税收风险管理分级分类标准

税收风险管理分级分类标准不统一。实践中，风险分析人员一般会根据风险固有的属性、风险产生后果及影响进行等级排序，进而由风险任务统筹人员根据现有征管资源对等级进行调整。其中，固有属性的判断往往是根据既往经验，将涉嫌偷、逃、抗、骗税违法行为的风险归类为高风险；风险产生的后果及影响一般是根据预估补缴税款等主观判断给予等级划分。目前尚无明确的标准化、数量化、规范化的等级排序方法，实践中较为随意、主观。

（三）税收风险管理闭环缺失

一是风险管理局限于事后防控。当前，佳木斯代理记账税收风险管理往往更强调事后管理，包括根据已显现的线索（如财务指标、发票流向、数据比对结果等）分析识别风险疑点并开展有效应对，排除风险。运用指标法构建的风险识别模型，能有效识别已发风险，但难以实现风险预测和过程监控，未能充分发挥风险管理对税收管理全流程的管控效果。

二是风险应对反馈成效不显著。佳木斯代理记账目前税收风险管理工作往往止步于风险应对环节，对于已经确认的风险及其后续的应对、排除情况未加以总结归纳。在常用的指标法中，应对结果对指标的反馈通常只限于收窄或放宽筛选口径、调高或调低既定阈值，或者重新建立新的模型，无法实现模型迭代。因此，风险应对人员提供的风险应对结果对风险分析人员所起到的反馈作用微乎其微。

产生上述问题的主要原因在于：一方面，税收风险管理这一概念引入的时间较短，运行机制、规范、流程尚未建立健全，贯穿全系统、全流程的风险防控体系尚未形成；另一方面，由于当前税务机关信息化支撑力度不够。虽然税务机关积累了海量的涉税数据，但数据质量参差不齐，散点化、分散化等问题较为突出，各类信息系统“各自为阵”，难以满足普遍的、全面的、实时的、可跟踪的综合数据分析以及复杂风险分析模型的需要。

针对企业内部税务风险所展开的评估必然需要大量的数据作为支持，而这些数据不仅包括具体的纳税数据，还包括相关工作人员的工作信息。但是就显示而言，这两种信息并不见得能够在任何时候、任何地点，都可以进行很好的沟通，其将会对企业在相关层面的数据分析和整合产生影响，导致其无法实现资源数据的共享，难以提升财务信息的利用率。因此有必要进一步提升企业内部全体工作人员的税务风险参与意识，实现企业对全过程经营的税务风险控制，确保能够以最快的速度发现问题并及时纠正。

（四）管理制度有所欠缺，建设税务风险管控部门

就多数企业的人员分配情况来看，其中的税务管理部门多是隶属于财务部门之下，或者从事税务管理的工作人员是财务部门的一分子。但也有不少企业根本没有设立独立的税务管理岗位，而是让其他会计兼职，如此自然不利于企业税务管理水平的提升。从制度层面来看，这样的情况很大程度上说明企业并没有严谨而完备的内控制度，时间一长自然会导致纳税风险的增加。

人工智能的基石和前提是大数据，只有运用各种算法对大数据进行训练才能从中归纳出可被运用在类似数据上的知识或规律。因此，在将人工智能深度应用于税收风险管理领域前，首先要改变现有以经验分析为主的传统税收风险管理观念，建立以数据为核心、以相关性分析为主导、以实现客观预测为目的的大数据税收风险管理观念。

1.佳木斯代理记账以数据为核心。大数据“一切皆可量化”，引入人工智能将极大拓宽税收风险管理的视野。无论是传统的以数据方式记录财务、发票、登记信息，还是图像视频、行为轨迹等非结构化数据，人工智能都可以深度挖掘数据之间的内在联系和规律，只要数据足够多，数据连接点足够丰富，便可能改变税收风险管理目前以流程、环节、事项为节点划分管理职能、分配管理重心的工作现状。通过人工智能算法扫描，让数据说话，从全景分析中描绘风险分布情况、评估风险轻重缓急，可以实现客观、精准的分级分类管理。

2.以相关性分析为主导。传统因果思维推动下的税收风险管理花费了大量精力倒推风险产生的原因，但受限于原因与结果的非充分、非必要关系，风险分析效率难以提升。而在大数据时代，随着存储和计算能力的不断提高，大量图片、视频、音频等非结构化数据被量化，相比于关注“为什么”，大数据更关注“是什么”。人工智能使得从海量数据中研究各种结构化、非结构化数据之间的相关性成为现实，越来越多原以为“风马牛不相及”的事件被证明存在很强的关联性或相关性。