大数据背景下税收风险识别精准度存量研究——基于机器学习的视角

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税收风险识别对税收风险管理至关重要。无论是业务驱动的传统税收风险识别还是数据驱动的分析模型,都很难从单方面来提高税收风险识别的精准度。利用新技术提高税收风险识别的精准度成为当务之急,机器学习成为可选项。本文认为,利用风险应对核查成果的效力,把机器学习运用到税务机关防范税收风险的识别中,可实现人工经验和大数据分析的双轮驱动,为提升税收智能化管理开辟新的视野路径。本文选取随机森林算法,以商贸企业为例,对虚开增值税发票风险建立识别模型,通过检验推演验证得知,该模型稳健可靠、预测准确性高,可供税务机关参考借鉴。
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