财政税收风险识别面临数据量庞大、隐蔽性强、识别滞后等挑战。随着云计算、区块链等前沿技术快速发展，数字经济催生跨境电商、虚拟货币、元宇宙经济等新兴业态，使税收风险呈现复杂化、多样化的特征。大数据驱动的智能识别技术通过海量数据采集、深度学习算法及实时预警机制，能够实现对税收违法行为的精准识别及主动防控。

典型案例

某地税务部门构建基于大数据驱动的财政税收风险智能识别平台，整合区块链技术保障涉税数据传输的安全性，运用云计算架构处理海量企业财务数据、发票信息、银行流水等多源异构数据。通过人工智能算法自动识别企业虚开发票、转移定价等行为的特征模式，建立深度学习神经网络模型，挖掘隐蔽的税收违法轨迹。采用支持向量机算法构建企业异常申报行为诊断系统，运用贝叶斯网络技术量化不同企业税收风险等级。同时融合元宇宙虚拟现实技术，打造沉浸式税收数据可视化监控中心，针对复杂跨境电商、数字货币交易等新兴业态的税收风险进行全方位智能监测与精准识别。

大数据驱动财政税收风险智能识别技术体系

海量涉税数据采集与清洗技术

海量涉税数据采集与清洗技术部署分布式爬虫集群，实时抓取企业工商注册信息、银行资金流水、海关进出口记录等多维度财税数据，运用Apache Kafka消息队列处理每秒数万条的高并发数据流，以此构建完整的企业经营轨迹数据库。数据采集接口采用OAuth2.0认证协议与税务、银监部门等外部系统建立安全连接，通过JSON格式标准化数据交换，运用增量同步机制避免重复抓取历史数据。数据清洗模块针对企业名称不一致问题，运用Levenshtein距离算法进行模糊匹配，自动识别“某某有限公司”与“某某有限责任公司”等同义表述，通过正则表达式标准化统一社会信用代码格式。数据质量监控系统运用统计学方法检测异常值及缺失值，采用插值算法补全关键字段信息，ETL处理流程运用Spark分布式计算引擎对PB级发票数据执行并行去重操作，通过构建企业主体画像将分散在不同系统的财务数据进行关联整合，建立包含企业基本信息、经营状况、纳税记录的多维度数据仓库。区块链哈希算法生成数据指纹保障数据传输的完整性，智能合约自动执行跨部门数据权限验证，为后续机器学习模型提供高质量的训练数据基础。

深度学习税收异常行为识别算法

深度学习税收异常行为识别算法借助LSTM神经网络，分析企业连续36个月的增值税申报序列，通过训练模型识别正常申报企业与虚开发票企业在时间序列上存在的差异模式，能够自动捕获企业进项税额与销项税额的异常波动特征。特征工程模块运用傅里叶变换提取企业申报数据当中的频域特征，通过小波变换识别不同时间尺度下的异常模式，进而构建出包含时域及频域特征的多维特征向量。算法核心损失函数采用加权交叉熵损失，处理样本不平衡问题：

实时风险预警决策支持系统

实时风险预警决策支持系统基于Apache Storm流计算架构处理税务系统实时数据流，当企业提交电子申报表的时候，系统马上启动风险评估流程，借助滑动时间窗口计算企业近期申报行为的异常程度。系统运用复杂事件处理引擎监控企业开票金额突增等多个风险指标，当检测到企业月度开票金额超出历史均值3倍标准差时自动触发中级预警。预警阈值动态调整机制按照行业特点及季节性因素自动优化预警参数，以此避免因行业差异而导致的误报现象。风险评分融合机制整合多个子模型的预测结果，采用贝叶斯模型平均方法计算最终风险概率。

如图1所示，风险评分模块将企业异常程度量化为不同阈值，决策引擎依据不同阈值区间自动分派对应的处置措施。系统借助WebSocket协议向税务稽查人员手机端推送高风险企业预警信息，自动生成涵盖企业基本信息、风险特征描述、建议核查重点的标准化案件线索，RESTful API接口及税务执法管理系统对接来实现案件自动立案及任务分派。预警信息生成模块，运用自然语言生成技术自动撰写风险分析报告，标注出具体的异常指标及风险程度说明。知识图谱推理引擎基于Neo4j图数据库，构建企业关联关系网络，通过图嵌入算法把复杂网络结构转换为低维向量表示，以此支持多跳关联分析及异常模式发现。

智能识别技术应用效果评价

逃税行为识别准确率评价

某地税务部门运用大数据驱动的财政税收风险智能识别平台，对辖区内3200家样本企业开展逃税行为识别测试。通过深度学习算法分析企业增值税申报序列、发票开具记录及银行资金流水等相关数据，自动标记疑似违法企业并与实际稽查结果进行对比验证。测试采用分层抽样方法覆盖制造业、服务业、建筑业等不同行业类型，以此确保评估结果具备全面性及代表性。如表1所示，虚开增值税发票识别效果达到最佳状态，查全率95.3%意味着系统能够发现95%以上的实际违法企业，查准率90.3%表明系统标记的疑似企业中有90%确实存在违法行为。隐匿销售收入识别的F1分数达到0.908，LSTM神经网络通过学习企业历史申报模式，有效识别收入异常波动情况。转移定价操作识别难度较高，但仍保持在较好水平，图卷积网络算法在分析复杂关联交易关系方面发挥重要作用。系统整体识别准确率达到86.9%，且误报率控制在13.1%，满足税务部门实际执法精度要求，相比传统人工筛查模式准确率提升68%。

风险防控经济效益评价

某地税务部门智能识别平台投入使用18个月以来，通过精准锁定高风险企业开展定向稽查，在征管效率及经济收益等方面产生显著效果。系统累计处理企业申报数据达到2.8万亿条之多，自动筛查后生成风险预警案件共计1247起，税务稽查人员针对其中891起开展实地核查工作，最终查实违法案件数量为786起，案件查实率达到71.5%，较传统模式的32.8%大幅提升。在查补税款方面智能识别技术助力税务部门，累计追缴税款金额达到3.24亿元，平均单案查补金额为41.2万元，是人工模式平均值的1.8倍。稽查效率得到显著改善，税务人员单个案件平均办理周期从45天压缩至19天，人均年办案数量由28件增加至65件，工作效率提升2.3倍。经济效益计算显示，系统建设投入1260万元加上年均运维费用420万元，而每年通过智能识别新增税收收入达1.8亿元，投入产出比超过1:10，系统威慑效应促使836家企业主动补缴税款6800万元，间接经济效益突出，有效维护了税收征管秩序。

结束语

大数据驱动的财政税收风险智能识别技术运用深度学习、支持向量机、贝叶斯网络等先进算法，有效解决了传统税收风险识别精度低、时效性差的关键问题。该技术通过多源数据融合、智能算法优化、实时预警联动，显著提升了逃税行为识别能力及风险防控效果。未来应进一步融合元宇宙、数字孪生等新兴技术，构建沉浸式税收风险可视化平台，探索区块链技术在跨境税收监管中的应用，推动财政税收风险智能识别向更高层次发展。

(吕世权  威海市环翠区桥头镇人民政府)