技術前沿|稅收大資料是怎麼“逮住”薇婭的?原來只用了三招

最近網路主播薇婭因涉嫌偷逃稅款,被追繳並處罰款共計13。41億,數額之大引發關注,同時稅務部門發現薇婭涉嫌偷逃稅款的利器——稅收大資料分析,也引起很多人的好奇。

技術前沿|稅收大資料是怎麼“逮住”薇婭的?原來只用了三招

到底稅收大資料,是如何“逮住”偷逃稅款的違法行為的呢?

有網友認為所謂大資料,只是對直播間的銷售資料和納稅資料進行對比即可,還是把事情想得太簡單了些。

技術前沿|稅收大資料是怎麼“逮住”薇婭的?原來只用了三招

第一招:納稅人畫像

稅務局作為主管稅收工作的政府機構,掌握著大量的稅收資料,納稅人從設立到登出全生命週期的申報資料、繳款資料、發票資料、涉稅違法違章等等資料,都在稅務局裡。

這些稅收資料究竟有多少?

今年10月19日,江蘇省召開“江蘇省進一步深化稅收徵管改革實施方案”新聞釋出會,會上披露一個數據,僅江蘇一省就掌握兩千億條稅收大資料,而這些資料可以對納稅人進行全面畫像。

對納稅人進行全面畫像,又有什麼用處呢?

在開發一個App前,產品經理都會對目標使用者進行畫像,目標使用者多大年齡、收入怎麼樣、有什麼愛好、購買力如何等等。這樣才能真正瞭解使用者,也是產品是否能成功的關鍵。

稅務局一旦掌握納稅人全面畫像,偷逃稅款等違法行為將無所遁形。

技術前沿|稅收大資料是怎麼“逮住”薇婭的?原來只用了三招

2019年,國家稅務總局深圳稅務局在風險管理工作中,首次引入人工智慧技術,對大量歷史風險任務反饋的樣本資料進行學習、建模、掃描,成功對納稅人進行畫像。

以“虛假註冊”和“虛開發票”的畫像為例,深圳稅務局藉助這兩張畫像,掃描下發任務177批次,涉及36916戶納稅人,風險命中率高達89。64%和86。18%。

當稅務局擁有納稅人畫像後,不需要稅務抽查,就能預判和發現該納稅人是否存在偷逃稅款的違法行為。這就好比你第一次借錢給一個摳門的人,他沒還,第二次又借錢給另外一個摳門的人,又沒還,如此不下數十次,你再也不會借錢給摳門的人了,因為在你的心理已經有了這類人的畫像,“摳門”是一大借錢風險,以後再碰到摳門的人,你就能預判到借錢給他,大機率不會還。

稅案通報中,薇婭主要採用隱匿個人收入、虛構業務轉換收入性質兩種方式偷逃稅款。

那麼“畫像”是怎麼“逮住”薇婭的呢?

我們以“隱匿個人收入”為例,僅僅需要兩個步驟:

1. 人工智慧自我學習

人工智慧以如實申報納稅的納稅人為正樣本,以已被查到的隱匿個人收入的納稅人為負樣本,結合基於登記資料和發票資料,進行自我學習,總結出“隱匿個人收入”的所有重要風險特徵,並賦予每項特徵不同的權重。

與此同時,該畫像還會根據負樣本的資料變化,而自動調節特徵權重,以保證畫像的與時俱進。

技術前沿|稅收大資料是怎麼“逮住”薇婭的?原來只用了三招

2.掃描所有納稅人

藉助“隱匿個人收入畫像”掃描所有納稅人,發現網路主播薇婭符合“隱匿個人收入”的特徵,即找到很可能透過“隱匿個人收入”偷逃稅款的納稅人。

僅這一招,絕大多數偷稅行為都無所遁形。

第二招:外部大資料

許多人還存在這樣一個誤區,稅務部門只管稅務的事。實際上任何大資料都會被利用起來,用於打擊偷稅行為。

除了稅務部門自己掌握的稅務大資料外,外部大資料也是一個重要的渠道。包括不限於:

其他部門共享交換的資料,如工商登記資料、股權轉讓資料、水電氣資料等; 網際網路公開的資料,例如上市公司依法披露的資訊,法院裁判文書等等;

在未來即將上線的“金稅四期”系統中,不僅涵蓋稅務,各個部門、銀行的資訊資料都將被打通,並且還會將非稅業務納入其中,實現對業務的全面監控。

第三招:自動風險提示

杭州稅務局稽查局有關負責人就黃薇(薇婭)偷逃稅案件答記者問時,說過這麼一句話:“經稅收大資料分析評估發現,黃薇存在涉嫌重大偷逃稅問題,且經稅務機關多次提醒督促仍整改不徹底,遂依法依規對其進行立案並開展全面深入的稅務檢查。”

通知存在風險的納稅人自糾自查,是稅務機關的最後一把武器,也是風險納稅人的最後機會。顯然薇婭和其所在的公司,並沒有抓住這一機會。

利用大資料識別風險納稅人和沒有風險的納稅人後,電子稅務局會自動向其傳送“風險提示提醒函,”引導其自查自糾。如果納稅人在自查過程中有疑問,稅務機關會及時進行輔導,幫助其排查風險、解決問題。

經過提示提醒還不願意糾正、整改不徹底的納稅人,稅務機關便會採取進一步檢查措施。

近幾年來,直播各行業的野蠻生長,加之較難從傳統渠道獲取其上下游業務的準確資料,客觀上造成稅收管理難度大,助長了許多從業人員的偷逃稅行為。薇婭偷逃稅案也給所有人敲醒了警鐘,依法納稅是所有納稅人的法定義務,任何人、任何企業都不能例外。