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大數據時代,預測分析技術可應用於哪些稅收工作

 大部分的人類行為具有慣常性和可預測性,因此,預測分析技術普遍適用於與人類行為有關的領域,從這個角度看,預測分析可以應用於幾乎所有稅收工作。在《大數據預測》列舉的147項案例中,與稅務工作相關的僅有1項,其主要原因在於這門科學是伴隨著互聯網技術普及而興起的新興科學,目前還沒有廣泛推廣。但這同時意味著,它在稅收工作中的應用具有無限的前景和可能性。在閱讀本書的過程中,筆者經常腦洞大開、浮想聯翩,在此寫出幾個不成熟的設想,供拋磚引玉之用。

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。

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