大数据会计视域下企业纳税筹划研究

摘"要：随着大数据会计的不断发展，企业的纳税筹划也面临着新的机遇和挑战。如何在遵守国家法律法规的前提下，运用大数据会计技术进行合理合法的纳税筹划，降低企业的税收负担，提高企业的经济效益，是企业应当关注的重要方面。文章将从大数据会计的视角，从大数据会计对纳税筹划的影响、大数据会计在税收筹划中的应用、运用大数据会计进行纳税筹划的问题等方面入手，深入分析大数据会计对企业纳税筹划的影响和促进作用，并对企业利用大数据会计进行纳税筹划提出对策建议，为企业有效利用大数据会计开展纳税筹划提供了新的参考。

关键词：大数据会计；企业管理；税收筹划

中图分类号：F812.42"""文献标识码：A"文章编号：1005-6432（2024）22-0121-04

DOI：10.13939/j.cnki.zgsc.2024.22.029

1"大数据会计对企业纳税筹划的影响

1.1"提高纳税筹划的精准性

大数据会计能够帮助企业收集和整理详细的税务信息，包括税收政策、税率、税收优惠等内容。大数据会计能够分析税收政策变化和行业趋势，并实时监测税收政策的变化和行业趋势，为企业提供有针对性的纳税筹划建议。大数据会计可以根据企业的实际情况，定制出个性化的纳税筹划方案。

1.2"改变传统纳税的筹划方式

大数据会计可以使企业从传统的经验驱动纳税筹划方式转向数据驱动纳税筹划方式，或者使经验驱动和数据驱动结合。大数据会计可以帮助企业识别和评估税收风险，从而更好地进行纳税筹划。大数据会计可以使企业纳税筹划从静态转向动态。通过对企业财务数据的持续监测和分析，大数据会计可以为企业提供实时、动态的纳税筹划方案，使企业更好地应对税收政策的变化和行业趋势。

1.3"优化纳税筹划的成本效益

大数据会计分析可以帮助企业更精确计算纳税筹划的成本和收益，企业可以根据大数据分析结果，合理选择纳税筹划方案，确保企业享受税收优惠，从而实现成本和收益的最优化。

1.4"提高企业税务申报的合规性

通过大数据分析，企业可以及时发现申报过程中的问题，采取措施进行整改，确保税务申报的合规性。通过大数据分析，企业可以对可能出现的税务风险进行预警，采取相应措施进行防范和应对。

1.5"促进企业对纳税筹划的理解

大数据会计可以为企业提供详细的纳税筹划数据分析，增强企业对纳税筹划的理解。大数据会计通过为企业提供丰富的纳税筹划案例，促进企业更好地理解纳税筹划的实际应用，提高纳税筹划的能力，增强税务合规意识。

2"大数据会计在税收筹划中的具体应用

2.1"开展纳税申报

一是数据收集和整理。大数据会计可以自动收集和整理企业财务数据，包括凭证、账务、报表等，以便于进行税务计算和申报。二是税务计算和申报。大数据会计可以根据税收政策和财务数据，自动进行税务计算，生成纳税申报表。同时，大数据会计还可以根据企业实际情况，提供税收筹划建议，帮助企业降低税收负担。三是申报表格的自动生成和审核。大数据会计可以自动生成各类纳税申报表，提高申报效率。同时，大数据会计还可以对申报表格进行审核，确保申报数据的准确性和合规性。

2.2"进行趋势分析

一是帮助企业进行税收数据挖掘和分析。大数据会计通过对企业税收数据的挖掘和分析，可以揭示税收负担的变化趋势，为企业税收筹划提供数据支持。例如，通过对历史税收数据的挖掘和分析，企业可以了解不同税收政策下的税收负担，从而在税收政策变化时及时调整税收筹划策略。二是对税收趋势和变化进行预测。大数据会计可以运用时间序列分析、深度学习等方法，对税收趋势和变化进行预测。这有助于企业提前预判税收政策的变化，为企业税收筹划提供前瞻性指导。三是评估税收政策和法规对企业财务的影响。大数据会计可以对企业税收政策和法规的影响进行评估，帮助企业了解税收政策变化对企业财务状况的影响。例如，通过税收政策和法规对企业利润、现金流、资产负债结构等方面的影响进行分析，企业可以更好地制定税收筹划策略，实现税收优化。

2.3"制订税收筹划方案

第一，对方案数据进行分析和评估。大数据会计可以对大量的财务数据和税收信息进行分析和处理，帮助企业更好地了解自身的税务状况，有针对性地制订税收筹划方案，提高筹划效果。

第二，税收筹划方案的自动生成和优化。大数据会计可以根据企业的财务数据和税收政策，自动生成多种税收筹划方案，并对其进行优化。这样既可以提高筹划方案的制订效率，也可以确保筹划方案的合规性和合理性。

第三，方案可行性和风险评估。大数据会计可以对生成的税收筹划方案进行可行性和风险评估，帮助企业了解筹划方案的实施效果和潜在风险。通过评估，企业可以对筹划方案进行调整和优化，降低税收风险。

2.4"防控税务风险

第一，数据监控和预警。大数据会计可以实时监控企业的财务数据和税务信息，通过设定合理的预警指标，如税收负担率、税收筹划合规性等，及时发现异常情况，并进行预警，以便企业及时采取措施，避免或减少税务风险。

第二，风险应对策略的制定和执行。大数据会计可以根据识别和评估的税务风险，为企业制定相应的风险应对策略，如调整税收筹划方案、优化企业财务结构等。同时，大数据会计还可以监控这些策略的执行情况，确保风险得到有效控制。

第三，税务合规性的检查和提升。大数据会计可以定期对企业的税务合规性进行检查，确保企业遵守国家的税收法律法规。通过分析检查结果，大数据会计可以为企业提供提升税务合规性的建议，如改进税收筹划方法、加强税务管理等，从而降低企业的税务风险。

2.5"税收优惠政策利用

一是税收优惠政策的挖掘和分析。大数据会计可以对国家的税收优惠政策进行深入挖掘和分析，找出对企业有利的政策，并为企业提供利用这些政策的建议。通过对税收优惠政策的深入理解和应用，可以帮助企业降低税收负担，提高企业的竞争力。二是优惠政策申请和执行的自动化。大数据会计可以为企业自动化处理税收优惠政策的申请和执行过程，确保企业及时享受税收优惠。通过与税务机关的信息系统对接，大数据会计可以实现优惠政策的自动识别、计算和申报，减少人工操作的错误和延误。三是优惠政策对企业财务的影响评估。大数据会计通过税收优惠政策对企业财务的影响进行评估，包括税收负担的降低、利润的增加等。通过这样的评估，企业可以更好地了解税收优惠政策对自己的影响，从而更好地制定财务决策和税收筹划方案。

3"企业运用大数据会计进行纳税筹划的常见问题

3.1"数据采集与整合能力不足

一些企业的数据来源单一，无法全面反映企业的财务状况；数据质量参差不齐，部分数据可能存在错误或遗漏；数据整合能力不足，无法将各类数据有效整合，进而形成有价值的信息，严重影响企业纳税筹划的效果。

一方面，无法准确获取和理解企业的财务数据，导致纳税筹划方案的制订缺乏全面有效的依据；另一方面，数据整合能力的不足使得企业难以发现潜在的税务风险，可能导致企业面临税务处罚或其他不利后果。

3.2"数据分析和挖掘不够深入

一是数据质量不能完全保证。由于企业数据的来源多样化，数据质量存在很大差异，部分数据可能存在缺失、重复或错误，这使得大数据会计在分析和挖掘数据时难以保证结果的准确性。二是数据分析方法单一。许多企业在纳税筹划中过于依赖传统的数据分析方法，如进行描述性统计分析，而缺乏深入的关联性分析和预测性分析。这导致企业无法充分挖掘数据中的潜在价值，限制了纳税筹划的效果。三是数据挖掘技术不足。大数据会计需要运用先进的数据挖掘技术，如机器学习、人工智能等，才能发现数据中的规律和关联。然而，目前许多企业的数据挖掘技术尚不成熟，难以实现深度数据分析。

3.3"数据安全和隐私保护措施不足

一是数据泄露风险。由于企业财务数据涉及敏感信息，如收入、利润等，一旦发生数据泄露，可能会给企业带来严重的经济损失和信誉损害。二是数据滥用。企业内部人员可能滥用掌握的财务数据，如挪用资金、虚报费用等，给企业造成不利影响。三是数据质量和准确性问题。由于大数据技术的局限性，可能导致数据的质量和准确性受到影响，从而影响纳税筹划的决策效果。

3.4"高端专业人才缺乏

在大数据会计的应用过程中，高端专业人才的缺乏主要表现为：一是缺乏具备大数据处理能力的人才，既懂会计知识，又熟悉大数据技术的人才。二是缺乏具备税务筹划经验的人才，即能够利用大数据技术为企业制订出最优纳税筹划方案的人才。三是缺乏具备数据分析能力的人才，即能够对大数据进行分析并从中发现有价值信息的人才。

3.5"法律法规和政策环境尚不完善

尽管大数据会计在企业纳税筹划中具有显著的优势，但其应用仍然受到法律法规和政策环境的限制。具体表现为：缺乏统一的数据标准和规范，导致数据质量和数据共享存在问题；数据安全和隐私保护法律法规不健全，企业在大数据应用过程中可能面临法律风险；税收政策不稳定，企业在进行纳税筹划时难以准确把握政策动向；税务机关对大数据会计应用的认识和接受程度不同，影响企业纳税筹划的实施效果。

4"大数据会计促进纳税筹划的对策

4.1"全面提升企业数据采集与整合能力

大数据会计对纳税筹划作用的关键在于数据的采集与整合，企业需要更高效、更准确的数据采集与整合方式，以支持决策制定、优化业务流程、提升企业竞争力。企业全面提升税收筹划数据的采集与整合能力，需要采取以下八种策略。一是实现系统化数据采集。建立全面的数据采集网络，涵盖内部系统（ERP、CRM、财务系统等）和外部数据源（政府公开信息、行业报告、市场数据等）。使用API接口、ETL工具或专门的数据抓取软件自动获取和更新数据。二是实现数据标准化。确保采集的数据格式统一，避免因为格式不一致导致的数据集成困难。定义数据标准，如日期格式、代码命名规则等，以便于后续处理和分析。三是实现数据源管理。设立专门的数据资产管理团队，负责监控数据源的稳定性和可靠性，定期评估数据质量，并更新数据源列表。四是实现数据清洗与预处理。对采集的数据进行清洗，去除重复、错误、无关或过时的信息，通过数据清洗工具和技术，如SQL查询、Python脚本等，提高数据质量。五是实现实时数据集成。采用数据集成工具（如Apache"Nifi、Informatica等），实现不同数据源的实时或周期性同步，确保数据的时效性。六是实现数据仓库与数据湖。通过建立数据仓库或数据湖，集中存储和管理整合后的数据，便于后续的分析和查询。七是实现数据安全与隐私保护。遵循相关法规，实施数据加密和访问控制，保护敏感信息不被泄露，同时确保数据合法合规使用。八是实现技术升级与投资。持续投资于数据采集和整合技术，如云计算、大数据处理平台（Hadoop、Spark等）以及AI和机器学习技术，提升数据处理效率和准确性。通过上述措施，企业能够建立起高效的数据采集和整合体系，为税收筹划提供强大而准确的数据支持。

4.2"全面提升数据分析和挖掘质量

大数据会计的数据分析和挖掘是实现纳税筹划的关键环节，企业应注重数据分析和挖掘的质量，通过采用先进的数据分析工具和方法，如数据挖掘、机器学习等，对数据进行深入挖掘和分析，找出隐藏在数据中的规律和趋势，为纳税筹划提供有力的数据支持。在大数据会计的视域下，企业全面提升税收筹划数据的分析和挖掘质量，可以遵循以下八个关键步骤。一是全面进行数据整合。企业需要建立一个全面的数据集成平台，将不同来源的税务、财务、运营等内部数据与外部市场、法规数据相结合。包括财务报表、税务记录、交易流水、行业基准等，确保数据的准确性和完整性。二是提升数据清洗与预处理能力。对收集到的数据进行清洗，去除重复、错误或不完整的数据，同时进行标准化和格式化，以便后续分析。三是推进数据挖掘技术应用。利用数据挖掘算法，如关联规则分析、聚类分析、预测模型等，发现数据之间的潜在关系，比如哪些业务活动可能产生税收优惠、哪些支出模式可能导致税务风险等。四是加强模型构建分析。根据企业的具体业务特性和税务法规，建立定制化的数据分析模型，如成本效益分析、税务风险评估模型等，以更精准地预测税收影响。五是实时监控与预警。通过实时数据流处理和分析，设置预警系统，及时发现异常情况，如税率变化、政策调整等，帮助企业及时调整税收策略。六是加强专业人才配备。培养或引进具备大数据分析能力的税务和财务人员，他们能够解读复杂的分析结果，并将其转化为实际的税务策略。七是持续优化与迭代。根据分析结果和实际情况，不断优化数据挖掘流程和模型，以适应不断变化的税务环境。八是严格法规遵从性。在整个过程中，必须确保所有的数据处理和分析活动都符合相关法律法规，尊重数据隐私，防止合规风险。

4.3"全面加强财务数据安全和隐私保护

大数据会计的数据安全和隐私保护是确保企业财务数据安全和合规的重要保障。企业应建立完善的财务数据安全管理制度，加强对财务数据的加密、备份和恢复等措施，确保财务数据的安全性和完整性。同时，企业应加强员工的隐私保护意识，加强数据泄露的防范和应对措施，确保企业的数据隐私得到充分保护。一般应从以下八个方面入手。一是强化法规遵从，确保符合数据保护法规，充分了解并遵守相关法律法规要求。二是强化数据分类与权限管理。对财务数据进行分类，根据敏感程度设置不同的访问权限，限制非授权人员访问关键数据。三是强化加密技术，对敏感的财务数据进行加密存储和传输，包括硬盘加密、网络传输加密，确保即使数据被盗也无法直接读取。四是强化安全基础设施，升级防火墙、入侵检测系统、反病毒软件等安全设备，建立多层次的安全防护体系。五是强化数据备份与恢复，制定定期的财务数据备份策略，确保数据在遭受意外损失时可以快速恢复，同时备份数据也需要安全存放。六是强化数据生命周期管理，明确财务数据的生命周期，规定数据的创建、使用、存储和销毁时间，减少数据暴露的风险。七是强化员工教育与培训，定期对大数据会计人员进行数据安全培训，提高他们对数据保护的认识，防止因人为因素导致的数据泄露。八是强化合作伙伴管理，对于与外部供应商或合作伙伴开展的数据共享，应签订严格的保密协议，明确数据使用和保护责任。通过强化上述多项措施，企业可以构建一个较为坚实的数据安全防线，确保财务数据在大数据会计环境中得到充分保护，同时满足法规要求和商业需求。

4.4"全面加强财税专业人才体系建设

大数据会计需要专业的财税人才来支撑。企业需要强化高端专业人才队伍建设，加强高端专业人才的培养和引进，建立完善的人才培养体系，不断提高财务管理人员的技能水平和综合素质，以应对复杂的财税数据分析、决策支持和风险管理挑战。企业需要从以下七个方面加强人才体系建设。一是强化需求分析与职位定义，企业要明确大数据会计的专业岗位需求，包括数据分析师、数据科学家、大数据会计师、风险建模师等，并制定详细的职责描述。二是加强教育培训，提供针对性的培训课程，包括会计与税务领域的数据应用知识、数据分析工具（如SQL、Python等）、大数据技术（如Hadoop、Spark、AWS等）、统计学、机器学习等。三是加强内部培养，鼓励内部员工转型，通过在职培训、项目实践等方式提升现有员工的大数据技能。四是加强外部招聘，寻找拥有大数据背景的会计专业人士，或者具备相关技能的跨界人才，比如计算机科学、统计学或数学背景的人员。五是加强合作与联盟，与高校、研究机构或专业培训机构建立合作关系，获取最新的研究成果和技术支持，也能为员工提供进修机会。六是提升激励机制作用，设定激励政策，如晋升通道、股权激励、专业发展基金等，吸引和留住大数据财会高级人才。七是加强企业文化建设，塑造开放、创新的企业文化，鼓励员工勇于尝试新技术，敢于解决复杂问题。

4.5"全面加强相关法律法规和政策环境建设

大数据会计背景下企业纳税筹划工作的健康开展离不开相关法律法规和政策环境的支持。企业应密切关注国家和地区的税收政策法规的调整和变化，积极适应和利用政策环境的变化，加强与税务部门的沟通与合作，确保企业的纳税筹划活动合规合法。企业应重点做好以下七方面工作。一是加强相关法规和政策研究，深入了解国内外关于大数据会计、税收和隐私保护等相关方面的法律法规，如《会计法》《税收征收管理法》《数据安全法》等，确保企业行为符合法律要求。二是加强内部合规制度建设，制定和完善内部数据管理、隐私保护、信息安全和会计信息处理的合规政策，确保所有业务活动都遵循法规。三是加强风险评估，定期进行法律风险和合规性审计，识别潜在的法律风险点，并制定相应的风险防控措施。四是加强合规培训，对员工进行法律法规培训，提高其法律意识和合规操作能力，使其理解并遵守相关的数据会计规则。五是加强合作伙伴选择，在与第三方数据供应商、服务提供商合作时，确保其符合法律法规要求，签署包含数据使用和保护条款的合同。六是加强政策沟通和参与，积极参与行业协会、政府机构的政策讨论和制定过程，及时了解和反映企业需求，以便更好地适应法规变化。七是加强应急响应机制建设，建立应急预案，应对可能因法律法规变动导致的业务影响，确保快速响应和调整。

此外，要加强法律顾问支持，聘请专业的法律顾问团队，为企业的大数据会计视域下的纳税筹划决策提供法律咨询和指导。

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［作者简介］彭文如（1982—），女，辽宁阜新人，管理学硕士，副教授，研究方向：企业财务管理及经济管理。