企业税务风险管理的关键一步

随着数智化管理理念逐步推开，越来越多的企业将目光投向数智化研究，并尝试应用数智化手段加强企业税务管理。税务管理数智化，有助于企业开展涉税事项的智能分析与主动管理，最终提升税务管理效能。不过，税务管理数智化建设是一项复杂的且具有挑战性的系统工程，不可能一蹴而就，需要结合企业发展情况不断优化更新。其中，对税收政策法规库实施数字化改造，是企业实现智能化的政策应用和税务风险主动管理的关键一步。 数字化改造是智能化应用的前提 数智化税务管理是对税务管理流程进行数字化、智能化改造，实现税务数据的自动化采集、处理和分析。数智化不仅能够提高税务管理的效率和精度，而且能够提升企业税务决策的准确性和主动抵御税务风险的能力。 目前，大企业普遍建立财税管理系统，初步实现了发票认证抵扣、纳税申报管理、数据库查询等基础功能。其中，财税管理系统法规库是否能够准确理解和执行好各项税收政策，关系到企业的税收风险评估机制是否全面准确，也关系到企业是否能够及时筛查出潜在的税务风险。 但是，企业想要建立一个智能化的法规库，不能停留于初始的信息化阶段，而应对其实施数字化改造，才能实现智能化的应用。同时，想要建立一个全面准确的税收政策法规库，企业需要耗费一定的人力来搜集整理，并做好失效和废止文件更新和系统维护工作。即使在企业财税管理系统中内置了一些诸如税目税率、固定资产折旧年限、增值税价税分离等涉税管理指标，也远远不能达到企业全面落实税收政策的目的。因此，实现财税管理系统法规库的数智化迫在眉睫。 数智化改造法规库是关键一步 要想实现法规库的数智化改造，不能只靠简单地将有关政策法规汇集后导入信息系统，而是需要大量前期准备。其中，在系统开发前，应对收录的税收政策法规进行全面梳理，并详细标签。例如企业所得税法等基础性制度规定，应逐段、逐句分析拆解，并打上分类标签。同时，部分税收政策会兼顾几个税种，这时就要分门别类加注标签。 在全面梳理的基础上，企业要根据行业特点和业务性质，逐步细化标签颗粒度。在行业层面，例如金融企业在根据行业特点细分标签的同时，还可以根据发布平台归集各类交易办法和管理规则。在业务性质层面，以合伙企业为例，可以按照私募股权投资基金募投管退的各个环节，结合份额转让、股权转让、清算退出等不同的业务细分标签。除了合伙企业分类外，还有研发费用加计扣除、高新技术企业、非居民企业税收、并购重组税收、资产损失税前扣除、个人所得税专项扣除、总分机构、母子公司等多种属性分类。 将信息逐一标签化后，需要建立数据之间的有机联系，并分析应用场景。数智化税务管理绝不是条文信息的简单入库和标签分类就可以实现，最终的落脚点在于建立详细的分析场景，并对每一个场景的涉税处理都进行合理规划。否则，机器只能依据政策作简单的判别，达不到数智化管理的要求。例如，在进行合伙企业涉税处理时，由于合伙企业应税利润目前没有法定的申报要求，在实际工作中会有不同的处理方法。合伙企业实施数智化税务管理时，要捋顺流程，规定投资人获取合伙企业会计报表及实际计税利润的有效途径，这样才能使机器读得懂数据、找得到数据，达到智能管理的作用。 除此之外，企业还可以尽可能多地搜集风险评估案例，便于训练机器、风险预警和防控。企业可在税务部门官方网站、涉税专业服务机构网站等搜集归纳，也可以通过人民法院案例库、中国裁判文书网来搜索司法判决书等涉税资料。只有将海量的应用场景和涉税案例用到数据库里，在遇到复杂的涉税问题时，数智化系统才能结合智能化的算法，给出更为智慧的解决方案。 很多企业的实践表明，在转型初期，数智化系统输出结论后还不能直接进入执行阶段，要在人工判断的辅助下确认结论是否准确有效后再去执行。如有偏差，应及时查找错误原因，并调整系统参数设置和数据关联，以使机器数智化成果不断提升专业化判读水平。当数智化较为成熟的阶段，可以探索增加法规库的自动化，例如在税务部门更新税收政策后，数智化系统能实现自动入库、自动分类标签、识别新旧变化并标注。 数智化法规库可与多个系统对接 数智化法规库建立后，除了应用于日常查询外，还可以与企业发票管理系统、业务管理系统、财务核算系统、纳税申报系统、档案管理系统等有效对接，梳理税务风险案例和风险预警提示，建立税务风险量化指标，发挥主动风险预警智能监管作用。 例如，通过对照企业所得税税收优惠事项的留存备查资料要求，并将企业申报享受的税收优惠事项与留存备查资料要求比对分析，力求保证留存备查资料符合税法要求。同时，在并购重组适用特殊重组政策时，数智化系统综合判断享受特殊重组的条件是否符合规定，并对企业重组后的连续12个月内是否改变重组资产原来的实质性经营活动进行监控。