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张涵诚:大数据时代的政府治理创新案例推荐-陕西税务

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数据猿
发布2019-05-06 16:07:19
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发布2019-05-06 16:07:19
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文章被收录于专栏:数据猿数据猿

来源: 数据猿丨作者:张涵诚 郭章献

数据猿官网 | www.datayuan.cn

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以前,群众和企业需求简单的时候,管理起来相对容易,一个文件一个会议一个制度能满足绝大多数人需求。而现在,群众和企业的需求包罗万象,复杂多变,实时在线,管理起来就变得很难。如果还是用传统的方法,管理靠经验,那么为人民服,就只能是为少数人服务。

因此,政府的治理方法需要创新!那么,如何建立智慧政府,责任政府,如何更精细化,个性化的满足大家的需求,大数据无疑是一剂良药。大数据有望解决社会治理的复杂性,个性化问题。当前政府治理应该将科学性与艺术性借力数据融合,在工作中融入数据科学,统计科学,决策精准度大幅提高。

但是真的用数据管理工作,在很多领导看来就是无稽之谈,怎么可能用数据管理工作,数据指导工作?顶多作为参考,这里我们推荐一个典型案例-陕西税务。在大数据助力政府治理税收方面起到了示范作用。他们在数据采集全面化,数据资源可视化,数据质量管理体系化,业务分析可视化,数据反馈业务,数据支持业务、管理业务,决策业务,打通了几乎所有业务环节(财务工作的事前,事中、事后工作),以下是案例正文。

推进大数据条件下税收治理现代化的思考和实践

关键词:大数据认识 大数据实践 税收现代化

摘要:大数据已成为新时代税务部门的重要课题,陕西税务深刻理解和认识税收大数据的内涵,积极开展大数据在税收治理现代化中的实践和探索,形成了独具特色的“大数据、大风险、大服务、大平台”税收征管新格局,有力推进税收治理现代化。

习近平总书记在中共中央政治局第二次集体学习时强调“要运用大数据提升国家治理现代化水平”。面对这一时代要求,应用大数据提升税收治理现代化水平,已成为新时代税务部门的重要课题。

01

对税收大数据的认识

大数据时代,税收大数据将成为税收管理的主要生产资料,数据管理将成为税收管理的核心生产力,这也将推动生产方式和生产关系发生深刻变化。

(一)数据资源是推进税收治理现代化的关键要素

从数据的角度来看,税收管理工作也就是税收数据获取、分析、应用的过程,可以说,数据贯穿于税收管理活动的全过程,能够全面客观反映税收管理情况。

一是反映了税源情况。通过对分散在各区域、各部门、各环节的涉税数据进行集中和整合,客观、全面反映出税源的区域分布、生产经营、增减变化、发展趋势等情况。

二是反映了税收管理行为。税收大数据能够全面记录纳税人税法遵从、税务机关依法行政、税务干部廉洁从政等一系列行为活动。

三是反映了纳税服务情况。通过数据在纳税服务中的使用广度和深度,客观反映出税务机关纳税服务水平和效率。

(二)数据管理是转变税收征管方式的重要手段

税收征管的过程就是税收机关依法获取纳税人涉税数据,并不断提高纳税申报数据真实性、准确性的过程。

一是数据管理相当于业务管理。数据管理和业务管理是相互融合和统一的,管理数据的过程也就是管理业务的过程。

二是数据质量体现了征管质量。数据质量是税收征管质量最直接的表现形态,能够客观反映出税收征管现状。可以说,治理数据质量就是加强税收征管的过程,提高征管质量就是要依托提高数据质量来实现。

三是数据流融合业务流。以数据流为驱动,打破部门业务壁垒,消除“数据孤岛”,构建所有业务共同依托的业务“生产线”,集成推进跨层级、跨部门、跨业务的协同管理和服务。

(三)数据服务是提升纳税服务水平的主要动能

税收大数据为建立多元便捷的纳税服务体系提供了无限发展空间。

一是服务于纳税人减负。以数据整合共享推动办税事项、涉税资料、办税流程的简并优化,以数据分析推进税收优惠政策落实到位,真正减轻纳税人办税负担。

二是服务于纳税服务方式创新。以满足纳税人正当需求为导向,创新纳税服务方式,实现纳税服务由传统的“端菜式”向多元化“点菜式”转变。

三是服务于精准化纳税服务。依托纳税服务数据开展分析,找出纳税人关注的“热点”、“难点”、“堵点”问题,提供个性化、精准化纳税服务。

02

税收大数据的实践情况

近年来,陕西税务深入开展税收大数据实践,牢固树立大数据思维,积极构建以数据管理和风险管理为主线、以业务管理数据化、数据管理业务化、风险管理职能化、资源调配工单化为主要内容的“两线四化”新型征管模式,形成了独具特色的“大数据、大风险、大服务、大平台”税收征管新格局。

(一)建设数据资源库,夯实税收大数据基础

紧抓数据资源这一核心要素,聚焦数据标准、数据采集、数据质量治理三大任务,着力打造了标准全统一、采集全覆盖、治理全流程的税收大数据资源库。

一是数据标准坚持“合”。按照“全省标准规范统一、省局主导建设、市局补充完善”的工作思路,制定了全省统一的资源目录和数据标准,实现了各类涉税数据的“采集常态化,存储集约化,资源共享化”。

二是数据采集突出“全”。从纳税人依法报送、税务机关依职权采集、第三方信息交换和互联网抓取等多个方面开展数据采集工作,使数据采集范围更加广泛、采集内容更加丰富。

三是数据质量治理务求“准”。把数据质量作为衡量征管水平的首要标准,按照“寓管理于服务、以服务促管理”的工作思路,建立了事前服务、事中管控、事后治理的全流程、集成式管理链条,有效提高了涉税数据质量。

(二)加强事中事后监管,突出税收大风险导向

准确把握“放管服”改革深刻内涵,按照“放管结合、以管促放”的工作原则,坚持大风险管理理念,初步形成了“事前防范、事中控制、事后应对”的一体化、全流程税收风险管理模式。

一是事前突出“防”。以税收大数据为支撑,对纳税人、税务机关进行数据化、立体化描述,总结风险产生的根本原因,通过发布预警、重点服务等手段,从源头上预防风险产生,有效提高对风险因素的感知、预测、防范能力。

二是事中强化“控”。针对涉税风险特征,探索建立动态化风险监控指标体系,实时监控纳税人所办涉税事项,对发现的风险疑点,通过风险提醒、业务阻断等手段及时予以控制,降低风险发生概率,减少税款流失。特别是在增值税专用发票风险控制方面,开展了实时发票风险监控,建立了省局监控到基层风险应对的直接传输通道,极大提高了风险快速反应效率,有效阻断了发票虚开风险。

三是事后聚焦“实”。按照分级分类管理原则,对低风险,采用以服务为主的应对方式,将风险疑点直接推送纳税人,由纳税人进行自我纠正,既减轻了征纳双方负担,也促进了纳税人自我遵从;对中风险,通过建立长效风险防控机制,采取纳税评估、税务审计、反避税调查等形式,在督促纳税人纠正的同时,帮助纳税人完善涉税风险内控机制;对高风险,通过税务稽查,实施精准打击,努力营造公平竞争市场环境。

四是结果注重“回”。建立健全风险应对反馈机制,将各种形式的应对结果全部纳入反馈当中,并以数据的形式传输至税收大数据资源库,通过更正数据、补充数据等形式,提高了数据准确性和完整性,促进了后续管理质效的进一步提升。

(三)以纳税人为中心,树立税收大服务理念

以深化“放管服”改革为主线,全面树立以纳税人为中心的“大服务”理念,开展以税收大数据为依托的服务创新,不断增强纳税人获得感。

一是纳税人负担着力“减”。持续深化“放管服”改革,依法取消、下放审批权限,简并纳税人报送资料,全面落实税收优惠政策,让纳税人切实享受到改革红利。

二是服务方式重点“加”。积极创新“让数据多跑路、让纳税人少跑腿”的服务方式,初步形成了涉税费业务“全覆盖”、电子化办理“全流程”、多平台协同“全渠道”、7×24小时“全天候”的办税新格局,纳税人的服务满意度显著提升。

三是服务内容突出“新”。将推送涉税风险作为对纳税人最好的服务,推进纳税服务与事中事后风险管理的互联互通,帮助纳税人回避涉税风险。

(四)依托金税三期,构建税收大平台支撑

从税务云化的角度出发,以“资源集中共享、应用按需获取”为原则,按照统一架构、统一标准、统一数据、统一应用的工作思路,依托金税三期,全力构建了“前端电子税务局优化纳税服务,中端金税三期统领征收管理,后端大数据云综合平台支撑数据管理和风险管理”三位一体的现代化信息系统架构,为高质量推进税收现代化提供技术保障。

(五)转变税收征管方式,建立大征管格局

坚持以联动集成为总原则,以数据整合共享为途径,努力构建了协同共治的税收征管大格局。

一是税收征管模式体现“大”。在内部管理方面,创建了以大数据和风险管理局为中枢,以纳税服务中心为纽带、以税源管理机构为抓手共同支撑的联合共治税收征管新模式,在外部协同方面,加快推动税收数据与政务数据、金融数据、信用数据等方面的共享融合,构建了基于数据共享共用的税收协同共治格局。

二是税收征管业务体现“全”。坚持以数据流带动业务流,将税收征管、税政管理、大企业管理、社保基金和税务稽查全部纳入税收征管一体化框架之内,形成了全覆盖、闭环式管理机制。

三是税收征管能力体现“强”。深入开展多层次、多角度的数据分析,充分发挥数据分析在宏观决策、中观管理,以及微观风险识别和纳税服务等方面的服务和促进作用,不断增强税收服务政府治理能力。

03

未来税收大数据发展的展望

我认为,未来税收大数据的发展应立足于业务数据化,可以考虑从以下几点入手。

(一)推进收入体系数据化

按照“以数据资源管控税源”的思维理念,加快推进数据与收入管理各环节的深度融合,努力形成覆盖全部税源、贯彻全部过程的数据化收入监控体系,不断提高收入预测的科学性和精准性,促进税收持续平稳增长和税收收入质量持续提升。

(二)推进征管体系数据化

按照“以数据流融合业务流”的工作导向,以数据整合共享推动税收征管要素集成,努力构建以税收大数据为基础、以数据流为主线、以一体化统筹管理为前提、以风险管理为导向、以分类分级管理为方式、以信息平台为支撑的数据化征管体系。

(三)推进服务体系数据化

建立“以数据分析支撑高效服务”的有效机制。在服务政府决策方面,用税收的视角看经济、看社会、看民生、看发展,为各级政府宏观决策提供系统、客观、科学的参考依据。在服务纳税人方面,以优化提升营商环境为目标,依托数据分析,不断优化办税流程、创新服务方式,为纳税人提供精准服务。在服务基层方面,开展基于数据分析的精准化业务培训、基于数据互动的业务指导等工作,不断提升基层管理和服务能力。

(四)推进组织体系数据化

按照“大数据是实现创新发展重要动能”的创新理念,积极构建基于数据的高效清廉的组织体系。在党建方面,大力推广“互联网+党建”,推动党建工作数据化,实现用数据展现工作、用数据评价工作、用数据监督工作。在人事管理方面,以深化数字人事为基础,推进数据在人事管理中的深层次应用,实现干部德能勤绩廉的数据化描述和动态化管理。在行政管理方面,将数据化管理作为提高行政管理效能的重要途径,不断提高行政办事效率,充分发挥行政管理的决策作用、协调作用和保障作用。

(五)推进数据化的技术体系

信息技术是释放税收大数据价值的重要支撑。在数据采集方面,从满足多渠道数据采集需要出发,持续完善数据交换、网络爬虫、图像识别等技术支撑,确保数据采集高效、快捷。在数据处理方面,围绕税收大数据处理全过程,加快推进信息化建设,全方位满足数据清洗、数据转换、数据建模、处理监控、数据匹配、数据实时处理、数据分布式处理、数据大规模计算等数据处理需求,为大数据分析应用打好基础。在数据分析方面,构造“双模态”数据分析整体技术框架,形成既涵盖传统数据分析所需的统计分析、OLAP、智能报表等技术,又能够支撑税收大数据发展所需的机器学习、人工智能、深度学习等技术的核心技术引擎。在数据可视化方面,以形式和载体为抓手,构建数据可视化统一技术支撑体系,在可视化形式上,同时涵盖传统和创新数据可视化技术构件;在载体支撑上,灵活支撑PC端、大屏、APP、微信公众号、短信等多位一体的展现所需。

关于作者:

张涵诚,数据猿专栏专家,大数据与互联网运营资深专家,曾在国内外知名公司用友网络、SAGE、亚信科技、创新工场、东华软件、甲骨文、任职高级售前顾问,副总裁、咨询总监、营销副总裁,数据科学家等职务。

中关村大数据交易产业联盟副秘书长,中国通信协会顾问专家,北大电子商务总裁班特聘讲师、大数据课题组主任,中国计算机学会会员,河北工业大学EMBA特聘老师,CDA分析师特约大数据专家。

从事参与多家大数据企业的初建工作,并发表过多篇大数据有影响力的文章,为多家知名企业和创业公司做大数据系统平台建设方案,大数据中心建设,大数据驱动的产业生态发展规划、大数据营销、个性化推荐系统,用户体验、用户评价管理、社交企业、微博营销、CRM系统建设、创业咨询服务。培训咨询过的客户涵盖广州市政府、贵阳政府、绍兴政府、沈阳市政府、西安市政府、山西省政府、山西大学、广州移动、陕西电力、中国电信集团、广东联通、北大总裁班、广东电信、北京电信、东莞移动、河南移动、海康威视、大连联通、创新工场、江苏移动、四川电信、四川移动、洛阳移动、中国人寿、东方航空、中国农业银行、中国银行、深圳航空、贵阳数博会。

同时是数据观、36大数据、IT168、CSDN等机构媒体专业撰稿人和评论顾问;慧科集团大数据特约讲师,萝卜科技大数据特约讲师; 南开KAB特约讲师,Hadoop中国峰会专家,DTCC中国数据库大会专家。

主要研究领域:大数据基础概论,大数据在企业和政府的应用实践,应用案例解析、数据驱动业务变革的商业模式,运营商大数据体系,旅游大数据体系,数据资产管理,大数据产业生态分析、数据交易市场,区块链,人工智能、政府大数据项目体系等。

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原始发表:2019-01-25,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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