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摘要:數據挖掘技術是指在龐雜的數據庫中進行有效的篩選，在信息化的不斷普及下，如何擺脫“數據豐富但信息貧乏”?就此問題對數據挖掘技術在稅務管理中的應用作一個簡要分析，探討了在稅務管理中如何提升稅收管理水平、提高數據的有效利用率及更好地提高稅務機關的監管及服務水平，以期為提高數據挖掘技術在稅收管理中合理利用提供參考意見，促進稅收管理系統的信息化建設。

關鍵詞:數據挖掘技術;信息化;實際應用;稅收管理

引言

伴隨著信息化時代的來臨，信息數據資源在神火中無處不在，只是很多有用的信息資源被淹沒在巨大的數據海洋中，有研究人員就曾對當前的數據應用現狀發表過“數據豐富但信息貧乏”的感嘆。稅務部門由于其性質較為特殊，需要更加有效、便捷的方式對海量數據進行有目的甄別、篩選，以發現其中潛藏的數據信息，以幫助稅收部門從巨大的數據庫中提取有價值的數據信息。識別納稅特征為人民提供差異化的納稅服務，對相關納稅行為進行分析，幫助管理部門更好地行使自身的權利及義務，從而有效地提高自身的管理、服務水平。數據挖掘技術就是以此為前提進行的發展創新，數據挖掘技術的出現使智能將海量數據資料轉化為有用信息成為了可能，是實現綜合有效稅收管理的重要手段。

1數據挖掘技術概述

數據挖掘這個詞匯在我們生活中并不陌生，社會經濟不斷發展，信息數據堆積已經成為全世界各國面臨的重要問題，并且調查表明，信息數據堆積正在日趨嚴重化。海量的信息數據在給人們帶來很多快捷的同時也潛藏著一些問題亟待解決。一方面，信息數據量過大，一時間難以很快消化;另一方面，數據信息龐大，且數據信息真假難辨，所以人們在進行數據處理時，對于這種似是而非的信息選擇了拋棄，但是由此而來，很多有用的信息資源也有可能被作為信息垃圾給清理掉，造成了極大的信息損失。所以當前人們迫切的需要有效的對海量數據進行篩選識別，提高信息的利用效率。數據挖掘技術最早是在1955年ACM會議上創新提出來的。隨后，世界各國開始著手研究數據挖掘技術，成立很多關于數據挖掘的部門及公司。所以到目前為止，數據挖掘技術已經經過了較長時間的發展歷史，相關數據挖掘體系及數據挖掘理論都已經基本成熟，現被廣泛應用于金融、商業、醫療、保險、化工等行業，且也產生了巨大的經濟效益。數據挖掘是一個融合了人工智能、數據庫、統計學、機器學習及面向對象方法的多學科交叉研究領域，其正在潛移默化地改變人們的數據利用形式。

2數據挖掘在稅收中的應用

2．1評價納稅行為

評級納稅行為主要是依據財務分析、審計學、統計學等原理設置篩選涉稅指標，運用數據分析財務體系等方法。根據當地的產業機構、經濟發展狀況納稅人經營情況、財務審核及行業特點等基礎信息情況制定納稅預警參數及評估指標，建立較為完善的納稅評估機制，合理分析納稅對象信息評估，從而綜合地對納稅人所提交的信息準確性及真實性進行全面評估，做到有效管理，有的放矢。

2．2監控執法過程

隨著征管數據日益集中化，在對征管對象及征管流程建立了較為完善的數據基礎情況下，通過使用數據挖掘技術可以有效的對稅源進行綜合控制和信息追蹤。對稅源的發展變化形式進行預測分析以加強稅源征管，防止稅款流失給國家財務造成損失。通過數據挖掘技術對相關流程及管理進行整合梳理，建立健全稅收監控體系，規范執法部門稅收行為及管理流程，及時發現稅收中存在的疑點，從而做到事前預防，事中、事后監控，確保整個執法過程有序進行。

2．3輔助決策制定

數據挖掘技術應用與稅收管理中，不僅可以及時對稅收中的不規范行為進行約束，還可以為國家領導制定相關決策時提供智能支持，以基礎數據作為數據分析處理依據，可以從宏觀角度上對行業稅負、宏觀稅負等指標進行分析，了解稅收的變化趨勢，分析稅收增加或者降低的主要原因，為國家實行相關決策提供理論依據。

2．4提高納稅服務質量

運用現代化的數據挖掘技術可以有效的優化納稅服務方式，創新納稅服務手段，拓展納稅服務內容，提高納稅服務質量，通過對數據有效性進行分析，了解涉稅事項及涉稅事項發生頻率之間的關系，為納稅流程設定提供數據支持，從而更好地優化服務水平，提高納稅流程的合理性。

3結語

目前我國在稅收管理中通過引起前人先進的實踐經驗及研究成果，已經逐步實現了數據挖掘技術在稅收管理中的合理應用，為國家相關管理部門在對評價納稅行為、監控納稅流程、輔助實施決策及優化稅收服務方面都已經取得了顯著的應用效果。通過對海量數據資源進行有目的篩選，建立了相對完善的稅源管理流程及預測體系，有效的規避了執法過程中不合理行為，為健全崗位職責體系，評價工作成效等提供了理論基礎。

參考文獻:

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［2］趙揚．我國稅制改革發展趨勢的分析與預測［D］．成都:西南財經大學，2004．

［3］左春榮，唐成成．數據挖掘技術在稅收征管信息化中的應用［J］．中國管理信息化(綜合版)，2007(1)．

作者：張一夫 單位：內蒙古科技大學