企业怎样进行税务风险防控？

一、企业怎样进行税务风险防控？

前段时间无锡一家企业被税局扒出3年前偷税的事实，被罚了将近300万！（案例链接在文末）很多企业自己都忘记的事情但是税局大数据还是记得清楚。

大数据对企业发票流向进行360度监管，税务部门也加强了对“互联网+”税务信息系统的打造。

企业的数据和经营信息，税局比企业主知道的更清楚！那怎么能在接到税局电话之前先把风险检测出来，好好防范？踏踏实实经营？如何进行自查？

能看到这个问题的老板，风控意识一定很强，此外就是如何更好的进行风控。

（干货）接下来讲讲企业该如何进行税务风险防控。

企业税务风险防控要求做到税法知识和税收政策的及时准确获取、企业经营各方面从业、财、税、人、金的全方位把控。

业、财、税构成了企业风险管理的三个方面即税务、财务、经营，在当前严管重罚的背景下企业的现状如何？企业对照自查。

经营风险管理

舆情管理：感知慢、分析慢、应对慢

客商管理：发票牵连风险、断货风险、采购舞弊风险、大额坏账风险

存货管理：存货最低安全量、自制与外购难决策、呆滞存货造成大幅减值

财务风险管理

财务分析工具：销售预测、融资预测、盈利预测、成本费用结构分析、综合实力分析

决策模型搭建：项目投资、股权投资、证券投资风险收益难量化

行业数据取得：税负率、毛利率、周转率、资产负债率

税务风险管理

纳税意识：虚开发票？、多套账？、关系税？淡薄的税务意识也让企业税务陷入巨大风险。

税务人才：核算型会计多，税务型会计少

税务信息化落后：手工+表格管理 V 人工智能大数据管理

第三方系统缺失：数据散落难汇总，政策多变难维护

涉税数据庞杂，怎么整合这些税源数据是税务风险管理的前提。

以票扣税的税务管理要求注定了发票管理是税务管理的主题，但是发票的真伪、牵连风险很不好管理，搞不好就被处罚。

金三强大的团队设计了上千个税务稽查比对指标，这些税务分析模型的建立对企业来说是困难了。风险是相对的，依赖于同行业的比较，但是行业数据对个体企业来说是难以获取的。云帐房企业风险管理方案中的采集能力、发票分析能力、指标模型搭建能力、行业数据集成能力可以帮助企业实现风险的提前预警。

企业亟需提高税务风险管理能力

税务风险管理

涉税数据聚合

合同数据、订单数据、银行流水数据、发票数据、客户数据、供应商数据、财务报表数据、申报表数据分布于不同的系统中，难以汇总；而金三具有强大的数据采集能力。企业想要提前风险管控，自然也要对自家数据了解的清晰透彻。

发票风险防范

进行发票真伪批量查询、走逃失联企业牵连风险；进销项发票数据比对，避免出现进销不一致被稽查；而金三具有强大的数据分析能力。

行业数据与稽查阈值的取得

作为个体企业难以获得行业数据以及数据稽查指标及阈值。而金三除了可以对涉税数据进行大数据处理，同时还对接多个部门，很容易取得行业数据。

税务分析模型建立

税务政策多变、税务人才缺乏，导致企业难以建立其可实现事前预警、事中控制、事后纠正的税务分析模型；而金三具有庞大的专家团队与建模人员搭建了上千个税务分析指标。

财务风险管理

财务预算编制：销售预测、资金需求预测、盈利预测需要有效数据和预测工具，方便对历史数据进行推演。

项目投资决策：股权投资、债券投资、项目投资时，投前需要分析模型评估投资及项目的回收期、收益；投后需要工具管理其项目的风险。

成本费用管控：降本增效一直是企业的财务管理的重要工作，但在成本结构管理、成本控制、费用结构管理、费用控制、预算控制方面要有好的工具及行业参照标准来支持管理。

财务杠杆管理：中小企业在发展过程中，快速扩张，盲目投资导致流动性风险，要有对负债比重、负债结构、流动性、现金的流管理。

经营风险管理

经营决策依据：财务数据本身是经营决策的重要依据，但是大多数企业的财务数据是沉睡的，与经营分析割裂的，导致经营决策失败。

客户经营能力了解：难以对客户的资信状况及持续经营能力全面了解，导致赊销信用政策失败产生大额坏账，尤其是隐形关联客户难识别，带来的影响更严重。

供应商法律遵从把握：事前对供应商资信状况难以全面了解，导致断货风险、走逃发票不能抵扣补税风险；也不能对供应商进行持续动态监测。

外部舆情应对：互联网下的舆情是把双刃剑，企业对外部舆情的反应慢、处理慢，给企业带来很大的公关成本、造成股价暴跌、甚至于破产。

风险解决要从源头入手，做到事前预警、事中控制、事后纠正。

智能税务风险管理体系设计

风险预警：风险预警可以先于“金税三期”系统识别企业的财税风险，帮助企业提前预警。通过对企业的票据、财务、税务、合同等数据的读取，结合1000多个“金税三期”财税监控指标，设置更严格的预警阈值，钻透更深的维度，实现提前预警并能追溯到问题业务源。

财税体检

•财税体检可以对已结账、已申报数据进行检查，并提供解决方案。

•1000+财税指标，体检范围涵盖增值税、所得税、个人所得税、收入、成本、费用、往来、存货、抵扣等各个方面。

•充分考虑税务局监控值、行业值。涵盖全国36个税区主要指标监控值、455个三级行业、20余万条行业数据。

风险溯源

风险检测范围涵盖企业纳税信用等级、增值税风险、发票风险、企业所得税风险、个人所得税风险、附加税风险等。

汇缴检测

•比对往年汇算清缴数据、表间数据、单据数据、分析汇算清缴数据及业务场景存在的收入所得类、税前扣除类、特殊事项类、申报事项类等风险。

•尽可能的避免企业遭遇不必要的税负风险，降低企业的税务风险，保证企业可以最大程度的享受税务政策优惠

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二、企业税务风险防控怎么做？

（一）健全制度基础1.完善企业内控制度当前，我国财务会计制度和企业会计准则基本完善，税收制度也逐渐健全，但财务会计与税法规定之间的差异将长期存在。为避免税务风险，企业财务工作者须把握上述差异，尽量做到正确纳税，这一客观要求具体表现为企业内部控制制度的完善，即企业应致力于管理水平的提高和风险意识的增强，在严格把握传统财务内控手段的前提下，对现代化知识技术充分利用，建立一套操作性强、便于控制的内部财务报告组织信息系统。

2.健全税务代理制度税务代理，即税务代理人在国家法律法规限定的代理范围内，依纳税人、扣缴义务人的委托，代为办理税务事宜的各项行为的总称。小企业如不具备自身进行独立税务核算的能力，可选择外部税务代理机构代劳，但是一定要选择合法合规且信誉度较高的税务代理机构。一旦形成稳定委托关系，因其对本企业相关情况比较了解，可以长期合作，不宜频繁更换。

（二）构建税务风险预测系统企业应定期全面、系统、持续地收集内部和外部相关信息，结合实际情况，通过风险识别、风险分析、风险评价等步骤，查找企业经营活动及其业务流程中的税务风险，分析和描述风险发生的可能性和条件，评价风险对企业实现税务管理目标的影响程度，从而确定风险管理的优先顺序和策略。一般而言，企业应结合自身税务风险管理机制和实际经营情况，重点识别下列税务风险因素：

1.管理层的税收遵从意识和对待税务风险的态度；2.涉税业务人员的职业操守和专业胜任能力；3.企业组织机构、经营方式和业务流程；4.税务管理的技术投入和信息技术的运用；5.企业财务状况、经营成果及现金流情况；6.企业相关内部控制制度的设计和执行；7.企业面临的经济形势、产业政策、市场竞争及行业惯例；8.企业对法律法规和监管要求的遵从。

（三）实时监控税务风险评估预测税务风险，并采取相应措施化解风险，是防范企业税务风险的关键。在日常经营过程中，应积极识别和评价企业未来的税务风险，综合利用各种分析方法和手段，全面、系统地预测企业内外环境的各种资料及财务数据。比如分析税务风险的可能性、严重性及影响程度，以了解税务风险产生的负面作用。以正确评价税务风险为基础，企业还应加强对税务风险的实时监控，尤其在纳税义务发生前，对企业经营全过程进行系统性审阅和合理性策划，尽可能实现企业税务的零风险。在实施监控行为的具体过程中，要合理、合法地审阅纳税事项，合理规划纳税事项的实施策略等，并对纳税模式不断分析和调整，测定其税收负担，制定相应可行的纳税计划。

三、大数据风险防控

大数据风险防控：迈向智能时代的必要防护

随着大数据时代的到来，我们的生活正在发生着翻天覆地的变化。从消费 习惯到生产模式，从社交行为到企业运营，大数据的广泛使用在为我们提供 便捷的同时，也带来了新的风险和挑战。尤其是对于企业而言，如何在日 益复杂的数据环境中，保障数据安全、维护业务稳定，已成为一个亟待解决 的问题。本文将就大数据风险防控的重要性、现状以及一些实用的策略进行 探讨。

一、大数据风险防控的重要性

大数据风险防控的重要性不言而喻。首先，保护企业的数据安全是重中之重。数据泄露不仅可能导致企业资产流失，还可能引发法律纠纷。其次，有效的风险防控可以帮助企业提高运营效率，降低因数据问题导致的业务中断风险。最后，良好的风险防控体系还能为企业提供决策支持，帮助企业做出更明智的决策。

二、大数据风险防控的现状

当前，大数据风险防控仍面临诸多挑战。一方面，随着数据的快速增长，风险也在不断增加。另一方面，传统的风险防控手段已无法满足大数据环境的需求。因此，企业需要探索新的方法，如采用人工智能、机器学习等技术，提高风险防控的准确性和效率。

三、实用的策略

针对大数据风险防控，我们可以采取以下策略： 1. 建立完善的数据安全管理制度：制定严格的数据使用、存储和传输规则，确保数据的安全性和合规性。 2. 强化数据加密技术：对重要数据进行加密，防止数据在传输和存储过程中被窃取或篡改。 3. 建立实时监控系统：通过大数据分析技术，实时监控数据环境，及时发现异常行为和潜在风险。 4. 引入人工智能和机器学习：利用这些技术对海量数据进行深度分析，提高风险预警和处理的准确性。 5. 加强员工培训：提高员工的数据安全意识，培养他们的合规操作习惯。 综上所述，大数据风险防控是企业在智能时代生存和发展的必要保障。通过采取上述策略，我们能够有效地提高风险防控水平，保护企业的数据安全，促进业务的稳定发展。

四、大数据 风险防控

大数据在风险防控领域的应用

随着信息技术的不断发展，大数据在各个领域的应用愈发广泛，其中在风险防控领域更是具有重要意义。大数据技术能够帮助企业识别和减轻风险，提高决策的精准度和效率。本文将探讨大数据在风险防控方面的应用，并分析其在企业风险管理中的关键作用。

大数据技术原理

大数据技术是指处理和分析海量数据的技术，通过对大量数据的采集、存储、处理和分析，发现数据间的关联和规律，为决策提供支持。大数据技术通常包括数据采集、清洗、存储、处理和分析等环节，通过各种算法和模型实现对数据的挖掘和分析。

大数据在风险防控中的应用

大数据在风险防控中的应用主要体现在以下几个方面：

• 风险预测：通过对历史数据和实时数据的分析，大数据技术可以预测潜在的风险事件，并提前采取相应措施。
• 风险监控：大数据技术能够实时监测数据的变化，发现异常情况，并及时预警风险事件的发生。
• 风险评估：利用大数据技术进行风险评估，可以全面了解风险的来源、潜在影响和可能性，为风险防控提供依据。
• 风险应对：在风险事件发生时，大数据技术可以快速响应，通过数据分析和挖掘找到解决方案，减少损失。

大数据驱动的风险管理

大数据驱动的风险管理是指利用大数据技术来优化风险管理过程，提高风险识别和应对的能力。通过大数据技术，企业可以建立风险管理的实时监控和预警系统，帮助企业更加有效地应对各种风险。

大数据在企业风险管理中的关键作用

在企业风险管理中，大数据扮演着重要的角色，其关键作用包括：

• 风险识别：大数据技术可以帮助企业全面了解可能存在的各种风险，并及时发现风险事件的迹象。
• 风险评估：利用大数据技术进行风险评估，可以更加客观地评估风险的概率和影响，降低主观判断带来的误差。
• 风险监控：通过大数据技术建立风险监控系统，企业可以实时监测风险的动态变化，及时识别和应对风险事件。
• 风险治理：大数据技术可以优化风险管理流程，提高风险治理的效率和准确性，帮助企业建立健全的风险管理机制。

结语

大数据技术的不断发展为企业风险管理提供了新的思路和工具，在风险防控领域发挥着越来越重要的作用。企业应积极运用大数据技术，加强风险管理意识，不断提升风险防控的能力，从而保障企业的稳健发展。

五、企业风险防控实施细则？

实施细则有4项:

1、全面性原则：任何企业都应对风险进行全方位管理、控制、执行和监督；

2、适应性原则：风险管理要和企业单位的经营规模、业务范围等都是相匹配的，并且不定期进行调整；

3、独立性原则：风险管理的专业部门或是机构要制定具体的方案、政策等；

4、融合发展原则：风险管理要和企业、用人单位的发展相互融合，能够在风险管控的范围内助推企业业务的发展。

六、企业风险防控培训目的

企业风险防控培训目的

引言

在当今竞争激烈的商业环境中，企业面临着各种内部和外部的风险挑战。为了有效应对这些风险，企业需要重视风险防控培训，以提升员工风险意识和应对能力。本文将探讨企业风险防控培训的目的及其重要性。

企业风险防控培训的重要性

企业风险防控培训是一项至关重要的举措，对企业的长期发展至关重要。以下是企业风险防控培训的几点重要性：

• 提升员工意识： 通过培训，员工能够更加深刻地了解各类风险类型以及对企业造成的影响，从而增强风险意识。
• 降低风险损失： 有效的风险防控培训可以帮助企业及时发现和应对潜在风险，减少风险带来的损失。
• 遵守法规： 通过培训，员工更加了解法规政策，减少违规操作的风险，保障企业合规经营。
• 建立良好声誉： 有效的风险防控培训可以提升企业形象，树立良好的品牌声誉，吸引更多客户和合作伙伴。

企业风险防控培训的目的

企业开展风险防控培训的主要目的在于：

• 提高员工能力： 通过培训，提升员工识别、评估和处理风险的能力，增强应对突发风险事件的能力。
• 保障企业利益： 员工具备风险防范知识和技能，能够在发生风险时迅速应对，保障企业的持续稳定发展。
• 规避潜在风险： 通过培训，帮助员工辨识和规避潜在的风险，降低企业受损风险的可能性。
• 提升企业竞争力： 受过专业风险防控培训的员工更具竞争力，能够在市场竞争中脱颖而出。

结语

企业风险防控培训是企业管理中不可或缺的一环，通过培训可以提升员工综合素质，为企业长远发展提供保障。各企业应根据自身实际情况，制定针对性的风险防控培训计划，不断提升员工风险防范意识和应对能力，共同维护企业的长期利益。

七、企业质量风险防控实施细则？

实施细则有4项:

1、全面性原则：任何企业都应对风险进行全方位管理、控制、执行和监督；

2、适应性原则：风险管理要和企业单位的经营规模、业务范围等都是相匹配的，并且不定期进行调整；

3、独立性原则：风险管理的专业部门或是机构要制定具体的方案、政策等；

4、融合发展原则：风险管理要和企业、用人单位的发展相互融合，能够在风险管控的范围内助推企业业务的发展。

八、油气储存企业安全风险防控建议？

以下是我的回答，油气储存企业安全风险防控建议一、加强防火工作油气储存过程中，火灾是最大的安全隐患之一。为了有效防止火灾发生，以下措施建议：安装消防设备：在重要场所和设备周围，应安装灭火器、水泵、消防栓、消防水带等消防设备，并定期进行检查和维护，确保其正常运转。建立火灾预防制度：制定火灾应急预案，定期进行消防演习和摸排灭火练习，提高员工的火灾应对能力。使用防火材料：在易燃设备或场所，应使用不燃材料、抗火板、阻燃漆等防火材料进行装修和防护。集中存储易燃物：对于氧气、乙炔、乙醇、液氨等易燃物品，应单独存放，并严格遵守防火规定，避免混存和超量存储。二、加强防爆工作爆炸是油气储运中最常见的事故之一，为了防止和控制爆炸发生，以下措施建议：使用合格的设备和材料：必须保证设备和管道的质量，并且在使用过程中进行检查和维护，避免因设备故障或管道泄漏引发爆炸。做好静电防护：在管道和设备中，使用合适的导电材料，减少静电的形成和积累，避免因静电火花引发爆炸。防止气体泄漏：对于气体泄漏情况，应当及时处理，防止气体积累形成爆炸风险。建立爆炸预防制度：制定科学的爆炸预防管理制度，定期进行检查和评估，及时发现和解决潜在的安全隐患。三、加强企业安全管理油气储存企业应全面开展平安风险评估，形成“一企一策”提升方案。重点做好大型油气储存基地平安风险管控，研究出台LNG接收站平安风险防控指南，依法严格建设工程平安准入，推进LNG长输管道配套工程建设。加强储罐边缘密封、二次密封及其附属设施、重点装卸、充装场所和设施的平安风险排查及隐患治理。推进动火、有限空间等特殊作业的安全风险评估和防控措施制定及落实。强化重大危险源风险管控，落实重大危险源管理责任，完善重大危险源应急预案及措施。四、加强员工安全培训油气储存企业应加强对员工的安全培训，提高员工的安全意识和技能水平。培训内容包括安全规章制度、操作规程、应急预案等，应定期组织员工进行演练和模拟操作，使员工熟练掌握安全操作技能和应对突发事件的能力。同时，加强对外来人员的安全培训和教育。五、加强应急救援能力建设油气储存企业应建立健全应急救援体系，加强应急救援能力建设。制定应急预案并进行评估和演练，确保应急预案的针对性和可操作性。加强应急救援队伍的建设和管理，提高应急救援人员的素质和能力。同时，加强应急救援物资的储备和管理，确保应急救援物资的及时供应和有效使用。六、加强安全监管和执法力度政府有关部门应加强对油气储存企业的安全监管和执法力度，督促企业落实各项安全风险防控措施。加强对企业安全管理的监督和检查，发现安全隐患及时进行整改和处罚。同时，加强对油气储存行业的执法力度，严厉打击非法违法生产经营行为，维护市场秩序和社会稳定。

九、企业外协外包风险及防控措施？

一是外协项目范围和价格确定不合理，承包方选择不当，可能导致企业遭受损失；

二是外协项目管理监控不严、服务质量低劣，可能导致企业难以实现外协项目的目标；

三是外协项目存在商业贿赂等舞弊行为，可能导致企业相关人员涉案；

四是未经授权对外订立合同、合同对方主体资格未达到要求、合同内容存在重大疏漏和欺诈，可能导致企业合法权益受到侵害；

五是合同未全面履行或监控不当，可能导致企业经济利益受损等。

十、大数据防控金融风险

大数据防控金融风险

引言

随着金融行业的不断发展和创新，金融风险管理变得愈发重要。大数据技术的广泛应用为金融机构提供了全新的防控金融风险的思路和工具。本文将探讨大数据在金融领域中的作用，以及如何利用大数据技术来有效防控金融风险。

大数据在金融领域的应用

随着互联网的普及和技术的进步，金融机构所拥有的数据量与日俱增。传统的风险管理方法往往无法满足对海量数据的处理和分析需求，而大数据技术的出现填补了这一空白。大数据技术可以帮助金融机构从海量数据中提取有价值的信息，发现潜在的风险点，从而及时做出调整和应对措施。

大数据在金融风险管理中的优势

大数据技术在金融风险管理中具有诸多优势，主要体现在以下几个方面：

• 数据全面性：大数据技术能够整合多个数据源，包括结构化数据和非结构化数据，为风险管理提供更为全面的视角。
• 实时性：大数据处理的速度快，可以实现对数据的实时监控和分析，及时发现风险并做出应对。
• 预测性：通过大数据分析和算法模型建立，可以预测未来可能出现的风险情景，为金融机构提前做好准备。
• 个性化风险定制：大数据技术可以根据客户的个性化需求，定制化风险管理方案，提高风险管理的精准性和有效性。

大数据技术在金融风险管理中的具体应用

大数据技术在金融风险管理中有着广泛的应用，包括但不限于：

• 信用评估：利用大数据技术对客户的信用数据进行分析，实现更为精准的信用评估，降低信用风险。
• 反欺诈：通过大数据技术识别异常交易行为和欺诈风险，保护金融机构和客户的利益。
• 市场风险管理：利用大数据技术监控市场波动和变化，提前预警可能出现的风险，避免损失。
• 操作风险防控：通过大数据技术分析交易数据和操作流程，减少操作风险发生的可能性。

结语

大数据技术为金融机构的风险管理带来了革命性的变革，使得金融机构能够更加准确、及时地应对各种风险。未来，随着大数据技术的不断发展和完善，相信大数据在金融领域的应用将会越来越深入，为金融行业的稳健发展提供强有力的支持。