又倒在了税务上，难道真的是抵不住“金钱”的诱惑，选择“铤而走险”？

依法纳税本是每个公民应尽的义务。

这几年，有关明星、网红、大咖偷税，漏税的名人不少。应该说，对于很多普通人来说，确实无法理解，身价上亿，每天以百万千万进账的收入，他们却偏偏选择偷税漏税。难道真的是最终抵不住“金钱”的诱惑，选择“铤而走险”，才使得偷税漏税个案层出不穷？

很多人或者企业直到被税务部门提醒整改，或者整改结束后依然被处以巨额罚款，也就是说他们基于自身软件条件的不足，并不知道自己偷税了。明明只是避税，怎么就违法了？

企业避税都是违法的吗？

避税是指纳税人在不违反税法规定的前提下，将纳税义务减至最低限度的行为。合理避税并不是偷税漏税，它是在合法的范围内减轻税收压力。近几年国家一直在实行降税减负，鼓励企业充分享受税收优惠政策，如国家对高新技术企业的优惠政策、小型微利企业的税收优惠政策、年终奖缴税的优惠政策，支持企业合理合法地节税。税收重形式的特点，也给税务筹划留下了巨大的空间。以明星背后的企业为例，他们往往利用这个空间，签订营养合同、分期付款、税后薪酬、工作室的名义对外承接广告、拍片等业务来避税。若按个人收入交税，通常为缴纳收入的20%--40%；比如以100万报酬收入为例，缴税后的收入为60万—80万；以工作室的名义对外承接广告、拍片等业务为例，通过将个人“劳务报酬所得”转变成了个独（工作室一般为个人独资型公司）的“经营所得”，利用国家对个人独资企业有较多的税收、财政优惠政策，且个人独资企业无需缴纳企业所得税，投资人就企业所得直接缴纳个人所得税来避税，而且对工作室的个人所得税还有不同程度的优惠，比如以100万报酬收入为例，部分地区税收优惠政策可以核定征收税率（税率0.5-3.5%），那么实际到手就是996500元。同样是100W的报酬，利用避税政策，就有20W—40W的差距，难免让人动了心思。但是这些收入，面对明星们（或者企业）将要面临国家严苛的审核，巨额惩罚风险、损害良好的社会形象，舍弃后续发展前景，显然不难做出选择。但这样的事却接二连三的发生，追究其根本原因，在于明星们（或者企业）审计财务数据时未发现隐含的合规问题。回顾一下明星们偷逃税案，值得注意的是，他们偷逃税案件均是被税务部门通过税收大数据分析发现的。

什么是税收大数据？

“税收大数据”，本身是指在税收征管过程中形成的一类大数据集，包含结构化数据和非结构化数据。

据中央财经大学财政税务学院樊勇和杜晗的《税收大数据：理论、应用、局限》一文，将税收大数据分为以下六种：

第一类，纳税人申报数据；也就是纳税人通过国家税务总局发布的纳税人申报表格填写的相关数据；

第二类，申报数据以外的其他征管系统数据；

第三类，纳税人的基本信息和其他涉税信息；

第四类，纳税人的生产和经营信息（如发票等）；

第五类，税收统计数据和税收调查数据；

第六类，其他非结构化数据（如PDF 格式的公文等）。

但是，我们必须明晰一点：并不是只有和税务事项直接关联的数据才是企业的涉税数据。对于企业而言，税收数据中，业务数据、财务数据、发票数据和纳税数据都是必不可少的。除此之外，股权架构数据、企业用电数据等等都属于税收数据。

媒体报道中提到的“税收大数据分析”实质上是指国家

税收数据，是企业是否是合规纳税的证据，也是企业税务画像的依据。

那么，大数据监管数据如此多，手段如此精准，税务部门到底是比对了什么数据，如何从复杂的税收大数据中抽丝剥茧，查到相关企业的违法事实的呢？

税务大数据具体在比对什么？

比对交易本身的数据是否匹配。比如，进项发票的品名和数量比销项发票的品名和数量是否一致，其次，交易发生地点与企业经营地点不一致的情况是否属于合理岗位；

比对企业整体的涉税数据是否正常，比如企业的期末存货和增值税的留底税额是否匹配，企业的成本费用变动与销售收入变动关系是否合理，

比对向税务部门申报的数据与其他政府部门掌握的数据是否一致。比如股权转账，交易等纳税申报信息，在工商部门登记备案的信息是否一致，未来还有可能跟银行账户的收款数据进行比对。

比对企业纳税情公账，每次企业是否大致相当，最主要从企业的整体税负率和税负率的变动情况是否异常来判断的财税问。

既然企业税务数据均为企业自身产生，为什么自己提前未发现数据问题？甚至在税务部门提醒督促后仍整改不彻底呢？只因随着大数据时代的到来，传统审计方法已不能满足审计的需要，尤其是在面对海量数据时，只能望而却步、无处下手。

税务大数据比对难在哪里？

以邓伦的火锅店为例，“火社火锅”共有1000多家分店，每年纳税四次或十二次，他每次要比对多少数据？面对如此的海量数据，企业往往面临四大难题：

存在机械式查错纠弊倾向

海量经济信息搜寻、挖掘与分析能力较弱，对价值链全业务、全流程、主节点的把控不佳，过于侧重财务收支审计，对企业价值贡献十分有限；

内部审计质量与效率失衡

数据要素驱动不足，滞后效应明显，“咨询”价值体现不充分,内部审计与客观数据的“二元”分置，造成了内审工作低效。

内部审计成本持续增加

现审计工作价值过多依赖人工，对内审工作亦存在边际递减效应，造成内部审计成本不断增加；激增的经济业务面前，人工审计出错率高、效率低而成本难以下降。

风险管理建设有待完善

巨量信息在很大程度上影响着内部审计的运行基础，风险识别不足概率大大增加；以往预警模型难以满足当下风险管理需求。

面对税务审计，急需智慧审计解决方案。

市场上有哪些智慧审计方法？

目前，运用大数据技术方法和工具，利用数量巨大、来源分散、格式多样的税务数据，实现跨层级、跨地域、跨系统、跨部门和跨业务的深入挖掘与分析，提升审计发现问题、评价判断、宏观分析的能力是智慧审计方案主流要求。与数据审计相比较，大数据审计所使用的数据更多源异构，所使用的技术方法更复杂高级，对数据的洞察更敏锐深刻，主流的智慧审计平台多提供审计数据查询分析、多维分析、专题分析、指标分析等功能；提供审计模型构建和分析商店、通用SQL语句构建器、SQL查询分析器、数值分析、图表分析、关联分析等功能。提供财务报表、财务账簿、辅助账、记账凭证等财务数据分析功能，如账簿查询、科目分析、辅助账分析、凭证查询等，支持财务、业务数据关联分析。但是，让这一切分析可行、可靠的前提是所用于分析的数据是准确的、完整的、有效的；并且税务数据是实时产生的，报税、税务机构核查又有时效要求，如何实时保证税务数据的高质量来完成税务数据比对，发现存在的税务问题让大部分产品在海量复杂的税务数据面前，如同手握万千菜谱，拥有高端灶具，踌躇满志但五谷不分的大拿，只能“望洋兴叹”罢了。

理想的智慧审计方案需要具备什么条件？

理想的智慧审计解决方案应当能通过将各跨系统的数据进行自动化的数据采集，通过数据探查解析非结构化数据，发现数据异常问题，并基于自动化的技术手段发现数据分布规律及业务规则，帮助后续审计风险预警与评估的自动化管理，并在统一的平台上实现关联分析，进而通过清洗、优化、补全等手段实现数据标准化，实现审计与内控工作的闭环。

纳税人/企业数据实时采集：实时采集数据跨系统数据一致性审计数据采集流程自动化

数据探查了解数据现状：通过对企业数据进行全面有效的探查，深层次进行详细分析和剖析数据异常问题，帮助企业明晰数据现状。

数据质量问题诊断： 通对企业各数据进行剖析了解，发现数据存储、管理与应用现状，出具数据诊断报告；

数据探查技术：辅助实时精准税务管理

数据清洗及优化：基于数据诊断的结果，对数据质量诊断、分析出的问题数据及不符合业务规则的数据进行清洗，同时建立数据质量分析流程，形成审计业务规则库，帮助后续审计风险预警与评估的自动化管理。

纳税人/企业画像精准分析：建立纳税人/企业画像，快速了解其全貌；智能盲扫全盘数据，快准省发现数据问题，识别风险；形成税务合规业务规则库，帮助后续税务违规风险预警与评估的自动化管理

税务违规监控与预警：多方数据在统一平台上实现关联分析与应用

税务稽查：针对可疑纳税人/企业进行深度资料分析，协助稽查部门取证审验

华矩科技致力于数据使用的安全可靠、快捷、便利、智能及低成本，使数据成为核心资产。我们的智慧审计方案与其他产品想比，具有如下优势：

快速实现海量数据探查：比人工更快实现全盘审计数据筛查与分析，实时进行数据探查发现未知的规律与信息，帮助审计公司更直观了解全局状况。

精准定位数据问题：比人工更精准定位到高风险业务模块，通过精准深入分析各项数据之间的关联性，提供更有效的风险预警与结果预测

性价比高：没有边界约束，成本远远小于无限累加的人工，可轻松应对快速的业务发展；还可将问题规则化并固化到系统中，以便于计算或判断问题发展趋势。