锐思税收风险防控的金钥匙：数据驱动（Data Driven）（中篇）

数据采集和数据使用...

接上文《锐思|税收风险防控的金钥匙：数据驱动（Data Driven）（上篇）》。

数据采集

数据采集分五个维度：

一是本单位所有数据采集的电子化。为了实现这一目标，很多税务机关不仅设计了很多工作任务的电子平台，而且不断丰富着电子数据采集的渠道。比如，电子税务局在提供优质便捷的纳税服务时，成为纳税人数据采集的重要平台。

二是同层级政府下不同部门之间的数据整合共享。各级税务机关为了提高征收水平，提升纳税遵从度，仅依靠自身数据往往是不够的，或者说有了第三方数据支持，税收管理效率将成倍提升。第三方中比较重要的组织就是同级政府的其他部门。

三是政府以外的第三方数据协作。一个很好的例子，就是银行的资金流动信息对税务机关管控纳税遵从尤为重要，尤其是零售业、自然人等以票管税较难实施的行业和群体。

四是跨境税收情报交换。经济全球化带来跨境税收治理的蓬勃发展，为此，跨国企业和跨境应纳税自然人的管理也成为各级税务机关关注的重点之一，也是税款流失的一个多发领域。跨境税收情报交换就是必不可少的税收管理手段，当前，随着BEPS和CRS在国内的深入推进，跨境税收情报交换也将进入一个新的纪元。

五是非结构性数据采集。这是一个较新的领域，随着新科技和工具的发展，各种非结构性的数据采集难题正在得以攻破，以文字、语音、图片等形式记录的各种信息都将顺利转换成为电子数据进行保存和使用。

风控君认为，以上这些数据采集的逐一实现，使得税收治理真正进入大数据时代了。

数据使用

首要问题是数据使用的主体，包括了税务干部和纳税人，还有利益相关单位（其他第三方部门和组织）。要妥善管理这些数据使用主体不是一个简单的工作，风控君认为需要一个固定的组织或部门来统筹安排。近年来，国外很多政府部门和国内很多企业纷纷设置了CIO或CDO等职位，在决策层或者较高级别的管理层增设一个专司数据情报管理的领导岗位，并与以往分管信息中心或者征管信息化的领导岗位区别开来，这是有必要的。因为，数据管理责任将越来越大，而且贯穿于组织的各个环节，信息中心，保密部门或者其他日常运行单位集成管理较为困难。

数据分析是数据使用的另一个非常重要的问题。数据本身是不会说话的，数据分析就是数据的“嘴巴”。掌握科学的数据分析方法，并适当运用在税收管理的相关领域，这对实现数据驱动至关重要，同时，也是税收治理现代化能力的展现之一。为此，我们不仅需要引进大量数据分析工具，而且亟需数据分析师，甚至数据科学家（他们并非传统意义上的统计、计算机等专业）。

统一的数据定义和有效的数据集成是数据使用的根基。不论是内部数据还是外部数据在进入数据使用之前，必须经过处理，其中一项重要内容是将不同渠道、不同格式的数据进行统一的数据定义，确保不同系统、不同部门采集的数据最终有明确的含义。阻碍数据使用的另一个因素是“数据烟囱”，尤其在组织内部门之间，不同系统之间仍然存在很多数据壁垒现象，而且还有不断增加的趋势，为此，数据驱动战略下，必须通过一个有效的数据集成平台打破壁垒问题。

本栏目往期文章：

锐思|税收风险防控的金钥匙：数据驱动（Data Driven）（上篇）

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