论数据挖掘技术在税收管理中的作用范文

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摘要:数据挖掘技术是指在庞杂的数据库中进行有效的筛选，在信息化的不断普及下，如何摆脱“数据丰富但信息贫乏”?就此问题对数据挖掘技术在税务管理中的应用作一个简要分析，探讨了在税务管理中如何提升税收管理水平、提高数据的有效利用率及更好地提高税务机关的监管及服务水平，以期为提高数据挖掘技术在税收管理中合理利用提供参考意见，促进税收管理系统的信息化建设。

关键词:数据挖掘技术;信息化;实际应用;税收管理

0引言

伴随着信息化时代的来临，信息数据资源在神火中无处不在，只是很多有用的信息资源被淹没在巨大的数据海洋中，有研究人员就曾对当前的数据应用现状发表过“数据丰富但信息贫乏”的感叹。税务部门由于其性质较为特殊，需要更加有效、便捷的方式对海量数据进行有目的甄别、筛选，以发现其中潜藏的数据信息，以帮助税收部门从巨大的数据库中提取有价值的数据信息。识别纳税特征为人民提供差异化的纳税服务，对相关纳税行为进行分析，帮助管理部门更好地行使自身的权利及义务，从而有效地提高自身的管理、服务水平。数据挖掘技术就是以此为前提进行的发展创新，数据挖掘技术的出现使智能将海量数据资料转化为有用信息成为了可能，是实现综合有效税收管理的重要手段。

1数据挖掘技术概述

数据挖掘这个词汇在我们生活中并不陌生，社会经济不断发展，信息数据堆积已经成为全世界各国面临的重要问题，并且调查表明，信息数据堆积正在日趋严重化。海量的信息数据在给人们带来很多快捷的同时也潜藏着一些问题亟待解决。一方面，信息数据量过大，一时间难以很快消化;另一方面，数据信息庞大，且数据信息真假难辨，所以人们在进行数据处理时，对于这种似是而非的信息选择了抛弃，但是由此而来，很多有用的信息资源也有可能被作为信息垃圾给清理掉，造成了极大的信息损失。所以当前人们迫切的需要有效的对海量数据进行筛选识别，提高信息的利用效率。数据挖掘技术最早是在1955年ACM会议上创新提出来的。随后，世界各国开始着手研究数据挖掘技术，成立很多关于数据挖掘的部门及公司。所以到目前为止，数据挖掘技术已经经过了较长时间的发展历史，相关数据挖掘体系及数据挖掘理论都已经基本成熟，现被广泛应用于金融、商业、医疗、保险、化工等行业，且也产生了巨大的经济效益。数据挖掘是一个融合了人工智能、数据库、统计学、机器学习及面向对象方法的多学科交叉研究领域，其正在潜移默化地改变人们的数据利用形式。

2数据挖掘在税收中的应用

2．1评价纳税行为评级纳税行为主要是依据财务分析、审计学、统计学等原理设置筛选涉税指标，运用数据分析财务体系等方法。根据当地的产业机构、经济发展状况纳税人经营情况、财务审核及行业特点等基础信息情况制定纳税预警参数及评估指标，建立较为完善的纳税评估机制，合理分析纳税对象信息评估，从而综合地对纳税人所提交的信息准确性及真实性进行全面评估，做到有效管理，有的放矢。

2．2监控执法过程随着征管数据日益集中化，在对征管对象及征管流程建立了较为完善的数据基础情况下，通过使用数据挖掘技术可以有效的对税源进行综合控制和信息追踪。对税源的发展变化形式进行预测分析以加强税源征管，防止税款流失给国家财务造成损失。通过数据挖掘技术对相关流程及管理进行整合梳理，建立健全税收监控体系，规范执法部门税收行为及管理流程，及时发现税收中存在的疑点，从而做到事前预防，事中、事后监控，确保整个执法过程有序进行。

2．3辅助决策制定数据挖掘技术应用与税收管理中，不仅可以及时对税收中的不规范行为进行约束，还可以为国家领导制定相关决策时提供智能支持，以基础数据作为数据分析处理依据，可以从宏观角度上对行业税负、宏观税负等指标进行分析，了解税收的变化趋势，分析税收增加或者降低的主要原因，为国家实行相关决策提供理论依据。

2．4提高纳税服务质量运用现代化的数据挖掘技术可以有效的优化纳税服务方式，创新纳税服务手段，拓展纳税服务内容，提高纳税服务质量，通过对数据有效性进行分析，了解涉税事项及涉税事项发生频率之间的关系，为纳税流程设定提供数据支持，从而更好地优化服务水平，提高纳税流程的合理性。

3结语

目前我国在税收管理中通过引起前人先进的实践经验及研究成果，已经逐步实现了数据挖掘技术在税收管理中的合理应用，为国家相关管理部门在对评价纳税行为、监控纳税流程、辅助实施决策及优化税收服务方面都已经取得了显著的应用效果。通过对海量数据资源进行有目的筛选，建立了相对完善的税源管理流程及预测体系，有效的规避了执法过程中不合理行为，为健全岗位职责体系，评价工作成效等提供了理论基础。

参考文献:

［1］周守约．基于税务系统的数据挖掘［D］．济南:山东大学，2008．

［2］赵扬．我国税制改革发展趋势的分析与预测［D］．成都:西南财经大学，2004．

［3］左春荣，唐成成．数据挖掘技术在税收征管信息化中的应用［J］．中国管理信息化(综合版)，2007(1)．

作者：张一夫 单位：内蒙古科技大学 信息学院