中办、国办印发的《关于进一步深化税收征管改革的意见》提出，建立健全以“信用+风险”为基础的新型监管机制。近年来，税务部门运用税收大数据分析成果，对企业实施分类分级服务和管理，既严格防范逃避税，又尽力避免影响企业正常经营，有力维护了公平竞争，营造了良好市场环境。税收大数据具有种类全、颗粒度细、时效性强等特点，为开展风险分析提供了重要基础。但在实践中，部分数据项不够准确、分析指标不够精准等问题，使得扫描出现“假风险”，影响精准监管质效提升。

笔者认为，提升税收风险防控能力和水平，至少应在两个方面进一步加力。

在数据治理方面进一步加力。“假风险”的出现与部分数据项不够准确有很大关系，税收风险管理主要依靠税务部门自身掌握的基础数据，如纳税人申报表、财务报表信息等，此类数据以手工录入为主，在完整性、准确性、规范性、逻辑性等方面，需要不断优化完善。特别是在外部门数据实时比对不足的情况下，如果纳税人不及时进行变更登记，税务部门很难及时发现，可能导致现有数据与实际情况不符的问题发生。应进一步建立健全“规范标准+前置校验+逻辑验证+核实修正”数据治理体系，不断完善数据前置逻辑校验和数据修正规则，定期与内外部数据开展交叉验证，错误、异常数据及时推送给纳税人进行修正，实现对税收数据资产采集、存储、整合、呈现等全方位全生命周期治理，确保基础数据可靠可用。

在智慧应用方面进一步加力。风险识别精准度不够高反映了税收风险防控系统应用水平有待进一步提升。现行风险指标设计主要依靠人工经验积累，以税务申报表数据间的交叉比对为主，外部数据、上下游、同行业间的数据比对有待加强。在指标阈值的设定和验证中，目前以小样本数据结合人工经验设定为主，大数据、全样本开展分析验证的案例还不多，机器学习、智能阅账等前沿大数据分析技术在风险识别、分析等方面应用还不够。应进一步加快税收风控系统的数字化改造和智能化升级，依托现有人工智能应用成果，结合税收风险管理实践经验，加强数据资源跨系统、跨领域、跨属期的自动识别归集，探索综合指标模型智能开发建设，增强风险疑点可视化功能，提升便捷化操作水平，不断丰富税收风险管理应用场景，为大数据税收风险管理提供有力支撑。

（作者单位：国家税务总局大企业税收管理司）