你真的了解“金税三期”么?

发布时间:2020-04-28浏览次数:

金税工程是国家电子政务“十二金”工程之一,从1994年上半年到2001年上半年,先后经历了一期和二期建设阶段。2008年,金税三期工程正式启动。


作为国家电子政务“十二金”重点工程之一,金税三期工程通过“一个平台、两级处理、三个覆盖、四类系统”的建设,将形成一个网络覆盖率100%,年事务处理量近100亿笔、税务机关内部用户超过60万人、纳税人及外部用户超过亿人(户)的全国税收管理信息系统。

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建设历程


金税三期是一个非常宏大的工程,整体上分为三个阶段,第一阶段为试点阶段,第二阶段为全面推广阶段,第三阶段为完善和验收阶段。


第一阶段:2009年~2014年底


2009年,国家税务总局全面启动金税三期工程第一阶段建设工作,应用软件的开发、测试,以及全国广域网及试点单位计算存储、安全等基础设施建设工作先后组织实施。


2013年2月,金税三期工程主要征管应用系统在重庆市国税局、地税局成功实现单轨运行。


2013年10月,金税三期工程核心征管系统、个人税收管理系统等应用在山西、山东全省国税局、地税局单轨上线运行。


2014年10月至年底,经过优化完善后的金税三期主要应用系统在广东、河南、内蒙古国地税正式上线运行。至此,金税三期第一阶段6个试点省、直辖市全部成功上线运行。2014年底金税三期工程第一阶段完成工程综合验收。


第二阶段:2015年~2017年底


2015年起,国家税务总局开展了金税三期主要应用系统在全国的推广工作,至2015年底,完成河北、宁夏、贵州、云南、广西、湖南、青海、海南、西藏、甘肃、安徽、新疆、四川、吉林等14省、自治区推广。


2016年7月上旬,辽宁、江西、福建、上海、青岛、厦门6省市完成正式上线运行。


2016年8月和10月,北京、天津、黑龙江、湖北、陕西、大连、江苏、浙江、宁波和深圳10省市分两批完成正式上线运行,从而实现了金税三期的“全覆盖”和“大合龙”。


这个全国统一的税收信息系统投入运转,标志着中国的税收管理步入“大数据”集成管理时代。


金税三期的特点是什么?一组数据或许可为这个宏大的工程“画像”:


税务总局和南海两大数据中心、近80万税务系统内部用户、9700万条法人登记信息、8亿自然人基础信息;连通12部委机关、2个国家信息共享平台。每年可支持处理涉税业务超过100亿笔,提供24小时不间断技术支持。


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九大亮点


金税三期工程进行了业务和管理服务创新,主要有9大亮点:


1、运用先进税收管理理念和信息技术做好总体规划


从管理角度来看:建立基于信息管税的税收管理模式,以纳税人关系管理为核心,把纳税人价值获取作为建设和发展方向。


从技术角度来看:遵循顶层设计、业务导向、架构驱动的建设模式,紧紧围绕税务业务发展方向,从全局角度审视、设计工程体系框架。


2、统一全国征管数据标准和口径


通过对税收元数据和代码集的属性定义和标准规范,实现税收征管数据的“法言法语”,保证数据项标准、口径的唯一性。


3、实现全国征管数据大集中


采用“应用省级集中,生产数据在省局落地,然后集中至总局”的模式,并建立第三方信息共享机制,实时、完整、准确地掌握纳税人涉税信息和税务机构、人员情况。


4、统一国地税征管应用系统版本


按照标准化操作界面、标准化流程管理、统一权限管理、统一服务管理、统一数据模型、统一外部渠道等要求,面向税收业务、行政管理、外部交换和决策支持四类应用,设计并搭建一体化技术和应用环境,实现全国国税局、地税局征管应用系统的版本统一,为消除国地税业务办理间的障碍奠定了基础。


5、统一规范外部信息交换和纳税服务系统


构建全国统一的外部信息管理系统和交换通道,形成以涉税信息的采集、整理和应用为主线的管理体系,为风险管理提供外部信息保障。


规范国家税务总局、省局的纳税服务渠道、功能,形成涵盖办税服务厅、税务网站、纳税服务热线、自助终端、短信系统和企业端的一体化纳税服务平台,为纳税人和社会公众提供统一、规范的信息服务、办税服务、征纳互动服务。


6、实行遵从风险管理


引入先进管理理念,将提高纳税遵从度作为税收管理的战略目标。一是构建分类分级管理和技术框架,对纳税人实行分类、分级管理。二是建立可持续改进的遵从风险管理平台。按风险分析、排序、应对、评价的流程建立国、地税一体化遵从风险管理平台。


7、加强管理决策


根据业务特点和实际需要,实现税收数据的查询、监控以及深层次、多方位的分析和挖掘,督促、检查、监控税务人员服务、管理和执法全过程,为各级税务机关税收决策提供依据。


8、支持个人税收管理


建立承担纳税(费)义务的自然人信息库,覆盖个人所得税及社保费的核心业务,涵盖基础信息、收入信息等,实现全员建档、数据全国集中和信息共享。


9、强化数据质量管理


全面贯彻数据治理理念,通过事前审核监控、事后纠错调整和补偿业务等方式,及时更正数据差错,确保数据质量。


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促进规范化、法治化


金税三期不只是征管工具的改变,而且是管理方式的转变;不是单纯操作流程的优化,而是法治思维、工作规范和内控机制在流程节点上的再造、固化和统一。


“以行政处罚为例,过去我们习惯把‘责令限改通知书’和‘行政处罚决定书’合并送达,合并销号,但在‘金三’的流程设置中,必须严格对两类文书分别送达,分别销号。”江苏省苏州市某税局干部深刻感受到,“金三”的流程设置完全依据《税收征管法》等税收法律、法规,一切试图越过流程的操作都将被“金三”自动拦截,税收执法的程序合法性通过“金三”的操作流程监控得到了保障。


除了体现依法治税精神,金税三期工程也把税收征管、纳税服务、出口退税和国地税合作等规范镶嵌在软件中、固化在流程里,实现不规范操作有提示、违法行为有阻断和处理流程有跟踪。


“金税三期工程通过对业务需求规范及表单文书标准进行统一,且不允许随意更改,改变了以往部分文书‘机内机外两头做,各基层单位两样做’的情况。”“金三”统一涉税流程,减并表证单书,明确岗位职责,减轻了纳税人的办税成本。


“金三”带来的不仅仅是便捷,更是执法的程序化、规范化。如今在票种核定时,系统会自动启动最高开票限额的行政许可;在行政许可审批过程中,系统会自动启动调查询查工作流。这种固化、规范的工作流程,可以让税务人员执法更精准。


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走向税收共治


依托金税三期工程,企业涉税信息实现在区域间、层级间和部门间共享,有助于开展多层次、宽领域、跨区域的协作共治。与此同时,金税三期还建立了强大的外部共享渠道,可以与第三方对接,亦可与地方特色软件衔接,充分体现出系统开放性、共享性的特色,为深化信息共享、推动社会共治预留了广阔空间。


依托金税三期对海量数据的深度应用和持续优化,税务机关得以将以往分割孤立的数据拓展为囊括税务端数据、第三方数据、互联网数据和企业端数据“四位一体”的大数据源,打开海量税收数据这个富矿,并通过筛选、加工、整合和比对集中存储的数据,实现了对涉税风险的精准制导。


江苏省国税局以大数据为“千里眼”,研发数据情报管理平台,全面对接金税三期,实现互联网数据的智慧采集和运用,存储系统内外73个部门290亿条数据,建成包含模型、指标、项目和案例共计731项的风险识别库,实现涉税行业模型全覆盖、事中事后要求全覆盖和风险管理要点全覆盖。数据情报管理平台全年自动产生风险信息180多万条,全省风险应对成效逾260亿元。


大数据还将推动纳税信用体系建设。利用税收大数据,税务机关还可以跨领域、跨行业跟踪记录纳税人的投资、生产、分配和消费行为,通过清洗、整合和加工后,立体化地呈现一个企业的真实图像,从而评估纳税人信用情况,使税务机关的风险管控更具针对性,诸如“走逃户”等有过不良纳税信用记录的纳税人将“寸步难行”。


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如何识别纳税异常?


金税三期的上线,给企业安装了无形的监控与电子眼,企业账务风险、发票风险、预警风险越来越大,传统的税务稽查已经由“人查”、“账查”全面进入了大数据税务稽查时代。


1.“看”企业收入


如果你的企业少记了销售收入或是隐匿了一部分销售收入。那么金税三期可通过你的成本和费用来比对你的利润是否为负数,或是比对你开具出去的发票,收到的货款数额以及卖出的商品,或者进一步通过大数据,查询与你交易的下游企业的相关账本数据,比对出异常。


2.“观”企业成本费用


如果你的企业长期购进原材料或商品时暂估入库、企业购进原材料或商品为了价格低一点而不索要发票、企业计提了费用而迟迟没有费用发票。那么金税三期会比对你的每一笔支出数额,相应的商品或服务以及对应的发票,三者应该是一一对应的,若少了任何一项,都会被判定为异常。


3.“查”企业库存


一般来说,企业都会有库存,包括原材料库存和成品或半成品库存。而且库存量一般都在一个相对稳定的指标附近呈周期性波动。


金税三期大数据会先判断出的库存是否一直处于递减或递减状态,并进一步形成电子底账来比对你的库存,最后判断出异常。


如果你的企业销售了一批货物,货款也已进入到银行账户,收到的货款却迟迟没记入账中;如果你的企业取得了一些虚开的发票,而账户里面的资金却没有减少或减少额不匹配。


对于这些情况,以前只要账本调整的好,是很难识别出来的,可现在对于上述包括以下情形,金税三期系统都会进行分析并识别出异常:


企业当期新增应收账款大于收入80%、应收账款长期为负数;


当期新增应付账款大于收入80%;


预收账款减少但未记入收入、预收账款占销售收入20%以上;


当期新增其他应收款大于销售收入80%。


4.“算”企业应纳税额


若企业增值税额与企业毛利不匹配、企业期末存货与留抵税金不匹配;企业缴纳的附加税费,与增值税比对不一致等等,都可通过大数据就能识别出异常。




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