⑴ 如何應對大數據時代稅務管理和稅務策劃工作
面對撲面而來的大數據，面對海量的數據、碎片化的信息，傳統的稅收征管與充滿現代氣息的大數據不期而遇，將產生怎樣的效果呢？面對大數據的挑戰，稅收征管將如何充分運用大數據的思維和手段，推進稅收治理能力現代化、法制化，不斷提高稅收管理水平。
大數據向稅收征管工作提出挑戰
大數據、雲技術等現代信息技術應用非常廣泛，涉及到各行各業，特別是當前的稅務部門，正處在管理轉型的關鍵階段，大數據將對稅收征管工作產生巨大的影響。
影響之一：解決數據共享問題。大數據促進了數據內容的交叉檢驗，隨著數據量和不同來源的數據種類的增多，數據判斷預測的指向性會更強，准確率更高。目前，無論是稅務機關內部還是外部第三方涉稅數據的流動性和可獲取性都較弱，稅務機關的信息獲取渠道並不通暢。主要是因為內部流程和環節沒有理順，信息的共享利用受到了制約；外部協調難度較大，職能部門與稅務機關的涉稅信息交換尚未制度化、常態化。對稅務機關獲取第三方信息的權利，以及第三方向稅務機關提供涉稅信息的義務尚缺乏明確的法律支持。大數據將促使考慮建立統一的數據共享，解決各部門之間的數據共享問題。
影響之二：解決數據挖掘問題。數據挖掘一般是指從大量的數據中自動搜索隱藏於其中的有著特殊關系性的信息的過程。數據的價值在於更深層次的挖掘和再運用，最大限度地發揮數據的價值。但是，目前稅務機關並未能有效利用和深入挖掘自身已有的數據，更未能有效獲取和利用第三方數據。即使是利用，也更關注數據的基本利用。我們需要對數據價值再利用、數據整合再利用和潛在挖掘數據的運用，使信息管稅的效能充分體現，讓數據產生生產力，讓數據產生稅源。從海量數據中發現有用的信息，深入挖掘分析，與征管系統數據綜合利用。
影響之三：促進風險管理提檔升級。風險管理的核心是基於大數據的風險分析識別和多元策略的風
險應對。在風險控制建設中，引入先進的數據分析工具，打造一體化、智能化的數據分析應用功能區，為數據分析常態化運作提供功能強大的網上風險分析識別工作，為各級稅務機關開展分層分類管理，實施多層次、差別化風險應對提供了精確「制導」的操作。
大數據時代稅收征管准備好了嗎？
面對海量碎片化的信息，如何在短時間內「淘」出有價值的資料，為稅收征管工作服務，大數據時代的稅收征管工作準備好了嗎？
應對之策一：搭建綜合性的省級應用數據共享。數據只有不斷流動和充分共享，才有生命力。應在各專用資料庫建設的基礎上，通過數據集成，實現各級各類信息系統的數據交換和數據共享。各部門和相關單位應當履行稅收協助職責和義務，促進稅務部門提高依法治稅水平，切實維護稅收公平，為全面深化改革、實現社會持續健康較快發展提供強有力的稅收保障。將市場經濟主體的各類經濟活動納入稅收監控。涉稅信息交換還將和公共信用信息共享服務互聯互通，深入挖掘涉稅信息的應用效益。
應對之策二：充分釋放大數據蘊藏的能量。風險是由於信息不對稱而產生的，風險管理的關鍵在於能否把海量數據轉化為有效的征管資源。因此，將源自各方、結構形式各異的原始數據轉變成可資利用的征管資源，成為稅收大數據管理的關鍵節點。近年來，隨著我國改革開放的不斷深化，加快轉變經濟發展方式、推動管理轉型升級的步伐不斷加快，稅源管理的復雜性、艱巨性、風險性不斷加大。而基層稅源管理人員總量增幅有限，傳統粗放的稅源管理模式，已經難以適應新的發展要求，面臨的執法風險也日益顯現。稅收工作要適應大數據的發展，充分利用信息化管理手段，釋放大數據蘊藏的能量，推進組織結構變革和管理方式的創新，實現提升稅收征管管控能力，防範稅收執法風險，促進稅收堵漏增收的管理目標。
應對之策三：創新數據挖掘分析方法。建立稅收數據倉庫，對分散在各個應用系統中的數據進行集成、整合和統一管理，實現數據資源省級集中和共享，為數據挖掘分析提供基礎支持。對不同類型的稅收情況，找到稅收管理的薄弱環節，對有疑點的、存在問題多的行業從微觀上進行納稅評估、稅務稽查，採取切實措施強化管理，堵塞漏洞。 （牛俊梅 陳小剛 李勝）
⑵ 金稅四期工程啟動實施 各地部署「以數管稅」
在廣東省發布的方案中，其明確要以稅務執法、稅費服務、稅務監管為切入點，並提出2022、2023和2025年的三個階段性目標，在7個方面近30項改革任務中，提升稅收征管的數字化能力占據核心地位。
然而，要實現上述任務，其中一個關鍵的背景是金稅四期工程的啟動實施。2020年11月，國家稅務總局曾發布金稅四期相關項目的政府采購意向公告，采購主要為金稅四期決策指揮端等項目提供配套功能。
「經過近一年的部署和技術建設，目前金稅四期已完成主要流程的升級，相比金稅三期，四期工程的最終目的是將企業經營賬簿數據納入稅收系統，從而實現增值稅申報和企業銷售數據的結合，這是以數治稅順利實施的重要技術保障。」一位地方稅務部門人士表示。
在金磚國家稅務局長會議上，國家稅務總局局長王軍指出，大數據時代的稅收治理必然進入「以數治稅」階段。「當前，我們正以發票全領域、全環節、全要素電子化改革為突破口，啟動實施金稅工程四期建設，持續拓展稅收大數據資源，深入推進內外部涉稅數據匯聚聯通、線上線下數據有機貫通。」王軍說。
在財稅人士看來，中國稅收征管經歷「經驗管稅」和「以票管稅」兩個時期後，「以數治稅」的來臨也是必然趨勢。
國家稅務總局的資料顯示，「經驗管稅」時期，稅收征管效能主要依靠人的經驗積累而提升，體現的是加法效應。而進入「以票管稅」時期，稅收征管效能主要依靠票的關聯監控而提升，這主要體現的是倍增效應。
此後一段時間，依託金稅工程和增值稅發票管理系統，我國稅收征管不斷升級。特別是2014年以來，稅務部門對金稅工程進行的系統性改造，為增值稅發票系統升級創造了條件。
2020年，增值稅專票電子化首先在寧波、石家莊和杭州3個地區進行前期試點，按照安排，增值稅專票電子化將採取先試點後推廣的方式。
根據中辦、國辦的要求，2021年要建成全國統一的電子發票服務平台，同時要制定出台電子發票國家標准，有序推進鐵路、民航等領域發票電子化，並在2025年基本實現發票全領域、全環節、全要素電子化，著力降低制度性交易成本。
王軍表示，以數治稅主要通過法人稅費信息「一戶式」、自然人稅費信息「一人式」智能歸集，實現對同一企業或個人不同時期、不同稅種、不同費種之間，以及同規模同類型企業或個人相互之間稅費匹配等情況的自動分析監控。
值得注意的是，目前金稅四期雖然主打「以數治稅」概念，但從稅收征管現狀看，短期內企業尚不可能完全擺脫「發票依賴」，然而不可否認，未來增值稅申報與企業經營數據有機結合將是必然。
華稅律師事務所相關人士介紹，根據增值稅法理，增值稅納稅義務發生於銷售環節，因此應當與銷售收入有關聯，而與發票開具無關。因此，無論是否開具發票，企業發生銷售行為、取得應稅收入的，都應當計繳稅款。
而對於沒有發生銷售行為，不需要承擔增值稅納稅義務的，也不應當計繳稅款，這可以有效降低增值稅虛開現象的發生頻率，從而避免國家稅款損失。
基於此，在金磚國家稅務局長會議上，王軍表示，從「經驗管稅」到「以票管稅」再到「以數治稅」的過程，其實也是促進納稅人從「被動遵從」到「主動遵從」再到「協同遵從」的過程，這是稅收現代化不斷向前邁進的過程。
⑶ 淺議大數據時代如何加強稅收風險管理
內容提要：「大數據」時代的到來，為稅收風險管理提供了新機遇，帶來了新挑戰。本文在分析大數據為稅收風險管理提供契機的基礎上，結合基層稅務機關工作實踐，嘗試提出相應的稅收風險管理策略和建議，提升風險管理水平。
關鍵字：大數據，稅收風險管理
稅收風險管理是提升稅收征管質量、提高納稅人稅收遵從度的重要手段，「大數據含頃」時談局陸代的到來又為稅收風險管理提出了新的要求，如何運用大數據提升稅收風險管理水平，是新形勢下基層稅務機關面臨的巨大挑戰。
一、大數據時代的稅收風險應對的機遇與挑戰
（一）涉稅數據規模大，速度呈現跳躍性增長。大數據時代的進步，給稅務管理以信息管稅帶來了前所未有的機遇：現成的網路資源和真實的數據基礎。「信息管稅」，內涵要求是管住信息，沒有信息談何信息管稅。2011年地稅就實現了征管數據的全國大集中，標志已經步入了「數據驅動決策方法」的大數據時代，據統計，「金稅三期」工程在全國推行後，數據量和業務量將會極大地增長，數據規模的增長速度也會呈跳躍性增長。
（二）涉稅信息採集和掌握比較困難。大數據時代的進步，給稅務管理以信息管稅帶來的挑戰也是前所未有的，理論上客觀存在的這些涉稅信息，稅務系統是既看不著，也摸不著。面對這突變發展的大數據時代，由於落後的稅務征管信息系統背離大數據時代互通特徵與現實應用的網路資源脫節臘拆，所以征管系統現存的數據就不可能做到完整、真實、准確。而由於不重視文明、進步社會管理的基本理理念，至今尚未開展稅源信息標准化的基礎工作，致使社會稅源信息五花八門，其產生只能將就各市場主體自身業務推進的需要，不能滿足稅源信息採集的需要，進入大數據時代就如何採集和掌握現實稅源信息成了信息管理最大的難題。
二、大數據時代下基層稅務機關稅收風險管理現狀
（一）稅收風險管理專業人才匱乏。在大數據時代中，稅收風險管理要通過建立風險監控模型，來進行預測分析。特別是面對海量的數據，監控模型能左右著稅收風險管理的成敗。能建立或者組織建立風險監控模型的人才首先要有專業的稅收業務知識、要熟練掌握稅收應用系統、要有大數據的理念、熟悉數據的來源和構成，同時還要有創新意識和奉獻精神。在基層稅務機關，這種風險管理領域的專業人才少，導致工作實績不明顯。
（二）數據獲取不全面。風險管理必須依靠大量正確的數據信息，金稅三期的推行，解決了內部數據獲取的問題，但是，納稅人的生產經營信息、財務信息以及第三方信息的獲取渠道仍然有限。基層稅務機關無法像總局大企業司的全流程風險監控那樣獲取信息，外部涉稅信息主要來源於自行報送，獲取信息的范圍狹窄、渠道少且不準確。一些對風險分析至關重要的物流、資金流信息數據無法取得。同時，金稅三期等含有無效甚至垃圾數據，嚴重影響了風險監控的准確性。
（三）思想認識上有偏差。風險管理的基礎是信息的採集，也就是對數據的處理。在基層稅務機關，多數人認為稅收數據是信息中心的活。因此，把數據管理也看成了技術活，一方面覺得事不關己高高掛起，另一方面會認為數據管理高深莫測的，遙不可及。其實數據是業務載體和表現形式，是決定風險管理質量的基礎和關鍵所在。
（四）涉稅數據更新不及時。稅務管理包括稅務登記、納稅申報、稅款徵收、發票管理、納稅評估、稅務稽查等產生的涉稅信息資源，構成了稅務機關征管系統的主體數據。由於採集方式多以手工錄入為主，數據在質量上，特別是在完整性、准確性、規范性、邏輯性等方面，依然難以滿足稅收風險管理的需要。另外，不同納稅人的名稱、生產經營地、法人、財務負責人、經營范圍經常變化，使稅務機關征管系統的數據很難做到隨時更新，也給稅收風險管理帶來難題。
（五）數據分析技術能力有待提高。在基層稅務機關，絕大多數的數據分析仍停留在簡單的查詢和比對層面，缺乏行之有效的數據分析工具，使大量沉積在業務操作層的數據尚未有效轉換為管理決策層所需要的信息，即使是納稅人提供的網上申報數據和財務報表數據電子信息，也難以實現所有信息的全面自動讀取、分類加工。稅務機關難以對這些數據進行深層次的分析，獲得更有價值的信息，對數據所反映出的稅收風險、經濟內涵進行分析監控乏力，沒有建立稅收與相關經濟數據之間的關聯模型，難以對現有數據進行數理統計和趨勢預測分析，不能為管理決策提供科學、有效的信息支撐。
三、稅收風險管理適應大數據時代發展的建議與對策
（一）強化以數治稅理念。將該理念貫穿於稅收征管改革和體系建設的全過程，引導基層稅務幹部正確理解大數據的核心理念，培養大數據的思維方式，自覺運用大數據查找風險疑點，開展風險排查和應對，營造用數據管理、用數據決策、用數據創新的風險管理氛圍。強化稅收風險共治理念。立足工作實際，以科學有效的稅收風險共治平台為支撐，持續推進稅務部門、納稅人、政府部門、社會組織在稅收風險管理上的深度合作和協同治理，構 建黨 政領導、稅務主責、部門合作、社會協同、公眾參與的稅收風險共治模式，實現部門之間數據信息的開放共享、互聯互通和深度應用，形成風險管理合力。
（二）建立良性的風險監管工作機制。基層稅務機關可以建立本地區專門的風險監控管理機構。並且明確各崗位的職責許可權：稅源管理和納稅服務部門在變管戶為管事的基礎上，深化納稅服務，同時提供個性化的納稅服務，比如建立對話、幫助簽訂稅收遵從協議等。風險監控部門可以看成是既有稅收業務知識和一定數據管理水平的成員組成的本地區團隊，負責數據管理、設計並更新維護本地區風險監控指標、對稅收風險進行分析識別、向相關部門進行風險推送。納稅評估部門接收推送過來的風險任務、採取納稅評估或者稅務審計等手段進行風險應對、同時將風險應對結果向相關部門推送。綜合業務部門在執行稅收政策的同時，審核風險應對結果，同時向風控部門推送風險應對的審核結果，為其更新和完善風險監控指標提供依據，由此形成了一個協調配合、聯動監督、良性互動的閉環工作模式。
（三）建立以風險管理為導向的扁平化立體式征管模式。為積極應對大數據時代給稅收風險管理帶來的挑戰，應進一步明確職能，規范流程，建立上下聯動、橫向互動的兩級任務中心，形成扁平化立體式征管模式，以適應稅收風險管理工作的開展。同時，按照納稅人的「規模或行業+征管事項分類」的原則，結合稅源結構特點設置與風險管理相適應的稅源管理機構，形成事項分類管理、風險專門應對，科學化、專業化、精細化更加突出的征管模式。通過征管模式的重構，形成市局、基層局相互呼應、互為依託、相互補充、共同提升的工作模式，繼續提升大數據時代地稅部門的工作質效。
（四）提升數據採集和應用能力。稅收大數據是稅務部門最核心和關鍵的征管資源。為了不斷提升稅務機關的核心競爭力，必須加強對稅收大數據的交換共享、智能比對和邏輯相關分析，拓寬採集渠道，全面獲取各方各類涉稅信息。對地稅內部、外部海量涉稅數據信息進行全面歸集採集、整合加工，實現「信息+數據」增值應用，著力突破征納雙方信息不對稱的管理瓶頸，有效促進納稅遵從和管理增效。在信息採集方面，一是繼續做好政府部門涉稅信息採集工作。充分發揮《江西省地方稅收保障條例》的作用，繼續爭取政府和相關職能部門的大力支持，發揮跨部門信息交換和共享平台作用，形成跨部門協同治理格局，全面准確及時地獲取涉稅信息，形成全面實時、動態化的稅源監控網路，有效加強地方稅收征管。二是繼續加強互聯網涉稅信息的採集力度。充分利用互聯網海量資源，甄別、採集、整合上市公司中涉及企業的有效數據，為稅收管理提供數據基礎。
（五）多措並舉，不斷提升數據應用的有效性。一是規范數據質量管理。嚴格規范納稅人的財務報表、基本資料等基礎數據信息，把好數據入口關、校驗關；
同時，對通過風險管理發現的數據質量問題進行跟蹤管理，確保錯誤數據及時得到更正；
注重發揮納稅輔導提示、服務作用，提醒納稅人重視數據質量並及時更正錯誤數據。二是做好數據整合應用。其一，實現稅務系統內部信息的有機整合和結構化存儲。對稅收征管主體軟體、發票系統、風險管理等各系統中的涉稅信息，第三方渠道採集的各類信息，以及稅務人員在實地巡查、約談、評估、稽查中獲取的各類信息，進行有機整合和一戶式歸集，建立起統一規范的納稅人數據倉庫，在各級稅務機關、各稅種管理部門、前台服務人員之間，按照職能許可權實行信息開放和增值應用。其二，加強內外部數據的合作應用。對內，加強市局各業務處的合作，共同探討信息分析應用途徑；
積極徵求基層局意見建議，了解信息的有效性、針對性，通過信息分析方與應用方的對接，形成數據採集、整理、運用的良性互動，進一步提升信息應用效率。對外，加強與國稅、財政等部門的合作，對獲取的數據進行綜合分析，共同應用，互利共贏，共同提升信息應用水平。
（六）建立人才培養機制，打造專業稅收風險分析管理團隊。以風險分析、應對納稅、調整賬務處理、計算機操作技能和評估約談技巧等為主要內容，組織開展風險管理能力培訓，激發幹部業務學習活力；
要優化組合，合理配備資源，使得人盡其才。逐步建立一支綜合素質高、專業技能強的專業化風險管理團隊。加強風險管理隊伍建設。結合「數字人事」和個人績效管理，將管、考、訓、用有效統一, 圍繞打造風險管理專業團隊的目標加強業務培訓,面向風險管理人員定期考核,優化激勵機制，重視工作實績，促進風險管理人員自覺學習業務、鑽研業務,不斷提高風險管理能力和水平。
參考文獻
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⑷ 稅務領域大數據如何應用
1.互聯網+發票
金稅三期、新防偽稅控系統，將對增值稅發票票面信息（包括納稅版人名稱、數量、單價權、稅率、稅額等）進行全面採集，發票在線開具數據實時傳送，離線開票需在規定時間上傳，否則導致無法開票。納稅人發票信息採集，稅務征管將對發票信息深度分析、挖掘，快速、全面將納稅人經營情況反饋與呈現，切實加強後續管理，防範征管漏洞。
2.電子稅局——O2O辦稅
受電子商務高質量服務的影響，電子稅務局上線也形成了線上（Online）受理到線下（Offline）辦理的O2O（線上線下）的納稅服務新模式。
⑸ 利用大數據分析優化稅收哪些征管流程
採用大數據技術實現稅收數據的全方位分析與監控,從而規范征管系統流程設計、簡化其系統架構以及優化有限資源,分析稅收數據、簡化、優化稅收征管流程,促進稅收征管科學化、現代化。
稅收分析是以稅收經濟現象的數量方面為研究對象的認識活動。深化稅收數據分析,可以幫助認識稅收數量特徵、深化理解稅收、推斷和預測稅收收入,從而掌握稅收管理的主動權。
稅收分析指標是用於分析納稅人稅收風險的計算公式及其屬性標識,若干指標集合由稅收分析預測模型識別。稅收風險指標按與稅款的關聯度,分為稅種類、行為類和特定事項類。稅種類風險指標主要包括營業稅類、企業所得稅類、土地增值稅類、個人所得稅類、房產稅、土地使用稅類、印花稅類、契稅、城建稅及附加類等；行為類風險包括發票行為類、登記類、申報類、稅款徵收類和管理認定類等；特定事項類風險主要包括非貨幣性交易、債務重組、拆遷、搬遷、破產、合並、分立、土地房產轉讓等。
通過分析對比單戶企業與本地同行業企業的稅收貢獻率,對低於同行業平均貢獻率的企業,提示預警信息並深入分析企業是否存在多計生產成本、多結轉銷售成本、多計期間費用、擴大稅前扣除范圍或不計、少計銷售收入等問題。將計算出的稅率與企業以往年度或本地同行業水平相比,分析判斷企業是否存在以上問題。
在稅收分析管理的過程中,稅收分析識別必須通過構建一套指標和模型來進行。一個科學的模型能夠全面、及時、准確地識別出納稅人存在的稅收問題,而構建一個高質量的模型,關鍵在於收集有效的稅收數據(特徵)、設定精確的指標和建立科學的模型,從而模擬企業稅務真實情況及強化稅收監管。
在模型構建過程中,需根據指標對模型管理的重要性設置不同權重,尤其是關鍵指標的構建。通過設置多層次指標,如一級指標、二級指標、三級指標等,動態管理實際情況。此外,指標體系自身的建設也是至關重要的,如:指標名稱、指標功能、取數口徑、比對方式、指標在模型中的權重、預警值的計算等。
⑹ 如何利用大數據平台提升稅收治理
一、用「互聯網+」大數據強化稅源控管
「互聯網+」大數據條件下，稅務部門在積累了納稅人大量有價值數據基礎上，通過與工商、銀行、海關、技監、住建、房產、規劃、社保、審計等部門聯網，在雲計算數據綜合分析判研的驅動下，從海量數據中挖掘有價值的經濟稅收數據，從所有經濟稅收數據信息中掃描、控管全部的經濟稅源。如地稅部門要建立個人財產收入信息大數據平台，通過對個人的房產租賃、存款利息、有價證券溢價、財產增值、股權轉讓、投資收益等財產收入的海量數據進行綜合的邏輯判研和嚴密的數理分析，使個人財產的稅源在「互聯網+」大數據的透視下一覽無遺。基於雲計算、大數據的運用，通過對稅收彈性分析、稅負分析、稅收關聯分析等方法，對經濟形勢作科學研判，對稅收收入作精準預測，就能對動態的經濟稅源進行有效嚴密控管。一言蔽之，稅收數據挖掘有多深，雲計算數據就有多精，稅源控管就有多准。「以票控稅」時代將終結，「人海戰術」被「雲海戰術」所取代，以專業、精準的大數據分析，可以牢牢控管住所有的經濟稅源。
二、用「互聯網+」大數據應對新生業態的稅收征管
在「互聯網+」大數據的作用下，網路銷售平台、互聯網金融等新興經濟業態以其虛擬、無址、跨域、高效、隱蔽等特點，使經營地點、稅源歸屬、征管許可權、稅收分配等發生重大變化，極大地挑戰了傳統的稅收征管模式。為加強對新生業態稅收征管，稅務部門要通過「互聯網+」大數據，從「管事制」向「管數制」轉變，實施「數據管稅」：將納稅人稅收、財務、經營等信息鏈條完全打通，實現涉稅信息電子化，稅務機關、納稅人、消費者和第三方部門的信息數據，完全取代紙質申報和發票等實物載體，構建以信息數據為核心要素展開的稅收征管新模式；利用「互聯網+」大數據助推納稅人自助式管理，使納稅人自主申報、稅收政策自動適用成為征管主流；藉助「互聯網+」大數據效率高、成本低的優勢，改變以往征管強調抓大放小、集中精力管好重點稅源，轉變為大企業與中小型企業並重，重點稅源與非重點稅源並重；對稅收信息判研出納稅人的異常數據，為一線稅管員提供「精確制導」，以強化稅收征管。
三、用「互聯網+」大數據加強稅收風險管理
「互聯網+」大數據通過雲計算等技術手段，使政府信息系統和公共數據逐步互聯共享，稅務部門從海量資料庫中獲取大量有價值的涉稅數據，為推動稅收風險管理提供有利條件。在簡政放權的大背景下，涉稅事項逐步發展為納稅人對照稅法和稅收政策、自行掌握執行、稅務機關進行後續管理的方式。稅務機關更多地通過大數據、涉稅信息平台抓取有關經濟涉稅信息數據進行比對分析、評估判研，將所有的海量涉稅信息轉化為可量化、可比對的數據，實現涉稅信息的數字化管理。通過網路技術、信息技術、整合技術等判研，對納稅人涉稅情報進行智能化分析、計算、比較、判斷、甄別、聯想和定性，依據採集和積累的征管基礎數據、風險分析數據、第三方數據等信息資源，多角度對稅收風險進行綜合關聯分析，精準計算出如稅負、稅種、行業、納稅規模、納稅信用、納稅遵從等各種稅收風險指數，揭示涉稅風險的發展規律。針對不同類別、不同稅收風險的納稅人，採取不同的稅收風險應對措施：對高風險的納稅人實施稅務稽查，對中等風險的納稅人進行稅務約談，對較低風險的納稅人則通過納稅輔導以促進納稅遵從。
四、用「互聯網+」大數據做好納稅服務
「互聯網+」大數據條件下，納稅人類型、辦稅業務、時空跨度、新興業態的多樣化，必然導致納稅服務需求的多元化。針對當前稅務部門大眾化的納稅服務資源和能力過剩，個性化納稅服務不足的困局，必須從納稅人的個性化需求出發，切實改進納稅服務的有效供給，以滿足納稅人個性化的納稅服務需求。稅務部門要依託大數據分析制導服務供求，做到始於需求、終於滿意。在「互聯網+」大數據相互作用下，個性化納稅服務需求容易被識別，對於納稅大戶、高新技術企業、小微企業等個性化、特殊化的納稅服務容易實現。因此，稅務部門要針對不同行業、不同類型納稅人，從改變納稅服務的供給側角度入手，根據每個納稅人所需求的納稅服務進行「私人定製」，一改粗放型「端菜式」的納稅服務為精準型「點菜式」的納稅服務。要藉助「互聯網+」大數據，超越時間、空間、地域、業態等限制，使納稅人可以在家裡、辦公室、旅行途中通過互聯網全流程、無紙化辦理所有涉稅事務，在大大降低納稅成本的同時，享受到精準、便捷的納稅服務。要充分依託互聯網和移動通訊技術，構建「實體辦稅廳+網上辦稅+移動辦稅終端+自助辦稅終端」的納稅服務平台，將申報繳稅功能拓展到移動互聯網，支持銀行轉賬、POS機刷卡、網上銀行、手機銀行、微信支付等稅款繳納方式，使納稅人足不出戶就可以享受到優質、高效的納稅服務。
⑺ 2025年實現稅務執法服務監管與大數據能化應用深度融合什麼高
高效聯動、全面升級。根據查詢《關於進一步深化稅收征管改革的意見》顯示，意見目標是2025年實現稅務執法、服務、監管與大數據智能化應用深度融合、高效聯動、全面升級。2022年基本實現法人稅費信息「一戶式」、自拍畢逗然人稅費信息「一人式」智能歸集，2023年襲賣基本實現稅務機關信息「一局式」、稅務人員信息「一員式」智能歸集，深入推進對納稅人繳費人行為的自動分析管理、對稅務人員履責的全過程自控考核考評、對稅務決策信息和任務的數盯自主分類推送。