稅收大數據是怎么“逮住”薇婭的？原來只用了三招
最近網絡主播薇婭因涉嫌偷逃稅款，被追繳并處罰款共計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——稅收大數據分析，也引起很多人的好奇。
到底稅收大數據，是如何“逮住”偷逃稅款的違法行為的呢?
有網友認為所謂大數據，只是對直播間的銷售數據和納稅數據進行對比即可，還是把事情想得太簡單了些。
第一招：納稅人畫像
稅務局作為主管稅收工作的政府機構，掌握著大量的稅收數據，納稅人從設立到注銷全生命周期的申報數據、繳款數據、發票數據、涉稅違法違章等等數據，都在稅務局里。
這些稅收數據究竟有多少?
今年10月19日，江蘇省召開“江蘇省進一步深化稅收征管改革實施方案”新聞發布會，會上披露一個數據，僅江蘇一省就掌握兩千億條稅收大數據，而這些數據可以對納稅人進行全面畫像。
對納稅人進行全面畫像，又有什么用處呢?
在開發一個App前，產品經理都會對目標用戶進行畫像，目標用戶多大年齡、收入怎么樣、有什么愛好、購買力如何等等。這樣才能真正了解用戶，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。
2019年，國家稅務總局深圳稅務局在風險管理工作中，首次引入人工智能技術，對大量歷史風險任務反饋的樣本數據進行學習、建模、掃描，成功對納稅人進行畫像。
以“虛假注冊”和“虛開發票”的畫像為例，深圳稅務局借助這兩張畫像，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后，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，以后再碰到摳門的人，你就能預判到借錢給他，大概率不會還。
稅案通報中，薇婭主要采用隱匿個人收入、虛構業務轉換收入性質兩種方式偷逃稅款。
那么“畫像”是怎么“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. 人工智能自我學習
人工智能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，結合基于登記數據和發票數據，進行自我學習，總結出“隱匿個人收入”的所有重要風險特征，并賦予每項特征不同的權重。
與此同時，該畫像還會根據負樣本的數據變化，而自動調節特征權重，以保證畫像的與時俱進。
2.掃描所有納稅人
借助“隱匿個人收入畫像”掃描所有納稅人，發現網絡主播薇婭符合“隱匿個人收入”的特征，即找到很可能通過“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：外部大數據
許多人還存在這樣一個誤區，稅務部門只管稅務的事。實際上任何大數據都會被利用起來，用于打擊偷稅行為。
除了稅務部門自己掌握的稅務大數據外，外部大數據也是一個重要的渠道。包括不限于：
- 其他部門共享交換的數據，如工商登記數據、股權轉讓數據、水電氣數據等;
- 互聯網公開的數據，例如上市公司依法披露的信息，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、銀行的信息數據都將被打通，并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，說過這么一句話：“經稅收大數據分析評估發現，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并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，是稅務機關的最后一把武器，也是風險納稅人的最后機會。顯然薇婭和其所在的公司，并沒有抓住這一機會。
利用大數據識別風險納稅人和沒有風險的納稅人后，電子稅務局會自動向其發送“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。
經過提示提醒還不愿意糾正、整改不徹底的納稅人，稅務機關便會采取進一步檢查措施。
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數據，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。
