人工智能技術(shù)的出現(xiàn)和應(yīng)用,為稅收風(fēng)險(xiǎn)管理的創(chuàng)新提供了極為便利的技術(shù)平臺(tái)和創(chuàng)新性思路。"人工智能+稅收風(fēng)險(xiǎn)管理"在稅務(wù)稽查篩選中極具優(yōu)勢(shì),文章選擇Bagging和SVM兩種計(jì)算機(jī)算法預(yù)測逃稅模型,構(gòu)建了預(yù)測指標(biāo),快速且精確地對(duì)實(shí)例進(jìn)行聚類,將出現(xiàn)明顯異常的小類識(shí)別為異常,判斷其存在稅收風(fēng)險(xiǎn)。該模型可在稅務(wù)稽查中篩選重點(diǎn)企業(yè)和可疑業(yè)務(wù),以減少稅收流失風(fēng)險(xiǎn),提高稅務(wù)稽查命中率。人工智能與稅收風(fēng)險(xiǎn)管理的結(jié)合必將是未來提高稅收風(fēng)險(xiǎn)管控水平的重要手段之一。 

【文章來源】：會(huì)計(jì)之友. 2020,(07)北大核心

【文章頁數(shù)】：5 頁

【部分圖文】：

SVM———支持向量機(jī)劃分超平面

重點(diǎn)稽查企業(yè)篩選過程

目標(biāo)企業(yè)重點(diǎn)業(yè)務(wù)篩選系統(tǒng)

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]在稅收風(fēng)險(xiǎn)分析中引入人工智能技術(shù)的思考[J]. 李為人,李斌.  稅務(wù)研究. 2018(06)
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[3]“互聯(lián)網(wǎng)+”背景下高新技術(shù)企業(yè)的稅收風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警——基于智能優(yōu)化算法的研究[J]. 劉小瑜,溫有棟,江炳官.  稅務(wù)研究. 2018(06)
[4]大型企業(yè)集團(tuán)稅務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管控模式探討[J]. 王會(huì)波.  會(huì)計(jì)之友. 2017(11)
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本文編號(hào)：3600013