数据挖掘技术在税收管理中的应用研究

　　摘要：在异构数据库中数据挖掘技术是指有效的筛选, 在信息技术的扩展下, 如何摆脱数据丰富但信息贫乏这一常见问题, 笔者对数据挖掘技术在税收管理中的应用问题进行了简要的介绍分析, 探讨如何提高税收管理水平的税收, 提高数据的有效利用率, 更好地提高税务机关的监管和服务水平, 进而提高税务管理中的数据挖掘技术水平。参照合理利用, 促进税收管理体系信息化建设。

　　关键词：数据挖掘,税收管理,实际应用

　　随着信息时代的迅速发展, 人们在日常生活中所遇到的信息和数据数量巨大, 想要从广阔的数据海洋快速搜索到有用的信息具有很大的难度。由于税务机关工作的特殊性质, 必须有一套更加有效和快捷的方式来对数据进行有效筛选, 以此来找出有用的信息数据, 进而使得税务机关能从巨大的数据库中对有利用性的信息进行数据分析工作。有针对性地为人们提供具有个性化的服务, 也可使相关管理部门更适当地行使权利和提供服务, 从各方面对管理和服务质量进行改善。数据挖掘技术是对海量数据进行开发再利用, 从而将巨大数量的数据信息快速地转化为可利用的信息。

　　1 数据挖掘技术的概述

　　数据挖掘是一个多学科研究领域, 集成了人工智能、数据库、统计、机器学习和面向对象的方法。随着社会科学技术的进步发展, 信息和数据的冗余使得世界各国都面临着很大的问题, 调查显示信息和数据的积累日益严重。大量的信息数据堆积给人们的工作带来了很大烦恼, 同时这些等待解决的问题也在越积越多。从客观的角度来说, 庞大的信息量和数据量, 使得人们不能对其进行快速的消化。从另一个方面来说, 由于大量的数据信息和数据信息难以区分的事实, 人们选择在数据处理期间丢弃这些似是而非的信息。然而, 信息的大量堆积使得有用的信息和未被整理出来被消除, 导致很多数据丢失的问题。因此, 人们需要尽快地实现数据的有效筛选和分析研究, 从而使得信息的利用效率稳步提升[1]。

　　2 税收管理中所使用到的数据挖掘技术

　　2.1 对纳税行为进行测量评估

　　对纳税行为进行测量评估的方式主要是采用财务分析与审计的原则来对税收有关的一些指标进行系统性的设置和筛选工作。要根据当地产业的发展状况、当地的经济形式、对应的纳税人业务情况、财务审计以及行业特征等参数设定税收预警信息和评价指标, 对已有的一些税收评估机制进行完善, 对税收评估的对象信息进行合理分析, 综合评价相关纳税人所提交的一些相关信息是否是真实有效, 实现有效管理[2]。

　　2.2 对执法过程进行监控

　　随着税收和管理数据的集中化, 税收的综合控制和信息跟踪可通过数据挖掘技术有效实施, 条件是税收和管理对象以及税收和管理过程在相对完整的数据基础上建立。预测和分析税源的发展和变化形式, 加强税源的收集和管理, 防止税收流失到国家财政。数据挖掘技术是用来对相关的流程进行整合性的管理工作, 使税务监控系统得到进一步改善, 同时对执法部门所进行的税收行为进行流程性的管理, 从而快速有效地发现税收行为中存在的一些问题, 提前预防在活动期间和活动后进行监督, 确保整个执法过程按照法律法规执行。

　　2.3 制定辅助管理的决策方案

　　在税收管理工作中使用到数据挖掘技术, 在一定程度上可及时对税收的违规行为进行约束, 也可在领导人进行相关的决策时, 提供有效的智能化支持措施。通过在税收管理工作中利用数据挖掘技术可在一定程度上对纳税服务工作进行优化, 创新纳税服务方法, 开发新型的纳税服务内容, 同时也可改善纳税服务的质量问题。

　　3 税收管理中使用数据挖掘技术的建议

　　3.1 增强数据的质量管理

　　如果要利用数据挖掘技术进行税收行为的深化分析研究, 必须确保数据的质量。由于我国税收征管信息系统数据库存在一些问题, 如:数据库中的数据不是很完整, 应加强对数据质量的有效管理, 建立一个可靠的数据挖掘的平台。首先, 必须要提高税务系统内部的数据质量, 并且对数据进行及时更新完善, 强调信息传输的及时性问题。

　　3.2 提高数据间的相关性

　　同时也要对外部数据的相关性进行有效管理, 税务部门内部必须要实现信息数据的共享, 而且在各行各业的经济部门之间也要实现数据信息的共享。一个独立的部门很难收集、整理和保存所有的数据信息, 而且这些所需要整理的信息也不只由一个部门所产生。所以, 必须通过加强对外部信息的获取力度来达到税务信息系统的高效运转。税收部门还应通过有效掌握内部和外部数据之间存在的相关性来进行信息的整合处理。同时要方便用户对信息进行查询和使用。

　　3.3 设计税收分析系统规范数据挖掘过程

　　目前的税收分析系统难以满足信息用户对税务信息的一般使用要求。信息用户通常需要自己完成税务信息的再处理和深度挖掘。信息用户之间的数据不能共享这一问题, 使得大量的分析工作重复了很多遍, 造成了不小的资源浪费问题。从经济效益的角度来看, 首先要对信息用户的需求进行深入研究分析, 使得税务部门充分了解用户所提出的需求, 了解进行税收分析的目。然后根据为什么要进行税收分析这一问题更新税收分析的系统框架, 改进税收分析的工作流程。

　　3.4 完善税收系统的建设

　　目前, 在我国已完成和推广的金税项目系统和税收征管信息系统都以税收征管为重点。同时为了有效进行税收管理, 我国的税收信息系统也在不断进行完善和发展, 包括税收分析在内的各个管理环节, 最终这些环节都将成为税收信息系统的重要组成结构。

　　为了提高税收分析工作员工的工作效率得, 降低税收分析的工作成本, 数据挖掘的子模块可使用适当的数据挖掘算法, 必要时可对这些算法进行调用来进行数据处理和分析[3]。

　　3.5 创新税收管理机制

　　创新税收管理机制要求对数据的分析手段进行创新, 需要充分利用科学技术发展的产物, 要充分利用数据库并结合数据挖掘技术, 从而建立标准化的分析工作流程, 开发利用合适的数据分析模型。税收分析的实质从整体上来说是具有实际意义的数据处理工作, 离不开各部门之间的协调合作。必须实现业务部门和技术部门的交流合作, 进一步实现税收分析工作的高效性, 同时保证税收分析的成果满足实际业务需求, 使得税收管理水平得到稳步提升。

　　结语

　　目前, 我国税收工作的实施, 已在一定程度上实现了税收管理中有效使用数据挖掘技术, 在各方面也取得了不小的应用成果。提高税收管理水平的税收, 提高数据的有效利用率, 为完善工作责任制和评估工作成效提供了理论依据, 并且参照合理利用, 促进税收管理体系信息化的有效建设。

　　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, 2008:15.
　　[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, 2004:36.
　　[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) :145.