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| 机器学习在税收风险管理中应用探析 |
| 第741期 作者：□文/赖 荡 林逸轩 邵佳宁 胡永铨 时间：2024/11/16 9:30:16 浏览：5次 |
［提要］ 随着信息技术的飞速发展，机器学习作为一种高效的数据分析工具，在税收风险管理领域中展现出巨大潜力。然而，数据质量控制、模型的选择和优化、数据隐私保护以及算法的解释能力仍然是当前需要重点解决的问题。本文探讨机器学习技术在税收风险管理中的未来发展趋势，强调技术融合和场景化应用的重要性，并讨论如何应对未来的挑战，以推动税收风险管理的创新与发展。
关键词：机器学习；税收风险管理；大数据；模型优化；数据预处理
基金项目：国家社科基金项目（项目编号：21BGL039）：浙江省软科学研究项目（项目编号：2023C35070）；浙江省教科规划（重点）研究课题（项目编号：2017SB090）；浙江工商大学杭州商学院院级重点课题（项目编号：202209）
中图分类号：F27 文献标识码：A
收录日期：2024年5月8日
随着机器学习技术的不断成熟和发展，它已经成为了税收领域的重要工具，帮助税务部门更有效地识别和管理风险。然而，机器学习在税收风险管理中的应用并非没有挑战。数据的质量和预处理、模型的选择和优化以及如何保护数据隐私和安全都是需要解决的问题。
一、机器学习在税收风险管理中的关键问题
（一）数据质量与预处理
1、数据质量的重要性。在分析机器学习技术在税收风险管理中的应用时，数据质量起着至关重要的作用。高质量的数据是建立精准税收风险模型的前提和基础。数据质量不仅影响模型的预测准确性，还直接关联到后续风险控制的有效性和税务合规性策略的制定等。数据质量的核心维度通常包括准确性、完整性、一致性、及时性和可靠性。在税收风险管理中，准确性保证了数据反映的信息与实际情况相符；完整性则确保了所有必要的数据均已收集，无重要信息缺失；一致性强化了不同数据源间的信息同步；及时性则保证了数据的最新性，使得模型能够针对当前最新情况做出反应；可靠性则意味着数据来源可信且经过验证。有研究指出，数据质量的问题可以严重扭曲机器学习模型的输出结果。一项针对税收数据应用机器学习的研究发现，由于数据录入错误造成的数据不准确性，模型预测的准确率下降了约10%。数据缺失是一个常见问题，如在另一项研究中，模型使用了包含30%缺失值的训练数据集，这导致模型性能下降了超过20%。针对税收领域的特殊性，数据的有效性尤为关键。税收数据通常包含大量的交易记录、个人信息和企业信息等，这些数据需要定期更新和清洗以确保其真实性和时效性。当税务机关整合多个数据来源进行综合分析时，数据的一致性将直接影响到最终分析的可信度和相关决策的有效性。为保障数据质量，税务机关可以采取多种措施，如使用先进的ETL（抽取、转换、加载）工具进行数据预处理、建立健全的数据治理体系和完善的数据审核流程等。据统计，税务机关通过引入自动化的数据清洗流程后，不仅提升了数据准确率约15%，还减少了将近30%的数据处理时间。训练机器学习模型所需要的数据集可能存在样本不平衡问题，这在税收风险管理中表现为合规纳税的实例远多于违规案例。这种不平衡会导致模型过于偏向多数类，而忽略少数且可能更为关键的风险案例。解决这一问题的方法包括过采样、欠采样或合成少数类过采样技术（SMOTE）等技术的使用。数据质量是税收风险管理中机器学习技术应用成功的关键。税务机关必须确保数据具备高质量特征，并采取适当的数据预处理方法以提高数据的可用性。
2、数据预处理方法和挑战。数据预处理是机器学习流程中至关重要的一环，直接影响模型性能和预测准确性。在税收风险管理中，数据源多样且结构复杂，对数据预处理提出更高要求。主要目标是将原始数据转化为机器学习模型能有效处理的格式，同时确保数据质量和一致性。数据预处理通常包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约四个步骤。数据清洗涉及删除或修正错误、缺失和不一致的数据，针对税收领域，可能包括识别和处理虚假申报、重复记录或错误分类等。数据集成将不同来源的数据合并，提供更全面的视角，特别是在处理不同业务模块输出的税务信息系统数据时。数据变换包括正规化、标准化、特征工程等，以适应分析需求。数据规约通过降维和压缩等技术减少数据量，提高处理效率。然而，税收风险管理面临诸多挑战，如数据质量和完整性、数据规模、数据隐私等。数据质量普遍关注税收数据存在的大量缺失和异常值。数据规模庞大且增长迅速，需要大量存储和计算资源。数据隐私是重要考虑因素，涉及大量敏感财务信息。应对这些挑战，可采用多种方法与策略。例如，在数据清洗阶段，可利用机器学习算法自动识别和处理异常数据。数据集成可借助数据仓库技术和ETL工具处理不同系统数据集。数据变换可使用主成分分析、特征选择和提取方法关注重要信息。数据规约可通过流形学习或聚类分析降低数据维度。综上，数据预处理需要深入理解机器学习和税务知识，关注法律和伦理约束。通过应用先进技术，可提高模型性能，为税务机关提供准确高效的决策支持。
（二）机器学习模型的选择与优化
1、常用的机器学习模型比较。在税收风险管理中，选择合适的机器学习模型至关重要。不同的机器学习模型具有各自独特的特性和适应性，在应用前需充分了解其优缺点。决策树是一种直观易懂的监督式学习算法，但需要注意在处理复杂数据集时容易出现过拟合的情况。随机森林作为决策树的集成版本，能有效提高预测精度并控制过拟合，但需要谨慎调优参数以避免模型过于复杂。支持向量机在高维数据集上表现出色，尤其在处理小样本情况下效果显著，但选择核函数和参数调优需要技巧。神经网络，特别是深度学习模型，在数据特征学习方面表现出强大能力，然而对大量数据的需求较高且模型解释性较差。综合考虑各模型特性及实际应用需求，选择适合具体情景的机器学习模型或采用模型融合策略是提高税收风险管理效果的关键。除了准确性和泛化能力，模型选择还必须考虑数据特点、任务复杂度和可解释性需求等因素。税收专家和数据科学家需紧密合作以确保所选模型满足政策法规合规性，从而建立精准可靠的税收风险管理系统。
2、模型优化策略。在机器学习领域，模型优化策略扮演着至关重要的角色，直接影响到模型的性能和预测准确度。选择优化策略是一个需要综合考虑数据特性、模型复杂度和目标函数的多维决策过程。优化模型可以从多个方面入手。需要调整模型的超参数，其中包括学习率、迭代次数、正则化项的强度等，这些参数的调整对模型性能有着重要的影响。在特征工程方面，需要对输入数据进行选择、构造和转换，以帮助模型更好地学习和提取有用信息，从而提高模型的泛化能力。模型集成技术也是优化模型性能的常用手段，通过组合多个模型来提升整体性能。最后，针对不同的税务数据集，需要定制化的优化策略，根据数据量和特征维度选择适合的优化算法，以提高模型对税务领域数据的适应性和准确度。在税收风险管理这一特定领域，模型的选择和优化也需兼顾法规遵从性和解释性。例如，深度学习模型可能提供更高的预测准确性，但它们通常也更加复杂并且难以解释，这在制定税务策略时可能会成为一项挑战。因此，在实际应用中，可能需要倾向于选择那些既有不错的性能，又具备足够透明度的模型。
二、机器学习技术应用前景与挑战
（一）机器学习在税收风险管理中的未来发展方向
1、技术融合的趋势。在当今税收风险管理领域，机器学习的应用正逐步从理论走向实践应用。其在数据处理、模式识别和决策辅助方面展现出了显著的优势。未来发展中，技术融合将是一个不断增强的主流趋势。技术融合主要表现在机器学习与其他技术如大数据分析、人工智能算法、区块链技术、云计算以及物联网技术等相结合，形成更为强大的税收风险管理工具。数据驱动是现代税收风险管理的核心，而机器学习在处理和分析海量税务数据方面展现出独特的优势。根据IBM的调查，80%的全球数据是非结构化的，传统的数据分析方法已不再适用于如此庞大的数据量。这就需要利用机器学习技术中的自然语言处理（NLP）等先进工具，来解锁非结构化数据的潜在价值。机器学习的模型如随机森林、神经网络和深度学习算法，特别是在分类、回归和聚类问题中，均展现出了其高效的处理能力。同时，技术融合亦意味着跨学科的合作成为可能。税收风险管理不再局限于会计和财税领域的专家，而是涵盖了数据科学家、机器学习工程师和信息技术专家等角色的共同参与。这种跨学科的合作极大地拓宽了税收风险管理的视角，扩展了解决问题的方法和技术。更加具体地，技术融合的趋势在以下几个方面特别明显：一是大数据分析技术与机器学习的结合。通过收集和分析税收相关的大量数据集，如纳税人的申报记录、历史纳税情况、市场经济指标等，可以利用机器学习模型对税收风险进行更深入的分析。二是人工智能算法在税收领域的运用。例如，通过智能算法，可以对纳税人的申报行为进行实时监测，从而实现对税收风险的早期预警。三是区块链技术的引入。区块链在提升税务透明度和防止税收欺诈方面拥有独特的优势。与机器学习的结合，将进一步增强税收数据的安全性和不可篡改性。况且，云计算和物联网（IoT）技术的发展也将在不小程度上改变税收风险管理的实施方式。云计算提供了强大的数据存储及计算能力，物联网则为实时数据的获取提供了可能性，二者与机器学习相结合无疑将推动税务管理的智能化和自动化。不过，将这些先进技术融合应用于税收风险管理仍面临诸多挑战。例如，税务机关在采用机器学习技术时需要考虑数据隐私保护法律法规的遵循，以确保收集和处理个人和企业税务数据的合法性。同时，如何提高模型的透明度和可解释性，减少黑箱效应，以获得税务人员和纳税人的信任，亦是亟须解决的问题。
2、场景化应用的可能性。随着机器学习技术的发展，人们开始关注场景化应用在税收风险管理中的潜在用途。在这个领域，场景化应用指的是根据特定的税收管理场景开发和部署机器学习模型，从而提高风险管理的准确性和有效性。税收风险管理领域涉及多种场景，比如跨境交易、增值税发票欺诈以及企业所得税避税等，每个场景都有其独特性，这就需要定制化的解决方案。机器学习技术，特别是深度学习和强化学习，因其能够处理复杂非线性关系和适应多变环境的特性，为场景化的税收风险管理提供了可能性。数据方面，随着大数据技术和云计算平台的成熟，税务部门可以收集和处理前所未有的大量交易数据。例如，根据国家税务总局的统计数据，中国电子发票的开具量在2020年增长了20%，为机器学习模型提供了丰富的训练材料。通过分析这些数据，可以识别出与税收风险相关的关键特征和模式，并根据不同的业务场景调整风险控制策略。在模型个性化和定制化方面，随着机器学习技术的不断发展，尤其是迁移学习和联邦学习的应用，可以将标准化的模型快速迁移到特定的税务场景中，并通过微调实现个性化和定制化。这不仅可以提高模型的准确性，还可以应对税法变动和新的税务规避策略。基于场景的机器学习还能帮助提升决策的解释性。在特定的税务案例中，税务官员可以依托模型输出的解释更好地理解背后的风险因素，从而采取更有针对性的措施。然而，将机器学习技术成功应用于税收风险管理的场景化中也面临着一些挑战。数据隐私和安全问题是其中关键的障碍之一。在处理大量个人和企业数据时，必须采取严格的数据保护措施，遵循GDPR等国际数据保护条例，防止数据泄露和滥用。技术门槛和专业人才的缺乏也是一个挑战。税务部门需要具备数据科学技能的团队来开发和维护高效的机器学习系统，同时税务官员也需要相应的技术培训来适应新的工作模式。尽管如此，机器学习技术在税收风险管理场景化应用方面的潜力仍然巨大。当前，对机器学习与税收风险管理结合的探索还处于初级阶段，但随着技术的成熟和政策法规的完善，可以预见未来将有更多的税收管理场景通过机器学习技术来实现风险控制和服务优化。
（二）应对挑战的策略与建议
1、面对数据隐私和安全的解决方案。在机器学习技术广泛应用于税收风险管理领域的背景下，数据隐私和安全问题变得更加紧迫和复杂。税务部门管理海量纳税人敏感信息的任务之重，要求其采取切实有效的措施来确保数据的安全与隐私。针对此挑战，税务机构应首先实施高标准的数据加密技术。数据加密作为数据安全的基础手段，采用高级加密标准（AES）等技术，可有效防止未授权访问。建立访问控制和身份验证机制，限制只有授权人员才能访问敏感数据，采用多因素认证（MFA）等方法提升账户安全性。采用数据匿名化和伪匿名化技术，将个人标识信息转化为无法识别的数据，降低数据泄露风险。必要时，建立数据泄露应急预案，及时响应并最小化损失。最后与政府合作制定保护税务数据法规，确保合法性与合规性。这些策略的有序实施将有效提升税收风险管理系统对数据隐私和安全的保护，增强纳税人信任，助推机器学习技术在税收领域的健康发展。税务部门需综合权衡，选择适合自身情况的解决方案，并持续更新完善以勇敢面对新的安全挑战。
2、提升算法透明度与解释能力的途径。机器学习技术广泛应用于税收风险管理领域，算法的可解释性和透明度尤为重要。提高机器学习算法的透明度与解释能力是确保税收风险管理决策的公正性和合理性的基础。为达到这一目标，学术界和实践中已提出多种有效途径。设计可解释的模型架构是提升透明度的第一步。例如，决策树、规则集和线性模型等特定机器学习模型天然具有较好的可解释性，可通过简单条件判断表达决策路径，使其生成的规则易于理解。在应用复杂但性能卓越的模型如神经网络时，研究人员探索模型内部决策机制的可视化方法。例如，通过注意力机制等技术，可以标识模型预测时重点关注的数据部分，为税务专家提供判断依据，揭示“黑箱”模型的内部工作方式。后解释法作为一种补充，通过分析已训练好的模型的预测结果并提炼可解释的信息。局部可解释模型如LIME可用于单一预测结果解释，集成学习方法如随机森林和梯度提升机的特征重要性分析可衡量不同特征对预测结果的影响。在技术层面之外，从政策与规范角度推动透明度与可解释性也至关重要。税务机构可通过设定解释性标准和鼓励开发者将解释性纳入模型评估指标，促进基于透明、可解释算法的研究。确保机器学习模型提供符合实际情况且可解释的决策对于税务机构的效率和公信力至关重要，特别对于敏感且复杂的税务领域。持续研究和完善提升算法透明度与解释能力的技术和方法，已成为当前税收风险管理领域机器学习应用研究的趋势和必要任务。
三、总结
在税收风险管理中，机器学习技术的应用正在逐渐从理论走向实践。数据质量和预处理是机器学习流程中至关重要的一环，直接影响模型性能和预测准确性。常用的机器学习模型各有优势和适用场景，需要根据实际需求进行选择和优化。同时，模型优化策略如超参数调整、特征工程、模型集成等也对提高模型性能有重要作用。然而，将机器学习技术应用于税收风险管理还面临许多挑战，如数据隐私和安全、算法的透明度和解释能力等问题。为解决这些问题，税务部门可以采取数据加密、访问控制、数据匿名化等措施保护数据隐私和安全；通过设计可解释的模型架构、采用可视化方法和后解释法等方式提升算法的透明度和解释能力。展望未来，技术融合将成为趋势，如大数据分析、人工智能算法、区块链技术、云计算和物联网技术等与机器学习的结合，将为税收风险管理带来更多可能性。
（作者单位：浙江工商大学杭州商学院）
主要参考文献：
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