税务系统数据利用存在的问题及解决方案修改

税务系统数据利用存在的问题及解决
方法
中国加入世界贸易组织对政府部门的职能提出了严峻挑战。

虽然目前我国在税务机关信息化方面发展较晚。

但是，也不要觉得税务机关很落后，还处于“手工查账”时代。

细心的人可能会发现，税务机关正在逐渐全面信息化。

一、税务信息化是新时代的需要
众所周知，税务系统是具有共同税收目标又相互关联的各税务机构所组成的有机整体。

税务机关是关系国计民生的一个重要的管理机构，从组织结构的角度分析，一个税务机关可以看成一个税收系统。

它所属的各职能部门如基层征收机构，以及人事、票证、会计、统计和计划等就是组成税务机关系统的部分，它们共同的目标就是完成税收任务。

税务系统与企业的发展息息相关,每一个企业发生的业务都会在税务系统数据库中留下记录。

若能正确地挖掘与分析隐含这些数据中的知识,就能更好地向企业提供服务或支持,能够更好地决策当前政策。

因此,数据挖掘和利用在我国税收中的研究有着十分重要的应用价值。

实现税务系统信息化是当前税务部门急待解决的问题,而数据挖掘和利用是实现信息化的充分条件。

如今，虽然我国已经迈入信息化管理阶段，但我国税务系统大部分仅为地方部门内部的数据共享，并不能实现全国数据共享，甚至部门省市当地国地税均无法实现信息共享。

我国和许多其他国家一样都面临着一个严峻形式，那就是每年都会因为纳税人的偷税、逃税、漏税等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。

通过税务信息化的发展，将全国税务系统打通，及时掌握纳税人经济业务和税收的来龙去脉，把企业、个人偷税逃税行为扼杀在摇篮之中，是新时代考验下比较有限的途径。

此外在信息化道路上，我国税务机关从未停下探索、开发前沿技术的脚步，比如"金税工程"三期。

二、税务系统数据利用的问题
在税务系统中，由于规模宏大的企业都会留下税务数据。

所以税务系统数据库中积累了大量的企业数据,而这些数据都记录了企业的经营情况,收益情况, 纳税情况等等。

因此税务系统数据库中积累了大量的企业数据。

这就形成了税务大数据。

而税务大数据带给税务系统数据利用方面，有机遇也有挑战。

就挑战方面而言,大量的税务数据加剧了征纳双方的信息不对称，其数据体量、复杂性远超过传统数据；而且税务数据信息过于庞大不好掌控，因此纳税人报送信息、税务机关掌握信息、其他平台方涉及信息等安全性存在较大隐患。

此外，税务部门需要处理大量的税务数据，这对数据处理人才方面需求很多，如今这类人才的稀
缺是不得不正视的问题。

就机遇方面而言,税务数据是挖掘潜在知识、发现隐藏规律的宝贵资源。

税务数据不再仅仅是处理对象，而是一种资源，甚至可以说是资产。

我们可以认为,对数据挖掘利用将有助于逐步形成适当的税收管理改革战略和正确的政策选择。

数据挖掘利用将是今后税务信息化的核心命题。

税务信息化的灵魂和核心是数据,最宝贵的财产也是数据。

如果数据丢失了,责任将非常大,即便是重新采集,也难以确保重新采集的数据能够保持原来的准确性。

原国家税务总局局长谢旭人的一个观点:不要让税收数据睡大觉,表明了数据处理的重要性。

然而,当前税务系统中的现状是,系统繁多,数据孤立,想要全面分析某个企业或某类企业是很困难的,动态监控企业发展也是不现实的,造成当前税务系统中一个个的“税务信息孤岛”，无法给各部门进行数据的交换共享或交叉检查。

这种现象的产生主要是因为，税务工作中的数据利用主要是一般利用。

税务系统对税务数据深度利用的理解长期以来,税收工作中数据利用比较常见的形式有:报表浏览、简单查询、复杂查询、税源分析、税负分析、收入预测、过程监控等,多数专家认为,目前税务数据应用的一般特征是基于汇总、分类、简单计算基础之上的原始税收数据的“复制式”展现和对税收现象的“陈列式”描述。

其特征是基于简单计算的原始税收数据展现和对税收现象的一般描述。

在税务大数据带给税务系统发展机遇的同时，涉税数据安全需要得到保障——信息安全政策不完善。

征管软件、征管系统、纳税评估系统、税总软件系统、地方软件系统等的不统一，导致信息重复，效率不高——税务大数据整合不到位。

数据运用不彻底、大数据认知不够，仍旧基于传统数据分析处理——大数据思维缺乏。

三、电商企业阿里巴巴、京东的数据利用
电商发展迅速的今天，京东作为中国最大的自营式电商企业，而淘宝作为国内第一大网络零售平台，他们在数据利用方面颇有心得。

大数据战略是刘强东为京东的重点战略方向之一。

如深入挖掘消费者行为、实施EDM精准营销策略、销售预测和仓库自动补货、持续优化搜索推荐系统、精准广告技术等。

在这一系列对京东运营至关重要的项目背后，是对大数据创新应用的不断探索和研究。

随着京东业务的调整和发展，高业务数据的积累和大数据技术的发展，京东大数据的创新应用和产品导向过程也取得了新的突破。

大数据挖掘平台、实时大数据解决方案、推荐搜索系统、电子商务全链企业数据仓库层出不穷。

大数据在京东的发展中起着越来越重要的作用。

都会记录用户的浏览和购买数据、用户的浏览习惯、用户对在线服务的要求和习惯、用户下订单的方式、用户的购买频率和消费结构等。

记录了物流配送数据，如仓储货架订单中货物的位置，如何根据订单提货包装，如何选择配送方式和路线到达用户，以及如何提供售后服务和解决了哪些问题等一系列与售后相关的数据。

最终都归咎于企业本身对数据的利用，通过对数据的详尽分析，来进行产品的推广、销售和企业的盈利。

阿里巴巴在数据利用方面同样成果显著，而且颇为新颖。

其旗下淘宝网通过对大数据的合理利用，通过技术手段反向侦查贩卖假货的商户。

根据最新消息，2018年初，淘宝利用大数据，协助相关部门协同破获假货及侵犯知识产权案件
18 个集群，涉及案件 1000 余起，打掉 200 多个制售假的窝点、工厂及线下市场。

这些显著成果的背后都是企业对大数据的深入挖掘和利用，以及庞大的数据分析人才的技术支持，时刻调动起企业数据库中的海量数据，做到不让数据睡懒觉，将各部门各类别的数据有效地集合在一起，统一分析、研究，实现动态全面的数据监测。

四、数据利用中所遇问题的解决方案
与税务系统在数据挖掘和利用相比，京东商城和淘宝网在数据利用方面显得更加高效、出色。

倘若税务系统在数据利用方面多加创新，不拘一格，实现税务数据与企业数据的精准对接，从而更能精准预判企业的发展行为，推动税务系统信息化大步发展。

通过京东和阿里巴巴带来的启发，税务系统完全可以针对税务数据的处理利用做到高效、快捷、无误。

随着经济、社会的发展,税收数据的一般利用已经不能满足税收信息化深化和税收管理现代化的内在需求,为了加强税收征管、规范税收秩序,国务院于1994年开始实施“金税工程”。

"金税工程"三期属于国家级信息系统工程，统一全国国地税征管系统，搭建统一纳税服务平台，实现全国税收数据大采集。

金税三期工程于2013年部分地区试点，2016年底前全国上线，为税改提供强大的数据支持。

金税三期提出：逐步实是将税务信息、土地房屋信息、建安项目信息结合，深人研究，现涉税电子数据的集中处理和集中管理。

目前,税务信息化的发展阶段已开始向成熟阶段过渡。

于是税收数据的深度利用便提上日程。

我们相信随着金税三期的不断完善,在各方力量的通力合作下,税务系统数据挖掘和利用工作将出现欣欣向荣的局面,积累的大量数据会活跃起来,为税收现代化发展展示科学的规律和正确的方向。

数据挖掘和利用就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。

随着信息技术的高速发展,人们积累的数据量急剧增长,动辄以TB计,如何从海量的数据中提取有用的知识成为当务之急。

数据挖掘和利用就是为顺应这种需要应运而生发展起来的数据处理技术,是知识发现匹配的关键步骤。

在税收信息化迅猛发展的今天,数据挖掘和利用能使税收管理人员对税收形势、市场形势、经济走向等有一个清醒的认识,知道企业经营情况,能够及时掌握税收收人情况。

对自己掌握的税收数据信息有一个正确的评估,才能及时进行税源监控并加以实施数据利用是对基础数据的综合利用，注定离不开对人才的培养，通过加强人才系统化培训的学习，利用互联网提高征管水平，使用征管过程中能高效对涉水数据搜集、研究、深度挖掘等。

数据利用就像一篇优美的文章，写出它首先要理解手中的数据，数据梳理就是给我们了一本字典；其次掌握手中的纸和笔，了解建模的各种理论和工具；最后由既懂业务又懂技术的人员完成数据利用。

数据利用需要的是能够把技术和业务结合在一起的复合型人才，人才培养就显得格外重要。

我认为将大数据引入税务系统中,以大数据的视角来审视分析和解决税务系统在数据利用方面所存在的问题，是一个很好的处理手段。

将对税务系统数据利
用扩大到大数据，将是一次跨时代的新思路。

如此一来，税务机构可以利用大数据来预知未来的发展动态，推动业务的转型升级，优化管理和服务模式。

海量数据的大集中,为税收数据挖掘与分析应用提供了很好的前提条件,这些数据已经成为税务管理、决策的宝贵资源。

庞大的数据库、浩瀚无垠的信息海洋,同时也为税收数据管理提出了新的概念,当数据量极度增长时,如果没有有效的方法,由计算机及信息技术来提取有用信息和知识,人们也会感到面对信息海洋像大海捞针一样束手无策。

面对海量的数据,急需一个去粗存精、去伪存真的技术。

这是就需要税务系统在数据挖掘和利用方面下大毅力、大功夫。

最后，面对大量税务数据的沉余，税务系统应当应当提高自身大数据思维的意识，合理规划数据处理流程，创新思维打破税务数据的一般利用，做到数据利用高效化，推动税务系统职能的提升。