数字化手段的应用，有助于实现“精准监管”的目标，推动留抵退税制度落实。现在，有些基层税务机关已经将风险指标系统应用到留抵退税的管理中，但这一应用相对独立于留抵退税全流程，是偏事后的风险管理措施。应通过运用数字化手段，加强事前、事中、事后全流程管理，防范留抵退税风险。

应重视留抵退税风险案例分析，建立大数据评价数据库。对留抵退税申请失败率和失败的原因进行分析，利用机器学习技术，提取留抵退税违法案件特征，探索特征变量之间的关联规律。提炼风险监测指标、优化风险模型，并融入退税流程，实现分析、预警和防范功能的融合，实现“无风险不打扰、低风险预提醒、中高风险严监管”。

事前不断提高系统预填比例。及时为符合退税条件企业送上量身定制的“退税操作指南”。对于系统预填数据中有问题的纳税人，通过电子税务局弹窗提醒风险点，在申请环节加强风险研判提醒、及时纠错。

事中加大虚开发票等风险防控力度。虚开增值税发票问题在关联企业中时有发生，可以利用机器学习等提炼虚开发票行为的特征。通过对增值税发票信息挖掘，利用发票流、资金流、物流等信息内容间的关联性，加大信息审核校验力度，结合税收关联图谱的智能分析找出风险点，区分不同风险等级开展差异化应对。对高风险企业重点稽查、精准监管。对中低风险企业及时进行风险警示，告知其应承担的法律责任，勒令整改。对于非主观故意违规取得留抵退税的企业，及时提醒，并进行培训辅导。

事后要建立评估管理机制。及时跟踪企业享受留抵退税优惠政策前后生产经营和实际税负变化。比如，对企业退税一段时间以后仍处于零申报、负申报或低税负等不正常状态的，迅速开展问询或实地检查。对曾经办理过留抵退税的企业注销，应着重核实其留抵退税的真实性等。

从国际借鉴来看，对留抵退税信息实现全方位获取，便于开展风险管理工作。欧盟于2019年推出交易网络分析系统。该系统能够自动收集企业增值税纳税申报表中的数据，将相关信息共享至欧盟成员国共享信息的税务平台，通过比较买卖双方购买额的差异以及增值税纳税申报表数据的差异，对交易活动进行分析，识别增值税欺诈行为。建议加快实现各地税务机关之间的信息互通，将纳税人在不同地区发生的应税事项进行整合监管，降低留抵退税风险。同时，进一步加大部门间的信息共享，通过支付系统的数据、进出货数据识别隐匿收入等行为。

给予企业一定的留抵退税“弹性”。针对纳税人主观退税意愿存在差异的客观现实，在确保应享尽享的原则下，建议在退税门槛设置、退税周期、退税额的选择等方面，给予企业更多的留抵退税“弹性”。对此，各个国家有不同的实践，如匈牙利、罗马尼亚等国规定纳税人申报留抵税额的最低门槛，越南等国设置了留抵期限，法国纳税人可以自行选择留待以后抵扣或者当期申请退还，即便申请留抵退税也可以选择将增值税留抵税额全部一次性退还或部分留抵、部分退税。

（作者单位：国家税务总局北京市昌平区税务局）