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31 浏览在党的二十届三中全会提出“增强风险防控本领”“完善税收制度体系”的背景下，地税局作为地方税收征管的执行主体，面临着日益复杂的税收治理需求。传统的人工主导风险识别模式已难以满足现代税收治理的要求，亟需转向智能化、数据化的新型管理模式。本文旨在探讨地税局在此背景下如何实现风险防控体系的智能化建设，以提升税务机关防范系统性税收风险的能力。
第一章 引言
1.1 研究背景
近年来，随着数字经济的发展与全球经济不确定性增加，税收领域面临的涉税风险呈现复杂化、多样化趋势。地税局作为地方税收征管的执行主体，承担着风险识别、防控和处理的第一线任务。然而，传统人工主导的风险识别模式难以应对日益复杂的税收治理需求，亟需转向智能化、数据化的新型管理模式。党的二十届三中全会强调“增强风险防控本领”“完善税收制度体系”，为推动地税局构建以大数据为基础、智能分析为核心的现代风险防控体系指明了方向。
1.2 研究意义
本研究对地税局风险防控体系进行深入剖析，聚焦智能化发展方向，具有以下价值：
理论意义：丰富“智慧税务”与“数字政府”研究领域，为风险防控智能化建设提供理论支持；
实践意义：为地税部门提升风险预测、防控、应急响应能力提供路径参考；
武汉大学
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辽宁省人民政府
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中国政府网
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政策意义：回应中央“加强基层治理能力建设”要求，为制定相关政策提供建议。
1.3 研究方法与论文结构
本文采用政策分析、案例分析、文献综述和系统构建法，结合部分典型地市（如南京、成都）的实践经验，从技术、制度与人才等方面进行全面探讨。全文共分六章，具体安排如下：
第二章：风险防控在地税体系中的地位与演变；
第三章：地税局风险防控现状及问题分析；
第四章：智能化风险防控路径与挑战；
第五章：构建智能化风险防控体系的策略建议；
第六章：研究结论。
第二章 “放管服”改革与税务风险防控演进
2.1 风险防控的政策演进
税务风险防控是随着“放管服”改革深入推进逐步建立起来的关键机制。从最初的“稽查型治理”向“合规引导型治理”演化，已成为国家税收征管现代化的重要支柱。2009年起，国家税务总局提出“以风险管理为导向”的征管理念；2018年国地税合并后，统一风险识别平台上线；2021年《深化税收征管改革意见》发布，明确要求建设风险管理智能化系统；2024年，《数字中国建设总体布局规划》提出构建全国统一的数据资源体系，为税收智能风险防控提供制度基础。
2.2 地税局风险防控职责的变化
改革前，地方税务机关多数依赖稽查与线索举报等传统手段识别涉税风险，手段滞后、效率低下。改革后，地税局的角色发生了如下变化：
从“被动识别”向“主动监测”转变；
从“人工作业”向“智能预警”转变；
从“经验判断”向“数据分析”转变。
2.3 智能化防控的制度基础
目前，我国已初步建立起以“金税三期”“电子税务局”“涉税风险管理平台”为主干的智能风险防控体系，各地税务局亦在此基础上探索本地化系统，如南京“智税云”平台、成都“税盾”系统等。
第三章 当前地税局风险防控体系建设现状
3.1 风控系统建设成果
当前，各地地税局已初步建立较为系统的风险防控体系，涵盖数据采集、风险识别、智能预警、稽查跟踪等多个环节。在技术层面，多数地区基于“金税三期”工程搭建了本地化的大数据分析平台，集成纳税人申报、开票、社保、工商登记等信息，实现风险数据的集中处理。同时，一些先进地区如南京、成都还开发了税务“智脑”系统，运用机器学习技术对企业行为进行建模分析。在机制建设方面，各地普遍设立风险管理部门，制定风险等级评估标准，并建立风险案件跟踪处置机制，实现风险防控工作的闭环运行。
3.2 成效评估
以南京市为例，地税局近年来在风险管理智能化方面取得显著成效。数据显示，税收风险预警的准确率由2020年的72%提高到2023年的89%，风控模型有效识别出多个高风险企业集群。在人员投入未显著增加的情况下，重大涉税案件的查处率和响应时效大幅提升。同时，通过数据模型的不断优化与反馈机制的完善，税务机关对重点行业、敏感地区的风险感知能力明显增强，税收征管的精确性和公正性得到有效保障。
3.3 现实困境
尽管成效明显，但地税局风险防控体系在实践中仍面临一系列现实难题。首先，数据孤岛问题依旧突出，地税局与公安、市场监管等部门间的信息接口标准不统一，导致跨部门数据整合效率低下。其次，智能风控模型存在泛化能力差的问题，模型易受税收政策调整和企业行为变化的影响，导致部分预警结果准确性不足。此外，部分基层地税机关在人才配置方面存在较大短板，缺乏既懂税务政策又具数据建模能力的复合型人才，智能系统的使用率和落地率未达预期。最后，由于制度不健全，部分风险预警的处置流程缺乏明确规范，造成基层执行标准不一，影响了风险管理的规范性和效率。
第四章 智能化风险防控的路径与挑战分析
4.1 核心路径
构建地税局智能化风险防控体系，需要以数据为基础、算法为工具、场景为导向，形成覆盖“感知—分析—响应”的全流程闭环管理机制。首先，应以税收全链条数据为核心，构建包括申报、发票、资金流、人员流等在内的统一数据平台，通过打通与工商、金融、社保等外部系统的接口，实现涉税信息的全面感知与动态更新。其次，应以机器学习和知识图谱为技术支撑，建立灵活高效的风险识别模型，对企业行为进行关联分析与动态评估，从而提升风险识别的及时性与准确性。再次，应根据行业特征、纳税人类型与历史信用水平，构建差异化监管策略，实现“分级预警、分级响应”，提高监管的精准性和服务的柔性。
4.2 主要挑战
地税局在推进智能化风控体系建设过程中面临诸多技术与管理挑战。一方面，当前主流的机器学习模型多为“黑箱结构”，其识别逻辑缺乏可解释性，难以直接用于行政执法领域，容易引发执法争议与法律纠纷。另一方面，数据的合规应用也成为一大难题，特别是在跨部门数据交换中，如何确保纳税人信息安全、避免敏感数据滥用，是当前制度建设中亟需解决的问题。此外，基层税务人员的技术能力普遍不足，对智能系统的理解和应用水平参差不齐，导致系统资源利用效率不高。更为根本的是，智能化系统的有效运行严重依赖高质量数据输入，但部分地区在数据采集、清洗、标签化等基础环节存在明显短板，制约了整体风控能力的提升。
第五章 构建地税局智能化风险防控体系的策略建议
5.1 完善制度机制保障
制定《智能风控操作指引》与《风险处置流程规程》，明确风险识别、预警响应、处置反馈的权责边界，推进数据应用合规标准建设，完善行政问责与容错机制。
5.2 强化数据整合与共享机制
在当前信息资源分散、部门壁垒突出的背景下，税务数据整合的核心在于推动数据要素流通，提升涉税信息的全景感知能力。建立“税务数据中台”应以“统一标准、分类分级、安全共享”为原则，推动数据治理的规范化和制度化。在技术层面，应开发跨平台接口标准，实现地税局与公安、工商、金融、社保等机构的无缝数据对接。同时，采用分布式数据库与区块链技术，提升数据传输的安全性和溯源性。在机制层面，推动成立区域税务数据共享协调机制，建立跨部门数据协作评估与反馈体系，提升整体治理合力。此外，应探索建设“区域风险地图”，将数据分析结果可视化，实现风险热点、产业分布、纳税人信用等信息的图谱化呈现，辅助税务人员精准决策。
5.3 培养高素质复合型人才
智能化风险防控的关键在于“人机协同”，即在技术工具的基础上辅以专业能力的人才支撑。为此，地税局需系统建设“智能风控人才队伍”。一方面，应通过“选、育、用、留”机制建立“智能风控人才库”，遴选具有数据分析、算法建模、政策解读等综合能力的复合型干部，纳入重点培养对象。另一方面，应与高校、科研机构建立长期合作机制，定期举办“税务智能化”专项培训班，推动干部技能转型升级。同时，在基层单位设置“专家辅助岗”或“远程分析岗”，依托总部或区域中心的人才资源，为基层提供在线建模、数据支持与风险研判服务，提升系统落地效能。最终形成“总部指导—区域协同—基层执行”的人才梯队和智力支撑体系。
5.4 构建闭环式智能风控流程
闭环化管理是智能风控的系统化保障，其关键在于将数据驱动的风险识别与业务处置流程深度融合，实现“预测—识别—响应—复盘”的全过程闭环。第一阶段为“事前预测”，通过历史大数据挖掘高风险行为模式，结合政策敏感性与企业信用，制定年度风险监测清单；第二阶段为“事中识别”，实时接入纳税人行为数据，对发票异常、收入异动等异常行为进行动态监测，并通过算法模型判断风险等级；第三阶段为“响应处置”，依据风险等级触发分级响应机制，包括电话提醒、实地核查、稽查立案等；第四阶段为“事后评估”，在处置完成后对预警效果、处置效率进行复盘反馈，将成果输入模型进行再训练，提升下一轮识别能力。如此反复迭代，持续优化风控能力与行政效率。
第六章 结论
在党的二十届三中全会“加快构建现代化治理体系”战略指导下，地税局作为税收治理基层执行力量，其风险防控体系的智能化建设已成为大势所趋。本文从制度演进、现状分析、挑战识别、路径建构等方面展开系统研究，发现当前地税系统虽已初步建立起智能化防控架构，但仍在数据整合、模型解释、人才配备等方面面临诸多瓶颈。为此，建议从制度完善、数据互通、人才建设与系统闭环四个维度协同推进，通过构建覆盖“事前—事中—事后”的全流程智能风控机制，真正实现从“被动应对”向“主动预测”转变。
此外，应特别关注以下三方面深化推进：
第一，强化政策引导与制度护航，厘清智能化风控中数据使用、责任划分、执法边界等关键问题，消除行政执法“灰区”；
第二，推动“数—智—治”融合，基于技术、场景、制度的整体设计，实现税收治理方式的结构性转型；
第三，将智能风控与“阳光征管”理念相结合，既防范税收风险，又保障纳税人合法权益，增强治理透明度与公众信任。
展望未来，地税局智能化风控体系建设将持续深化，并在国家数字化转型浪潮中不断更新迭代。只有不断推动技术、制度与人的协同共进，才能真正构建具备韧性、透明、高效的现代税收治理体系。