当前，基层税务机关在数据应用方面存在一些难题，笔者建议从数据的生产、纠正、查询和应用四个环节入手加以解决，提升基层税务机关数据应用效能。

从实践来看，基层税务机关在数据应用中主要面临四个方面问题。

一是数据生产质量管控滞后。当前税务数据主要来源于纳税人端、税务端和第三方数据。实践中，对纳税人和税务人员生产数据的过程缺少自动化的校验，易产生错误数据。例如，纳税人端通过电子税务局申报的财务数据与税务端征管系统采集的申报数据缺乏动态校验机制，表间勾稽关系尚不明确，导致跨税种申报逻辑矛盾。又如，税务登记信息采集存在人工差错，甚至出现如股东持股比例之和不为100%这些简单的错误疑点。同时，第三方数据获取存在一定的困难。

二是事后纠偏机制有待完善。现行“人工扫描+事后纠偏”数据纠错机制存在短板，征管数据质量监控平台更新周期难以满足错漏数据纠正需要，错漏数据从产生到发现再到整改环节间隔时间较长，影响数据的及时性、准确性。此外，由于缺乏统一治理标准，各业务条线重复、分散下发疑点数据的问题时有发生。

三是数据查询和安全防控难以平衡。当前基层单位数据查询管理面临几重矛盾：安全防控要求与基层查询需求的矛盾，目前区县局缺少跨区域数据的查询权限，如区县税务机关无法查询同一法定代表人名下的异地非正常情况；分散存储现状与系统应用需求的矛盾，不同征收系统的数据尚未完全贯通；取数技术门槛与用数实战需求的矛盾，基层单位缺乏自主取数能力，如批量抽取与深度加工分析不同系统数据的能力等。

四是数据应用能力存在短板。基层队伍数字化素养有待提升。

笔者认为，推动税费征管工作数字化转型，基层应坚持问题导向，抓住数据的生产、纠正、查询和应用四个环节，提升数据治理效能。

标准化生产，推动数据规则转化。重点推进核心业务规则向数据规则的标准化转化，将事后校验规则前移至数据生成环节并进行实时监控。同时，建立跨部门数据共享联席会议制度，实现税务机关与市场监管、自然资源、金融机构等部门数据的实时交互，降低数据获取成本。

智能化纠偏，强化数据前置管理。建立“智能纠偏+闭环管理”机制，开发全国统一的税务数据质量监控平台，通过“T+1”自动扫描与分类处置，实现简单逻辑错误自动提醒纳税人或者税务人员纠正。建立征管数据质量评价模型，定期生成数据健康报告，反馈给相关部门和人员，用于提升数据管理质量。在事后纠正环节，通过全国税务数据质量监控平台对错误数据进行扎口管理、任务统筹，根据特定规则派发纠正任务。同时，编写统一规范的错误数据纠正指引或税收风险应对指引，规范基层机关执法行为。

岗责化查询，助力数据高效供给。在数据查询环节，秉持“供要管用”理念，建立健全数字化岗责体系，依据职责权限赋予数据查询权限，可建立敏感数据查询权限审批制度，根据数据查询需要履行审批程序后，在一定时间内向基层开放对应数据库的查询权限。区县税务机关可组建专业团队负责数据查询并保障数据安全。同时，持续优化完善数据查询工具，为基层税务人员提供便捷的、可组合字段的非脚本数据查询工具。

实战化培养，提升数据应用能力。在数据应用环节，市县税务局可通过集中资源培育一批实战型数据分析团队，提升税务人员数据应用能力。重点提升团队成员对错误数据的修正能力，对财务报表数据、发票数据、申报数据等业务数据的分析能力，以团队形式开展疑点数据集中分析、税收风险集中识别，提升基层税源管理机构的税收风险防控能力。

（作者单位：国家税务总局宁波市奉化区税务局）