通過稅收大數據查繳偷逃稅情況，薇婭并不是*例。

11月，浙江省杭州市稅務部門就通過稅收大數據分析，發現了朱宸慧（雪梨）、林珊珊兩名網絡主播涉嫌偷逃稅款，依據相關法律法規，對朱宸慧追繳稅款、加收滯納金并擬處1倍罰款共計6555.31萬元，對林珊珊追繳稅款、加收滯納金并擬處1倍罰款共計2767.25萬元。

在一篇《基于大數據的稅務系統逃稅識別路徑研究》的論文中有相關介紹，結合大數據思維，應用大數據技術，通過建立稅收大數據倉庫，并基于稅收大數據之間的相關關系運用關聯規則數據挖掘技術，建立了大數據的逃稅識別路徑，實現逃稅的識別，以期為稅收領域中的大數據應用提供一定的新思路和借鑒基礎。

聽起來很專業，其實就是數據比對。

“稅收大數據”，本身是指在稅收征管過程中形成的一類大數據集，包含結構化數據和非結構化數據。

據了解，相比于傳統的稅收統計數據和稅收調查數據，稅收大數據具有一些獨特的特點：在數據特征層面，數據的獲取技術具備更強的及時性，數據的獲取手段更加多樣化，數據的結構化程度大大下降；在數據來源層面，國內稅收大數據的來源以申報系統數據和其他征管系統數據為主，具備覆蓋稅種齊全、動態性強以及跨平臺交互信息等特點；此外，在數據應用層面，將機器學習、云計算以及數據挖掘等技術綜合應用于稅收征管和經濟分析等領域是目前的主流趨勢。

國稅局有一個“風險識別”系統，會自動根據企業的各類報表（增值稅、所得稅、會計報表等）的信息分析疑點。

通過追蹤涉稅關聯網絡上企業的商業軌跡、發票軌跡，以企業運作經營特征為線索，對其購銷行為等情況進行剖析、比對，自動計算分值、自主匹配風險等級，對虛開風險進行量化評定，及早發現、快速鎖定超預警值“底線”的虛開風險納稅人。

各地匯聚政府各部門數據、互聯網數據，實現對企業經營情況的多方數據匯聚。基于大數據技術，可構建出企業經營情況和納稅情況的數據模型，實現對企業應納稅的真實情況測算，從中發現企業逃稅和漏稅風險，從而指導稅務人員有針對性的關注逃稅和漏稅行為，防止稅收風險。

在金融領域，“特許全球金融科技師CGFT認證”項目依托上海交通大學上海*金融學院這個中國*的*金融學院提供學術指導，以強大的師資陣容、科學的課程設置和創新型的互聯網在線培訓模式，吸引了越來越多來自銀行、證券、保險、基金等金融機構的金融科技從業者、國內外在校學生自主報名學習。

金融科技是應用和實踐驅動的行業，培訓注重實踐發展。CGFT認證應用課程模塊設計以案例為主，通過一線*或領軍人物的分享，引領學員熟悉市場中課程相關技術在金融業務領域內的應用，大大提高學員將理論知識運用于實踐中的復合能力。

今年以來，CGFT認證項目在業內影響力與認可度不斷提升，不僅入選上海金融科技產業聯盟發布的《上海金融科技白皮書2020》，更被上海地方金融監督管理局等6部門納入《上海市重點領域（金融類）“十四五”緊缺人才開發目錄》之中。

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來源高金CGFT