大數(shù)據(jù)技術(shù)驅(qū)動稅收信用管理創(chuàng)新：邏輯、架構(gòu)與實(shí)現(xiàn)路徑

作者：
蔡 昌（中央財(cái)經(jīng)大學(xué)財(cái)政稅務(wù)學(xué)院）
曹曉敏（中央財(cái)經(jīng)大學(xué)財(cái)政稅務(wù)學(xué)院）
王愛清（寧德師范學(xué)院經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院）

稅收信用是社會信用的重要組成部分，加強(qiáng)稅收信用管理對促進(jìn)我國經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展、保證財(cái)政收入具有重要意義。隨著數(shù)字技術(shù)的飛速發(fā)展，稅收管理的數(shù)字化程度越來越高，尤其是電子發(fā)票平臺與新電子稅務(wù)局的試點(diǎn)運(yùn)行，快速推動了智慧稅務(wù)的建設(shè)步伐，稅收信用框架與管理模式也將進(jìn)行相應(yīng)調(diào)整與制度創(chuàng)新。稅務(wù)部門在未來5～10年內(nèi)，將充分發(fā)揮稅收大數(shù)據(jù)的驅(qū)動力，構(gòu)建“信用+風(fēng)險”的動態(tài)監(jiān)控機(jī)制，以實(shí)現(xiàn)稅收信用評價的數(shù)字化、流程化、智能化。因此，探討大數(shù)據(jù)技術(shù)如何驅(qū)動稅收信用管理創(chuàng)新，并構(gòu)建以大數(shù)據(jù)技術(shù)為驅(qū)動的稅收信用管理應(yīng)用架構(gòu)，對于推動我國稅收信用管理的數(shù)字化、智能化具有重大意義。

一、大數(shù)據(jù)技術(shù)驅(qū)動稅收信用管理創(chuàng)新的底層邏輯
大數(shù)據(jù)技術(shù)泛指能夠?qū)Τ笠?guī)模的數(shù)據(jù)進(jìn)行收集、存儲、分析，發(fā)掘數(shù)據(jù)中蘊(yùn)含的價值，并以此為基礎(chǔ)對決策作出指導(dǎo)的架構(gòu)和技術(shù)，具有技術(shù)類型多、響應(yīng)時間快、價值密度低等特點(diǎn)，在數(shù)據(jù)的收集、清洗、分析和應(yīng)用等方面發(fā)揮著重要作用，為稅收信用管理創(chuàng)新提供了強(qiáng)大的技術(shù)支撐。
（一）運(yùn)用數(shù)據(jù)治理手段：改善稅收信用管理質(zhì)量
提升稅收信用管理的基礎(chǔ)是獲取準(zhǔn)確、全面的稅收信用數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠通過數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)挖掘等手段不斷優(yōu)化稅收信用數(shù)據(jù)質(zhì)量，為后續(xù)的稅收信用管理創(chuàng)新提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)與技術(shù)工具。
1.提高稅收信用數(shù)據(jù)的采集效率。傳統(tǒng)的稅收信用評價主要依賴稅務(wù)部門的內(nèi)部數(shù)據(jù)，如納稅人的稅務(wù)登記、稅款申報(bào)、發(fā)票流通、稅務(wù)檢查等涉稅數(shù)據(jù)，至多涉及海關(guān)、自然資源、市場監(jiān)管、金融監(jiān)管等與稅收管理密切相關(guān)的其他政府部門的數(shù)據(jù)。上述數(shù)據(jù)中涉及的稅收信用數(shù)據(jù)呈碎片化狀態(tài)，分散在各政府部門的應(yīng)用平臺上，隸屬不同的層次和序列，缺乏統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)。這些數(shù)據(jù)的覆蓋范圍非常有限，不足以支撐稅收信用的細(xì)顆粒度分析。引入具有強(qiáng)大搜索功能的網(wǎng)絡(luò)爬蟲、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)采集技術(shù)可以提高稅收信用數(shù)據(jù)的全面性，將數(shù)據(jù)采集范圍擴(kuò)大至企業(yè)內(nèi)部生產(chǎn)耗費(fèi)數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)交易平臺數(shù)據(jù)等，稅務(wù)部門能夠據(jù)此從中挖掘出更多的隱藏?cái)?shù)據(jù)價值。此外，傳統(tǒng)的稅收信用數(shù)據(jù)更新頻率較低，通常按日或按月更新，而且依賴人工操作，無法滿足實(shí)時對數(shù)據(jù)進(jìn)行迅速分析的需求。而大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠通過設(shè)定程序或者應(yīng)用網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)自動抓取某些公開的涉稅數(shù)據(jù)，在實(shí)現(xiàn)部分?jǐn)?shù)據(jù)的自動化批量采集的同時，還能夠?qū)?shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時更新，快速提高稅收信用數(shù)據(jù)的采集效率。
2.提高稅收信用數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。傳統(tǒng)的稅收信用數(shù)據(jù)大部分依靠企業(yè)自行報(bào)送，缺乏及時、有效的驗(yàn)證環(huán)節(jié)。數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代，稅務(wù)機(jī)關(guān)可以運(yùn)用數(shù)據(jù)清洗技術(shù)對采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行格式轉(zhuǎn)換、標(biāo)準(zhǔn)化、去重等預(yù)處理，還可以對數(shù)據(jù)進(jìn)行填補(bǔ)缺失值、刪除異常數(shù)據(jù)、驗(yàn)證數(shù)據(jù)范圍和邏輯校驗(yàn)等。尤其是數(shù)據(jù)清洗技術(shù)可以發(fā)掘數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性，實(shí)現(xiàn)交互驗(yàn)證，從而排除或修正錯誤信息，確保數(shù)據(jù)的一致性和準(zhǔn)確性。例如，OpenRefine作為大數(shù)據(jù)技術(shù)的代表性技術(shù)，具有強(qiáng)大的數(shù)據(jù)清洗功能，可以實(shí)現(xiàn)合并列、拆分列、填充缺失值、刪除重復(fù)值等操作，能夠大大提高數(shù)據(jù)的清洗效率和質(zhì)量，進(jìn)而提升稅收信用數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。
（二）引入大數(shù)據(jù)技術(shù)：推動稅收信用動態(tài)管理
不同于傳統(tǒng)技術(shù)對涉稅數(shù)據(jù)進(jìn)行簡單分類、統(tǒng)計(jì)、查詢等，大數(shù)據(jù)技術(shù)的價值更多體現(xiàn)在能夠從海量稅收信用數(shù)據(jù)中挖掘更有價值的信息，更好為后續(xù)的稅收信用評價提供決策指導(dǎo)。
1.稅收失信風(fēng)險預(yù)警。現(xiàn)行稅收信用管理模式傾向于事后的評價和懲戒，而大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠?qū)⒍愂招庞霉芾憝h(huán)節(jié)前置，從而實(shí)現(xiàn)事前的風(fēng)險防范。具體地，通過機(jī)器學(xué)習(xí)可以提取和總結(jié)歷史風(fēng)險特征，基于此建立風(fēng)險預(yù)警指標(biāo)體系，對相關(guān)企業(yè)進(jìn)行實(shí)時風(fēng)險監(jiān)測，及時發(fā)現(xiàn)并預(yù)警企業(yè)潛在的稅收風(fēng)險，從而在事前有效阻止納稅人的失信行為。
2.稅收信用動態(tài)評價。大數(shù)據(jù)處理技術(shù)具有速度快、響應(yīng)時間短、批量化等特點(diǎn)。當(dāng)有稅收信用評價需求時，大數(shù)據(jù)處理技術(shù)可以迅速從數(shù)據(jù)庫中提取最新數(shù)據(jù)進(jìn)行高效計(jì)算，并實(shí)時輸出評價結(jié)果，準(zhǔn)確反映納稅人在特定時刻的稅收信用狀況。同時，綜合運(yùn)用基于特定算法的預(yù)警模型和生成式人工智能（ChatGPT）等工具，可以識別不同現(xiàn)實(shí)環(huán)境下的稅收信用風(fēng)險，并根據(jù)應(yīng)用場景選擇合適的評價指標(biāo)和模型，以實(shí)現(xiàn)稅收信用的持續(xù)監(jiān)控與動態(tài)評價。
（三）重塑數(shù)據(jù)共享模式：構(gòu)建稅收信用協(xié)同共治機(jī)制
1.納稅人與稅務(wù)機(jī)關(guān)間的數(shù)據(jù)共享機(jī)制。稅務(wù)機(jī)關(guān)對納稅人的稅收信用治理過程，其實(shí)就體現(xiàn)在稅務(wù)機(jī)關(guān)與納稅人之間的數(shù)據(jù)共享與信息傳遞方面。一是借助大數(shù)據(jù)技術(shù)，稅務(wù)機(jī)關(guān)在法律允許的范圍內(nèi)，可以直接獲取納稅人的經(jīng)營和財(cái)務(wù)信息，并準(zhǔn)確界定納稅人的納稅義務(wù)。二是借助大數(shù)據(jù)技術(shù)，稅務(wù)機(jī)關(guān)能夠與銀行系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)連接，依據(jù)稅收征管制度自動完成稅款的扣繳與入庫，減少無意的錯報(bào)、漏報(bào)行為，降低納稅遵從成本。三是借助大數(shù)據(jù)技術(shù)，稅務(wù)機(jī)關(guān)可以將稅收信用評價結(jié)果以直觀易懂的方式呈現(xiàn)給納稅人，引導(dǎo)納稅人進(jìn)行高質(zhì)高效的自我管理。
2.政府各部門間的協(xié)同共治機(jī)制。一方面，借助大數(shù)據(jù)技術(shù)并輔以云計(jì)算、區(qū)塊鏈、人工智能等現(xiàn)代信息技術(shù)，搭建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)平臺，能夠?qū)崿F(xiàn)政府各部門間數(shù)據(jù)共享的規(guī)范化、系統(tǒng)化。同時，依靠基于政府各部門間協(xié)同共治的數(shù)據(jù)平臺，稅務(wù)機(jī)關(guān)能夠輕松訪問其他部門的數(shù)據(jù)信息，了解掌握納稅人相關(guān)履行社會責(zé)任情況、環(huán)境保護(hù)措施等信息，并將這些信息作為評估稅收信用的評價指標(biāo)。另一方面，在物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算等共享技術(shù)的加持下，稅收信用評價結(jié)果能夠迅速同步至其他政府部門，便于政府各部門執(zhí)行聯(lián)合激勵和聯(lián)合懲戒措施，也有助于擴(kuò)大稅收信用評價結(jié)果的影響力和威懾力。
總體而言，大數(shù)據(jù)技術(shù)至少能從改善稅收信用數(shù)據(jù)質(zhì)量、推動稅收信用動態(tài)管理和構(gòu)建稅收信用協(xié)同共治機(jī)制三個方面驅(qū)動稅收信用的數(shù)字化管理，發(fā)揮稅收信用促進(jìn)稅收治理效能提升的激勵機(jī)制。

二、大數(shù)據(jù)技術(shù)驅(qū)動稅收信用管理創(chuàng)新面臨的挑戰(zhàn)

（一）稅收信用的數(shù)據(jù)治理未成體系
1.數(shù)據(jù)質(zhì)量與完整性難以保證?，F(xiàn)階段，在稅收信用數(shù)據(jù)收集過程中，由于數(shù)據(jù)缺失、錯誤、關(guān)聯(lián)度不高等質(zhì)量問題的存在，影響了稅收信用數(shù)據(jù)倉庫的建設(shè)，進(jìn)而影響稅收信用評級的公正性與科學(xué)性。如何實(shí)現(xiàn)對稅收信用數(shù)據(jù)倉庫的實(shí)時更新和維護(hù)，更加動態(tài)、真實(shí)地反映納稅人稅收信用情況的風(fēng)險程度，尚是一個技術(shù)難題。此外，稅收信用評價需要整合來自不同部門和系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，而這些數(shù)據(jù)的可比性和一致性程度較低，造成稅收信用數(shù)據(jù)的總體質(zhì)量不高。
2.數(shù)據(jù)的安全和隱私保護(hù)不足。首先，納稅人的稅收信用數(shù)據(jù)包含敏感信息，需要采取措施確保數(shù)據(jù)的安全存儲、傳輸和訪問，但目前有關(guān)數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)方面的法律法規(guī)尚不健全。近年來，我國雖然相繼頒布了相關(guān)數(shù)據(jù)保護(hù)法律，明確了數(shù)據(jù)安全保護(hù)的義務(wù)，降低了信息泄露的風(fēng)險，但部門之間數(shù)據(jù)流通的安全保護(hù)問題尚存空白。尤其是稅收信用數(shù)據(jù)作為政務(wù)數(shù)據(jù)的重要組成部分，部門之間的數(shù)據(jù)收集難、集成和共享難、開發(fā)和利用難等共性挑戰(zhàn)也亟待解決。
（二）稅收信用評價指標(biāo)體系尚不完善
1.稅收信用評價指標(biāo)的科學(xué)性影響稅收信用評級結(jié)果。當(dāng)前，稅收信用評價指標(biāo)還不夠系統(tǒng)全面，存在涉稅指標(biāo)較多，經(jīng)營環(huán)境、行業(yè)狀況、宏觀經(jīng)濟(jì)等反映外部因素指標(biāo)較少的現(xiàn)狀，導(dǎo)致稅收信用評價結(jié)果具有不準(zhǔn)確性或滯后性，對創(chuàng)新稅收信用管理工作帶來影響。同時，囿于稅收信用評價缺乏動態(tài)性指標(biāo)與大算法模型，過度依賴歷史數(shù)據(jù)而不是實(shí)時或近實(shí)時數(shù)據(jù)，算法模型無法捕捉潛在的稅收信用風(fēng)險及風(fēng)險動態(tài)變化趨勢，稅收信用評價指標(biāo)缺乏個性化、未能考慮納稅人的特定狀態(tài)與特殊情況（如行業(yè)背景、地域差別、規(guī)模差別）等因素的客觀存在，也導(dǎo)致了稅收信用風(fēng)險預(yù)警過度或不足，進(jìn)而影響稅收信用評級結(jié)果。
2.稅收信用評價指標(biāo)的適應(yīng)性影響稅收信用評價體系的靈活性。一方面，稅收信用評價指標(biāo)體系的權(quán)重分配固化，各個指標(biāo)之間的權(quán)重調(diào)整缺乏靈活性，甚至長期不變，從而導(dǎo)致稅收信用評價活動無法適應(yīng)稅收環(huán)境的變化和納稅人行為方式的轉(zhuǎn)變；另一方面，稅收信用評價指標(biāo)體系的更新存在滯后性，尤其是面對國內(nèi)外經(jīng)濟(jì)形勢變化和稅制變遷時，納稅人的行為模式和經(jīng)濟(jì)狀況也會發(fā)生顯著變化，稅收信用評價體系可能因此受到干擾，失去靈活捕捉此類變化的敏銳性。
（三）缺乏共享機(jī)制與數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)
1.稅收信用數(shù)據(jù)共享的技術(shù)設(shè)施與數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)有待完善。一方面，數(shù)據(jù)共享高度依賴現(xiàn)代信息技術(shù)手段的加持，但目前相關(guān)技術(shù)設(shè)施在稅收信用方面的深度應(yīng)用尚有不足，數(shù)據(jù)傳輸慢、數(shù)據(jù)存儲量不足、數(shù)據(jù)加密安全性不高等問題依然存在，影響了稅收信用數(shù)據(jù)共享的效率和安全性；另一方面，由于不同部門采用不同的數(shù)據(jù)格式和協(xié)議，導(dǎo)致部門間數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一、數(shù)據(jù)口徑不統(tǒng)一、數(shù)據(jù)格式不統(tǒng)一的現(xiàn)實(shí)困境，對稅收信用數(shù)據(jù)共享也形成了一定的障礙。
2.稅收信用數(shù)據(jù)缺乏共享機(jī)制和統(tǒng)一數(shù)據(jù)接口。稅收信用數(shù)據(jù)的收集和管理涉及多個政府部門，如市場監(jiān)管、海關(guān)、金融監(jiān)管等部門，但這些部門間的信息共享尚有“鴻溝”。例如，一些企業(yè)的信用信息在市場監(jiān)管部門有記錄，但因不同部門之間沒有數(shù)據(jù)接口或數(shù)據(jù)接口不一致，以及缺少必要的數(shù)據(jù)共享機(jī)制，導(dǎo)致各部門間數(shù)據(jù)共享系統(tǒng)缺乏兼容性，無法共享到稅務(wù)部門。
（四）稅收信用體系缺乏動態(tài)評價與反饋機(jī)制
1.稅收信用體系缺乏動態(tài)評價機(jī)制。動態(tài)評價機(jī)制依賴于稅收信用評價指標(biāo)體系的科學(xué)性與靈活性，以及基于大數(shù)據(jù)技術(shù)驅(qū)動的動態(tài)評價模型的建立。目前，大數(shù)據(jù)技術(shù)在稅收信用評價中的應(yīng)用尚不成熟，盡管區(qū)塊鏈技術(shù)在去中心化、安全加密、防篡改、可追溯性方面具有優(yōu)勢，但目前并未將其完全嵌入稅收信用的大算法模型，無法充分發(fā)揮區(qū)塊鏈所具備的技術(shù)優(yōu)勢。同時，云計(jì)算技術(shù)在動態(tài)化管理方面雖具有天然優(yōu)勢，但云計(jì)算技術(shù)在稅收信用領(lǐng)域的應(yīng)用還不夠深入，也并未深度嵌入稅收信用評價指標(biāo)體系，且缺乏有效的云平臺和應(yīng)用場景設(shè)計(jì)，從而導(dǎo)致云計(jì)算在支持稅收信用數(shù)據(jù)的存儲、共享和驗(yàn)證方面不成熟。缺少這些現(xiàn)代信息技術(shù)的加持，稅收信用體系的動態(tài)評價功能未能得到有效發(fā)揮。
2.稅收信用體系缺乏反饋機(jī)制。當(dāng)前，稅收信用體系因缺乏反饋機(jī)制與反饋渠道，即使納稅人對評價結(jié)果存在爭議或不理解，稅務(wù)機(jī)關(guān)也無法準(zhǔn)確獲悉納稅人對稅收信用評價結(jié)果的反饋。這不僅影響了稅收信用評價的公正性和納稅人參與稅收信用評價的積極性，也影響了稅務(wù)機(jī)關(guān)對稅收信用評價結(jié)果的及時糾偏和動態(tài)修復(fù)。

三、構(gòu)建基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的稅收信用管理應(yīng)用架構(gòu)
稅務(wù)機(jī)關(guān)通過整合云計(jì)算、區(qū)塊鏈、人工智能等現(xiàn)代信息技術(shù)，可以構(gòu)建基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的稅收信用管理應(yīng)用架構(gòu)。這是大數(shù)據(jù)技術(shù)驅(qū)動稅收信用管理創(chuàng)新的根本前提和基本保障。按照以大數(shù)據(jù)技術(shù)為驅(qū)動的稅收信用管理的邏輯秩序，稅收信用管理應(yīng)用架構(gòu)涵蓋稅收信用數(shù)據(jù)倉庫、稅收信用數(shù)據(jù)溯源機(jī)制、稅收信用動態(tài)評價機(jī)制、稅收信用風(fēng)險預(yù)警體系以及稅收信用可視化體系五個關(guān)鍵模塊。這五個模塊共同構(gòu)成了一個協(xié)同共治、共生共融的有機(jī)整體。
（一）稅收信用數(shù)據(jù)倉庫
大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠通過擴(kuò)大稅收信用數(shù)據(jù)采集范圍、提高稅收信用數(shù)據(jù)采集效率和準(zhǔn)確性，進(jìn)而拓展稅收信用的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)并提高其質(zhì)量。因此，基于大數(shù)據(jù)技術(shù)，稅務(wù)機(jī)關(guān)可以構(gòu)建一個數(shù)據(jù)覆蓋面廣、數(shù)據(jù)顆粒度細(xì)的稅收信用數(shù)據(jù)倉庫（詳見圖1，略）。
按照稅收信用數(shù)據(jù)倉庫的邏輯架構(gòu)，其構(gòu)建流程主要包括以下三個關(guān)鍵步驟。
步驟一：稅收信用數(shù)據(jù)采集。根據(jù)不同的數(shù)據(jù)源，采用適當(dāng)?shù)拇髷?shù)據(jù)技術(shù)手段進(jìn)行實(shí)時或定時的數(shù)據(jù)采集。例如：對于存儲在各級稅務(wù)機(jī)關(guān)征管系統(tǒng)中的納稅人基本信息、發(fā)票開具、稅款申報(bào)等數(shù)據(jù)，直接進(jìn)行采集、整理與分類；對于涉稅法律法規(guī)、稅收政策、稅收統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)和分析報(bào)告等，實(shí)時進(jìn)行適配性采集與處理；對于來自海關(guān)、金融、市場監(jiān)管等部門的第三方數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)接口實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)共享，合并至稅收信用數(shù)據(jù)倉庫；對于互聯(lián)網(wǎng)上的新聞報(bào)道、政府公告、企業(yè)財(cái)務(wù)報(bào)告等，通過網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)進(jìn)行定向抓取。
步驟二：稅收信用數(shù)據(jù)治理。一是根據(jù)稅收信用管理的需求對繁雜的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。例如，通過采用數(shù)據(jù)抽樣技術(shù)，根據(jù)需求從原始數(shù)據(jù)中篩選出關(guān)鍵信息，擯棄不必要的字段，自動識別并糾正數(shù)據(jù)中的錯誤。二是基于我國稅收政策的變化更新，制定統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，對稅收信用數(shù)據(jù)進(jìn)行適當(dāng)修正。例如，當(dāng)平臺系統(tǒng)數(shù)據(jù)存在數(shù)據(jù)缺失或者錯誤情形時，對分析結(jié)果影響較小的數(shù)據(jù)可以適當(dāng)刪除以保持?jǐn)?shù)據(jù)間的匹配性，影響較大的關(guān)鍵數(shù)據(jù)缺失則采用邏輯估算方式予以補(bǔ)足。三是運(yùn)用數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換技術(shù)，確保數(shù)據(jù)格式滿足分析工具或者平臺系統(tǒng)的需求。
步驟三：數(shù)據(jù)倉庫加載預(yù)處理數(shù)據(jù)。將經(jīng)過預(yù)處理的涉稅數(shù)據(jù)按照預(yù)定的模型加載到稅收信用數(shù)據(jù)倉庫，為后續(xù)的稅收信用評價與應(yīng)用提供數(shù)據(jù)支持。需要說明的是，稅收信用數(shù)據(jù)倉庫的架構(gòu)與基本元素需要統(tǒng)一，以確保稅收信用數(shù)據(jù)倉庫的擴(kuò)展性和第三方數(shù)據(jù)接入的便利性。此外，稅收信用數(shù)據(jù)倉庫還要依托大數(shù)據(jù)技術(shù)不斷提升自身的數(shù)據(jù)共享能力。例如：采用數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)對稅收信用數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮，加快傳輸速度；采用分布式存儲系統(tǒng)或云存儲系統(tǒng)，進(jìn)一步提高稅收信用數(shù)據(jù)存儲和檢索的效率；采用開放式應(yīng)用程序接口（API）和數(shù)據(jù)集成工具，實(shí)現(xiàn)稅務(wù)部門同其他部門間數(shù)據(jù)的無縫對接、快速傳輸與數(shù)據(jù)集成。
（二）稅收信用數(shù)據(jù)溯源機(jī)制
提升稅收信用管理質(zhì)量的關(guān)鍵在于確保稅收信用數(shù)據(jù)的真實(shí)性與溯源存證。稅收信用數(shù)據(jù)的可追溯性是保證數(shù)據(jù)的唯一性、準(zhǔn)確性并進(jìn)行后續(xù)稅收信用管理的基礎(chǔ)。大數(shù)據(jù)技術(shù)和區(qū)塊鏈技術(shù)都是數(shù)據(jù)處理的工具，大數(shù)據(jù)技術(shù)側(cè)重于大規(guī)模數(shù)據(jù)集的分析與處理，以提取高質(zhì)量、有價值的數(shù)據(jù)信息，而區(qū)塊鏈技術(shù)則側(cè)重于數(shù)據(jù)的安全性、不可篡改性和可溯源性。大數(shù)據(jù)技術(shù)通過記錄數(shù)據(jù)的變更歷史和操作日志，追溯數(shù)據(jù)的來源和修改記錄；區(qū)塊鏈技術(shù)通過不可篡改的區(qū)塊鏈結(jié)構(gòu)，追溯數(shù)據(jù)的源泉、完整度和處理過程。因此，在稅收信用數(shù)據(jù)的分析應(yīng)用中，可以將二者結(jié)合使用，實(shí)現(xiàn)更全面、更可靠的稅收信用數(shù)據(jù)管理和追蹤溯源。例如：通過將數(shù)據(jù)湖技術(shù)和數(shù)據(jù)流處理技術(shù)與區(qū)塊鏈技術(shù)深度結(jié)合，可以實(shí)現(xiàn)對稅收信用數(shù)據(jù)流的實(shí)時溯源和監(jiān)控；通過將數(shù)據(jù)流的單個摘要或摘要鏈存儲于區(qū)塊鏈上，能夠據(jù)以驗(yàn)證數(shù)據(jù)的真實(shí)性和完整性；通過將數(shù)字簽名和加密技術(shù)與區(qū)塊鏈技術(shù)結(jié)合，可以確保稅收信用數(shù)據(jù)的安全性；通過對稅收信用數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)字簽名或加密，并將簽名或密鑰存儲在區(qū)塊鏈上，可以驗(yàn)證數(shù)據(jù)的來源并防止數(shù)據(jù)被篡改。由此，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)和區(qū)塊鏈技術(shù)，可以實(shí)現(xiàn)企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營各環(huán)節(jié)以及政府部門執(zhí)法各流程的信息可追溯，保證數(shù)據(jù)的唯一、可靠，防止稅款流失，同時也能夠保障納稅人的合法權(quán)益（詳見圖2，略）。
（三）稅收信用動態(tài)評價機(jī)制
我國稅收信用評價周期較長，缺乏足夠的動態(tài)性。通過引入大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、區(qū)塊鏈等技術(shù)，可以實(shí)現(xiàn)稅收信用的實(shí)時動態(tài)更新。大數(shù)據(jù)和云計(jì)算都具備分布式計(jì)算和存儲能力，可以實(shí)現(xiàn)對海量數(shù)據(jù)的處理和存儲，因此要相互結(jié)合、協(xié)同使用。可以說，云計(jì)算提供了強(qiáng)大的計(jì)算和資源存儲能力，為大數(shù)據(jù)處理提供了基礎(chǔ)設(shè)施和平臺；大數(shù)據(jù)則可利用云計(jì)算的彈性和可擴(kuò)展性，更好地分析、挖掘和處理大規(guī)模的數(shù)據(jù)。例如：結(jié)合云計(jì)算的計(jì)算能力和大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，可以對稅收信用數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析和挖掘，從而發(fā)現(xiàn)納稅人的行為模式、規(guī)律和異常情況，對納稅人的信用和風(fēng)險狀況進(jìn)行動態(tài)處理；利用云計(jì)算的實(shí)時數(shù)據(jù)處理和流式計(jì)算能力，通過對稅收信用數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時處理與分析，實(shí)現(xiàn)對納稅人行為和信用狀況的實(shí)時監(jiān)控（詳見圖3，略）。
此外，將大數(shù)據(jù)技術(shù)與區(qū)塊鏈技術(shù)結(jié)合也可以更好地實(shí)現(xiàn)稅收信用的動態(tài)評價。一方面，區(qū)塊鏈技術(shù)對稅收信用的動態(tài)評價主要依賴于智能合約機(jī)制，基于大數(shù)據(jù)分析的結(jié)果可以編寫智能合約代碼。智能合約能夠根據(jù)納稅人的行為和信用數(shù)據(jù)，自動執(zhí)行評價規(guī)則，并進(jìn)一步更新稅收信用的評級或得分。另一方面，大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)對納稅人涉稅數(shù)據(jù)的深度抓取、處理并記入?yún)^(qū)塊鏈，區(qū)塊鏈的智能合約機(jī)制能夠?qū)Χ愂招庞迷u級進(jìn)行動態(tài)更新與查詢，二者相互連通，相輔相成，相互作用，以實(shí)現(xiàn)稅收信用動態(tài)評價（詳見圖4，略）。
（四）稅收信用風(fēng)險預(yù)警體系
稅收失信行為往往在發(fā)生前就有“前兆”，即納稅人表現(xiàn)出稅收失信的一些典型特征。利用大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠及時識別納稅人潛在的稅收信用風(fēng)險，并對其進(jìn)行個性化管理，從而有效阻斷納稅人的失信行為，控制風(fēng)險降低損失。基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的稅收信用風(fēng)險預(yù)警體系（詳見圖5，略）主要涵蓋以下內(nèi)容。
1.收集納稅人的歷史交易記錄、稅款申報(bào)等數(shù)據(jù)資料，并對數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和處理，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和一致性。
2.從數(shù)據(jù)中提取異常交易或異常申報(bào)數(shù)據(jù)，并根據(jù)其風(fēng)險特征構(gòu)建稅收信用風(fēng)險預(yù)警指標(biāo)，以便后續(xù)的稅收信用建模與分析。
3.應(yīng)用交易數(shù)據(jù)與申報(bào)數(shù)據(jù)訓(xùn)練人工智能，最終構(gòu)建能夠識別納稅人異常行為的算法模型。
4.使用訓(xùn)練好的算法模型實(shí)時監(jiān)測納稅人的行為是否存在異常。當(dāng)指標(biāo)閾值超出預(yù)警值或出現(xiàn)異常結(jié)果時，系統(tǒng)會自行啟動預(yù)警機(jī)制，以便稅務(wù)部門迅速作出風(fēng)險應(yīng)對措施。需要注意的是，算法模型的優(yōu)化是一個持續(xù)迭代的過程，稅收信用風(fēng)險預(yù)警的及時性與準(zhǔn)確性是建立在以大數(shù)據(jù)技術(shù)為重要驅(qū)動的稅收信用數(shù)據(jù)倉庫基礎(chǔ)上的一種風(fēng)險策略應(yīng)對行為。
除依據(jù)算法模型對納稅人的基本財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析外，ChatGPT等人工智能工具也能對風(fēng)險預(yù)警起到一定的輔助作用。ChatGPT可以分析納稅人的聊天記錄、電子郵件等與財(cái)務(wù)交易相關(guān)的文本數(shù)據(jù)，深入挖掘納稅人的語義和情緒，從而判斷納稅人是否存在潛在的稅收失信行為。例如，ChatGPT可以通過識別與某些交易相關(guān)的可疑詞匯或納稅人的負(fù)面情緒詞語，據(jù)以作出納稅人在一定程度上存在稅收失信風(fēng)險的判斷。
稅收信用風(fēng)險預(yù)警一旦出現(xiàn)，稅務(wù)部門將根據(jù)風(fēng)險性質(zhì)、類型和程度進(jìn)行差異化處理，將稅收信用管理從事后懲處轉(zhuǎn)變?yōu)槭虑邦A(yù)防和行為糾偏。對于尚未造成損失的失信行為，及時予以干預(yù)并實(shí)施阻斷措施；對于納稅人無意造成且危害較小的失信行為，提示納稅人及時糾正；對于性質(zhì)惡劣且案情嚴(yán)重的失信行為，進(jìn)行下一步偵查并根據(jù)偵查結(jié)果施以懲戒措施。
（五）稅收信用可視化體系
利用大數(shù)據(jù)技術(shù)可以構(gòu)建一個稅收信用可視化體系，為公眾提供透明的稅收信用信息（詳見圖6，略）?？梢暬缑嬷饕沁\(yùn)用大數(shù)據(jù)可視化工具（如Tableau、Power BI等）或編程庫（如D3.js、ECharts等）來實(shí)現(xiàn)。具體流程如下。
1.確定目標(biāo)。確定目標(biāo)即明確稅收信用可視化體系的目的，如幫助稅務(wù)部門監(jiān)控納稅人的稅收信用狀況、為納稅人提供稅收信用評級參考、為公眾提供公開透明的稅收信用信息等。
2.數(shù)據(jù)收集。數(shù)據(jù)收集即為收集與稅收信用評級相關(guān)的數(shù)據(jù)，如納稅人的基本信息、納稅記錄、稅收違法記錄等。
3.數(shù)據(jù)處理。數(shù)據(jù)處理即對收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、整合和分析，計(jì)算納稅守信度、稅收違法率等關(guān)鍵指標(biāo)，并根據(jù)預(yù)定的標(biāo)準(zhǔn)對納稅人進(jìn)行稅收信用評級。
4.可視化映射?？梢暬成浼催x擇合適的圖表類型和視覺編碼來展示稅收信用評級結(jié)果。例如，使用折線圖顯示特定時間段的稅收信用評分變化、使用柱狀圖展示納稅人的納稅守信度、使用餅狀圖展示不同信用等級的納稅人占比、使用地圖展示各地區(qū)的稅收信用狀況等。
5.用戶交互。用戶交互即設(shè)計(jì)交互功能，允許用戶通過篩選、排序、縮放等方式深入探索稅收信用評級數(shù)據(jù)。例如，用戶可以根據(jù)行業(yè)、地區(qū)或稅收信用等級進(jìn)行篩選，或點(diǎn)擊特定納稅人以查看其詳細(xì)的稅收信用記錄。
6.用戶感知。用戶感知即通過可視化界面，幫助用戶快速了解其整體的稅收信用狀況，識別出具體的稅收信用風(fēng)險和稅收信用評級較高的納稅人。
7.應(yīng)用結(jié)果分析。應(yīng)用結(jié)果分析即運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)對稅收信用可視化結(jié)果進(jìn)行深度分析，并將分析應(yīng)用于政府監(jiān)管、納稅人決策和公眾監(jiān)督，從而提高稅收信用管理的效率和透明度。
此外，隨著現(xiàn)代信息技術(shù)的快速發(fā)展和更新迭代，尤其是伴隨著元宇宙等新型技術(shù)業(yè)態(tài)的出現(xiàn)，稅收信用可視化體系的技術(shù)應(yīng)用范疇也得以不斷拓展。例如，利用元宇宙虛實(shí)相容的技術(shù)特征，可以在稅收信用平臺上建立一個社交平臺，促進(jìn)納稅人之間的社交互動和信息透明，鼓勵納稅人相互交流和分享經(jīng)驗(yàn)，營造良好的誠信納稅氛圍。同時，還可以在稅收信用可視化系統(tǒng)中設(shè)置激勵機(jī)制，如對于稅收信用度較高的納稅人提供獎勵（如虛擬貨幣或虛擬物品），以激勵納稅人更好地履行納稅義務(wù)。

四、大數(shù)據(jù)技術(shù)驅(qū)動稅收信用管理創(chuàng)新的實(shí)現(xiàn)路徑
（一）構(gòu)建稅收信用數(shù)據(jù)中樞
稅收信用管理的關(guān)鍵是掌握全面系統(tǒng)準(zhǔn)確的稅收信用數(shù)據(jù)，在稅收大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上構(gòu)建稅收信用數(shù)據(jù)中樞。發(fā)票數(shù)據(jù)是稅收信用數(shù)據(jù)的重要來源，稅務(wù)部門近年來開發(fā)建設(shè)的電子發(fā)票平臺是形成稅收大數(shù)據(jù)中樞的關(guān)鍵力量，不僅集成各市場主體之間的交易數(shù)據(jù)和發(fā)票數(shù)據(jù)，而且能夠準(zhǔn)確捕捉到全國各地區(qū)、各部門交易活動的關(guān)聯(lián)性，實(shí)現(xiàn)稅務(wù)、海關(guān)、金融、市場監(jiān)管等多部門間的數(shù)據(jù)共享。電子發(fā)票平臺建立在云環(huán)境下，依靠區(qū)塊鏈技術(shù)的可溯源性、人工智能的算法模型監(jiān)督、數(shù)據(jù)挖掘的風(fēng)險識別等，為事前、事中、事后實(shí)施開票環(huán)節(jié)綜合風(fēng)險監(jiān)控并阻斷電子發(fā)票虛開行為提供了技術(shù)支撐。大數(shù)據(jù)技術(shù)實(shí)現(xiàn)了稅收信用數(shù)據(jù)在電子發(fā)票平臺上的初步集成，將會形成一張龐大的稅收信用之網(wǎng)，為我國稅收信用數(shù)據(jù)中樞提供數(shù)據(jù)之源。未來，稅務(wù)部門應(yīng)加快電子發(fā)票平臺和全國統(tǒng)一新電子稅務(wù)局的建設(shè)完善，從發(fā)票管理和稅收征管視角構(gòu)建稅收大數(shù)據(jù)平臺。同時，還要加強(qiáng)包括大數(shù)據(jù)技術(shù)在內(nèi)的各類現(xiàn)代信息技術(shù)在稅收領(lǐng)域的深度融合應(yīng)用，形成以現(xiàn)代信息技術(shù)為支撐的稅收大數(shù)據(jù)中樞，為進(jìn)一步打造稅收信用數(shù)據(jù)中樞奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。
（二）設(shè)計(jì)嵌入大數(shù)據(jù)技術(shù)的稅收信用體系的行動方案
將大數(shù)據(jù)以技術(shù)工具的身份嵌入稅收信用體系，是推動稅收信用管理創(chuàng)新的重要行動方案之一。大數(shù)據(jù)技術(shù)具有滲透進(jìn)生產(chǎn)力的特性和能力，能夠?qū)Χ愂招庞霉芾韯?chuàng)新構(gòu)成一種技術(shù)支撐與內(nèi)在驅(qū)動。以電子發(fā)票平臺為例，電子發(fā)票平臺的建設(shè)從多維度引入了大數(shù)據(jù)技術(shù)，根據(jù)納稅人的稅收信用狀況采用算法模型測算并授予其一定時段的開票總額度，即對納稅人的開票金額進(jìn)行總量控制與過程監(jiān)管。這意味著大數(shù)據(jù)技術(shù)不僅滲透進(jìn)電子發(fā)票平臺，而且已經(jīng)深度融入發(fā)票管理全過程，并從稅收信用管理視角介入發(fā)票開具額度及行為管控，從根本上推動了稅收治理機(jī)制與治理模式的變革。未來，還應(yīng)將大數(shù)據(jù)驅(qū)動的算法模型嵌入稅收信用體系，利用稅收信用算法模型及時檢測發(fā)現(xiàn)稅收信用管理中的新增風(fēng)險因素，據(jù)此優(yōu)化稅收信用評價結(jié)果，并自動優(yōu)化稅收信用算法模型，使之不斷迭代演化。
（三）建立稅收信用評級的動態(tài)調(diào)整與反饋制度
1.建立基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的稅收信用評級動態(tài)調(diào)整制度。首先，要利用機(jī)器人流程自動化（RPA）等自動化工具將數(shù)據(jù)和評級結(jié)果實(shí)時更新，并整合到云計(jì)算和區(qū)塊鏈系統(tǒng)中。利用云計(jì)算的資源管理和動態(tài)調(diào)整技術(shù)、區(qū)塊鏈的智能合約機(jī)制、人工智能的算法模型，進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)稅收信用評級的動態(tài)化調(diào)整。其次，要根據(jù)數(shù)據(jù)沖擊頻率對數(shù)據(jù)庫進(jìn)行及時更新，保證稅收信用數(shù)據(jù)倉庫內(nèi)數(shù)據(jù)的實(shí)時準(zhǔn)確，并構(gòu)建多元化的稅收信用評價模型，實(shí)現(xiàn)不同應(yīng)用場景下稅收信用評價結(jié)果的動態(tài)調(diào)整，給因無意的稅收失信行為而降低信用等級的納稅人一定的容錯機(jī)會，建立基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的稅收信用評級動態(tài)調(diào)整制度。
2.建立基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的稅收信用評級反饋制度。反饋制度主要包括明確的反饋渠道、快速的反饋處理時間和有效的溝通機(jī)制，確保納稅人能夠及時反饋評價結(jié)果，以便稅務(wù)部門及時糾偏。建立稅收信用評級反饋制度要從以下兩個方面著手。一是要引入人工智能技術(shù)，利用機(jī)器學(xué)習(xí)、大算法模型，構(gòu)建稅收信用修復(fù)模型，根據(jù)納稅人的信息反饋情況，預(yù)測納稅人采取某些行為后其稅收信用評價結(jié)果的變化，自動提示稅收信用的可能風(fēng)險點(diǎn)及稅收信用修復(fù)結(jié)果。二是能夠助力稅務(wù)機(jī)關(guān)建立稅收信用修復(fù)程序。在納稅人提出信用修復(fù)申請時，稅務(wù)機(jī)關(guān)借助稅收大數(shù)據(jù)可以自動檢測納稅人是否達(dá)到信用修復(fù)要求，對完成信用修復(fù)的納稅人，更新其稅收信用評價結(jié)果；對修復(fù)未達(dá)標(biāo)的納稅人，指明其缺失項(xiàng)，引導(dǎo)其后續(xù)的稅收信用修復(fù)行動。
（四）構(gòu)建稅收信用動態(tài)管理模式
一方面，要借助大數(shù)據(jù)技術(shù)，設(shè)計(jì)稅收信用動態(tài)評價流程，驅(qū)動稅收信用動態(tài)化管理模式，即依據(jù)稅收信用評價指標(biāo)的相機(jī)調(diào)整機(jī)理，構(gòu)建稅收信用評價指標(biāo)組合的動態(tài)調(diào)整制度；另一方面，要根據(jù)指標(biāo)的重要性為其設(shè)置動態(tài)權(quán)重，形成一種可根據(jù)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)變化、環(huán)境變化、稅制變化自動調(diào)整指標(biāo)權(quán)重的稅收信用動態(tài)管理模式。具體而言，可從以下技術(shù)層面搭建驅(qū)動稅收信用動態(tài)管理模式。一是通過機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)自動識別、評判稅收信用指標(biāo)之間的關(guān)聯(lián)性和相對影響力，利用機(jī)器學(xué)習(xí)對歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，快速識別出對稅收信用評價影響較大的指標(biāo)，并根據(jù)其重要性進(jìn)行指標(biāo)組合及其權(quán)重的動態(tài)調(diào)整。二是引入?yún)^(qū)塊鏈技術(shù)設(shè)置智能合約的預(yù)設(shè)規(guī)則，實(shí)現(xiàn)對稅收信用指標(biāo)權(quán)重的調(diào)整記錄與存證。三是利用實(shí)時數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，對納稅人的稅收信用狀況進(jìn)行動態(tài)評估和監(jiān)控，建立基于數(shù)據(jù)實(shí)時更新的稅收信用評價模型，并持續(xù)優(yōu)化，推動稅收信用動態(tài)管理模式的完善發(fā)展。
（五）保障稅收信用體系運(yùn)維安全
一是要在稅收信用數(shù)據(jù)倉庫建設(shè)時，強(qiáng)化數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換等技術(shù)的運(yùn)用，對收集的稅收信用數(shù)據(jù)進(jìn)行糾錯和驗(yàn)證，并建立有效的數(shù)據(jù)治理模式，確保稅收信用數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確和完整。二是要建立稅收信用數(shù)據(jù)實(shí)時監(jiān)測和反饋機(jī)制，及時發(fā)現(xiàn)并有效清洗數(shù)據(jù)，解決數(shù)據(jù)缺失與不一致等問題，不斷提升稅收信用體系質(zhì)量。三是要結(jié)合稅收信用體系的完善情況建立稅收信用數(shù)據(jù)定期備份機(jī)制，確保稅收信用數(shù)據(jù)的完整性和可恢復(fù)性。例如，建立多重防火墻、在云存儲中使用先進(jìn)的加密算法如高級加密標(biāo)準(zhǔn)（AES）來保護(hù)企業(yè)和個人的隱私，設(shè)置訪問控制機(jī)制確保數(shù)據(jù)的安全準(zhǔn)入訪問，即只有經(jīng)過授權(quán)的人員和程序才可以接觸、訪問數(shù)據(jù)等。四是針對非法入侵行為，要及時部署入侵檢測系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)時警報(bào)或采取其他監(jiān)控措施加強(qiáng)安全管理和風(fēng)險防范。如在公開涉稅信息時，采用匿名化、數(shù)據(jù)脫敏、身份驗(yàn)證等程序，對敏感數(shù)據(jù)進(jìn)行脫敏處理，減少身份暴露風(fēng)險，以保護(hù)納稅人的隱私，進(jìn)而達(dá)到保障稅收信用體系運(yùn)維安全的目的。
（本文為節(jié)選，原文刊發(fā)于《稅務(wù)研究》2023年第12期。）

歡迎按以下格式引用：
蔡昌，曹曉敏，王愛清.大數(shù)據(jù)技術(shù)驅(qū)動稅收信用管理創(chuàng)新：邏輯、架構(gòu)與實(shí)現(xiàn)路徑[J].稅務(wù)研究，2023（12）：57-65.


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