基于大数据的税务风险识别方法技术

本发明专利技术公开基于大数据的税务风险识别方法，包括以下步骤：提取各地区内需纳税类型，筛选出各企业以及个体工商户对应的纳税类型，对各企业以及个体工商户对应的纳税类型按照纳税类型进行划分，统计各同一类型下的各企业以及个体工商户对应的实际纳税额和应纳税额；获取纳税额偏离度，并统计平均偏离度系数，建立各纳税类型下平均偏离度对应的权重系数，获得应纳税额，获得上一年度的待检测企业或个体工商户对应的纳税额偏离度，根据实际纳税额统计纳税风险系数，将纳税风险系数与设定的该区域内的纳税风险系数进行对比。本发明专利技术提供的基于大数据的税务风险识别方法，提高了对税收风险检测的准确性，便于降低税收风险，提高了审核的准确性。

Tax risk identification method based on big data

【技术实现步骤摘要】
基于大数据的税务风险识别方法
本专利技术属于税务风险识别
，涉及到基于大数据的税务风险识别方法。
技术介绍
目前，随着经济的快速发展，大企业已多数实现跨行业、跨区域甚至跨国经营，交易事项和业务流程日趋复杂多样，税收风险控管难度越来越大，税收风险的发生离不开税收法律法规的执行、税收征管的实践。同时，随着税法、税率、优惠政策、税表等的不断更新，由于企业税收人员无法及时掌握税率等信息，在进行企业税收统计时，易存在误差，给企业税收统计带来税收风险，另外，由于各区域内纳税指标不同，无法获取该地区的纳税额偏离度，进而无法为各企业综合统计税收风险时提供可靠的数据，根据该地区内的纳税额偏离度可综合反映税率等变化对各位企业纳税的影响，导致无法准确地综合评价各企业纳税的风险度，为了解决以上问题，现设计基于大数据的税务风险识别方法。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供的基于大数据的税务风险识别方法，解决了现有技术中存在的无法综合评价各区域内企业的纳税风险，导致税务风险大以及检测的准确性差的问题。本专利技术的目的可以通过以下技术方案实现：基于大数据的税务风险识别方法，包括以下步骤：S1、提取各地区内需纳税类型，获取各地区的纳税指标，将获取的纳税指标以及需纳税类型建立纳税指标数据库；S2、将各区域内所有企业以及个体工商户对应的纳税类型与纳税指标数据库中的纳税类型进行逐一对比，筛选出该区域内各企业以及个体工商户对应的纳税类型；S3、对该区域内各企业以及个体工商户对应的纳税类型按照纳税类型进行划分，并对同一纳税类型下的各企业以及个体工商户进行编号，分别为1,2,…,f,…,w,f表示为编号为f的企业或个体工商户，w表示为同一纳税类型下的企业以及个体工商户的数量之和；S4、统计各同一类型下的各企业以及个体工商户对应的实际纳税额和应纳税额；S5、获取各区域内各同一类型下的各企业类型以及个体工商户对应的纳税额偏离度，并根据该纳税类型下的企业以及个体工商户的数量之和，统计平均偏离度系数；S6、建立各纳税类型下平均偏离度对应的权重系数，各纳税类型下的平均偏离度对应的权重系数等于各纳税类型下的平均偏离度占总的平均偏离度系数和的比值；S7、抓取待检测企业或个体工商户对应的上一年度的收入总额、不征税收收入、免税收入、各项扣除和弥补以前的年度亏损后的余额，计算应纳税所得额，根据应纳税所得额乘以该区域的税率，获得应纳税额；S8、获取待检测企业或个体工商户上一年度的实际纳税额，并将上一年度的实际纳税额与应纳税额进行对比，获得上一年度的待检测企业或个体工商户对应的纳税额偏离度；S9、获取当年待检测企业或个体工商户的实际纳税额，并根据实际纳税额统计纳税风险系数；S10、将纳税风险系数与设定的该区域内的纳税风险系数进行对比，若统计的纳税风险系数与设定的该区域内的标准纳税风险系数间差值的绝对值与该区域内的纳税风险系数阈值间的比值大于设定的标准纳税风险系数比值阈值，则发送提示信息至该企业或个体工商户，若等于设定的标准纳税风险系数比值阈值，则不发送提示信息至企业或个体工商户。进一步地，所述纳税类型包括需纳税的商品种类以及需纳税的交易行为种类，对需纳税的商品种类按照设定的顺序进行排序，分别为1,2,…,i,…,n,i表示为第i个需纳税的商品，对需纳税的交易行为种类按照设定的顺序进行排序，分别为1,2,…,j,…,m，j表示为第j个需纳税的交易行为种类。进一步地，所述纳税额偏离度的计算公式等于实际纳税额与应纳税额间差值的绝对值与应纳税额间的比值，平均偏离度系数等于纳税额偏离度与企业以及个体工商户的数量之和的比值。进一步地，所述纳税风险系数的计算公式δf表示为该区域内编号为f的企业或个体工商户对应的纳税风险系数，Af1表示为编号为f的企业或个体工商户在本年度实际纳税额，χfi或j表示为编号为f的企业或个体工商户对应的该区域内对应纳税类型下的平均偏离度对应的权重系数，αfi或j表示为编号为f的企业或个体工商户对应的该区域内对应纳税类型下的平均偏离度，Bf1表示为编号为f的企业或个体工商户在上一年度实际纳税额，Bf0表示为编号为f的企业或个体工商户在上一年度应纳税额。进一步地，所述标准纳税风险系数比值阈值取值为0。本专利技术的有益效果：本专利技术提供的基于大数据的税务风险识别方法，通过提取各区域内的纳税类型，并统计各区域内各企业或个体工商户的实际纳税额和应纳税额以统计该区域内的平均偏离度系数，进而根据平均偏离度系数计算该区域内各纳税类型对应的权重系数，便于掌握该区域内各企业或个体工商户对应的各纳税类型的权重系数；通过抓取待检测企业或个体工商户上一年度的应纳税额和实际纳税额，并结合纳税类型下的平均偏离度以及平均偏离度对应的权重系数，统计该企业或个体工商户对应的纳税风险系数，并将统计的纳税风险系数与设定的该区域内的标准纳税风险系数间差值的绝对值与该区域内的纳税风险系数阈值间的比值和设定的标准纳税风险系数比值阈值进行对比，以确定是否发生提示信息，能够准确识别税收风险，提高了对税收风险检测的准确性，便于降低税收风险，提高了审核的准确性。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本专利技术保护的范围。基于大数据的税务风险识别方法，包括以下步骤：S1、提取各地区内需纳税类型，获取各地区的纳税指标，将获取的纳税指标以及需纳税类型建立纳税指标数据库，其中，纳税类型包括需纳税的商品种类以及需纳税的交易行为种类，对需纳税的商品种类按照设定的顺序进行排序，分别为1,2,…,i,…,n,i表示为第i个需纳税的商品，对需纳税的交易行为种类按照设定的顺序进行排序，分别为1,2,…,j,…,m，j表示为第j个需纳税的交易行为种类；S2、将各区域内所有企业以及个体工商户对应的纳税类型与纳税指标数据库中的纳税类型进行逐一对比，筛选出该区域内各企业以及个体工商户对应的纳税类型；S3、对该区域内各企业以及个体工商户对应的纳税类型按照纳税类型进行划分，并对同一纳税类型下的各企业以及个体工商户进行编号，分别为1,2,…,f,…,w,f表示为编号为f的企业或个体工商户，w表示为同一纳税类型下的企业以及个体工商户的数量之和；S4、统计各同一类型下的各企业以及个体工商户对应的实际纳税额和应纳税额；S5、获取各区域内各同一类型下的各企业类型以及个体工商户对应的纳税额偏离度，并根据该纳税类型下的企业以及个体工商户的数量之和，统计平均偏离度系数，其中，所述纳税额偏离度的计算公式等于实际纳税额与应纳税额间差值的绝对值与应纳税额间的比值，平均偏离度系数等于纳税额偏离度与企业以及个体工商户的数量之和的比值；S6、建立各纳税类型下平均偏离度本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于大数据的税务风险识别方法，其特征在于：包括以下步骤：/nS1、提取各地区内需纳税类型，获取各地区的纳税指标，将获取的纳税指标以及需纳税类型建立纳税指标数据库；/nS2、将各区域内所有企业以及个体工商户对应的纳税类型与纳税指标数据库中的纳税类型进行逐一对比，筛选出该区域内各企业以及个体工商户对应的纳税类型；/nS3、对该区域内各企业以及个体工商户对应的纳税类型按照纳税类型进行划分，并对同一纳税类型下的各企业以及个体工商户进行编号，分别为1,2,…,f,…,w,f表示为编号为f的企业或个体工商户，w表示为同一纳税类型下的企业以及个体工商户的数量之和；/nS4、统计各同一类型下的各企业以及个体工商户对应的实际纳税额和应纳税额；/nS5、获取各区域内各同一类型下的各企业类型以及个体工商户对应的纳税额偏离度，并根据该纳税类型下的企业以及个体工商户的数量之和，统计平均偏离度系数；/nS6、建立各纳税类型下平均偏离度对应的权重系数，各纳税类型下的平均偏离度对应的权重系数等于各纳税类型下的平均偏离度占总的平均偏离度系数和的比值；/nS7、抓取待检测企业或个体工商户对应的上一年度的收入总额、不征税收收入、免税收入、各项扣除和弥补以前的年度亏损后的余额，计算应纳税所得额，根据应纳税所得额乘以该区域的税率，获得应纳税额；/nS8、获取待检测企业或个体工商户上一年度的实际纳税额，并将上一年度的实际纳税额与应纳税额进行对比，获得上一年度的待检测企业或个体工商户对应的纳税额偏离度；/nS9、获取当年待检测企业或个体工商户的实际纳税额，并根据实际纳税额统计纳税风险系数；/nS10、将纳税风险系数与设定的该区域内的纳税风险系数进行对比，若统计的纳税风险系数与设定的该区域内的标准纳税风险系数间差值的绝对值与该区域内的纳税风险系数阈值间的比值大于设定的标准纳税风险系数比值阈值，则发送提示信息至该企业或个体工商户，若等于设定的标准纳税风险系数比值阈值，则不发送提示信息至企业或个体工商户。/n...

【技术特征摘要】
1.基于大数据的税务风险识别方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1、提取各地区内需纳税类型，获取各地区的纳税指标，将获取的纳税指标以及需纳税类型建立纳税指标数据库；
S2、将各区域内所有企业以及个体工商户对应的纳税类型与纳税指标数据库中的纳税类型进行逐一对比，筛选出该区域内各企业以及个体工商户对应的纳税类型；
S3、对该区域内各企业以及个体工商户对应的纳税类型按照纳税类型进行划分，并对同一纳税类型下的各企业以及个体工商户进行编号，分别为1,2,…,f,…,w,f表示为编号为f的企业或个体工商户，w表示为同一纳税类型下的企业以及个体工商户的数量之和；
S4、统计各同一类型下的各企业以及个体工商户对应的实际纳税额和应纳税额；
S5、获取各区域内各同一类型下的各企业类型以及个体工商户对应的纳税额偏离度，并根据该纳税类型下的企业以及个体工商户的数量之和，统计平均偏离度系数；
S6、建立各纳税类型下平均偏离度对应的权重系数，各纳税类型下的平均偏离度对应的权重系数等于各纳税类型下的平均偏离度占总的平均偏离度系数和的比值；
S7、抓取待检测企业或个体工商户对应的上一年度的收入总额、不征税收收入、免税收入、各项扣除和弥补以前的年度亏损后的余额，计算应纳税所得额，根据应纳税所得额乘以该区域的税率，获得应纳税额；
S8、获取待检测企业或个体工商户上一年度的实际纳税额，并将上一年度的实际纳税额与应纳税额进行对比，获得上一年度的待检测企业或个体工商户对应的纳税额偏离度；
S9、获取当年待检测企业或个体工商户的实际纳税额，并根据实际纳税额统计纳税风险系数；
S10、将纳税风险系数与设定的该区域内的纳税风险系数进行对比，若统计的纳税风险...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈绪龙，李永明，黄红亮，
申请(专利权)人：安徽经邦软件技术有限公司，
类型：发明
国别省市：安徽;34