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企业税收是国家财政的主要收入来源，也是国家对整体经济发展方向的宏观调控手段，国家税收政策是现代化管理的重要组成部分，财政税收取之于民，用之于民。随着经济社会的快速发展，我国纳税企业数量逐年递增，价值商业竞争环境越来越恶劣，国家税收制度现代化需要借助大数据技术，提高税收制度的合理性和便捷性，以适应不断变化的市场。
（一）编制经济景气指数
经济景气指数可以用来衡量经济发展水平，可以有效地分析经济波动和预测经济发展趋势。制定经济景气指数有两个关键步骤：第一，选择适当的经济指标；
第二，编制综合指数。根据不同类型的经济指标，综合指数可分为同步指数、领先指数和滞后指数。同步综合指数可以反映当前经济衰退的大致情况，超前综合指数可以预测未来的衰退趋势，滞后指数可以表明超前综合预测的准确性。由于数据种类有限，计算方法相对落后，传统的指标无法充分反映经济发展的现实。对此，大数据可以充分发挥全面动态数据搜集及管理的优势，在大数据集中找到更准确、更敏感的同步指标和领先指标。此外，还可以使用机器学习技术来构建复杂的指数。与传统的经济景气指数相比，基于大数据的税收经济景气指数在两个方面都是累进的。首先，在计算方法层面，应用机器学习方法来研究经济问题已经成为一种趋势，在构建经济景气指数的过程中，回归树能够很好地处理数据集中的非线性关系，并寻找数据集中最重要的特征。其次，在数据特征层面，以增值税发票数据为例，发票数据输入更能体现企业管理水平和产业链顺畅程度，从而找到更灵敏的同步指标和领先指标。因此，基于大数据的税收数据可以确保经济景气指数在数据容量方面的准确性和敏感性。
（二）促进纳税遵从
有许多方法可以促进纳税遵从，如改进现行税收制度，增加检查等。目前，税收征管改革的方向之一是从“发票管理”转向“数据管理”，通过准确评估逃税风险，使用海量税务数据可以进一步促进纳税遵从。中国税务机关在长期管理税收来源和收税过程中作出了显著贡献，由于税务机关审查资源有限，对企业应纳税额审核会存在一定疏忽，过去税务机关主要是有选择地审查逃税行为，这使得一些纳税人有良好的逃税心理。在大数据时代，税务机关采用基于大数据的数据挖掘技术，可以深入挖掘纳税人的税务信息，评估潜在的逃税风险，重点控制高逃税风险纳税人。具体分为三个关键步骤。首先，识别有风险的纳税人。基于多种风险识别模式，税务机关识别相关风险可疑纳税人，建立可疑纳税人数据库，提取可疑特征。其次，动态调整风险识别模型以获得风险指标。随着数据存储的增长和更新，税务机关和第三方企业将及时调整模型，以及相关的指标，逐步获得多种敏感风险指标。第三，应建立随机模式，以便对逃税风险高的纳税人进行控制。将多个风险指标放在指数池中，不同的风险监测模型会自动从指数池中选择关键指标并对所有纳税人进行评估，最终为高逃税风险纳税人提供集中监管。
（三）优化纳税服务
提供税务服务的方法有很多，比如开通税务咨询热线，帮助纳税人向税务局申报等等。在大数据时代，使用大数据的税务部门更容易实现服务优化，提高服务质量。基于大数据的税务优化主要是通过纳税人的“肖像”来实现的。纳税人的肖像反映了纳税人的特点，从而促进了税务服务的专业化和差异化。与税务局以前提供的税务服务相比，税务当局使用肖像技术的优势可以通过问卷或访问来总结，以解决报价方面的问题。一是税务机关可以提前判断企业经营情况，监控企业生产链的顺畅性，提前为潜在需求纳税人提供更便捷的税务服务，提高税务服务智能水平。其次，税务机关可以准确过滤未充分利用税收优惠政策的纳税人，通过有针对性的退税政策提高税收服务的清晰度，及时提醒纳税申报表等。目前，有关国内税收的大量数据主要掌握在税务部门。随着信息保护技术的发展，税务机关可以扩大与第三方企业的合作，有效提高信息技术的效率，优化税务服务水平。
（一）缺少理念集成
数据作为资产的概念尚未实现，数据资产是数据集成。根据国家要求，利用大数据进行税务管理，但是如何使用大数据，以及大数据管理是两个层面的事情，如果从数据管理的角度来看大数据，目前还没有共识，更多的是被动使用，更少考虑主动场景创建，为大数据增加价值。集成理念大数据时代下企业的税收风险管理目标和企业定位不明确，导致很多企业在结合大数据技术管理企业税收风险时，在住户数据收集、共同参照物选择、部门快速反应之间存在矛盾，尤其是增值税发票利用大数据技术采取的快速响应机制是企业税收风险管理的重要尝试。目前从很多企业实际操作情况来看，并没有按照大数据时代税收管理的原则进行，企业税收风险管理的相关性和因果关系追求是目前企业税收风险管理实践难点。
（二）缺少要素集成
就数据而言，首先是对低质量税务数据的误解。不可否认，由于风险管理和数据之间的自然联系，许多人在认识税务风险管理时，就会认为是数据质量问题。值得注意的是，在实际管理过程中，数据质量和管理需求之间存在一定的联系，同时也存在矛盾。与大多数外部数据相比，税务数据由于来源于企业，所以数据的真实性更高。因此，在实施风险管理过程中，税务当局必须寻求高效的处理技术，而不是盲目地强调数据质量。第二，数据是分散的。虽然数据在某种程度上是分类和集中的，但它们并没有得到有效的整合，也没有形成一个逻辑上相互验证的系统。在数据应用方面，数据模型差异很大，而且由于每个企业所采用的模型不同，出现了资源浪费的情况。
就技术而言，在信息高速发展的背景下，拥有大量的信息意味着信息筛选的难度增加，增加了企业信息管理的难度。如何更好地应用数据，核心就是需要对数据进行准确的处理，这离不开技术的支持。尽管政府已经研究并实施了云平台，当地税务局已经将神经网络和机器学习等建模技术纳入平台数据管理模型库，但却没有很好地利用。
就人员而言，人力资源方面的挑战主要表现在资源分配和能力整合方面，例如：现有人力资源配置不能满足企业数据分析及税收风险管理的长远需要；
现有数据风险相关人才，不具备业务知识、数据分析能力、部门沟通等综合能力，企业人才储备没有将通用人才和精英人才综合起来。
（三）缺少方法集成
集成理念的大数据时代税收风险管理工作中，企业各项数据资源是税收风险管理的重要依据，税收风险管理额数据化实践工作内容主要有四个步骤，即商业数据虚拟化——数据资本化——资产价值最大化——价值最大化。未来的改革应该集中在业务数据上，即通过对业务处理中睡眠数据的分析理解来改变收集和管理模式。此外，围绕风险管理过程的方法整合仍然不足，这突出表明税务数据分析方法不智能，企业税收风险识别能力、税收风险预警机制、税收风险应对策略、税收风险监管等环节没有做到系统性和协调性，在数据传输中无法实现快速集成。
（一）凸显创新性
集成思维强调了整合的主观性，更具体地说是一个人的主观主动性。大数据时代下企业税收风险管理，不仅是重新配置税收和管理资源，重新评估税收和管理流程，同时还改变税收管理理念。大数据时代要求财务工作人员必须舍弟改变传统工作及工作方法，学习新知识，树立创新思维。同时要明确大数据税收风险管理既是数据一体化的过程，也是税务风险相关数据的汇总结果。税收风险管理行为是企业有意识、有目的的经济管理行为，改变工作方法是风险管理的基础，关键是在风险管理者中引入创新性思维。
（二）加强融合与协同
大数据时代下的税收风险管理是企业各项管理元素的有机整合，旨在实现更高级有序的整体管理模式，产生“1+1>2”的整体效果，是综合思维的现代化，更注重不同元素的整合。同时，由于一体化是由许多单一要素组成的，协调要素是重要的。简言之，思想融合就是通过建立内部有序的统筹机制，在综合考虑影响企业税收风险的内部因素与外部因素的基础上，推动统筹有序完善。为了管理税务风险，首先，风险管理过程必须与收集和管理过程相结合；
第二，风险管理过程必须与数据管理过程协调；
第三，风险管理过程的各个环节都要井然有序、高效运作，不能闭门造车，实现税收风险管理的自我完善和自我提升。
（一）树立集成理念
理念是行动的指南，只有解决了理念的根本问题，才能更加注重实践中的融合。集成的本质是优化集成设计，要实现的目标是将所有要素集成到一起，不仅是为了正常运行，而且是为了使整个系统高效、高性能、低成本、可扩展和可操作。税收风险管理的封闭管理过程是一个相互关联的有机整体，税务风险管理工作的精细化，导致各个系统和工作的相关性和互动性增强，每个系统和工作的变化都会相互影响，同时每个系统和工作都需要相互合作。改变理念和创新思维是一项长期的任务，所有税务人员需要全面认识风险管理重要性，使风险管理成为税收征管的重点，只有这样才能实现税务当局的共同价值观目标。
（二）实现要素集成
（1）实现数据集成
数据的本质是为了使用，良好使用数据包含许多内容，如数据的良好管理、数据的良好运用、充分实现数据价值，对此，税务局在税收组织方面的主要职责确定了税务局大数据管理的目标，即提高洞察力，重点是大数据思维的形成。大数据时代要有将数据资源从功能价值到分析使用价值的思维提升，税务人员只有真正意识到数据在税收风险管理中的价值，才能够在工作之中灵活运用数据集，为税收管理工作实现现代化打下基础，提升数据搜集的时效性，保证数据管理质量。简言之，数据本身就是一种基于一个众所周知的事实所呈现出的集成思维形式。
（2）实现技术集成
大数据时代下企业税收风险管理需要完善税收风险数据化管理平台，完善平台中企业各主体的肖像录入工作，收集企业票据量分析、企业交易关系分析图、增值税发票进销项管理、企业区域风险合作关系图等。为税务部门开辟了自我研究的空间，支持风险预防和控制工作，准确识别和打击各种违反税法的行为。大数据时代税收云平台管理，需要规范数据收集渠道、精确分析结构、决策科学指导，旨在提高税务处理问题的能力，事后确保各类大数据的丰富应用。
（3）实现资源集成
大数据时代背景下的税收管理，综合利用计算机技术，简化企业申报、确认、缴纳的过程，并融入企业税务风险分析管理，提高大数据税收风险的实用性。税务管理人员将摆脱复杂的日常工作，专注于税务风险管理。综合税务人员则需要对税务业务有全面的了解，了解信息技术，能够专注于数据分析，能够深入寻找数据之间的内在逻辑关系，优先分配的税务风险管理职位，并整合人员配置。
（三）运用集成方法
随着信息化大数据技术在税务管理系统的应用，税务风险管理的基本理念也必须逐步从原始依赖劳动力转向数据驱动力。为了尽快提高企业税收风险水平，应结合企业实际情况，在税收风险管理各个节点中合理利用大数据集成方法，对整个过程进行综合管理。第一，风险识别集成。在年初总体规划和年度计划的基础上，综合各部门风险管理识别点及问题，制定符合本企业的税收风险识别工作，以便协调各部门税收风险管理工作。第二，全面应对风险。对于通过推送、外包等方式收集的风险响应任务，要融合在企业日常经营管理工作中，通过与各部门税收风险识别系统相结合，实现税收风险集成响应标准。第三，过程监控集成。应加强税收风险监测的全过程，特别是风险应对的实时监测，审查和修订风险应对措施，分析和报告税收风险监测工作，促进企业税收风险检测水平的全面提升，这就是过程监控的目的。从企业持续发展的角度看，集成方法在企业税收风险管理中的应用，要整合企业数据资源，完善中央数据决策中心，明确税务风险管理的重要地位，推进算法方法集成，帮助税务风险管理迈入数据管理、信用支持、实时风控时代。
建立一个基于大数据的税收风险管理系统将是一项长期任务，目前大数据税收已经在我国取得了一些成果，但需要关注的是，只有同时提高数据处理的硬件能力和研究人员扩大研究维度的技术水平，才能推动税收风险管理的良性发展。
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