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税收大数据风险管理培训

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CONTENTS

01风险管理体系概述

02数据技术基础支撑

03风险识别与评估机制

04智能分析模型应用

05风险应对策略实施

06能力建设与优化方向

风险管理体系概述

01

税收大数据基本概念

税收大数据定义

税收大数据是指涉及税务领域、具有重大价值、

需要特殊技术处理的数据集合。

税收大数据类型

包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，

如税务登记、申报缴税、发票、账务等。

税收大数据特点

具有海量、高速、多样、价值密度低和真实性等

特点。

风险管理的核心目标

提高税收风险识别能力

通过大数据技术，识别出潜在的税收风险点和风险纳税

人。

增强风险应对能力

根据风险识别结果，采取有效的应对措施，降低税收风

险发生的可能性和影响程度。

提升税收征管效能

通过大数据风险管理，优化税收征管流程，提高税收征

管的准确性和效率。

促进税法遵从度

通过风险管理，增强纳税人的税法遵从度，减少税收违

法行为的发生。

政策法规背景解析

1国际税收合作

国际间税收合作加强，大数据技术在税收风险管理中的应用得到广泛认可和推广。

2国家政策法规

国家出台了一系列政策法规，如《中华人民共和国税收征收管理法》等，对税收风险管理

提出了明确要求。

3部门规章及规范性文件

税务部门也制定了相关规章和规范性文件，指导和规范税收大数据风险管理工作。

数据技术基础支撑

02

数据采集与清洗技术

010203

数据采集方法数据清洗流程数据采集与清洗工具

包括数据爬虫、API接口、数据库等数包括数据预处理、缺失值处理、异常如Python、SQL等编程语言，以及

据采集方式，确保数据的全面性和准值处理、数据去重等数据清洗环节，ETL（Extract,Transform,Load）

确性。提高数据质量。数据清洗工具。

多源数据融合方法

数据整合数据关联数据融合算法

将来自不同来源的数据进行整合，通过数据关联分析，挖掘数据之间如基于规则的数据融合、基于模型

形成全面、统一的数据视图。的关联性，提升数据价值。的数据融合等算法，以