“大数据”背景下电网企业税收风险管理研究

摘要：税收风险管理对电网企业发展产生直接影响。为提高“大数据”背景下电网企业税收风险管理质量，助力企业实现可持续发展，文章在阐述研究背景的基础上，指出“大数据”背景下电网企业税收风险管理存在的问题：征纳双方信息不对称、数据采集质量有待提升、税收风险管理人员技术能力不足、税收风险管理指标评价体系不健全。为提升税收风险管理质量，文章提出税收风险管理是有效策略：加强征纳数据管理、提升数据采集质量、加大税收风险管理人员培养力度、完善税收风险管理指标评价体系、改进税收风险分析工具与方法、驱动税收风险关口迁移。

关键词：电网企业；税收风险；风险管理

中图分类号： F426.61;F406.7文献标识码：A文章编号：1005-6432（2024）09-0000-00

引言

税收风险管理是企业在税收过程中，识别、评估、控制和应对可能产生的税收风险的过程[1]。高质量开展税收风险管理工作，有利于规范企业的税收行为，减少税收风险，为企业树立良好的税收形象、品牌形象，及实现企业可持续发展提供助力。现阶段，基于大数据技术的快速发展及深化应用，为各行业的转型、高质量发展提供了技术支持。在“大数据”背景下，电网企业传统税收风险“无处遁形”。据此，文章在阐述研究背景的基础上，指出“大数据”背景下电网企业税收风险管理现存问题，并提出优化策略，旨在为提升电网企业税收风险管理质量提供借鉴与参考。

1问题的提出

现阶段，税收宏观环境发生了重大变化，包括“营改增”的全面完成、国地税合并等，这些变化给税务管理带来了新的压力和需求。同时，上级单位对税务管理的要求也在不断提高，每年根据最新的税收政策制定自查提纲和自查重点，开展税收自查和互查，对企业的税收缴纳情况进行全面检查，以防范税收风险。基于大数据技术的应用不断深入，其使得税收风险无处遁形[2]。尤其是在“金税”三期工程上线情况下，税收业务数据得以高效集成和采集，大量数据一次性填报，冗余数据自动过滤。另外，大数据技术还可以实现纳税人税号下进销项发票的相关性分析，提高税收征管的效率。运用互联网涉税监控平台，税务部门能够更加准确地评估税收风险，并采取相应的措施进行管理和监控。因此，电网企业在“大数据”背景下面临着日益复杂的税收风险管理挑战，有必要对电网企业税收风险管理进行深入研究，以保障电网企业高质量、可持续发展。

2“大数据”背景下电网企业税收风险管理现存问题

2.1征纳双方信息不对称

“大数据”背景下，电网企业税收风险管理存在征纳双方信息不对称的问题，即税务部门和纳税人之间在信息获取和共享方面存在差距。首先，税务部门可能无法充分了解电网企业的具体经营情况和税务风险点。虽然大数据技术可以提供大量的数据，但若税务部门无法准确分析和解读这些数据，则难以全面了解企业的实际情况，进而导致税务部门在风险评估和监控方面存在盲点，无法及时发现和应对潜在的税收风险。其次，部分电网企业在实际运营发展中未充分了解税务部门的政策和要求。由于税收政策和规定通常根据市场等发生变化，所以企业应及时了解并适应政策和规定变化，以确保合规缴税。但实际情况看，由于部分电网企业的信息传递不畅、企业对税收政策的理解不够深入，导致企业在纳税过程中存在误解或者遗漏，增加了税收风险的发生概率。

2.2数据采集质量有待提升

大数据技术的应用，为电网企业数据采集提供了有效技术手段，提升了数据采集效率。但实际情况看，部分电网企业未充分发挥大数据技术的作用和价值，存在数据采集质量有待提升的问题。首先，数据来源的多样性和复杂性可能导致数据的质量不稳定。电网企业涉及多个业务领域和部门，数据来源可能包括企业内部系统、外部合作伙伴、政府机构等多个渠道[3]。这些数据可能以不同的格式、结构和质量存在，可能需要进行清洗、整合和验证，以确保数据的准确性和一致性。其次，部分电网企业的数据采集过程中存在人为错误或遗漏。例如数据录入错误、信息遗漏等，导致数据的不准确性和不完整性，影响税收风险管理的准确性和全面性。最后，电网企业面临大量的数据存储和管理，包括数据备份、数据归档、数据安全等。但部分电网企业在数据存储和管理过程中，存在不规范的问题，导致数据丢失、损坏或泄露，严重影响了税收风险管理的可靠性和安全性。

2.3税收风险管理人员技术能力不足

税收风险管理人员技术能力是影响“大数据”背景下电网企业税收风险管理质量的基本要素。在实际经营发展中，部分电网企业将税收风险管理工作重点放在税收风险管理工作流程制定与实施、税收风险规避策略制定等方面，未结合“大数据”背景，对税收风险管理人员技术能力进行培养，使税收风险管理人员缺乏对大数据技术的了解和应用能力，难以有效利用大数据技术进行风险分析和管理。同时，在“大数据”背景下，电网企业面临大量的数据，需要进行数据分析和建立相应的风险模型[4]。但部分电网企业税收风险管理人员缺乏这方面的专业知识和技能，无法进行准确的数据分析和模型建立，影响税收风险管理的精准性和有效性。另外，在数据处理过程中，涉及大量的敏感信息和个人数据，需要严格遵守相关的法律法规和隐私保护政策。但部分电网企业税收风险管理人员对信息安全和数据隐私保护的要求了解不足，存在信息泄露和滥用的风险。

2.4税收风险管理指标评价体系不健全

税收风险管理指标评价体系是否健全直接影响了电网企业税收风险管理质量。但从电网企业实际经营发展情况看，部分电网企业的税收风险管理指标体系仍不健全，导致电网企业难以全面了解和评估税收风险影响等信息。首先，部分电网企业现有税收风险管理指标不够全面。内容上看，税收风险管理涉及多个方面，包括企业的税收合规性、税收筹划、税务争议等[5]。但现有的税收风险管理指标体系偏重税收筹划等方面，忽视了税收争议等风险因素，导致电网企业对税收风险的评估不够全面和准确。其次，部分电网企业现有的税收风险管理指标缺乏对税收风险的深入理解和科学分析，导致指标的科学性不足；过于主观或难以量化，无法通过具体的数据进行度量和比较，导致评估结果的主观性和不可比性。最后，部分电网企业现有的税收风险管理指标较为僵化，且缺乏时效性，无法及时反映新税收风险形势与变化，对电网企业税收风险管理工作高质量开展及其可持续发展带来不利影响。

3“大数据”背景下电网企业税收风险管理有效策略

3.1加强征纳数据管理

加强征纳数据管理，可以在信息获取和共享方面进行有效管理，以减少信息不对称，提高税收风险管理质量。首先，税务部门可以通过建立更加完善的信息采集和分析系统，充分利用大数据技术来获取电网企业的经营情况和税务风险点。通过对大量的数据进行分析和解读，税务部门可以更全面地了解企业的实际情况，从而能够更准确地评估和监控税收风险。同时，税务部门可以与其他相关部门进行数据共享，获取更多的信息资源，提高风险管理的准确性和及时性。其次，电网企业也应加强自身的数据管理能力，提供准确、完整、及时的征纳数据给税务部门。企业可以建立健全的数据采集和管理系统，确保数据的准确性和完整性；及时了解税收政策和要求的变化，并与税务部门保持密切的沟通和合作，确保企业对政策的理解和遵守的一致性。通过加强征纳数据管理，企业可以提高自身的合规性，降低税收风险的发生概率。最后，税务部门可以与电网企业建立定期的信息交流机制，及时了解企业的经营情况和税务风险点，并提供相应的指导和帮助[6]。同时，税务部门可以通过建立信息共享平台，与企业共享相关的政策、法规和案例等信息，帮助企业及时了解和适应税收政策的变化，降低税收风险。

3.2提升数据采集质量

提高数据采集质量，可以确保所采集到的数据准确、完整、一致，为税收风险管理提供可靠的基础。首先，电网企业可以制定详细的数据采集流程和标准，明确数据采集的步骤、责任人和时间节点，以规范数据采集过程，减少人为错误和数据遗漏的风险[7]。同时，电网企业应制定明确的数据标准可以确保数据的一致性和可比性，便于后续的数据分析和应用。其次，电网企业应对数据来源进行评估和筛选，确保数据来源具有权威性和可靠性。在数据来源评估与筛选过程中，电网企业可以与外部合作伙伴、政府机构建立合作关系，通过合作协议或数据共享机制获取可信的数据，并进行数据共享，为税收风险管理提供更全面的数据支持。此外，电网企业可以建立数据供应商的评估机制，对数据供应商进行审查和监督，确保其数据的质量和可靠性。再次，电网企业需要加强数据存储和管理的规范性。电网企业可以建立完善的数据存储和管理系统，包括数据备份、数据归档和数据安全等方面的规范措施。并根据自身发展实际情况和需求，采取适宜的数据存储技术和安全措施采集数据信息，以有效防止数据丢失、损坏或泄露，确保数据的可靠性和安全性。最后，电网企业还可以引入自动化和智能化技术，如人工智能和机器学习，帮助企业自动化地清洗、整合和分析大量的数据，减少人为错误和提高数据的准确性。

3.3加大税收风险管理人员培养力度

加大税收风险管理人员的培养力度，可以提升其在“大数据”背景下的税收风险管理质量，更好地应对数据分析、风险模型建立和信息安全等方面的挑战，确保税收风险管理工作的准确性、精准性和有效性。首先，电网企业可以组建专门的数据分析团队。该团队成员需要具备大数据技术与工具利用能力，且能够对对税收数据进行深入分析和挖掘，识别潜在的风险点和模式。基于此，电网企业需要为税收风险管理人员提供专业培训，包括大数据技术的基础知识和应用能力培养。培训内容可以涵盖数据分析、数据挖掘、风险模型建立等方面的技能，以帮助他们更好地理解和利用大数据技术进行风险管理工作。其次，税收风险管理人员需要具备跨学科的知识背景，包括税务法规、财务知识、数据科学等领域的知识。电网企业可以通过提供综合性的培训和学习机会，培养他们的综合素质，以更好地应对“大数据”环境下的税收风险管理挑战。再次，电网企业可以积极促进税收风险管理人员之间的合作与交流。组织内部的知识分享会、工作坊和培训班，以及与其他行业专家和学术界的合作，促进税收风险管理人员的经验分享、技术共享，提高税收风险管理人员的技术能力和专业水平。最后，电网企业可以设立奖励机制，鼓励他们提出新的风险管理方法和技术应用，推动税收风险管理工作的持续改进和创新。

3.4完善税收风险管理指标评价体系

完善税收风险管理指标评价体系，可以更全面、科学和有效地进行税收风险管理，提高税收合规性和风险防控能力，保障企业的可持续发展。首先，电网企业应建立一个综合性的税收风险管理指标体系，具体如表1所示。

其次，电网企业应充分利用大数据技术和工具，基于大规模的数据分析和挖掘，设计更科学、客观和量化的税收风险管理指标。通过数据驱动的方法，提高指标的科学性和准确性，降低主观性和不可比性。为充分发挥评价指标作用价值，电网企业应结合税收环境和法规的变化，以及企业自身的发展，不断调整和完善指标体系，以确保其与实际情况的匹配度和时效性。最后，电网企业可以结合专业评估机构的意见和外部参考，获取更全面和客观的税收风险评估结果，切实提升评估结果的可信度与精准性。

3.5改进税收风险分析工具与方法

改进税收风险分析工具与方法，可以更准确地评估和管理税收风险，提高税收合规性和风险防控能力，确保企业的可持续发展。首先，电网企业应利用大数据技术和工具，将电网企业各个部门和系统中的数据进行整合和挖掘。通过对大规模的数据进行分析和挖掘，可以发现潜在的税收风险因素和模式，为税收风险分析提供更全面的数据支持。同时，电网企业应采用高级分析和预测模型，如机器学习、数据挖掘和人工智能等技术，对税收风险进行建模和预测。通过对历史数据和实时数据的分析，可以预测未来可能出现的税收风险，提前采取措施进行风险防控。其次，电网企业应积极开发和应用自动化的税收风险评估工具，通过规则引擎和算法，对企业的税收数据进行自动化的风险评估，以减少人工干预，提高评估的效率和准确性。为充分发挥税收风险分析工具与方法的应用价值，电网企业应建立实时监测和预警系统，对税收风险进行实时监测和预警。通过对数据的实时分析和监测，及时发现风险信号，并及时采取相应的风险应对措施，降低风险的发生和影响。最后，电网企业应充分利用数据可视化和报告工具，将税收风险分析结果以可视化的形式展示出来，帮助管理层和决策者更好地理解和分析税收风险，以提高决策的科学性和准确性，提升税收风险管理的有效性。需要说明的是，在利用税收风险分析工具与方法分析风险的过程中，应对多维度的因素进行深入分析，如税收政策变化、行业特点、地域差异等，以更全面地评估和管理税收风险。

3.6驱动税收风险关口迁移

驱动税收风险关口迁移，可以提高税收风险管理的效果，实现更好的税收合规性和风险防控能力。首先，电网企业可以通过税务部门的“金三”系统监控企业购销商品出入库数据，实时监测库存数据是否异常。一旦发现异常情况，及时向税务稽查部门报警提醒，以便及时采取相应的调查和处理措施。在进行采购交易之前，电网企业应对交易对方进行必要的了解和评估。通过查询税务“金三”系统以往的违法情况，了解交易对方的经营范围和企业资质等信息，以便及时发现潜在的风险，并采取相应的防范措施[8]。在交易过程中，电网企业应督促中标供应商严格按照合同内容履约，特别是在物资采购、修理耗材的入库和领用登记管理方面。在收到发票时，电网企业应进行审查，确保出库单、开具的发票和银行账户上的企业名称一致，并核实供应商的领票资格。通过确保发票流、资金流和物流的一致性，防范虚开发票的风险。其次，电网企业应通过宣传、汇报等方式，不断强化税收风险管理人员的责任，固化业务负责人的具体责任。为规范前端业务源头，防范税收风险，电网企业可以建立红线制度，确保税收管理不凌驾于税法之上，将税收依法纳税纳入绩效考核，防范本质风险。最后，电网企业应制证会计人员对涉税常规业务进行基本面审核，核查经济活动的合理性，审核票据的准确性、完整性和合规性，把好操作层面的涉税第一道关。税务专职人员对偶然发生的业务和第一道关“拿不准”的业务进行税收业务分析，寻找涉税处理依据，确保入账的发票符合税法规定。

4结论

文章对“大数据”背景下电网企业税收风险管理的深入探讨，指出电网企业税收风险管理工作中，仍存在税收风险管理人员技术能力不足、税收风险管理指标评价体系不健全等问题，对电网企业的可持续发展产生不利影响。对此，文章提出了规范前端业务源头、发挥财务监督职能等策略，以推进电网企业更好地管理税收风险。但税收风险管理是一个复杂而长期的过程，需要电网企业不断总结经验，结合自身发展实际情况和需求，优化税收风险管理措施，并与相关部门和机构加强合作，共同推动税收风险管理的不断完善。

参考文献：

[1]刘玉洁.大数据环境下国有企业税收风险管控与筹划研究[J].财会学习，2023（12）：141-143.

[2]公静.基于“互联网+税务”下的企业税收风险与管理控制分析[J].纳税，2021，15（32）：30-31.

[3]国家税务总局兰州新区税务局课题组，王永清，袁强等.基于税收大数据的大宗商品贸易税收风险分析研究——以兰州新区为例[J].发展，2021（Z1）：68-73.

[4]姬颜丽，王文清.大数据背景下税收风险识别精准度存量研究——基于机器学习的视角[J].财政研究，2020（9）：119-129.

[5]崔靖.“金税三期”工程构架下房地产开发企业税收风险管理研究[J].内蒙古煤炭经济，2020（13）：93-94.

[6]王婷，王政红，邹雪.“大数据”环境下电网企业税收风险管理研究[J].大众投资指南，2019（22）：104，106.

[7]刘庆会.大数据背景下金税三期对企业纳税的影响分析[J].现代商业，2018（14）：123-124.

[8]郭阳.基于“互联网+税务”下的企业税收风险与管理控制分析[J].现代经济信息，2018（16）：194-195.

[作者简介]张玮玮（1990—），女，汉族，河南商丘人，硕士研究生学历，中级经济师，注册会计师，现就职于国网北京市电力公司，研究方向：财务管理。