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再次立功的“税收大数据”,究竟是何方神圣?


  近日,网络直播界再起风浪,网络主播平荣(网名:驴嫂平荣)涉嫌偷逃税款被广州市税务局查处。

  根据通报:平荣在2019年至2020年期间,通过隐匿直播带货佣金收入偷逃个人所得税1926.05万元,未依法申报其他生产经营收入少缴有关税款1450.72万元。

  广州市税务局稽查局考虑到平荣能够积极配合检查,并主动补缴税款,按照《广东省税务系统税务行政处罚裁量基准》,对平荣追缴税款、加收滞纳金并处0.6倍罚款,共计6200.3万元。这也体现出地方税务局对于纳税人自查自纠态度的重视。

  广州市税务局稽查局有关负责人在答记者问时表示,广州市税务部门在税收大数据分析中发现网络主播平荣涉嫌偷逃税款,且经税务机关提醒督促仍整改不彻底,遂依法依规对其进行立案并开展全面深入的税务检查。

  这里值得注意的是,作出分析的是“税收大数据”,那么,它究竟是何方神圣?

税收大数据是什么?

  其实,通过税收大数据查处偷逃税案,平荣并不是第一例。薇娅、朱宸慧(雪梨)、林珊珊等网络主播偷逃税,以及1月26日税务部门曝光的广西河池、新疆乌鲁木齐、陕西延安、深圳、江西九江5起涉税违法案件均出现了“税收大数据”的身影。

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(薇娅案;来源:国家税务总局)

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(虚开骗税案;来源:国家税务总局)

  “税收大数据”,本身是指在税收征管过程中形成的一类大数据集,包含结构化数据非结构化数据

  据了解,相较于传统的税收统计数据和税收调查数据,税收大数据具有以下特点:

  1)在数据特征层面,数据的获取技术具备更强的及时性,数据的获取手段更加多样化,数据的结构化程度大大下降;

  2)在数据来源层面,国内税收大数据的来源以申报系统数据和其他征管系统数据为主,具备覆盖税种齐全、动态性强以及跨平台交互信息等特点;

  3)在数据应用层面,将机器学习、云计算以及数据挖掘等技术综合应用于税收征管和经济分析等领域是目前的主流趋势。

  税收大数据分析系统在案件的发现和查处中功不可没,为税务机关加强风险预警、科学精准监管提供了有力支撑。可以说,我国税收监管正在实现从“主要依靠经验检查或外部举报发现”到“依托税收大数据精准分类监管”的转变。

  通过智能化税收大数据监管,可以及时发现恶意偷逃税行为,对不法分子坚决查处、严厉打击,在切实维护国家税收安全的同时更好服务国家治理;再则,通过彰显税务部门依托税收大数据加强精准监管的能力,可以起到一定的震慑作用,为铤而走险偷逃税款的不法分子敲响警钟,从而促进纳税遵从,更好营造出公平竞争的税收环境。

2022年将是税务稽查最严格的一年

  在此案件中,【微e管家】提醒广大企业老板,特别是直播行业的,需要注意以下几个问题——

  第一,2022年将是税务稽查最严格的一年

  前有网红主播圈两大顶级流量被税务稽查,有了对整个行业的前车之鉴,税务机关也给了整顿的机会,如果不自查自纠,不彻底整顿,再被稽查面临的后果不堪设想。主播平荣在被警告之后整改不彻底,才被再次稽查的,在检查中才主动配合,为时已晚,说明了什么?

  税务给了你机会,你却不知道珍惜。

  第二,平荣的违法事实是什么?

  平荣在2019年至2020年期间,存在隐匿直播带货佣金收入偷逃税款,以及未依法申报其他生产经营收入少缴税款等行为。

  这次的不是因为坑位费、打赏比例,而是因为直播带货的佣金收入,主播收入的大头来源于广告费和带货的提成,而该主播恰恰隐藏了最为关键占比最大的收入部分,那属于典型的偷逃税。

  第三,为什么被罚0.6倍?而不是像之前一样1倍或2倍?

  1、平荣积极配合检查

  2、主动补缴罚款

  3、符合过罚相当、主动减轻违法行为的情节

  综上,依据《中华人民共和国税收征收管理法》第六十三条、第六十四条和《中华人民共和国行政处罚法》第三十二条规定,按照《广东省税务系统税务行政处罚裁量基准》,对平荣隐匿直播带货佣金收入偷逃的税款和未依法申报其他生产经营收入少缴的税款处0.6倍罚款。

  第四,给我们带来了什么警示?

  结合近两年的连续稽查案件我们可以看出,税务的数据稽查是无时无刻不在监控,任何行业和个人都在监察体系下,不是不查你只是暂时不想查你。有的企业纳税税额小幅低于行业平均税负率,这种税局虽有关注但不会重点检查;有的企业高于行业平均税负率,这种税局更不会关注了,多交钱说明对政策不了解;有的企业大幅低于行业平均税负率,那么税局就会重点关注了,大数据持续跟踪后,然后开始深入调查取证,一举拿下。

  如果您的企业也有税务的困扰,不知道自己纳税的税负率是否符合标准,也不知道是不是在税局的关注下,建议防患未然,自查自纠,抢先一步。

  相关问题可咨询【客服】

  来 源 | 互联网等公开渠道

  编 辑 | 甲乙丙丁

  排 版 | 我有一个盆友




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