
税务领域大数据如何应用
一 、税务大数据产生背景
1.金税工程三期的发展
"金税工程"三期属于国家级信息系统工程,统一全国国地税征管系统,搭建统一纳税服务平台,实现全国税收数据大采集。金税三期2013年部分地区试点,2016年底前全国上线,为税改提供强大的数据支持。
2.互联网+税务的推动
在目前"互联网+"时代背景下,云计算、人工智能、GigData、互联网、物联网等已成为当下行业战略资源。
大数据的处理与应用、多方共享,即可加强税局税收征管,同时也可通过数据分析,为纳税人提供更好的创新服务。
3.信息化是时代的需要
虽然我国已迈入信息化管理阶段,但我国税局系统大部分仅为内部共享,不能实现全过打通,甚至部门省市当地国地税均无法实现信息共享,税务信息化的发展,将全国税务系统打通,及时掌握纳税人经济业务和税收的来龙去脉,让偷逃税行为扼杀在摇篮。
二 、税务大数据的意义
1.提升征管效率
通过对纳税人数据的采集,强化大数据分析,纳税人历史行为、最新动态呈现在税务征管管理者面前,从而可以提升征管与服务;经过数据比对与分析,实时监控纳税人三流问题,从而提高纳税人尊从度,防止偷逃税,同时也可作为纳税人信用等级评定基础依据。
2.数据驱动创新
在历史税收信息化来看,税收信息共享没有得到有效利用,如与工商部门信息共享("五证合一"的目的之一),目前通过 Data Sharing ,可以摆脱滞后的传统数据分析,提高对错综复杂数据持续分析,进行风险评估、决策支持、预案制定等,使税务征管、稽查部门保持持续应变与创新能力。 三、大数据的应用
1.互联网+发票
金税三期、新防伪税控系统,将对增值税发票票面信息(包括纳税人名称、数量、单价、税率、税额等)进行全面采集,发票在线开具数据实时传送,离线开票需在规定时间上传,否则导致无法开票。纳税人发票信息采集,税务征管将对发票信息深度分析、挖掘,快速、全面将纳税人经营情况反馈与呈现,切实加强后续管理,防范征管漏洞。
2.电子税局——O2O办税
受电子商务高质量服务的影响,电子税务局上线也形成了线上(Online)受理到线下(Offline)办理的O2O(线上线下)的纳税服务新模式。 四、税务大数据带来的机遇与挑战 1.机遇
Big Data 与"大规模数据"一脉相承,其数据体量、复杂性远超过传统数据。税务数据不再仅仅是处理对象,而是一种资源,甚至可以说是资产。对于庞大的数据系统,数据支持者或提供给决策者来讲,数据魔方、分析模型显得尤为重要,我们需要熟练高效的对动态数据进行自我调整、矫正分析等。
以前,税务征管数据就是"税务信息孤岛",无法给各部门进行交换共享或交叉检查,税务大数据时代的到来,使得涉税信息交换平台和公共信用信息平台互通,政府部门深度信息融合,数据多方比对,差异逐渐发现,征管更加清晰。
2.挑战
平台挑战:由于税务大数据平台建设涉及到多个政府部门,所以税务大数据平台建设、形成大数据解决方案、进行可视化数据分析极具挑战性.........
安全挑战:税务数据信息庞大,如:纳税人报送信息、税务机关掌握信息、其他平台方涉及信息等安全性存在较大隐患.........
人才挑战:应高度重视"互联网+税务"人才培养的重要性,加强系统化培训学习,利用互联网提高征管水平,使用征管过程中能高效对涉水数据搜集、研究、深度挖掘等。
3.税务大数据存在问题
在税局大数据提供便利的同时,涉税数据安全需要得到保障——信息安全政策不完善;
征管软件、系统不统一(征管系统、纳税评估系统、税总软件系统、地方软件系统等)导致信息重复,效率不高——税务大数据整合不到位;
数据运用不彻底、大数据认知不够,仍旧基于传统数据分析处理——大数据思维缺乏。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
人工智能对CDA数据分析领域的影响 人工智能对 CDA(Certified Data Analyst,注册数据分析师)数据分析领域的影响是全方位、多层 ...
2025-08-07SPSS 语法使用详解 在当今数据驱动的时代,SPSS( Statistical Package for the Social Sciences)作为一款功能强大的统计分析软 ...
2025-08-07SASEM 决策树:理论与实践应用 在复杂的决策场景中,如何从海量数据中提取有效信息并制定科学决策,是各界关注的焦点。SASEM 决 ...
2025-08-07CDA含金量分析 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据驱动决策已成为企业核心竞争力的关键要素。CDA(Certified Data Analys ...
2025-08-07大数据时代对定性分析的影响 在大数据时代,海量、多样、高速且低价值密度的数据充斥着我们的生活与工作。而定性分析作为一 ...
2025-08-07K-S 曲线、回归与分类:数据分析中的重要工具 在数据分析与机器学习领域,K-S 曲线、回归和分类是三个核心概念与工具,它们各 ...
2025-08-07CDA 数据分析师考试全解析 在当今数字化时代,数据已成为企业发展的核心驱动力,数据分析师这一职业也愈发受到重视。CDA 数据分 ...
2025-08-07大数据时代的隐患:繁荣背后的隐忧 当我们在电商平台浏览商品时,系统总能 “精准” 推送心仪的物品;当我们刷短视频时,算法 ...
2025-08-07解析 F 边界检验:协整分析中的实用工具 在计量经济学的时间序列分析中,判断变量之间是否存在长期稳定的均衡关系(即协整关系) ...
2025-08-07CDA 数据分析师报考条件详解:迈向专业认证的指南 在数据分析行业蓬勃发展的当下,CDA 数据分析师认证成为众多从业者提升专业 ...
2025-08-07通过 COX 回归模型诊断异常值 一、COX 回归模型概述 COX 回归模型,又称比例风险回归模型,是一种用于生存分析的统计方法。它能 ...
2025-08-07评判两组数据与初始数据准确值的方法 在数据分析与研究中,我们常常会面临这样的情况:需要对通过不同方法、不同过程得到的两组 ...
2025-08-07CDA 数据分析师行业标准:构建数据人才的能力坐标系 在数据驱动决策成为企业核心竞争力的时代,CDA(数据分析师)行业标准作为 ...
2025-08-07反向传播神经网络:突破传统算法瓶颈的革命性力量 在人工智能发展的历史长河中,传统算法曾长期主导着数据处理与模式识别领域 ...
2025-08-07MySQL 统计连续每天数据:从业务需求到技术实现 在数据分析场景中,连续日期的数据统计是衡量业务连续性的重要手段 —— 无论是 ...
2025-08-07抖音数据分析师:驱动平台增长的幕后推手 在抖音这个日活用户数以亿计的超级平台上,每一次用户的滑动、点赞、评论,每一条 ...
2025-08-07基于 SPSS 的中介效应分析结果解读:揭示变量间的隐性关联 在社会科学与自然科学研究中,变量之间的关系往往并非简单的直接作用 ...
2025-08-07正态分布与偏态分布的核心区别解析 在统计学中,数据的分布形态是理解数据特征、选择分析方法的基础。正态分布与偏态分布作为两 ...
2025-08-07CDA 一级考试内容详解 CDA(Certified Data Analyst)即数据分析师认证,一级考试作为该认证体系中的入门级别考试,主要面向零基 ...
2025-08-07中介分析的 SPSS 结果解读:从原理到实践 在社会科学、医学、心理学等领域的研究中,变量之间的关系往往并非简单的直接影响,而 ...
2025-08-07