还敢虚开发票？广东税务推“机器学习”算法，已找出一批团伙！

据悉，广东省税务局在统筹分析现有各类应用系统的基础上，充分利用大数据、“互联网+”的信息技术，优化集成内外部数据资源，建设大数据管理平台，并加快风险管理与大数据平台对接融合步伐，推动税收管理从“业务驱动”转向“数据驱动”，创新打造数据决策型智慧风险防控体系。

“机器学习”算法就是数据决策型智慧风险防控体系的创新应用之一。

“我们依托风险管理系统和大数据平台，让计算机利用已有的海量数据，集成日常征管经验，通过复杂的逻辑回归模型和公式，形成较为科学的‘机器学习’模型。并利用该模型对涉税数据进行分析，预测纳税人虚开发票趋势，实现了事前预判、事中干扰和事后监管的精准度成倍提升。特别是在税务机构改革之后，原来分散的税务征管数据得到更加全面地集成，也使得‘机器学习’算法更精准、更有力。”陈学著介绍，将“机器学习”运用到防范发票虚开是将最新的大数据技术与当前征管热点问题的巧妙结合，是运用最新办税实名制与搭建风险模型的集成创新。

那么“机器学习”算法与传统的防范发票虚开风险管理模型究竟有何不同呢？

记者了解到，传统的风险管理模型过分依赖于对税务干部业务水平和工作经验的主观判断性，模型涉及指标数量多是票面信息，指标之间逻辑关系较为简单，虚开企业多采用各类对抗扫描措施，逃避风险筛查。

与传统模型相比，广东省税务局自主研发的“机器学习”算法，则是通过“机器智能化”预测纳税人的虚开风险指数，结合实名办税的有关数据，锁定风险指数较大的纳税人并开展精准到人的风险防控，大大降低了对业务主观经验的依赖性。

陈学著表示：“‘机器学习’算法不仅为实现事前、事中、事后的全闭环风险防控网络提供了更科学的技术支撑，也为开展纳税信用动态积分、推动建立信用发布、风险锁定等提供了更有力的抓手。”

“目前，我们已经在全广东省完成了‘机器学习’算法的初步验证工作，根据验证算法的风险指向，对风险等级较高的纳税人及其关联自然人已经采取了防范措施，并根据算法提供的线索，在部分地区成功找出一批虚开团伙，‘机器学习’算法成果得到了有效检验。” 陈学著说。

据介绍，广东省税务局运用“机器学习”算法，对省内114户疑点企业通过办税实名结果，进一步延伸分析“上下游”和“同一人在其他企业任职”的情况，发现有13组疑似团伙，涉嫌虚开发票企业98户，其中有21户已被采取严格限量供应发票、异常增值税扣税凭证管理、暂停网上申报业务和纳税评估等措施；对另一户虚开嫌疑明显的企业开展延伸分析，发现该企业的办税员同时还兼任16户同行业的其他企业办税员，16户企业中大部分企业开业后领用了几百份万元发票，且购进货物发票显示多为手机整机，销项发票显示多为集成电路、摄像头、电芯、镜头、主板等手机零件，进销比对严重不匹配。通过基层核查，发现该16户企业疑似同一虚开团伙，涉嫌虚开增值税专用发票合计4.06亿元。同时，按照“机器算法”扫描结果，联合公安部门查获一个虚开增值税专用发票的窝点，抓获6名犯罪嫌疑人，查获9户涉嫌虚开增值税专用发票企业印章、税控器具、空白发票和已经开具的发票、拟虚开发票计划等一批涉案物品。涉嫌虚开增值税专用发票的企业共14户，涉嫌虚开增值税专用发票价税合计1.95亿元。

广东省税务局有关负责人表示，接下来，新的税务机构将在原国税地税征管数据逐步整合的基础上，全力推进基于云架构的大数据治理体系及应用系统建设工作，把先进的大数据分析技术和应用理念引入风险管理工作，继续发挥办税实名制的基础保障性作用，以税收实名数据为基础，将有限征管资源配置于税收风险更集中、风险级次更高的纳税人，不断提升税收征管效能，夯实税收征管现代化的征管基础。