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完善企业税收风险分析与管理思考

2019/12/04 阅读:

摘要:大企业是我国经济发展的重要支柱,更是税收服务与管理的关键少数。我国积极落实大企业税收服务与管理改革,运用大数据、信息技术、风险管理等手段,查找涉税风险,进行税收风险管理,降低大企业税务风险。但是在当前大企业税收服务与管理部门成立不久的背景下,大企业税收风险分析与管理工作在开展过程中存在不足。本文借鉴国际经验,进一步完善当前的管理制度及工作方法,进而提高对大企业的征管效率,发挥专业性力量。

关键词:大企业;税收风险管理

目前我国风险管理工作分为三个模块:第一部分为大数据风险管理部门对除千户集团企业的其他企业及个人的风险管理事项。第二个部分由大企业税收服务与管理部门负责为大企业进行的千户集团风险分析与应对。第三个部分由稽查局负责高风险纳税人管理。因此大企业税收风险分析与管理工作在大企业税收服务与管理工作具有突出重要的作用。在每年年初,国家税务总局大企业税收管理司会制定税收风险分析计划,通过大数据技术,进行风险扫描,每个集团按单个成员企业形成风险分析报告,再对报告进行人工评审,确保分析论证科学及适用税收政策可靠、准确。其后,对该集团的所有分析报告进行加工整理形成税收风险应对任务,按照成员企业所在地推送至各税务机关开展应对。在当前大企业税收服务与管理部门成立不久的背景下,及时发现工作中存在问题,借鉴国际经验,如何完善当前的管理制度及工作方法是本文的研究重点。

1我国大企业税收风险分析与管理工作存在的问题

如今,大企业税收服务与管理部门成立不久,风险管理工作已经逐步开展,从搜集千户集团企业财务报表,涉税数据信息明细表,采集财务数据,到税务管理部门核对千户集团数据,扫描风险点,开展大企业税务审计,进而形成风控报告。但是在设立初期仍然暴露出一些问题。一是各级大企业税收管理部门的工作职责不清晰,忽视与基层税源管理部门之间的关系。一方面基层大企业管理税务所既要承担管户的工作,又要负责复杂且专业的大企业事项,例如大企业税收审计,风险应对及个性化纳税服务,承接大企业管理的科室职能,组织指导全局的大企业服务与管理工作。二是各级大企业税收服务与管理部门在工作内容,涉及范围和流程操作上没有更加细化的界定与指引,大型企业呈现组织结构复杂,经营地址范围广,单一区局无法对综合集团实行高效管理,目前不同省大企业税收服务与管理部门之间缺乏紧密协作,每个地方的工作开展模式也是不尽相同,跨区合作模式仍在探索中,整体合力效果与专业化职能未充分发挥。三是大企业税收服务与管理部门与大数据风险管理部门、稽查部门共同覆盖了不同类型纳税人及不同等级风险的纳税人管理。但是目前大企业税收风险管理薄弱,分工合作机制未建立,稽查局与大企业税收管理部门联合办案较少,未能充分发挥震慑作用。四是大企业财务核算和税务处理日趋复杂化、团队化、专业化、跨国化,税收筹划和避税手段层出不穷,我国税收管理资源短缺和配置不合理的局面不断加剧,目前对大企业管理的征管力量薄弱。同时信息化技术利用才刚刚起步,在数据采集上,各单行系统信息无法共享、未建立与第三方部门共享数据的机制,对大企业的财务数据采集过程中,部分大企业不配合,数据质量与精准度有待提高,且税务机关面临对大企业敏感数据保密的重大压力。五是集团企业税收风险指标体系尚不完善。目前的千户集团税收风险分析指标未充分结合企业业务与行业风险,尚需不断更新。

2国际大企业税收风险分析与管理工作的经验做法

2.1广泛的数据采集的能力

OECD报告中指出数据信息来源共有五个:一是纳税人的自主申报的报表;二是税务机关在日常管理中,使用各类系统产生和收集的数据;三是通过国际情报交换的信息;四是税务机关按规定要求获取的信息;五是借助国家权力第三方获取的信息。只有全面的信息基础,才能为税收风险分析及管理提供坚实基础。

2.2基于行业特征的成熟指标体系

法国在风险指标建设上已积累多年经验,根据行业特征已经研制出成熟的指标高达170个。为了适应业务的不断迭新,提高指标的准确度,法国为指标筛选建立了选案中心,以已立案稽查及日常工作发现的风险点为基础,以过度筹划及偷逃税款,税法不确定性而导致的不缴少缴税款为样本,建立基于行为分析的,行业特点的指标模型,再利用实际企业数据进行指标验证,在投入到最终指标库中使用,大大提高了风险指标的准确率。澳大利亚税务局根据重大风险事项和税收风险高的行业构建大企业风险和行业模型,并在每年会突出一个行业进行抽查,从而能提高专业性,将风险指标做深做细。容易出现税收风险的行业包括银行、能源、保险、制造业、销售和服务、养老金等;大企业需要处理的重要风险,包括利润转移、并购、财务、资本利得、研发、损失率、信托和备案等。

2.3新技术助力大企业税收分析

首先,基础信息系统的统一整合,以促进数据的深挖利用。数据采集、数据清洗、数据分析、特征工程、模型训练、模型评估、模型预测,借助机器学习具备的自我学习能力,依据不断输入的数据来不断优化迭代修订模型,最终实现对风险的精准把控。在多渠道采集信息的基础上,可以建立若干指标模型,开发相应的信息系统,进行风险识别。

2.4合理分配税务资源,优化税收风险管理流程

美国DAS系统通过扫描风险点只能显示申报表中存在风险问题的概率,提示相应指标的比率,无法揭示具体的涉税问题。其一,为了细化指标使基层人员更精准应对,进而开发了选案和工作量分配系统,筛选报表中存在的具体风险事项。其二,通过建立专门的业务部门,设定指标模式和筛选标准,通过系统对报表进行自动扫描。选任有多年实践经验的担任风险主管,风险主管通过系统扫描出来的报告对某一风险事项进行全面深入的分析,根据风险的高低确立需要的征管资源。其三,美国大企业和国际税收管理局建立了相应的监控信息平台,根据企业风险高低分配税务资源,使得风险高难度大的风控任务配以更多高水平人员,将投入产出比作为绩效考核的主要因素。

3我国大企业税收风险分析与管理工作未来展望及改进对策

3.1完善大企业风险管理的工作机制与制度建设

从组织方式上,一方面不断推进市级区级大企业机构运行机制、工作模式、人员配备等工作研究与落实,充分发挥大企业专业化与整体化机构职能,顺畅工作流程,理顺大企业税收风险管理与日常税源管理的动态监控管理的相互渗透,相辅相成。大企业税收服务与管理部门要对日常税源管理与风险管理事项在工作内容、涉及范围、流程管理上清晰界定,从而建立自上而下的税收风险分析应对工作机制和日常管理自下而上的反馈模式,建立高效的大企业的管理模式。另一方面,探索跨区合作和团队模式,形成对集团型企业的高效管理,通过制度建设,使之大企业税收服务于管理部门与各地职能部门相互协作。

3.2提升数据采集的质量,完善大企业风险管理指标模型

从数据标准上,采集高质量的数据信息至关重要,精准的千户集团名册管理为后续的千户集团电子财务数据采集和税收风险管理打好基础,细化采集标准与审核标准,提升数据质量,实现同大企业平台的对接和涉税数据的交换。在纳税人采集端,充分调研,完善目前的数据采集软件,为大企业的数据采集提供技术支持。完善涉税信息共享机制和部门配合机制,加强各部门信息共享效率,为大企业风险管理提供更多方,更全面的数据。不断深入探究大企业各个行业业务流程,完善更新分税种、分行业风险指标,充分利用大数据技术,从比率化到行为化分析,再到血缘关系分析和纳税人风险画像。

3.3充分利用先进的技术助力税收风险管理

从技术水平上,分别依托现有电子税务局和大企业税收管理系统,在纳税人端集成数据采集端口,防止出现重复申报数据的情况,实现系统内部的数据报表整合,减轻纳税人负担。同时在税务局端,充分发挥大企业税收管理系统的数据集成功能,实现数据清洗与挖掘,可视化数据展示与预测,进而成为税收风险管理以及日常税源管理的有利工具。

3.4打造大企业管理团队的人才队伍,形成长效机制

从人才队伍上,提高税收征管人员能力。通过岗位技能培训打造专业化服务团队,在数据分析、先进的技术系统及税收争议方面,加强培训,由专业化团队提供多元化的服务,应对越来越复杂的事项。基于工作量需要、业务需要进行适时调整征管资源的分配,对于数据审核、人工复评、风险应对等复杂事项,打造成专业团队,形成合力,发挥专业力量。

参考文献

[1]全国税务领军人才法国大企业税务管理课题组,刘磊,刘艳旭.法国大企业税收管理制度及启示[J].国际税收,2017(3).

[2]夏智灵.美国大企业税收风险管理业务体系探究[J].国际税收,2018(2).

[3]陈艳.大企业税收治理模式:国际借鉴与初步构想[J].税务研究,2019(8).

作者:栗妲 单位:国家税务总局北京市东城区税务局

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