大數據稅務如何工作

① 2021財稅大數據應用就業方向 畢業能幹什麼

目前，互聯網、物聯網、人工智慧、金融、體育、在線教育、交通、物流、電商等等，幾乎所有的行業都已經涉足大數據，大數據將成為今後整個社會及企業運營的支撐。

大數據就業方向

1.Hadoop大數據開發方向

市場需求旺盛，大數據培訓的主體，目前IT培訓機構的重點

對應崗位：大數據開發工程師、爬蟲工程師、數據分析師 等

2.數據挖掘、數據分析&機器學習方向

學習起點高、難度大，市面上只有很少的培訓機構在做。

對應崗位：數據科學家、數據挖掘工程師、機器學習工程師等

3.大數據運維&雲計算方向

市場需求中等，更偏向於Linux、雲計算學科

對應崗位：大數據運維工程師

當下，大數據的趨勢已逐步從概念走向落地，而在IT人跟隨大數據浪潮的轉型中，各大企業對大數據高端人才的需求也越來越緊迫。這一趨勢，也給想要從事大數據方面工作的人員提供了難得的職業機遇。

財稅大數據應用介紹

培養目標：培養具備稅收實務及基本的會計核算能力，從事辦稅員、審計助理、會計、出納、協稅等工作的高素質復合型技術技能人才。

能力結構：具有初級稅收專業技術人才所必需的文化素養和基礎知識, 熟悉我國各項財經、稅收法律、會計法規、制度和政策，具備從事會計核算、稅務代理、稅收籌劃、納稅檢查以及依法辦稅的各項業務能力。

主幹課程：財務會計、財務管理、稅法、涉稅法律實務、納稅籌劃、涉稅服務實務、財稅業務操作技能實訓等。

可考證書：助理會計師證、稅務師證、英語、計算機等級證、1+X智能財稅職業資格等級證書、1+X財務數字化職業資格等級證書、1+X業財一體化職業資格等級證書、1+X金稅財務應用職業等級證書等。

就業崗位：會計、審計助理、辦稅員、稅務代理，出納、記賬員、統計員、財稅咨詢員等。

② 對稅收大數據平台的建議

（一）建立統一的專司數據分析應用的職能機構
借鑒國外先進經驗，建立稅務大數據分析應用中心，專門從事稅務數據的分析和應用管理。針對我國稅收數據的現狀，可以給出代理稅務數據標准和要求開發，稅務信息交換，數據分析，決策咨詢，數據安全等功能。 該機構的主要職責包括擬定和制定稅收大數據應用工作計劃;制定稅收數據標准，確定稅務數據的內容，並為稅務部門整合建立統一的數據平台;統一稅務數據的發布，與相關部門進行稅務信息交流;制定稅務數據演算法，進行稅收經濟分析，稅收分析和稅收政策和決策咨詢;協調國家稅務總局和省稅務局各部門的數據需求分析和應用，加強稅務數據的安全管理。
（二）建立健全大數據分析應用的工作機制
大數據分析是一個系統化的項目，需要所有部門之間的整體規劃和協作。建立稅收數據標准和數據內容調整機制，有效滿足分析工作需要; 有必要建立數據收集機制，明確納稅人信息和各級稅務機關的第三方稅務相關信息收集責任;建立數據分析機制，根據不同的任務要求，制定相應的分析模型和演算法，組織數據分析;建立分析結果推進機制，根據工作要求將分析結果推送到有關部門和機構，組織收入，稅制改革，政策調整，納稅服務，稅收征管等稅收服務提供決策咨詢服務;有必要建立分析反饋機制，及時測試分析結果，不斷調整和優化分析方法。
（三）完善大數據的管理機制
針對大數據管理中「信息孤島」和數據「休眠」的問題，應進一步加強大數據管理機制的建設。建立稅務系統集中統一的數據平台，實現各種信息資源的整合;加強稅收數據的標准化和規范化，有效地使信息資源成為有效可用的數據資源;有必要統一收集，收集和接受第三方信息資源，並向政府信息平台提供稅務信息;建立稅務相關信息的保密系統和數據資源的安全管理系統。
（四）強化大數據分析的保障措施
大數據分析應用有效性的關鍵是人。我國組建稅收大數據分析應用中心，需要匯集各領域的人才組成專家團隊。也可以通過「外部大腦」，通過委託或購買服務，或聯合開展特殊研究來促進稅收數據的增值應用。二是建立健全多層次，多類型的稅收大系統人才培養體系，重點培養跨境復雜型大數據專業人才。為稅務大數據分析提供人才保障。鑒於大量數據，分散來源，格式多樣，分析難度大，人才需求高，數據分析需要相對集中。可以考慮在國家稅務總局和省級兩級建立專業分析機構。分析任務由省局或中央辦公室的數據分析機構完成。

③ 如何應對大數據時代稅務管理和稅務策劃工作

面對撲面而來的大數據，面對海量的數據、碎片化的信息，傳統的稅收征管與充滿現代氣息的大數據不期而遇，將產生怎樣的效果呢？面對大數據的挑戰，稅收征管將如何充分運用大數據的思維和手段，推進稅收治理能力現代化、法制化，不斷提高稅收管理水平。
大數據向稅收征管工作提出挑戰
大數據、雲技術等現代信息技術應用非常廣泛，涉及到各行各業，特別是當前的稅務部門，正處在管理轉型的關鍵階段，大數據將對稅收征管工作產生巨大的影響。
影響之一：解決數據共享問題。大數據促進了數據內容的交叉檢驗，隨著數據量和不同來源的數據種類的增多，數據判斷預測的指向性會更強，准確率更高。目前，無論是稅務機關內部還是外部第三方涉稅數據的流動性和可獲取性都較弱，稅務機關的信息獲取渠道並不通暢。主要是因為內部流程和環節沒有理順，信息的共享利用受到了制約；外部協調難度較大，職能部門與稅務機關的涉稅信息交換尚未制度化、常態化。對稅務機關獲取第三方信息的權利，以及第三方向稅務機關提供涉稅信息的義務尚缺乏明確的法律支持。大數據將促使考慮建立統一的數據共享，解決各部門之間的數據共享問題。
影響之二：解決數據挖掘問題。數據挖掘一般是指從大量的數據中自動搜索隱藏於其中的有著特殊關系性的信息的過程。數據的價值在於更深層次的挖掘和再運用，最大限度地發揮數據的價值。但是，目前稅務機關並未能有效利用和深入挖掘自身已有的數據，更未能有效獲取和利用第三方數據。即使是利用，也更關注數據的基本利用。我們需要對數據價值再利用、數據整合再利用和潛在挖掘數據的運用，使信息管稅的效能充分體現，讓數據產生生產力，讓數據產生稅源。從海量數據中發現有用的信息，深入挖掘分析，與征管系統數據綜合利用。
影響之三：促進風險管理提檔升級。風險管理的核心是基於大數據的風險分析識別和多元策略的風
險應對。在風險控制建設中，引入先進的數據分析工具，打造一體化、智能化的數據分析應用功能區，為數據分析常態化運作提供功能強大的網上風險分析識別工作，為各級稅務機關開展分層分類管理，實施多層次、差別化風險應對提供了精確「制導」的操作。
大數據時代稅收征管准備好了嗎？
面對海量碎片化的信息，如何在短時間內「淘」出有價值的資料，為稅收征管工作服務，大數據時代的稅收征管工作準備好了嗎？
應對之策一：搭建綜合性的省級應用數據共享。數據只有不斷流動和充分共享，才有生命力。應在各專用資料庫建設的基礎上，通過數據集成，實現各級各類信息系統的數據交換和數據共享。各部門和相關單位應當履行稅收協助職責和義務，促進稅務部門提高依法治稅水平，切實維護稅收公平，為全面深化改革、實現社會持續健康較快發展提供強有力的稅收保障。將市場經濟主體的各類經濟活動納入稅收監控。涉稅信息交換還將和公共信用信息共享服務互聯互通，深入挖掘涉稅信息的應用效益。
應對之策二：充分釋放大數據蘊藏的能量。風險是由於信息不對稱而產生的，風險管理的關鍵在於能否把海量數據轉化為有效的征管資源。因此，將源自各方、結構形式各異的原始數據轉變成可資利用的征管資源，成為稅收大數據管理的關鍵節點。近年來，隨著我國改革開放的不斷深化，加快轉變經濟發展方式、推動管理轉型升級的步伐不斷加快，稅源管理的復雜性、艱巨性、風險性不斷加大。而基層稅源管理人員總量增幅有限，傳統粗放的稅源管理模式，已經難以適應新的發展要求，面臨的執法風險也日益顯現。稅收工作要適應大數據的發展，充分利用信息化管理手段，釋放大數據蘊藏的能量，推進組織結構變革和管理方式的創新，實現提升稅收征管管控能力，防範稅收執法風險，促進稅收堵漏增收的管理目標。
應對之策三：創新數據挖掘分析方法。建立稅收數據倉庫，對分散在各個應用系統中的數據進行集成、整合和統一管理，實現數據資源省級集中和共享，為數據挖掘分析提供基礎支持。對不同類型的稅收情況，找到稅收管理的薄弱環節，對有疑點的、存在問題多的行業從微觀上進行納稅評估、稅務稽查，採取切實措施強化管理，堵塞漏洞。 （牛俊梅 陳小剛 李勝）

④ 利用大數據分析優化稅收哪些征管流程

採用大數據技術實現稅收數據的全方位分析與監控,從而規范征管系統流程設計、簡化其系統架構以及優化
有限資源
,分析稅收數據、簡化、優化
稅收征管
流程,促進稅收征管科學化、現代化。
稅收分析
是以稅收經濟現象的數量方面為研究對象的認識活動。深化稅收數據分析,可以幫助認識稅收數量特徵、深化理解稅收、推斷和預測
稅收收入
,從而掌握
稅收管理
的主動權。
稅收分析指標是用於分析納稅人
稅收風險
的計算公式及其屬性標識,若干指標集合由稅收分析
預測模型
識別。稅收風險指標按與稅款的關聯度,分為稅種類、行為類和特定事項類。稅種類風險指標主要包括營業稅類、
企業所得稅
類、
土地增值稅
類、
個人所得稅
類、
房產稅
、
土地使用稅
類、
印花稅
類、契稅、
城建稅
及附加類等；行為類風險包括發票行為類、登記類、申報類、
稅款徵收
類和管理認定類等；特定事項類風險主要包括
非貨幣性交易
、
債務重組
、拆遷、搬遷、破產、合並、分立、土地房產轉讓等。
通過分析對比單戶企業與本地同行業企業的
稅收貢獻率
,對低於同行業平均貢獻率的企業,提示預警信息並深入分析企業是否存在多計生產成本、多結轉
銷售成本
、多計
期間費用
、擴大稅前扣除范圍或不計、少計銷售收入等問題。將計算出的稅率與企業以往年度或本地同行業水平相比,分析判斷企業是否存在以上問題。
在稅收分析管理的過程中,稅收分析識別必須通過構建一套指標和模型來進行。一個科學的模型能夠全面、及時、准確地識別出納稅人存在的稅收問題,而構建一個高質量的模型,關鍵在於收集有效的稅收數據(特徵)、設定精確的指標和建立科學的模型,從而模擬企業稅務真實情況及強化稅收監管。
在模型構建過程中,需根據指標對模型管理的重要性設置不同權重,尤其是關鍵指標的構建。通過設置多層次指標,如一級指標、二級指標、三級指標等,動態管理實際情況。此外,指標體系自身的建設也是至關重要的,如:指標名稱、指標功能、
取數
口徑、比對方式、指標在模型中的權重、預警值的計算等。

⑤ 稅收大數據應用是做什麼的

財稅大數據應用專業的畢業生，可以從事的崗位有含有納稅管理、財務會計、納稅會計、納稅籌劃、納稅申報、稅務代理、稅務咨詢、大數據財稅應用等性質的財稅金融管理工作。

稅收籌劃

稅務籌劃是企業整體經營籌劃的重要組成，既是適應納稅人的需要，也是市場經濟條件下企業追求利益的必然結果，稅務會計不僅要對稅務資金運動進行反映和監督，還要通過稅負因素分析明確利用合法手段保護自身權益，在不違反稅法前提下，依據稅收規定和生產經營特點籌劃企業整體經營，減少應稅行為，提高企業利潤。

⑥ 大數據與會計專業就業前景和就業方向有那些

隨著社會科技的進步，學校所學的學科也會跟隨社會腳部的變化，特別是身處大數據的互聯網時代下，很多工作都離不開電腦，特別是大數據與會計專業，需要熟練的智能化的出納技巧，以及會計核算技能等，那麼大數據與會計專業就業前景和就業方向怎麼樣？來看看具體的介紹。

以會計/出納/審計金融類企業為主

現在每年全國畢業的大學生都非常的多，而社會的崗位需求就那麼點，每個專業都面臨著激烈的崗位競爭，想要在眾多人群中脫穎而出，就需要具備優秀的專業素養，而證書就是證明專業的其中一種表現，那麼大數據與會計專業需要考取的證書有哪些？計算機等級證書、sas證書、會計四六級證書、以及從業資格證。

現在社會的行業競爭比較大，很多的畢業時看不到前景，不知道就業方向，那麼其中的大數據與會計專業就業前景和就業方向怎麼樣？主要以會計/出納/的審計金融類企業為主。

⑦ 大數據背景下如何提高稅務機關的稽查能力與水平

你這個命題有點大了，寫個幾萬字的調科研論文綽綽有餘，這些分只能簡單說說了。
你的命題里所說的大數據並不是真正意義上的大數據，真正的意義上的大數據指的是：事務所涉及的資料量規模巨大到無法通過目前主流軟體工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。
而稅務機關的大數據，指的是採用新的平台，將申報、徵收、金稅、退稅、登記、票管、情報等信息進行收集匯總，通過數據清洗、去軌跡等操作，使多系統數據進行共享與分析。
下面說說稽查，稽查利用數據分析的地方無外乎選案、檢查兩個環節。
選案環節，更多的數據，意味著可以利用指標進行數據分析，但是稽查的分析與管理風險分析又不一樣，這就涉及到指標模型的提煉及數據項的引用。
檢查環節，更多的利用一戶式的分析及情報信息，一戶式的信息更多的應用在案頭分析上，也就是常說的檢查預案。情報信息分為內部情報和外部情報，這些如果用在大數據中，需要進行稅號匹配和數據結構分析，利用效率較低，目前據我所知都是單條數據推送，基本只是匹配了一個稅號而已，當然，有更先進的方法，這里不詳談了。外部情報大多集中在用水、用電、行業協會、法律規定的資料備案單位等，用以從側面評估納稅行為的情況。
下面就說說你命題里的如何提高。
1、建立分析平台，將更多的數據整合到一起，目前稽查專用的分析平台不多，不過有些做的已經很不錯了。
2、建立團隊，構建指標模型，數據清洗都需要人。
3、領導重視、制度完善、資金充足等等。。。

⑧ 如何利用大數據平台提升稅收治理

一、用「互聯網+」大數據強化稅源控管

「互聯網+」大數據條件下，稅務部門在積累了納稅人大量有價值數據基礎上，通過與工商、銀行、海關、技監、住建、房產、規劃、社保、審計等部門聯網，在雲計算數據綜合分析判研的驅動下，從海量數據中挖掘有價值的經濟稅收數據，從所有經濟稅收數據信息中掃描、控管全部的經濟稅源。如地稅部門要建立個人財產收入信息大數據平台，通過對個人的房產租賃、存款利息、有價證券溢價、財產增值、股權轉讓、投資收益等財產收入的海量數據進行綜合的邏輯判研和嚴密的數理分析，使個人財產的稅源在「互聯網+」大數據的透視下一覽無遺。基於雲計算、大數據的運用，通過對稅收彈性分析、稅負分析、稅收關聯分析等方法，對經濟形勢作科學研判，對稅收收入作精準預測，就能對動態的經濟稅源進行有效嚴密控管。一言蔽之，稅收數據挖掘有多深，雲計算數據就有多精，稅源控管就有多准。「以票控稅」時代將終結，「人海戰術」被「雲海戰術」所取代，以專業、精準的大數據分析，可以牢牢控管住所有的經濟稅源。

二、用「互聯網+」大數據應對新生業態的稅收征管

在「互聯網+」大數據的作用下，網路銷售平台、互聯網金融等新興經濟業態以其虛擬、無址、跨域、高效、隱蔽等特點，使經營地點、稅源歸屬、征管許可權、稅收分配等發生重大變化，極大地挑戰了傳統的稅收征管模式。為加強對新生業態稅收征管，稅務部門要通過「互聯網+」大數據，從「管事制」向「管數制」轉變，實施「數據管稅」：將納稅人稅收、財務、經營等信息鏈條完全打通，實現涉稅信息電子化，稅務機關、納稅人、消費者和第三方部門的信息數據，完全取代紙質申報和發票等實物載體，構建以信息數據為核心要素展開的稅收征管新模式；利用「互聯網+」大數據助推納稅人自助式管理，使納稅人自主申報、稅收政策自動適用成為征管主流；藉助「互聯網+」大數據效率高、成本低的優勢，改變以往征管強調抓大放小、集中精力管好重點稅源，轉變為大企業與中小型企業並重，重點稅源與非重點稅源並重；對稅收信息判研出納稅人的異常數據，為一線稅管員提供「精確制導」，以強化稅收征管。

三、用「互聯網+」大數據加強稅收風險管理

「互聯網+」大數據通過雲計算等技術手段，使政府信息系統和公共數據逐步互聯共享，稅務部門從海量資料庫中獲取大量有價值的涉稅數據，為推動稅收風險管理提供有利條件。在簡政放權的大背景下，涉稅事項逐步發展為納稅人對照稅法和稅收政策、自行掌握執行、稅務機關進行後續管理的方式。稅務機關更多地通過大數據、涉稅信息平台抓取有關經濟涉稅信息數據進行比對分析、評估判研，將所有的海量涉稅信息轉化為可量化、可比對的數據，實現涉稅信息的數字化管理。通過網路技術、信息技術、整合技術等判研，對納稅人涉稅情報進行智能化分析、計算、比較、判斷、甄別、聯想和定性，依據採集和積累的征管基礎數據、風險分析數據、第三方數據等信息資源，多角度對稅收風險進行綜合關聯分析，精準計算出如稅負、稅種、行業、納稅規模、納稅信用、納稅遵從等各種稅收風險指數，揭示涉稅風險的發展規律。針對不同類別、不同稅收風險的納稅人，採取不同的稅收風險應對措施：對高風險的納稅人實施稅務稽查，對中等風險的納稅人進行稅務約談，對較低風險的納稅人則通過納稅輔導以促進納稅遵從。

四、用「互聯網+」大數據做好納稅服務

「互聯網+」大數據條件下，納稅人類型、辦稅業務、時空跨度、新興業態的多樣化，必然導致納稅服務需求的多元化。針對當前稅務部門大眾化的納稅服務資源和能力過剩，個性化納稅服務不足的困局，必須從納稅人的個性化需求出發，切實改進納稅服務的有效供給，以滿足納稅人個性化的納稅服務需求。稅務部門要依託大數據分析制導服務供求，做到始於需求、終於滿意。在「互聯網+」大數據相互作用下，個性化納稅服務需求容易被識別，對於納稅大戶、高新技術企業、小微企業等個性化、特殊化的納稅服務容易實現。因此，稅務部門要針對不同行業、不同類型納稅人，從改變納稅服務的供給側角度入手，根據每個納稅人所需求的納稅服務進行「私人定製」，一改粗放型「端菜式」的納稅服務為精準型「點菜式」的納稅服務。要藉助「互聯網+」大數據，超越時間、空間、地域、業態等限制，使納稅人可以在家裡、辦公室、旅行途中通過互聯網全流程、無紙化辦理所有涉稅事務，在大大降低納稅成本的同時，享受到精準、便捷的納稅服務。要充分依託互聯網和移動通訊技術，構建「實體辦稅廳+網上辦稅+移動辦稅終端+自助辦稅終端」的納稅服務平台，將申報繳稅功能拓展到移動互聯網，支持銀行轉賬、POS機刷卡、網上銀行、手機銀行、微信支付等稅款繳納方式，使納稅人足不出戶就可以享受到優質、高效的納稅服務。

⑨ 稅務領域大數據如何應用

舉華宇智能數據（www.thunidata.com）一個案例，稅務局目前集中或分省部署有核心征管系統、個稅申報系統、出口退稅系統、防偽稅控系統、多邊稅務數據服務平台；未來在社保徵收職能完全劃轉後，社保類數據，包括個人社保徵收數據、企業社保徵收數據、醫保數據、繳費人數據、社保核定數據等，預計都將納入稅務數據資源的范圍中。

大環境下信息化進程不斷推進，對數據共享和數據分析的需求日益增強，而局方當前數據種類繁多，系統間交互復雜，給數據應用帶來了一定困難，局方對於數據實施統一數據治理規劃已提上日程，主要數據問題如下：