多处税收违法、严重违法纳税人的关注，从而增加纳税人违法成本。

（四）手段创新

一是构建渠道通畅的税收数据收集平台。进一步拓宽税收大数据来源渠道，打通政府部门、银行信息、各类社会征信信息、电商交易、国际税收情报等数据，实现数据共享共用。二是打造规范高效的数据处理平台。税收大数据要对采集的数据进行识别、清洗、整合、转化，通过从数据时间、数据类型等维度对数据贴标签，通过标签对数据进行分类整合，为后续数据分析应用做好准备。三是构建简便易用的数据分析平台。税务干部不需要掌握太专业的技术术语和分析方法即可使用，以增加受众范围和普及面。探索税收征管决策辅助系统，利用机器学习技术，自动生成处罚建议和相关文书，减小税收执法自由裁量权滥用风险。

（五）组织创新

要实现税收征管现代化，需运用大数据推动建立一个科学高效、适应税务工作发展的组织体系。具体包括：

国家管理方面：一是组建高层专家团队。制定大数据税收征管实施方案，明确大数据税收征管方法、重点领域、重点事项，指导各省市开展大数据应用。二是组建大数据税收征管实战应用团队。推动大数据税收征管重大项目的实施，指导和带动全国大数据税收征管发展。三是组建大数据税收征管跟踪监测团队。建立大数据税收征管成效跟踪监测机制，持续开展跟踪问效，定期开展应用效果评估，持续对大数据税收征管战略和推行情况进行优化、完善。

组织机构方面：一是建立大数据征管战略中心。明确税务总局数据管理中枢作用，建立大数据征管战略中心，制定我国大数据税收征管战略规划及实施方案。二是建立大数据税收征管应用指挥中心，统一指挥调度全国大数据资源，指导各省市大数据税收征管工作。三是各级税务机关根据大数据税收征管职能划分，充分吸纳内部业务、信息化骨干，引入外部技术力量，组建本级大数据税收征管技术保障团队。

人才建设方面：一是培养综合专家人才。加快培养在大数据税收征管方面具有研究深度和全局战略眼光的专家，提升对大数据税收征管发展趋势、潮流分析的准确度，提升战略规划的科学性。二是培养技术支持人才。加大对税务系统内部技术人才的培养力度，提高对大数据税收征管的理解能力和技术保障能力。三是培养业务应用人才。对基层税务人员加强应用培训，逐步转变税收征管思路，确保税务干部明白做什么、怎么做，确保各项征管措施落实到位。