数据挖掘技术在税务系统中的深度应用
随着计算机技术的发展和数据挖掘应用的逐渐成熟,数据挖掘技术引起了越来越多的行业的重视。在国外,政府应用数据挖掘技术发现欺诈行为已经有了30多年的历史,如今,中国的各类政府机关在信息化的进程中也都不约而同的将数据挖掘应用提到了议事日程上来。税务征管需要以更新、更便捷、更有效的方法,对大量的征管数据进行分析、提取、挖掘其隐藏信息数据中的潜能。本文着重介绍了通过数据挖掘技术如何实现纳税评估选案,从而降低征管成本,提高管理效果。
一、税务征管发展基本状况
我国和许多起他国家一样每年都会因为纳税人的偷漏税问题而损失大量的财政收入,有关税务部门一直以来都致力于解决这方面的问题。但是在没有引进计算机工具和数据挖掘工具技术之前,这方面的工作在很大程度上,是依赖专业的人员根据以往的工作经验和某些直觉上的判断来圈定那些不法纳税人的特征,虽然这在初期可能会有很大的帮助,但是随着税务体制的改革,经济的发展,自然而然的引起的税源的增加,税种的增加,这时,政府的税务管理部门在使用以往总结的凭经验和直觉判断的方法,去区分判断那些违法的纳税人,势必会导致产生以下问题:征管人员的增加,引起征管成本增大;选案的不科学性,引起征管效率低下;同时,对于个案检查过程中,由于没有证据来源,所以增加了个案的时间成本,而且往往是效果也不是十分明显。 以上种种问题表明,仅仅依赖定性的研究来辅助政府税务管理部门如何加大监管的工作力度已经出现了很多弊端,借鉴国外的成功经验,使用数据挖掘,对税务管理部门所辖的纳税户进行纳税评估选案的工作,将会大大提高监管工作的效率和工作的效果。当各个税收征管部门把税务信息化作为急待解决的问题时,而数据挖掘是实现信息化的必由之路。金税三期展开前后,税务部门都比较关注税务数据的深度利用和数据挖掘问题。
二、对数据挖掘深度利用的理解从目前应用平台的构建来看,有几点体会:首先,平台的构建必须结合具体的研究问题展开。通用性的平台虽然很好,但是由于前面所提到的数据可利用性和可计算性的原因,加上实际工作的紧迫性需求,往往使得通用性平台的规划会落空,甚至于进一步影响数据深度利用工作本身。
其次,考虑针对具体问题研究的通用性拓展。虽然实用为先,然而要做到持续性的数据利用,必然要考虑拓展的问题。在这个问题上,我们的平台通过税制表示方法、税收政策分析模型描述语言中国税收政策分析模型支持系统等方法进行尝试。
更为重要的是,对适合中国国情的税收经济模型的提出。由于长期以来的数据缺少原因,在我国模型建设方面没有进一步的探索。这种缺陷在海量的数据突然呈现在我们面前的时候更加突出。我们正在尝试提出适用干中国的税收经济模型,虽然肯定会比较艰难,但是这是一条必经之路。
最后,平台的研究必须以应用为导向。将平台应用到实际部门,可以最终检验平台的正确性,带来数据深度利用平台的可持续发展空间,体现出促进税收工作的真实效用,避免科研部门“孤芳自赏”的局面。
当然,在数据深度利用和挖掘过程当中,我们也碰到了其它一些问题,例如模型应用的技术性问题,包括数据调整、不同模型的评估和模型应用的不确定性等,还有如数据积累和维护体系、模型使用反馈机制、结果使用反馈机制等等问题。这些问题都需要我们在数据深度利用过程中加以关注和解决。
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