文/严丽倩

近年来，随着金税四期等信息化系统的推进，税务机关借助大数据等技术，对企业涉税数据的采集、分析、监管能力大幅提升，企业的每一笔交易、每一张发票、每一项申报数据，都在税务部门的严密监控之下。然而，不少企业在适应大数据征管模式时困难重重，旧有的税务管理体系难以应对新环境下的挑战，构建契合大数据征管模式的税务合规体系迫在眉睫。

一、大数据征管模式下企业税务合规体系的构建问题

（一）税务风险识别机制不健全

第一，企业对税务风险来源的认知局限于常见业务，未能全面覆盖所有涉税环节，诸如新兴业务模式、特殊交易安排所涉及的税务风险被忽视，导致风险识别范围存在盲区，无法及时察觉潜在税务隐患。第二，缺乏对税务风险的前瞻性分析，仅依据过往经验和已发生案例识别风险，未能结合宏观经济形势、税收政策动态变化预判未来可能面临的税务风险，在政策调整或市场环境变动时，企业易陷入被动应对局面。第三，风险识别方法单一，多依赖人工筛查账目、比对税务数据，难以处理海量复杂数据，效率低下且容易遗漏风险点，无法满足大数据征管模式下对税务风险精准、高效识别的要求。

（二）税务合规管理流程不规范

第一，税务合规管理流程未明确各环节的具体操作标准与要求，如税务申报的资料准备、审核流程等缺乏详细指引，导致不同人员操作方式各异，影响税务合规管理的准确性与一致性。第二，流程中职责分工不清晰，业务部门、财务部门与税务部门在税务合规管理中的职责存在交叉与空白区域，出现问题时部门间相互推诿责任，阻碍税务合规工作的顺利推进。第三，税务合规管理流程缺乏连贯性，从税务信息收集、风险评估到应对措施实施，各环节之间未能有效衔接，容易出现信息中断、工作重复等问题，降低税务合规管理效率。第四，在重大经营决策过程中，税务合规管理流程未能有效嵌入，未对决策方案进行全面税务合规性审查，导致决策实施后可能产生税务风险，给企业带来不必要的损失。

（三）税务信息化系统协同不足

第一，企业内部税务系统与财务系统、业务系统相互独立，数据接口不兼容，涉税数据需通过人工方式在不同系统间传递，导致数据重复录入、信息滞后，无法实现数据实时共享与联动。第二，税务信息化系统功能模块分散，发票管理、纳税申报、风险监控等功能各自独立运行，缺乏统一的操作平台和数据中枢，系统间数据关联度低，难以形成完整的税务数据链条，影响数据综合分析效果。第三，系统数据标准不统一，不同系统对同一涉税指标的定义、计算方式存在差异，数据格式不兼容，导致跨系统数据比对困难，形成数据孤岛，无法充分发挥数据聚合价值。第四，税务系统与外部监管平台对接不畅，未能与税务机关的电子税务局、大数据监管系统等实现数据直连，企业涉税数据报送仍需人工整理上传，增加数据报送的烦琐程度与出错概率。

（四）税务人员数据分析能力不足

第一，税务人员缺乏系统的数据分析理论知识，对数据建模、指标体系构建等专业知识掌握不足，在面对海量涉税数据时，难以运用科学方法梳理数据逻辑、挖掘数据关联，影响分析深度。第二，对大数据分析工具的操作能力有限，多数税务人员仅能使用基础办公软件处理数据，对专业数据分析软件、税务系统中的高级分析功能掌握不够，无法高效处理复杂数据，降低分析效率。第三，数据解读能力薄弱，能够完成数据汇总统计，但对数据背后反映的税务风险、业务实质缺乏深入解读，无法从数据异常中识别潜在税务问题，难以形成有价值的分析结论。第四，缺乏行业数据对比分析能力，不熟悉同行业税负水平、税收优惠享受情况等行业数据，无法通过横向对比发现企业自身税务数据的偏差，难以客观评估企业税务合规状况。第五，对税收政策与数据分析的结合能力不足，在分析涉税数据时，未能充分结合最新税收政策条款、税务机关监管重点进行针对性分析，导致分析结果与实际监管要求脱节。

二、大数据征管模式下企业税务合规体系的构建策略

（一）建立全面的税险识别机制

第一，扩大税务风险识别覆盖范围，对企业所有涉税环节进行系统梳理，包括常规业务、新兴业务模式及特殊交易安排，建立完整的涉税业务清单，确保每个业务环节的税务风险都被纳入识别体系，不留风险盲区。组织税务人员与业务人员共同排查各环节潜在风险点，形成风险识别台账。第二，构建税务风险前瞻性分析机制。要设立专人跟踪税收政策动态，还要每季度召开风险预判会议，针对政策调整方向制定应对预案，提升风险预判的及时性。第三，丰富风险识别方法。要引入大数据分析技术，开发税务风险识别模型，识别异常指标与潜在风险点，同时结合人工复核，形成“系统筛查+专业研判”的双重识别模式，提升风险识别的效率与精准度。

（二）优化税务合规管理流程的规范性

第一，制定详细的税务合规操作手册，明确税务申报、发票管理、优惠备案等各环节的操作标准、资料要求与时间节点，细化每个步骤的具体指引，确保不同人员操作统一规范。定期组织全员学习手册内容，将手册作为日常工作的操作依据。第二，清晰划分各部门职责权限，通过制度文件明确业务部门、财务部门与税务部门在税务合规管理中的具体职责，标注职责边界与协作节点，避免职责交叉与空白。建立职责清单并公示，强化各部门责任意识，确保事事有人负责。第三，强化流程各环节衔接连贯性，梳理税务合规管理全流程，绘制闭环流程图，明确信息收集、风险评估、措施实施、结果反馈等环节的衔接方式，设置专人负责环节对接，确保工作流转顺畅，减少信息中断与重复劳动。第四，将税务合规审查嵌入重大决策流程，规定企业在制定投资、并购等重大经营决策时，必须经过税务合规审查环节，由税务部门出具合规性评估报告，提出税务优化建议，确保决策方案符合税务合规要求。

（三）提升税务信息化系统的协同能力

第一，推进内部系统数据互联，组织技术团队开发统一的数据接口，实现税务系统与财务系统、业务系统的无缝对接，打通数据传输通道，支持涉税数据在各系统间自动流转、实时共享，减少人工干预，确保数据传递的及时性与准确性。建立系统对接维护机制，定期检查接口运行状态，保障数据传输稳定。第二，构建一体化操作平台，整合发票管理、纳税申报、风险监控等分散功能模块，打造统一的税务信息化操作中枢，实现各功能模块数据互通、联动操作。通过平台集中展示企业涉税数据全貌，支持跨模块数据查询与分析，提升系统操作的便捷性与数据综合利用效率。第三，统一系统数据标准规范，制定企业内部涉税数据管理规范，明确各类数据的定义、格式、计算方法及录入要求，确保不同系统对同一数据的表述一致。组织各部门开展数据标准培训，在系统升级与数据录入时严格遵循标准，为跨系统数据比对与分析奠定基础。第四，加强与外部监管平台对接，主动与税务机关沟通，按照监管要求完成企业税务系统与电子税务局、大数据监管平台的数据直连开发，实现涉税数据自动报送、申报信息实时反馈，减少人工报送环节，提升数据交互效率与准确性。

三、强化税务人员数据分析能力培训

第一，构建系统化培训体系，为此要设计涵盖数据分析理论等内容的课程体系，并分阶段开展培训，还要邀请数据分析领域专家授课，通过理论讲解等方式，帮助税务人员掌握数据分析基础理论，以便夯实专业知识储备。第二，开展专项工具操作培训，例如针对专业数据分析软件及税务系统中的高级分析功能，组织实操培训课程，还要安排技术人员进行现场指导，以便让税务人员通过反复练习熟练掌握工具使用技巧，提升数据处理效率。第三，提升数据解读实战能力，定期组织税务数据解读工作坊，选取企业实际涉税数据案例，引导税务人员深入分析数据背后的业务逻辑与税务含义。通过小组研讨、成果分享等形式，培养学员从数据异常中识别关键问题的能力，形成有价值的分析结论。第四，建立行业数据对比机制，收集整理同行业税负指标、优惠政策享受情况等行业数据，搭建行业数据参考库。组织税务人员学习行业数据对比方法，定期开展企业数据与行业基准的对比分析，客观评估企业税务合规状况，借鉴行业先进经验。第五，加强政策与数据结合培训，结合最新税收政策与税务机关监管重点，设计政策解读与数据分析相结合的专题培训。通过政策要点拆解、数据指标对应分析等方式，指导税务人员在数据分析中精准对接政策要求，提升分析的针对性与实用性。

在大数据征管模式下，企业税务合规体系构建的研究聚焦风险识别、流程规范、系统协同及人员能力等核心维度，形成了针对性解决方案，对保障企业合规经营，具有重要支撑作用。未来，研究可进一步探索人工智能技术在税务风险自动识别中的应用，以便提升风险响应速度，为企业高质量发展筑牢税务合规根基。

（作者单位：江苏省太仓市金溪农村经济发展有限公司）

审核：刘   坤

责编：明贵栋

编辑：刘   彬