依法納稅本是每個公民應盡的義務。

這幾年，有關明星、網紅、大咖偷稅，漏稅的名人不少。應該說，對于很多普通人來說，確實無法理解，身價上億，每天以百萬千萬進賬的收入，他們卻偏偏選擇偷稅漏稅。難道真的是最終抵不住“金錢”的誘惑，選擇“鋌而走險”，才使得偷稅漏稅個案層出不窮？

很多人或者企業直到被稅務部門提醒整改，或者整改結束后依然被處以巨額罰款，也就是說他們基于自身軟件條件的不足，并不知道自己偷稅了。明明只是避稅，怎么就違法了？

企業避稅都是違法的嗎？

避稅是指納稅人在不違反稅法規定的前提下，將納稅義務減至最低限度的行為。合理避稅并不是偷稅漏稅，它是在合法的范圍內減輕稅收壓力。近幾年國家一直在實行降稅減負，鼓勵企業充分享受稅收優惠政策，如國家對高新技術企業的優惠政策、小型微利企業的稅收優惠政策、年終獎繳稅的優惠政策，支持企業合理合法地節稅。稅收重形式的特點，也給稅務籌劃留下了巨大的空間。以明星背后的企業為例，他們往往利用這個空間，簽訂營養合同、分期付款、稅后薪酬、工作室的名義對外承接廣告、拍片等業務來避稅。若按個人收入交稅，通常為繳納收入的20%--40%；比如以100萬報酬收入為例，繳稅后的收入為60萬—80萬；以工作室的名義對外承接廣告、拍片等業務為例，通過將個人“勞務報酬所得”轉變成了個獨（工作室一般為個人獨資型公司）的“經營所得”，利用國家對個人獨資企業有較多的稅收、財政優惠政策，且個人獨資企業無需繳納企業所得稅，投資人就企業所得直接繳納個人所得稅來避稅，而且對工作室的個人所得稅還有不同程度的優惠，比如以100萬報酬收入為例，部分地區稅收優惠政策可以核定征收稅率（稅率0.5-3.5%），那么實際到手就是996500元。同樣是100W的報酬，利用避稅政策，就有20W—40W的差距，難免讓人動了心思。但是這些收入，面對明星們（或者企業）將要面臨國家嚴苛的審核，巨額懲罰風險、損害良好的社會形象，舍棄后續發展前景，顯然不難做出選擇。但這樣的事卻接二連三的發生，追究其根本原因，在于明星們（或者企業）審計財務數據時未發現隱含的合規問題。回顧一下明星們偷逃稅案，值得注意的是，他們偷逃稅案件均是被稅務部門通過稅收大數據分析發現的。

什么是稅收大數據？

“稅收大數據”，本身是指在稅收征管過程中形成的一類大數據集，包含結構化數據和非結構化數據。

據中央財經大學財政稅務學院樊勇和杜晗的《稅收大數據：理論、應用、局限》一文，將稅收大數據分為以下六種：

第一類，納稅人申報數據；也就是納稅人通過國家稅務總局發布的納稅人申報表格填寫的相關數據；

第二類，申報數據以外的其他征管系統數據；

第三類，納稅人的基本信息和其他涉稅信息；

第四類，納稅人的生產和經營信息（如發票等）；

第五類，稅收統計數據和稅收調查數據；

第六類，其他非結構化數據（如PDF 格式的公文等）。

但是，我們必須明晰一點：并不是只有和稅務事項直接關聯的數據才是企業的涉稅數據。對于企業而言，稅收數據中，業務數據、財務數據、發票數據和納稅數據都是必不可少的。除此之外，股權架構數據、企業用電數據等等都屬于稅收數據。

媒體報道中提到的“稅收大數據分析”實質上是指國家

稅收數據，是企業是否是合規納稅的證據，也是企業稅務畫像的依據。

那么，大數據監管數據如此多，手段如此精準，稅務部門到底是比對了什么數據，如何從復雜的稅收大數據中抽絲剝繭，查到相關企業的違法事實的呢？

稅務大數據具體在比對什么？

比對交易本身的數據是否匹配。比如，進項發票的品名和數量比銷項發票的品名和數量是否一致，其次，交易發生地點與企業經營地點不一致的情況是否屬于合理崗位；

比對企業整體的涉稅數據是否正常，比如企業的期末存貨和增值稅的留底稅額是否匹配，企業的成本費用變動與銷售收入變動關系是否合理，

比對向稅務部門申報的數據與其他政府部門掌握的數據是否一致。比如股權轉賬，交易等納稅申報信息，在工商部門登記備案的信息是否一致，未來還有可能跟銀行賬戶的收款數據進行比對。

比對企業納稅情公賬，每次企業是否大致相當，最主要從企業的整體稅負率和稅負率的變動情況是否異常來判斷的財稅問。

既然企業稅務數據均為企業自身產生，為什么自己提前未發現數據問題？甚至在稅務部門提醒督促后仍整改不徹底呢？只因隨著大數據時代的到來，傳統審計方法已不能滿足審計的需要，尤其是在面對海量數據時，只能望而卻步、無處下手。

稅務大數據比對難在哪里？

以鄧倫的火鍋店為例，“火社火鍋”共有1000多家分店，每年納稅四次或十二次，他每次要比對多少數據？面對如此的海量數據，企業往往面臨四大難題：

存在機械式查錯糾弊傾向

海量經濟信息搜尋、挖掘與分析能力較弱，對價值鏈全業務、全流程、主節點的把控不佳，過于側重財務收支審計，對企業價值貢獻十分有限；

內部審計質量與效率失衡

數據要素驅動不足，滯后效應明顯，“咨詢”價值體現不充分,內部審計與客觀數據的“二元”分置，造成了內審工作低效。

內部審計成本持續增加

現審計工作價值過多依賴人工，對內審工作亦存在邊際遞減效應，造成內部審計成本不斷增加；激增的經濟業務面前，人工審計出錯率高、效率低而成本難以下降。

風險管理建設有待完善

巨量信息在很大程度上影響著內部審計的運行基礎，風險識別不足概率大大增加；以往預警模型難以滿足當下風險管理需求。

面對稅務審計，急需智慧審計解決方案。

市場上有哪些智慧審計方法？

目前，運用大數據技術方法和工具，利用數量巨大、來源分散、格式多樣的稅務數據，實現跨層級、跨地域、跨系統、跨部門和跨業務的深入挖掘與分析，提升審計發現問題、評價判斷、宏觀分析的能力是智慧審計方案主流要求。與數據審計相比較，大數據審計所使用的數據更多源異構，所使用的技術方法更復雜高級，對數據的洞察更敏銳深刻，主流的智慧審計平臺多提供審計數據查詢分析、多維分析、專題分析、指標分析等功能；提供審計模型構建和分析商店、通用SQL語句構建器、SQL查詢分析器、數值分析、圖表分析、關聯分析等功能。提供財務報表、財務賬簿、輔助賬、記賬憑證等財務數據分析功能，如賬簿查詢、科目分析、輔助賬分析、憑證查詢等，支持財務、業務數據關聯分析。但是，讓這一切分析可行、可靠的前提是所用于分析的數據是準確的、完整的、有效的；并且稅務數據是實時產生的，報稅、稅務機構核查又有時效要求，如何實時保證稅務數據的高質量來完成稅務數據比對，發現存在的稅務問題讓大部分產品在海量復雜的稅務數據面前，如同手握萬千菜譜，擁有高端灶具，躊躇滿志但五谷不分的大拿，只能“望洋興嘆”罷了。

理想的智慧審計方案需要具備什么條件？

理想的智慧審計解決方案應當能通過將各跨系統的數據進行自動化的數據采集，通過數據探查解析非結構化數據，發現數據異常問題，并基于自動化的技術手段發現數據分布規律及業務規則，幫助后續審計風險預警與評估的自動化管理，并在統一的平臺上實現關聯分析，進而通過清洗、優化、補全等手段實現數據標準化，實現審計與內控工作的閉環。

納稅人/企業數據實時采集：實時采集數據跨系統數據一致性審計數據采集流程自動化

數據探查了解數據現狀：通過對企業數據進行全面有效的探查，深層次進行詳細分析和剖析數據異常問題，幫助企業明晰數據現狀。

數據質量問題診斷： 通對企業各數據進行剖析了解，發現數據存儲、管理與應用現狀，出具數據診斷報告；

數據探查技術：輔助實時精準稅務管理

數據清洗及優化：基于數據診斷的結果，對數據質量診斷、分析出的問題數據及不符合業務規則的數據進行清洗，同時建立數據質量分析流程，形成審計業務規則庫，幫助后續審計風險預警與評估的自動化管理。

納稅人/企業畫像精準分析：建立納稅人/企業畫像，快速了解其全貌；智能盲掃全盤數據，快準省發現數據問題，識別風險；形成稅務合規業務規則庫，幫助后續稅務違規風險預警與評估的自動化管理

稅務違規監控與預警：多方數據在統一平臺上實現關聯分析與應用

稅務稽查：針對可疑納稅人/企業進行深度資料分析，協助稽查部門取證審驗

華矩科技致力于數據使用的安全可靠、快捷、便利、智能及低成本，使數據成為核心資產。我們的智慧審計方案與其他產品想比，具有如下優勢：

快速實現海量數據探查：比人工更快實現全盤審計數據篩查與分析，實時進行數據探查發現未知的規律與信息，幫助審計公司更直觀了解全局狀況。

精準定位數據問題：比人工更精準定位到高風險業務模塊，通過精準深入分析各項數據之間的關聯性，提供更有效的風險預警與結果預測

性價比高：沒有邊界約束，成本遠遠小于無限累加的人工，可輕松應對快速的業務發展；還可將問題規則化并固化到系統中，以便于計算或判斷問題發展趨勢。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的又倒在了税务上，难道真的是抵不住“金钱”的诱惑，选择“铤而走险”？的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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