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現如今，隨著稅務征管越來越智能化，稅務局鎖定企業稅務風險開始變得更加容易。在互聯網大數據時代，企業應當更加重視對潛在稅務風險的提早防控。
近些年，大數據、云計算作為風險分析工具被正式運用到稅務管理工作中。各級稅務局在畫像思維的實踐、運用方面作了許多的探索和嘗試。業內人士表示，從技術方面而言，借助多維度搜集納稅人的“數據腳印”，將企業自成立以來存在的涉稅問題、行為、環節進行稅務風險測定，勾勒出企業的個性特征，還原企業真實的業務邏輯，繼而給企業“畫像”。對稅務局而言，這也不是什么難事。
一方面，數據采集范圍更為多樣化。2019年3月1日，原國稅、地稅兩套金稅三期系統并庫，稅務總局、各級稅務局與其他政府部門的網絡進一步打通，稅務局獲取的企業信息更全面、精準。據江蘇大企業稅收服務與管理局負責人介紹，這些信息，既有能反映采購、銷售情況的企業內部數據，也有能反映市場變動、行業整體狀況等外圍信息的第三方數據，維度多、體量大。
另一方面，數據加工能力更為智能化。以深圳市稅務局為例，稅務工作人員利用人工智能搭建AI風控平臺，結合稅務登記數據、個人征信數據等多維度數據，利用機器學習的算法進行建模，為企業畫像，根據畫像結果精準識別稅收風險，風險識別命中率高達90%。
放眼全國，新稅務機構成立之后，稅收數據和風險管理局、稅收經濟分析部門、大企業稅收服務與管理部門與其他部門已形成專業分工、優勢互補的稅收數據應用處理聯動機制，可以對稅收數據進行“鏈條式”加工處理。原本看似沒有價值的數據，借助關聯、解析變成了有價值的數據資產，再經由模型分析，可形成逐漸清晰的個體用戶畫像及群體特征。
同時，數據分析結果更為具象。據介紹，在實踐中，運用畫像思維不僅可以準確描摹納稅人的狀態和特征，也可以通過分析納稅人的遵從行為，進行風險預警。依托高質量的數據，稅務局可以更加精準和便捷地判斷納稅人的共性需求、個性問題以及涉稅風險發生的區域，提高服務、管理的針對性。
這意味著，在信息管稅的大背景下，企業的經營行為越來越透明化，對稅務合規的要求也隨之變得更高。
某集團實業有限公司，主要從事鋼渣處理、冶煉輔料生產、耐火材料生產、化工（粗酚）深加工等經營項目，企業所得稅征收方式為查賬征收。2017年度進（銷）項稅發生額約為5500余萬元，企業報表申報成本5.2億元。單獨看起來，數據似乎沒有什么瑕疵。但是，比對分析企業資產負債表、利潤表和現金流量表的相關數據后，稅務局發現，該公司主營業務成本和其他業務成本與相應的現金流量并不完全匹配，經測算其實際成本僅為4.8億元，比申報的成本少了0.4億元。在一個個來龍去脈清晰的數據面前，企業財務負責人承認了多列成本的事實。
業務流程較長的企業，各個環節都有可能發生涉稅風險點。如果企業稅法遵從意愿不強，風控措施不力，其稅務風險點很容易被“畫像”。以房地產行業為例，其業務流程，主要包括土地獲取、規劃設計、融資、建筑施工、房屋預售、項目清算六大環節。該局借助自主開發的“金三決策平臺稅收經濟預警分析模塊”，對房地產行業進行測試時，就發現了房地產企業不少常見的稅務風險點。比如，一些企業收到土地出讓金返還款后，計入“專項應付款”“資本公積”“其他應付款”“長期應收款”等科目，不申報企業所得稅；還有企業一次性列支應由各期分攤的土地成本，未按規定進行歸集分攤等。
加強稅務信息化建設，是企業一項亟待推進的基礎性工作，能夠幫助企業提升外部應對和內部管理分析能力。提升企業稅務信息化水平，有助于企業提升管理效率，以及流程和制度標準化，使得稅務管理的重心由基礎性的申報遵從向分析和規劃的精準化推移。
隨著稅務征管越來越智能化，稅務局鎖定企業稅務風險開始變得更加容易，企業不合規稅務處理會留下“數據腳印”。企業稅務風險非小事，應及時糾正經濟活動中產生的稅務風險，制定合理的事后補救措施，定期進行企業稅務風險的健康檢查，從源頭上防范涉稅風險。
