张逸萌 湖北经济学院
2022年中共中央办公厅、国务院办公厅印发的《关于进一步深化税收征管改革的意见》指出,要加快推进智慧税务建设,积极推行智能型个性化服务,更好服务市场主体发展。智慧税务通过融合大数据分析、云计算等前沿科技,旨在提升税务信息系统的集成度和数据处理能力,优化税收政策模拟与落地执行,提高税种识别精度和税款追缴效能。值得关注的是,智慧税务技术应用不应局限于税务机关内部,还需进一步拓展到大型企业税务管理实践中,涉及企业内部财务流程、外部税务申报等多个环节,需要税务机关与企业双方在税收数据标准化等方面达成更高层次的协同。这不仅能增强税收征管的实时性和精确性,也有助于缩小大型企业与税务机关在信息披露和利益诉求方面的差距,为构建公平、透明、高效的税收征管生态圈提供有力支撑。
智慧税务作为税收管理新范式,在提升大型企业税收征管效能方面具备显著的战略价值。数字化手段的引入有助于解决大型企业税务管理中的信息不对称,增加税务透明度,对防范税基侵蚀和利润转移问题具有积极作用。在税收征管体系内,纳税申报、税务审计、税收筹划和税收风险管理构成复杂的税务生态环境。传统的征管方式在信息化、自动化方面存在明显局限,导致资本流动性低、税基侵蚀与利润转移现象普遍、税收合规成本增加。智慧税务通过大数据分析、云计算、区块链、人工智能等先进技术,能够对企业财务报表、交易流水、资本结构进行深度解析,实现精准定位的税收策略实施。这些信息技术不仅提高了税务信息的收集效率,还能对多层次、多维度的税务数据进行算法模型分析,实现动态征管与实时监控,最终促成税收合规和税收优化[1]。对于大型企业而言,跨境交易频繁,涉税事项复杂,仅依靠人工办税和传统税务管理系统很难实现高效征管。智慧税务系统能够进行全球范围内的跨平台、跨系统集成,有效解决双重征税、转价问题。同时,自动化处理增值税、营业税、企业所得税等多类型税种的征收和管理。这一系列操作提高了税收负责人与税务机关之间的信息对称性,减少了税务违规行为并降低了税收风险,有效保证了公共财政的稳健运行。在合规性与透明性方面,智慧税务通过加密算法和区块链技术保证数据的安全性与可靠性。企业内部通过智慧税务系统,能够便捷执行税务合规性评估、内控机制建设与税负分析,以确保企业遵循相关税法和规章,达到最优的税负状态。智慧税务的应用还促使税务机关与大型企业在税收数据标准化、信息交互以及合规性审核方面形成更高层次的协同,实现税收征管体系的全面优化[2]。这样的体系不仅符合大型企业复杂的业务模式,同时也适应了全球税收管理日益严格、高效的发展趋势。通过这一系列的智能化手段和管理模式,大型企业税收征管的智慧化不仅是未来发展的必然趋势,也是税收现代化和税制优化的重要手段。
在智慧税务背景下,大型企业税收征管体制不健全多表现为跨境税务问题复杂化,如双重征税、转价、税收条约解释等,导致国际税收风险管理缺乏有效机制。其中合规性与透明度问题突出,智慧税务系统的数据加密算法、内部访问权限等安全机制未能满足税务机关识别税收风险、进行税务核查的精准需求。税基侵蚀与利润转移现象未得到有效遏制,诸如控股子公司、资本配置不当、税前调整、抵扣链不完整等问题影响税收公平性与合理性。由于复杂财务结构和交易模式,混合贷款、资产重估、关联方交易等税务事项使税基确定存在较大操作空间,加大了税务机关核算企业所得税、增值税等方面的技术难度。智慧税务技术尚未普及和标准化,导致数据整合困难,影响税务决策准确性和时效性。在缺乏统一标准的情况下,不同税务信息系统间存在信息孤岛问题,如无法实现增值税发票与财务报表一体化对接,税收数据分析存在偏差[3]。在实施高频、大数据税务审计时,由于算法模型局限性,可能出现误判或漏检,不利于准确判断企业税收风险水平。而利用智慧税务进行税收筹划时,对税收优惠政策解读和运用不够精准,如在享受高新技术企业所得税优惠、研发费用加计扣除等方面存在误区。
在智慧税务环境下,大型企业税收征管面临一项突出问题,即数据管理水平有待提高。尽管当前大型企业拥有庞大的税务数据量,涉及企业所得税、增值税等多个税种,但数据整合和数据质量管理仍然不尽完善。这在一定程度上影响了税务机关运用大数据分析、人工智能等先进技术进行精准征管的能力。大型企业多涉及跨国经营,产生大量的跨境交易数据,其中包括关联方交易、转价等复杂税务事项,数据标准化与数据对接成为一大难题,这直接影响了税基侵蚀与利润转移的有效防范[4]。而由于智慧税务尚未形成统一的数据管理和数据分析标准,企业内部信息系统与税务机关系统之间信息孤岛问题依然存在,导致数据整合困难,不利于全面、准确地分析税收风险和执行税收筹划。尽管税务机关在征税过程中引入了一系列先进技术,如云计算、区块链等,但由于大型企业税务数据的多维度、多层次特点,数据采集、数据清洗以及数据解析工作依然面临巨大挑战。在对大型企业进行税收审计时,由于数据管理不够规范,很容易出现数据重复或数据丢失等问题,这不仅增加了税务核查的难度,也可能导致税务机关在进行风险评估时出现偏差[5]。并且智慧税务背景下的数据安全性和数据合规性也不能忽视,企业内部的数据访问权限设置、数据加密算法、数据备份和数据审计等方面仍需进一步加强,以确保数据的完整性和准确性,避免税务信息被恶意篡改或泄露,从而影响税收征管的有效性。
在智慧税务环境下,大型企业税收征管面临的另一关键问题是税务机关工作人员的综合素养有待提高。智慧税务带来了海量数据、先进算法和高度自动化的处理流程,但税务机关工作人员往往在数据分析、税收策略制定及风险评估等方面存在知识和技能的缺口。在税务机关对税务风险进行识别和预警的过程中,需要运用到深度学习、机器学习等数据挖掘技术,这对工作人员的算法知识和计算机技能提出了更高要求。例如:在处理涉及关联方交易、转价、跨境税务等复杂税务事项时,单纯依赖传统的税务核查方法难以满足征管要求,必须融合技术手段来提高税务核查的准确性和效率。智慧税务的实施涉及大量的税务信息系统整合,如增值税发票系统、财务报表系统、海关税收系统等,这就要求税务机关工作人员不仅要具备税收专业知识,还需对信息系统集成和数据接口有一定了解。在处理大型企业的税务数据时,如何确保数据的完整性、一致性和时效性成为关键,需要工作人员掌握数据管理和数据治理的相关知识。面对智慧税务带来的新技术和新工具,税务机关工作人员需要不断地进行学习和培训,提高自身的技术应用能力。同时,由于智慧税务环境下税收筹划、税收优化等策略更为复杂,税务机关工作人员在制定税收策略和进行税务决策时,需要具备更高的战略思维和创新意识。综合素养不足还可能影响到税务机关与大型企业之间的信息沟通和信任建设。现代税制强调合作性税收征管,这就要求税务人员能够准确解读企业经营活动,制定合理有效的税收策略,而这一切都建立在高度专业化的知识和能力基础之上。因此,只有提升税务机关工作人员在法律、财务、信息技术等多方面的综合素养,才能真正推动智慧税务在大型企业税收征管中的有效应用。
在智慧税务背景下大型企业税收征管的有效措施方面,完善税收大数据管理体制为核心议题之一。随着税收征管业务复杂性的不断提升,以及税种、税制、税率的日益多样化,税收大数据管理体制的完善显得尤为重要。推动税务数据标准化,涵盖企业所得税、增值税、营业税、海关税及地方税等多税种,其目的是加强税种间的数据对接,并确保从税务登记到税收申报,再到税收核查的数据流程具有连贯性和一致性[6]。构建和优化大数据分析平台需支持多维度数据分析,整合机器学习、深度学习等先进算法,从而更精准地识别企业税收风险和制定税收策略。为保障数据的安全性和完整性,设置严格的数据安全管理机制是不可或缺的一环,这包括数据访问权限的设定、应用高级数据加密算法以及执行数据备份与审计等措施。特别是在涉及高风险税务事项如关联方交易、跨境税务和资本成本分摊时,数据安全性的维护显得尤为关键。与此同时,税务机关与其他政府部门和金融机构的数据共享可以形成一个全面、多元的大型企业税务数据池,这将进一步提高税收征管的精度和效率。至于实施方案和政策制定,应依据大数据分析结果,形成更为具体、科学的税收管理措施,从而持续优化税收大数据管理体制,提升其在大型企业税收征管中的实用性和准确性。
在智慧税务背景下,引入大数据思维对于强化大型企业税收征管具有决定性意义。要实施税务数据标准化,强化企业所得税、增值税、营业税、海关税与地方税等多税种间的数据对接,确保税务登记、税收申报、税收核查等环节数据流程的高度连贯性和一致性。在构建大数据分析平台时,要整合机器学习、深度学习等先进算法,支持多维度数据分析以识别企业税收风险、制定精准税收策略。为确保数据安全性和完整性,要实施严格的数据安全管理机制,包括数据访问权限设定、高级数据加密算法以及数据备份与审计。特别在高风险税务事项,如关联方交易和跨境税务等,需对数据安全性给予额外重视。同时,要推进与其他政府部门和金融机构进行数据共享,形成全面、多元的大型企业税务数据池,以提高税收征管的精度和效率。进一步而言,为强化税收征管决策的科学性和精准性,需构建智能化税收预警机制,应用模式识别和异常检测技术,这在识别潜在税收风险或不合规行为方面具备前瞻性和预测性。综合运用区块链技术可确保税务数据的真实性和不可篡改性,提高数据质量,从而为税收政策的制定和执行提供更为稳健的支持。在此基础上,通过税务分析模型的不断优化和更新,不仅可以对税收逃漏等非合规行为进行有效监控,还能在税收政策调整和税法修订方面提供数据支持。引入大数据思维可促使税务机关在税收征管过程中更加注重数据驱动,从而实现从以规章制度为核心到以数据为支撑的转变,这无疑将大幅提升税收征管的整体效能。
针对相关工作人员进行定期培训在智慧税务背景下具有特殊重要性。综合素养的提升不仅涉及基础税收法规、税种识别与分析等方面,更关注大数据分析、机器学习算法、模式识别技术在税收征管中的应用。特别是在处理关联方交易、跨境税务、反转关系等复杂税务事项时,需要熟悉掌握经济合作与发展组织关于转让定价的多层次指导原则、双边税收协定的解释与应用,以及其他国际税法准则。通过专业培训,工作人员可深化对税收抵免、免征和退税等政策工具的运用,强化税收合规监管和税收风险评估,提高在识别、防范和处置税收逃漏、偷漏等非法行为方面的能力[7]。对于税务信息系统的应用,包括但不限于电子税务局、网络申报、电子发票、电子税控、电子账簿等,定期培训有助于提升工作人员的操作熟练度和问题解决能力,确保数据流程的高度一致性和准确性。对于数据的获取、储存、分析和应用,定期培训可以使税务工作人员熟悉如何运用数据挖掘、聚类分析、关联规则学习等数据分析方法,提升税收数据质量,同时强化数据安全管理,确保数据的完整性、可用性和机密性。细化到数据驱动的税收预测、智能税收预警机制和自动化税务核查等方面,定期培训有助于构建更为科学、精准的税收征管体系。在此背景下,逐渐推行具有针对性的高级培训项目,包括税收筹划和结构性税务调整,可进一步提升税务工作人员在应对税务规划和税收结构调整方面的专业水平。通过对工作人员进行综合、多层次、高密度的定期专业培训,不仅可大幅提升其专业素养和操作能力,还能更好地配合税务大数据、智能化税收征管等现代化税务管理手段,以实现税收征管的全面、精细化。
综上所述,在智慧税务环境下,大型企业税收征管问题的综合性和复杂性上升,涉及法规严谨性、操作流程科学化、信息系统完善性等,尤其在税种多样、税制复杂、税收逃避和规避手段翻新频繁的情况下,传统的税务管理模式已无法满足征管需要。智慧税务不仅是技术层面的革新,也包含税务管理思维和模式的根本性变革。借助大数据、云计算等高科技手段,不但可以提升税务数据的处理能力,更能有针对性地解决多年难以破解的税收管理问题。大数据思维在税务管理中的引入,也为税务决策提供了更多的可能性和灵活性。对现有税收管理体系进行全面审视和升级改造成为迫在眉睫的任务。总体来看,智慧税务环境下的大型企业税收征管不仅是技术应用问题,更是税务管理理念和方法的全面升级,要求综合运用法、经、管等多学科知识,形成系统化、科学化、智能化的高效税务管理体系。