在稅收政策出臺前，可通過預測企業或個人行為預先調整政策。例如，有些人對香煙價格敏感，煙癮不大，提高香煙的消費稅會使他們少買香煙或改買更便宜的香煙，這對於稅收屬於調減因素；有些人對香煙價格不敏感，提高香煙的消費稅不會影響他們的購買選擇，這對於稅收屬於調增因素。如果可以預測不同的稅率變化對香煙消費者行為的不同影響，進而找到均衡點，就可以將其作為稅率調整的依據，更好地達到政策目的。
在納稅服務工作中，可以通過預測分析實現個性化的精準服務。例如，在稅收宣傳中，政策宣傳冊應該推送給真正需要它們的納稅人。如果可以預先判斷納稅人的業務現狀和走向，評估其對稅收政策的重視程度，就可以有針對性地發放資料，用更低的成本達到更好的宣傳效果。
在稅務稽查工作中，可以通過預測分析提高稅收違法的識別率。例如，個別企業在提供服務時通過個人開立的賬戶收取業務款項，以達到少計收入、偷逃稅款的目的。如果可以預測個人財務狀況並與其銀行往來賬目比較，用有限的稽查力量對風險較高的賬戶定向稽查，就可以更為精準地打擊稅收違法行為，起到更強的震懾作用。
除此之外，還可以通過信息搜索記錄預測涉稅輿情並采取應對措施；可以通過多重指標預測員工的離職可能性並降低離職率；可以預測各種文體活動對員工工作狀態的影響，有的放矢地開展活動；可以通過預測分析技術來判斷互聯網技術問題，防範網絡流量的驟然增加，等等。