近年來，隨著商事登記制度改革、行政審批制度改革等“放管服”改革的深入推進，大量市場主體低門檻進入市場，為稅收風險管理帶來了更大的挑戰。
“前端放開了，後續的監管就要跟上。”國家稅務總局廣東省稅務局負責徵管和科技發展工作的陳學著處長介紹，該局緊緊抓住改革契機，運用大數據思維和工具構建全鏈條風險管理體系，探索用“機器學習”算法研判發票虛開潛在風險，將風險管理關口前移，運用大數據分析精準打擊發票虛開行為。新稅務機構成立後，稅收數據進一步集成，“機器學習”算法有望發揮更大的威力。
大數據集成創新，防發票虛開“變法”
據悉，廣東省稅務局在統籌分析現有各類應用系統的基礎上，充分利用大數據、“互聯網+”的信息技術，優化集成內外部數據資源，建設大數據管理平臺，並加快風險管理與大數據平臺對接融合步伐，推動稅收管理從“業務驅動”轉向“數據驅動”，創新打造數據決策型智慧風險防控體系。
“機器學習”算法就是數據決策型智慧風險防控體系的創新應用之一。
“我們依託風險管理系統和大數據平臺，讓計算機利用已有的海量數據，集成日常徵管經驗，通過複雜的邏輯迴歸模型和公式，形成較為科學的‘機器學習’模型。並利用該模型對涉稅數據進行分析，預測納稅人虛開發票趨勢，實現了事前預判、事中干擾和事後監管的精準度成倍提升。特別是在稅務機構改革之後，原來分散的稅務徵管數據得到更加全面地集成，也使得‘機器學習’算法更精準、更有力。”陳學著介紹，將“機器學習”運用到防範發票虛開是將最新的大數據技術與當前徵管熱點問題的巧妙結合，是運用最新辦稅實名制與搭建風險模型的集成創新。
機器智能更精準，築全流程風控閉環
那麼“機器學習”算法與傳統的防範發票虛開風險管理模型究竟有何不同呢？
記者瞭解到，傳統的風險管理模型過分依賴於對稅務幹部業務水平和工作經驗的主觀判斷性，模型涉及指標數量多是票面信息，指標之間邏輯關係較為簡單，虛開企業多采用各類對抗掃描措施，逃避風險篩查。
與傳統模型相比，廣東省稅務局自主研發的“機器學習”算法，則是通過“機器智能化”預測納稅人的虛開風險指數，結合實名辦稅的有關數據，鎖定風險指數較大的納稅人並開展精準到人的風險防控，大大降低了對業務主觀經驗的依賴性。
陳學著表示：“‘機器學習’算法不僅為實現事前、事中、事後的全閉環風險防控網絡提供了更科學的技術支撐，也為開展納稅信用動態積分、推動建立信用發佈、風險鎖定等提供了更有力的抓手。”
順藤追擊驗成果，開打擊虛開“天眼”
“目前，我們已經在全廣東省完成了‘機器學習’算法的初步驗證工作，根據驗證算法的風險指向，對風險等級較高的納稅人及其關聯自然人已經採取了防範措施，並根據算法提供的線索，在部分地區成功找出一批虛開團伙，‘機器學習’算法成果得到了有效檢驗。” 陳學著說。
據介紹，廣東省稅務局運用“機器學習”算法，對省內114戶疑點企業通過辦稅實名結果，進一步延伸分析“上下游”和“同一人在其他企業任職”的情況，發現有13組疑似團伙，涉嫌虛開發票企業98戶，其中有21戶已被採取嚴格限量供應發票、異常增值稅扣稅憑證管理、暫停網上申報業務和納稅評估等措施；對另一戶虛開嫌疑明顯的企業開展延伸分析，發現該企業的辦稅員同時還兼任16戶同行業的其他企業辦稅員，16戶企業中大部分企業開業後領用了幾百份萬元發票，且購進貨物發票顯示多為手機整機，銷項發票顯示多為集成電路、攝像頭、電芯、鏡頭、主板等手機零件，進銷比對嚴重不匹配。通過基層核查，發現該16戶企業疑似同一虛開團伙，涉嫌虛開增值稅專用發票合計4.06億元。同時，按照“機器算法”掃描結果，聯合公安部門查獲一個虛開增值稅專用發票的窩點，抓獲6名犯罪嫌疑人，查獲9戶涉嫌虛開增值稅專用發票企業印章、稅控器具、空白髮票和已經開具的發票、擬虛開發票計劃等一批涉案物品。涉嫌虛開增值稅專用發票的企業共14戶，涉嫌虛開增值稅專用發票價稅合計1.95億元。
廣東省稅務局有關負責人表示，接下來，新的稅務機構將在原國稅地稅徵管數據逐步整合的基礎上，全力推進基於雲架構的大數據治理體系及應用系統建設工作，把先進的大數據分析技術和應用理念引入風險管理工作，繼續發揮辦稅實名制的基礎保障性作用，以稅收實名數據為基礎，將有限徵管資源配置於稅收風險更集中、風險級次更高的納稅人，不斷提升稅收徵管效能，夯實稅收徵管現代化的徵管基礎。
來源：經濟日報客戶端、南方都市報等綜合報道
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