대기업을 위한 세금 위험 서명 데이터베이스 구축 방법에 대한 몇 가지 아이디어:
위험 발생 패턴을 다각도로 분석 및 탐구하고 위험 서명 데이터베이스를 구축하는 것이 필요합니다.
리스크 식별은 리스크 관리의 출발점입니다. 객관적인 존재로서 위험을 완전히 제거할 수는 없지만 위험의 발생에는 일정한 규칙성이 있으며 이러한 규칙성은 일반적으로 명시적이지 않습니다. 따라서 리스크 식별 과정에서는 리스크 발생 패턴에 대한 탐색 및 규명을 강화할 필요가 있으며, 이를 기반으로 리스크 요인의 수집 및 식별을 바탕으로 규칙성을 반영한 리스크 특성을 요약, 추출하여 정리할 수 있다. 위험 특성 데이터베이스 구축을 통한 위험 평가 기반.
설정방법에 있어서 위험특성 데이터베이스는 일반적으로 정책분석, 대표사례분석, 데이터모델분석, 동적지표분석, 각종 데이터 및 기준값의 유추분석(또는 조기경보)을 기반으로 한다. 가치), 산업 분석 등을 통해 세금 유형, 유형, 산업 등 다양한 관점에서 위험 특성 및 지표를 요약 및 추출하고 정보 순환 메커니즘을 구축하며 위험 특성 데이터베이스를 지속적으로 강화 및 개선합니다.
주로 다음 단계로 구성됩니다.
1. 위험영역 및 위험요인을 다각도로 검색하고 분석합니다.
세무위험의 발생은 세무위험과 분리될 수 없습니다. 세법 및 규정의 시행, 세금 징수 및 행정 관행. 이를 위해 정책분석, 조세분석, 사례분석, 경험분석 등 4단계에서 조세위험 발생 패턴과 위험원천을 찾아볼 수 있다. 정책적 관점에서 볼 때, 세법, 규정, 규칙, 정책 및 기타 조항은 실제 시행 과정에서 납세자를 통제하는 데 어려움을 초래할 수 있으며, 이는 다양한 경제 및 세금 수입 정보를 활용하여 조세 관점에서 위험을 초래할 수 있습니다. 세수 증가 및 격차, 산업, 지역, 납세자 유형 등과의 관계를 통해 세수 손실이 발생할 수 있는 주요 영역을 다수의 사례 관점에서 분석할 수 있습니다. 세무관리사례, 세무조사사례는 일상관리에서 배운 내용을 바탕으로 수학적 통계기법을 사용하여 다양한 업종, 다양한 영업방식, 다양한 경제적 속성, 다양한 회계형태에 따른 납세자 간의 위험분포를 실증적 관점에서 분석합니다. 납세자의 상황과 축적된 관리 경험을 바탕으로 납세자의 위험현황을 분석할 수 있습니다.
2. 위험에 관한 정보 수집 및 분류 프레임워크 구축
위험 요인 분석의 다양한 각도에 따라 정보 수집 및 분석 적용의 효율성과 품질을 향상시키기 위해 합리적인 분류와 요구 사항에 근접한 실용적이고 신뢰할 수 있는 정보 분류 프레임워크가 필요한 접근 방식입니다. 이를 위해서는 납세자가 제출한 정보, 과세당국이 수집한 정보, 제3자가 제공한 정보를 분류하고 정보의 출처, 유형, 적용 수준, 주요 목적, 품질 관리 등을 명확히 하고, 이를 확립하는 것이 필요합니다. 정보 분류 프레임워크를 구축하고 위험 관리 정보의 요구 사항에 적응합니다. 동시에 데이터 수집, 데이터 품질 관리, 데이터 집계 등의 메커니즘을 통해 분류 프레임워크에 따른 정보가 완전하고 계층적이며 비교 가능하고 부가가치가 있음을 보장하여 세금 위험 분석 스캐닝을 위한 좋은 기반을 마련합니다. 그리고 심층적인 확장.
타당성을 향상하고 정보 획득 채널, 특히 제3자 정보 획득을 확대하기 위한 데이터 수집 메커니즘을 구축하는 것이 필요합니다. 예를 들어, 업계 당국으로부터 산업 발전 정보를 수집하고, 통계 부서에서 경제 지표 정보를 수집하며, 관세, 대외 경제, 금융 및 기타 부서에서 국경 간 세금 관련 정보를 수집합니다. 데이터 품질 관리 메커니즘은 주로 데이터 오류 수정, 동적 유지 관리, "일일 청산 및 월별 정산" 및 기타 조치를 통해 정보 수집의 정확성을 보장합니다. 데이터 집계 메커니즘은 주로 가구 분류, 가구 분류 등 집계 방법을 적용하여 정보 비교 및 검증을 강화하고 데이터의 효율성을 향상시킵니다.
3. 특정 위험 분석 방법을 사용하여 위험 특성을 요약하고 추출합니다. 위험과 관련하여 수집된 다양한 유형의 정보에 대해서는 추론 통계 및 완전성, 논리, 변동성, 일치, 유추 등의 기본 방법을 사용할 수 있습니다. 성격 및 벤치마킹과 같은 특별한 방법을 사용하여 세금 손실의 규모 및 빈도와 납세자의 행동 사이의 관계를 분석하고 다양한 산업, 유형 및 규모에 속한 기업의 세금 위험 분배 규칙을 연구하고 다음과의 관계를 요약합니다. 세금 손실은 인과관계의 위험 특성을 가지고 있습니다.
예를 들어, 변동성 분석은 주로 과거 데이터와 비교하여 다양한 재무 및 조세 지표의 종단적 변화 및 발전 추세를 분석하고, 다양한 기간의 데이터 변화 분석을 통해 현재 데이터의 합리성을 판단합니다. 매칭 분석은 주로 납세자의 세금을 분석합니다. 관련 지표 및 그 변화가 관련 지표 및 변화와 일치하는지 여부, 유추 분석은 주로 산업 데이터 모델과 전형적인 사례를 사용하여 동일한 산업 및 유형의 납세자에게 유사한 문제가 존재하는지 분석합니다.
4. 위험 특성 지표 중심의 위험 시그니처 데이터베이스 구축
위험 정보 저장, 인지, 분석, 적용 등을 고려하여 위험을 찾아 식별하는 것이 필요합니다. 을 기반으로 위험 특성, 위험 특성 지표, 위험 특성 지표 임계값을 포함하는 위험 특성 라이브러리를 구축합니다.
위험 특성 지표는 위험 특성 데이터베이스의 핵심 내용입니다. 위험특성의 표현형식에 따라 정적인 관점과 동적인 관점에서 주체특성지표와 주체행위특성지표로 구분할 수 있다. 주체 특성 지표는 주로 납세자의 자격, 투자 주체, 인력 품질 등 정적 위험 특성을 반영하고, 주체 행동 특성 지표는 납세자의 세금 신고, 송장 사용, 생산 및 판매, 투자 활동 등과 같은 동적 측면을 주로 반영합니다. . 지표의 상관관계 분석을 강화하기 위해 다양한 지표의 속성과 기능에 따라 단순성 원칙, 세금 계산에 직접 참여 및 신뢰할 수 있는 데이터 소스에 따라 일부 중요하고 민감한 지표를 주요 지표로 결정할 수 있습니다. 이를 바탕으로 주요 지표와 보완적이거나 배타적인 보조 지표를 연구 및 발굴하고, 하나의 주요 지표와 여러 보조 지표로 구성된 여러 지표 클러스터를 형성하고 비교적 완전한 지표 클러스터 시스템을 구축합니다.
세금위험특성 데이터베이스에 위험특성, 위험특성지표 및 위험특성지표 기준치 간의 관계를 직관적으로 반영하기 위해 수직적, 수평적 상관분석표 형태로 표현할 수 있다. 수평적으로는 납세자의 위험 특성을 자격 관련, 내부 통제 시스템 관련, 역사 관련, 특정 규정 관련, 수직적으로 납세자의 산업, 투자 관련 등 6가지 범주로 배열합니다. 생산 및 운영, 투자 및 재무 관리, 자산 관리, 세금 관련 행동 등과 같은 행동 특성. 동시에 기능 데이터베이스는 실제 위험 대응 및 사례 분석을 기반으로 동적으로 최적화되고 개선됩니다.