在中办、国办印发的《关于进一步深化税收征管改革的意见》中，“大数据”一词被提及了13次。两办《意见》不仅将大数据定义为建设智慧税务的“驱动力”，还对大数据理念的理解和管理服务的应用提出了新要求。在大企业税收管理和服务方面，大数据应用已然成为“必选项”。丰富的数据来源，是税务部门应用大数据的基石。为了很好地落实两办《意见》，税务部门可从深挖外部数据、用好非结构化数据入手，进一步拓展数据来源，及时发现隐藏的信息——有效涉税数据体量越大，建设智慧税务的“驱动力”就越大。

　　深挖外部数据

　　内部数据与外部数据相互验证、相互结合，是提升税收数据有效性和延展性的重要方法之一。就内部数据来看，通过多年的信息化建设，税务部门在数据采集、应用方面积累了丰富的经验，打下了坚实的基础。税务部门内部数据的效用已经得到多方认可。抗击新冠肺炎疫情期间，包括发票数据在内的各类税收数据，为国家政策制定提供了有力的数据支撑，就是很好的例证。相比较而言，在外部数据上，税务部门还需做更深层的挖掘。

　　外部数据是税收数据分析不可或缺的组成部分。深挖外部数据，有助于提升税收数据价值量、关联度和延展性。比如，工商开业、注销数据和税务登记注销数据的组合，不但促成了五证合一，而且提高了纳税人办税便利度；税务人员在开展出口退税申报、审核和后续分析工作时，需要以海关报关数据为依据。

　　在对大企业开展日常风险分析、疑点核实时，外部数据同样可以发挥重要作用。举例来说，利用对外支付信息，不仅能够分析企业是否存在逃避缴纳涉外税款的问题，而且可以用来识别企业恶意拆分合同付款金额的行为；利用专利相关的信息，既能帮助税务部门筛选高新技术企业税收优惠的推送目标，又能帮助税务部门筛查“假高新”；公安系统的身份信息，还能成为查处涉税违法违规案件的有力武器。

　　随着数据共享和数据关联的不断深入，大企业税收服务和管理部门可以深挖外部数据，将内部数据与外部数据有机结合，夯实数据分析成果。

　　用好非结构化数据

　　随着信息技术的飞速发展，带宽增加、存储容量提升，推动了数据结构的多样化发展。海量的结构化数据和非结构化数据，给税收数据分析工作带来了机遇，也提出了挑战。在现有税收数据分析中，对于结构化数据的应用比较成熟。未来，有必要进一步探索和应用非结构化数据。

　　结构化数据，就是存储在数据库里，可以用二维表结构实现逻辑表达的数据。以大企业税收服务和管理场景为例，税务部门对征管、发票等数据进行清洗、分类和加工，搭建起的大企业数据仓库；从集团企业所属行业、供销关系、财务管理等多个维度建立起来的数据池和数据集市，都是对结构化数据的应用。

　　非结构化数据，指不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据。所有格式的办公文档、文本、图片以及标准通用标记语言下的子集XML、HTML、各类报表、图像和音频(视频)信息等，都属于非结构化数据。用好这类数据，有助于税务部门建立更为立体的大企业数据分析架构。具体来说，通过采集上市公司审计报告、各类鉴证报告等数据资料，可以对照对应企业财务报告数据的准确性和完整性，验证企业各类报告的可信性，发现企业申报材料隐藏的经营行为；通过互联网定向抓取大企业招聘、中标等信息，可以为日常管理提供辅助信息；银行转账信息、移动通信数据等，可以作为稽查取证的“杀手锏”。

　　基于此，税务部门在深耕结构化数据的同时，也应用好非结构化数据，实现对大企业的多层次分析。

　　(作者单位：国家税务总局大连市税务局)

（文章来源：中国税务报）

文章来源：中国税务报
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