人工智能技術(shù)的出現(xiàn)和應(yīng)用,為稅收風(fēng)險管理的創(chuàng)新提供了極為便利的技術(shù)平臺和創(chuàng)新性思路。"人工智能+稅收風(fēng)險管理"在稅務(wù)稽查篩選中極具優(yōu)勢,文章選擇Bagging和SVM兩種計算機(jī)算法預(yù)測逃稅模型,構(gòu)建了預(yù)測指標(biāo),快速且精確地對實例進(jìn)行聚類,將出現(xiàn)明顯異常的小類識別為異常,判斷其存在稅收風(fēng)險。該模型可在稅務(wù)稽查中篩選重點企業(yè)和可疑業(yè)務(wù),以減少稅收流失風(fēng)險,提高稅務(wù)稽查命中率。人工智能與稅收風(fēng)險管理的結(jié)合必將是未來提高稅收風(fēng)險管控水平的重要手段之一。 

【文章來源】：會計之友. 2020,(07)北大核心

【文章頁數(shù)】：5 頁

【部分圖文】：

SVM———支持向量機(jī)劃分超平面

重點稽查企業(yè)篩選過程

目標(biāo)企業(yè)重點業(yè)務(wù)篩選系統(tǒng)

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]在稅收風(fēng)險分析中引入人工智能技術(shù)的思考[J]. 李為人,李斌.  稅務(wù)研究. 2018(06)
[2]應(yīng)用區(qū)塊鏈技術(shù)推動我國增值稅征管創(chuàng)新:機(jī)制分析和方案設(shè)計[J]. 杜莉,鄭毓文.  稅務(wù)研究. 2018(06)
[3]“互聯(lián)網(wǎng)+”背景下高新技術(shù)企業(yè)的稅收風(fēng)險預(yù)警——基于智能優(yōu)化算法的研究[J]. 劉小瑜,溫有棟,江炳官.  稅務(wù)研究. 2018(06)
[4]大型企業(yè)集團(tuán)稅務(wù)風(fēng)險管控模式探討[J]. 王會波.  會計之友. 2017(11)
[5]基于微觀數(shù)據(jù)的房地產(chǎn)業(yè)稅收流失研究——基于以機(jī)器學(xué)習(xí)法的實證分析[J]. 趙瑜,孫存一,王坤.  中國物價. 2015(09)



本文編號：3600013