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　　2020年12月19日和21日，國家稅務總局深圳市稅務局在其官網“首頁 > 信息公開 > 政府采購 > 其它公告”欄分別發布了《國家稅務總局深圳市稅務局反洗票系統需求文檔項目合同書》《國家稅務總局深圳市稅務局稽查局情報分析管理系統開發與集成項目合同》，合同書介紹了反洗票系統功能和智慧稽查系統功能。茲摘錄如下，以饗讀者!

　　01

　　反洗票系統功能

　　4.1系統包含的功能

　　4.1.1納稅人基本情況的查詢分析

　　對納稅人的基本信息進行查詢分析，包括納稅人登記信息、重要人員變更情況、經營范圍、信用等級、受處罰情況等信息，作為納稅人“洗票”風險評估的參考依據。

　　4.1.2納稅人增值稅申報情況查詢分析

　　分析納稅人近2年內每期增值稅申報數據情況，線性展示納稅人的申報進項與銷項的幅度變化情況，便于分析納稅人近期的生產經營情況，開票項目分類情況，以及各類開票項目占比情況，判斷納稅人經營情況是否穩定，開票量是否異常。

　　4.1.3納稅人發票領用及開票情況查詢分析

　　分析納稅人近2年內每個屬期發票領用及開具使用情況，線性展示納稅人的發票領用及開具使用的幅度變化情況，包括份數、金額、類型占比等，判斷納稅人發票領用及開具使用情況是否穩定，開票量及分類占比是否異常。

　　4.1.4納稅人發票沖紅及作廢情況查詢分析

　　分析納稅人近2年內每個屬期發票沖紅及作廢情況，線性展示納稅人的發票沖紅及作廢的幅度變化情況。對發票沖紅及作廢的時間、頻次、占比等信息進行檢查，判斷納稅人發票沖紅及作廢是否合規，頻次和占比是否異常。

　　4.1.5納稅人主營業務情況查詢分析

　　分析納稅人近2年內每個屬期主營銷項開票情況及主營進項發票情況，線性展示納稅人主營銷項和主營進項的幅度變化情況。準確的了解納稅人實際的經營業務情況，判斷主營銷項和主營進項是否匹配，相關度是否存在異常。

　　4.1.6納稅人主要客戶基本情況查詢分析

　　分析納稅人近2年內業務往來最多的上下游各前十的客戶，分別線性展示與上下游各前十的客戶業務往來的幅度變化情況。并對客戶的經營情況、主營產品、信用等級、違規處罰等情況進項分析，作為納稅人“洗票”風險評估的參考依據。

　　4.1.7納稅人進項發票風險溯源分析

　　分析納稅人近2年內每個屬期的進項發票抵扣情況，對進項發票進行溯源分析，追溯各參與方的申報及抵扣情況，判斷是否存在發票造假、一票多開等“洗票”行為。

　　4.1.8納稅人銷項發票風險追蹤分析

　　分析納稅人近2年內每個屬期的銷項發票申報情況，對銷項發票進行下鉆分析，追蹤發票的流轉情況，判斷是否存在虛開增值稅發票等“洗票”行為。

　　4.1.9納稅人發票抵扣風險分析

　　分析納稅人近2年內每個屬期進銷項發票抵扣情況，包括進項發票與銷項發票之間的品類相關性、構成比例、金額、稅率等情況，并結合對上下游客戶的基本風險評估，綜合判斷開票業務是否存在異常。

　　4.1.10納稅人經營能力風險分析

　　分析納稅人近2年內每個屬期水電能耗、物流倉儲費用、租金、物業費以及社保數據等，了解納稅人的實際生產能力，與所所開具的發票進行比對，檢驗是否異常，是否存在“洗票”嫌疑。

　　4.1.11反洗票風險分析模型管理

　　對納稅人基本情況、開票行為、開票量、上下游客戶等信息進行特征分析，設計標簽體系及評分指標，根據標簽和指標建立經驗模型，根據業務規則設置預警閾值，并提供分析模型的審核、發布等管理功能。

　　4.1.12反洗票風險處置決策管理

　　設計風險處置決策知識庫，根據風險分析模型預警情況，自動識別風險類型，并智能匹配風險處置措施，協助工作人員進行風險處置。并提供決策知識庫的審核、發布等管理功能。

　　4.1.13系統對接服務管理

　　以靈活配置的方式對接金三系統、增值稅發票管理系統、稅務大數據平臺等系統，通過數據接口交互方式，實現數據共享。并提供數據提取、加工、分析等管理功能。

　　——摘自《國家稅務總局深圳市稅務局反洗票系統需求文檔項目合同書》

　　02

　　智慧稽查系統功能

　　建設智慧稽查，是深圳市稅務局稽查局在新時期、新環境下推進稽查信息化建設的新戰 略、新舉措。為提升智慧稽查建設的整體水平與質效，需要具有新思維、新思路、新手段， 加強與各系統建設方合作，以高標準、高要求推進智慧稽查各項目的開發管理和集成部署。

　　情報分析管理系統作為智慧稽查的數據中樞、分析大腦，以暢通數據來源渠道、提升數 據交互共享、深化情報分析應用、服務選案查案建設目標。通過建設互聯網數據采集和查管互動模塊，實現接入融合稅務內部、外部和第三方數據資源;綜合利用AI+大數據等前沿技術，實現稅務稽查專家經驗的流程化、計算化，建設智能研判、情報探查、智能查詢等模塊， 為稅務稽查辦案各環節提供情報支撐。

　　根據情報分析管理系統功能需求顯示，系統將從違法企業發現、疑點線索分析、手法感知預警、業務數據互動以及違法態勢研判等五個方面進行項目建設。

　　違法企業發現：對涉稅違法企業實體及行為全時空、多維度的發現監控。基于內外部數 據，結合業務專家辦案經驗總結的指標體系，構建智能風險研判分析模型，主動掃描發現潛 在違法風險企業，提高對涉稅違法犯罪的主動打擊能力。

　　疑點線索分析：支持稽查辦案人員高效精準開展各類線索和案件的疑點分析。針對不同 來源渠道的線索信息以及線索分析報告，梳理歸納線索分析報告的差異性，提煉線索分析功 能組件。提供線索疑點交互分析工作臺，輔助線索分析人員完成線索疑點分析、在線制作線 索分析報告。

　　手法感知預警：實現對各類涉稅違法行為的新風險、新手法及時感知預警。利用大數據、 機器學習等技術，對涉稅違法行為進行監控，及時對風險企業進行預警提示和研判。

　　業務數據互動：通過建立互聯網采集模塊，實現企業涉稅互聯網信息的智能采集;建立 查管互動等模塊，將經確認不需要立案檢查的協查憑證，直接推送至區稅務局實施處理;同時，匯集與公安、海關、人行交換的業務數據，為稽查選案分析提供多源數據支撐。

　　違法態勢研判：融合情報分析和在辦案件數據，針對不同涉稅違法行為，從行業分布、 區域分布、犯罪趨勢等維度對稅收違法走勢進行分析預測。

　　建立五大智能研判分析系統

　　智能研判是情報分析管理系統智能化建設的核心內容，需要覆蓋虛開、騙稅以及偷逃稅 等違法行為，基于指標體系，結合稽查辦案專家經驗，利用豐富的算法模型從重點行業、主要稅種維度構建模型分析組件，實現對重點領域企業涉稅違法行為的發現識別和風險預警。

　　虛開增值稅發票智能分析。虛開增值稅發票是企業對外開具發票時無真實貨物交易，或者即便有真實貨物交易，但開具與實際交易情況數量、金額不符的發票。基于虛開增值稅發票的涉稅違法行為特征，利用已有稅務稽查的豐富基礎數據，對虛開違法特征和行為進行學習和總結，提煉出具有智能識別模式的分析組件，從而對虛開違法犯罪進行事前主動監測，及時發現預警，事中事后快速反應，達到打防結合的虛開稽查監管效果。

　　騙取出口退稅智能分析。騙取出口退稅是指納稅人用假報出口等虛構事實或隱瞞真相的方法，經過公開合法的程序，利用國家稅收優惠政策，騙取減免稅或者出口退稅的行為。騙稅呈現專業化、隱蔽化、 地域變動化、團伙化以及信息化等新特點，嚴重擾亂稅收次序，造成國家稅款損失。騙稅分析范圍包括出口生產企業和出口貿易企業，并且其上游為往往為虛開、洗票企業。出口騙稅智能分析需從資金流、票流以及物流等維度，結合行業特征知識，構建智能識別模式，從海量的數據中對企業騙稅違法行為深入分析挖掘，快速精準發現騙稅違法線索，為稅務稽查打擊騙稅提供及時準確的情報支撐。

　　偷逃稅智能分析。偷逃稅是指納稅人故意違反稅收法規，采用欺騙、隱瞞等方式逃避納稅的違法行為。偷逃稅行為智能分析需瞄準企業偷逃稅行為特征，綜合利用稅務內外部多源數據，構建企業偷逃稅行為分析模型，實現對企業偷逃稅行為的快速、精準識別。

　　重點行業涉稅違法智能分析。深入分析、總結涉稅違法犯罪嚴重程度較高的行業違法特征，并結合行業領域知識進行 深度分析，挖掘其中的規律性和趨勢性。基于行業特點和行業知識，利用企業違法行為預測、 敏感商品挖掘等智能化算法模型，主動監測重點行業動態信息，對異常的涉稅行為進行提早發現，為稅務稽查提供針對性的監管輔助支撐。

　　主要稅種涉稅違法智能分析。主要征收稅種是國家稅收保障的重要來源，因此從主要稅種涉稅違法方面建立智能化的監測分析能力，以保證稅收征管秩序，維護稅收營商環境。企業涉稅違法犯罪的客觀事實是造成了國家稅款的損失，而國家稅款的來源離不開具體稅種的納稅申報。因此基于企業向稅 務機關提交的納稅申報、財務報表等數據，結合企業的開票情況，建立對納稅申報、財務報表以及發票往來情況的智能化監測分析組件，支持對企業進行商品開票量監測、申報異常監測以及稅負率異常監測，實現重點稅種、重點行業企業異常行為的常態化監測。

　　建立開源涉稅情報信息庫

　　隨著互聯網技術的快速發展，開源信息的傳播和擴散成為一種網絡常態。可搜集互聯網 開源情報涉稅信息，為稅務稽查打擊涉稅犯罪活動提供開源情報支撐。

　　從稅收業務整體角度出發，實現對互聯網涉稅數據的高效采集，豐富稅務大數據云平臺 的數據資源，為稅收征管、稅務稽查等業務工作提供輔助信息。數據來源主要包括各大論壇、 網站、兩微一端、重點企業官網信息、稅務外網公告信息、重點企業公開數據以及主流媒體的涉稅新聞，全面采集重點企業和行業的開源涉稅及輿情信息。

　　互聯網開源數據是龐大而且復雜的，針對稅務稽查這一領域建立開源涉稅情報信息庫， 立足于稅務稽查的實際業務和數據需求，從龐大復雜的開源數據網絡中篩選出涉稅領域情報 信息。包括關鍵詞、指定專業站點、媒體社交賬號等多種定向采集方式。對采集到的開源互聯網涉稅情報信息，進行數據清洗、排重、數據標注以及數據融合處理等，降低數據噪音， 構建互聯網開源涉稅情報信息庫，為涉稅風險研判模型提供數據支撐。