作者：何彦 李敏 代小勇

国家税务总局重庆两江新区税务局结合基层税收监管工作实际需要，在整理归纳风险指标、完善风险数据库的基础上，应用“税收风险模型字典”，有效提升了税收风险管理的精准度。

“使用‘税收风险模型字典’后，征管部门税收风险应对整体效率相比以前提高近10%，入户核查率降至5%以下。通过及时提醒和帮助企业纠偏，不仅降低了企业涉税风险，而且提高了管理效能。”该局党委书记、局长许晓侬说。

(资料图)

“小字典”应时而生

“增值税申报收入远大于企业所得税营业收入，这不符合经营常理啊。”去年企业所得税汇算清缴期间，该局第三税务所税务干部小谭在分析辖区某企业所得税年度申报数据时发现了问题。

第三税务所对该问题集中研究后认为，这个疑点不寻常，为确保疑点定位准确，并核查问题是否具有普遍性，需要扫描辖区全部企业的申报数据，并对具有上述疑点的所有企业展开疑点分析。

怎么扫描风险？如何准确定位？

接到第三税务所疑点扫描需求后，该局风险管理局迅速组织人员，提取了第三税务所辖区所有企业的利润表信息和相关申报数据，设置风险模型并进行扫描，发现存在疑点数据的企业有378户，经过分析排查后，最终锁定疑点企业286户。拿到疑点数据后，第三税务所迅速开展风险应对，最终通过开展辅导、帮助企业自查共补征税款2000余万元。

首次自建指标模型，命中率就达到75%。这给了两江新区税务局信心，并萌生了自建“税收风险模型字典”的想法。在此之前，基层税收风险管理工作中，风险指标繁多，并存在准度不高等不足，对现有风险指标模型逐项清理验证，建立高效、精准的风险指标体系的需求日渐迫切。

为此，该局组建了一支由数据处理能手和税收业务能手组成的项目组，加强风险指标、数据的整理工作，希望通过建立应用“税收风险模型字典”，改变传统风险管理自上而下的监管模式，形成“风险管理部门和税务所双向互动、税务所一线风险疑点主动集成、风险监控事前事中事后闭环管理”的风险管理新模式，在智能分析、集成合作中实现精准监管。

查询分析样样行

如何在征管信息的“海量数据”中抓取高质量的有效数据？如何在大量的风险指标中找到管用的指标模型？这是摆在项目组面前的最大难题。

“我们现有的模型指标共有800多个，存在疑点指向不明确、部分指标不符合现行政策规定、数据支撑能力弱和部分指标模型不能正常使用等问题。”该局风险管理局副局长卓科介绍说，项目组采取系统梳理、分类识别和优化整理等方法，经过指标保留、指标修正和指标废除后，保留了376个指标，并梳理形成了225个实用的标准化风险指标模型，完成了整理编制“小字典”的关键一步。