防发票虚开“变法” 广东开启税收风险防控数据“天眼”

近年来，随着商事登记制度改革、行政审批制度改革等“放管服”改革的深入推进，大量市场主体低门槛进入市场，为税收风险管理带来了更大的挑战。30日，记者从国家税务总局广东省税务局获悉，该局运用大数据思维和工具构建全链条风险管理体系，探索用“机器学习”算法研判发票虚开潜在风险，将风险管理关口前移，运用大数据分析精准打击发票虚开行为。新税务机构成立后，税收数据进一步集成，“机器学习”算法有望发挥更大的威力。

据悉，广东省税务局在统筹分析现有各类应用系统的基础上，充分利用大数据、“互联网+”的信息技术，优化集成内外部数据资源，建设大数据管理平台，并加快风险管理与大数据平台对接融合步伐，推动税收管理从“业务驱动”转向“数据驱动”，创新打造数据决策型智慧风险防控体系。

“机器学习”算法就是数据决策型智慧风险防控体系的创新应用之一。

“我们依托风险管理系统和大数据平台，让计算机利用已有的海量数据，集成日常征管经验，通过复杂的逻辑回归模型和公式，形成较为科学的‘机器学习’模型。并利用该模型对涉税数据进行分析，预测纳税人虚开发票趋势，实现了事前预判、事中干扰和事后监管的精准度成倍提升。特别是在税务机构改革之后，原来分散的税务征管数据得到更加全面地集成，也使得‘机器学习’算法更精准、更有力。”有关负责人介绍，将“机器学习”运用到防范发票虚开是将最新的大数据技术与当前征管热点问题的巧妙结合，是运用最新办税实名制与搭建风险模型的集成创新。

那么“机器学习”算法与传统的防范发票虚开风险管理模型究竟有何不同呢？

记者了解到，传统的风险管理模型过分依赖于对税务干部业务水平和工作经验的主观判断性，模型涉及指标数量多是票面信息，指标之间逻辑关系较为简单，虚开企业多采用各类对抗扫描措施，逃避风险筛查。

与传统模型相比，广东省税务局自主研发的“机器学习”算法，则是通过“机器智能化”预测纳税人的虚开风险指数，结合实名办税的有关数据，锁定风险指数较大的纳税人并开展精准到人的风险防控，大大降低了对业务主观经验的依赖性。

据介绍，广东省税务局运用“机器学习”算法，对省内114户疑点企业通过办税实名结果，进一步延伸分析“上下游”和“同一人在其他企业任职”的情况，发现有13组疑似团伙，涉嫌虚开发票企业98户，其中有21户已被采取严格限量供应发票、异常增值税扣税凭证管理、暂停网上申报业务和纳税评估等措施；对另一户虚开嫌疑明显的企业开展延伸分析，发现该企业的办税员同时还兼任16户同行业的其他企业办税员，16户企业中大部分企业开业后领用了几百份万元发票，且购进货物发票显示多为手机整机，销项发票显示多为集成电路、摄像头、电芯、镜头、主板等手机零件，进销比对严重不匹配。通过基层核查，发现该16户企业疑似同一虚开团伙，涉嫌虚开增值税专用发票合计4.06亿元。同时，按照“机器算法”扫描结果，联合公安部门查获一个虚开增值税专用发票的窝点，抓获6名犯罪嫌疑人，查获9户涉嫌虚开增值税专用发票企业印章、税控器具、空白发票和已经开具的发票、拟虚开发票计划等一批涉案物品。涉嫌虚开增值税专用发票的企业共14户，涉嫌虚开增值税专用发票价税合计1.95亿元。

编辑 曹亮