税务管理重心不能局限于控风险,仅满足税务监控的要求,更应该通过税务规划赋能业务发展,支持企业重大经营决策,创造价值,企业税务管理要以“数据驱动”为主线,推动四大变革,完善五大体系,强化八项管理职能,完成数智化转型目标。
首先,在技术创新的浪潮下,大企业税务管理模式需经历四大深刻变革,推动企业税务管理向高效智能发展:
管理理念上,树立全员税务意识,利用实时税票数据预警风险;
管理手段上,构建云平台,统一税务规则引擎,挖掘税务数据价值;
管理组织上,构建总部-共享中心-地区分子公司三级的税务共享模式,明确各级税务职责,提升效率;
管理机制上,转向技术密集型运营,建立精细化的考评与服务制度;这些变革。
其次,基于上述四大变革,大企业才能构建包括数据管理、运营管理、知识管理、风控管理和决策支持的税务管理体系,共同提升大企业税务管理水平:
数据体系:以业务源数据为驱动,支撑涉税数据的采集、清洗和转换,为数据应用与分析提供基础;
运营体系:包括税基确定、税费计量、纳税申报等税务业务处理系统,实现涉税业务系统化处理
知识体系:通过提供法规解读、案例分析等场景,促进知识传递与团队赋能;
风控体系:基于风险数据模型,帮助企业构建风险防控体系,实现税务风险的全局管控;
决策支持体系:通过对涉税数据的精准分析,为企业战略决策提供重要保障。则通过精准数据分析为企业战略决策提供重要保障。
最后,数智化技术在大企业税务管理中的应用旨在通过场景化应用将先进科技手段与具体税务管理场景相结合,实现技术创新与实际需求的深度融合,从管理层面与技术层面为大企业税务管理带来前所未有的便利和效益。
统一涉税数据管理:通过业财数据驱动税务应用,全面提升涉税数据质量,并打造税务数据中台以支撑数据应用。
集团级发票管理:通过建立集团发票数据中心,实现发票全生命周期的数智化管理,促进业、财、税、票、资、档一体化数据服务与信息共享。为实现这些目标,大企业需要具备平台连接拉通能力、一体化平台能力、数据中台化存用能力、业务中台化输出能力、智能中台化输出能力、低代码快速开发能力以及高效的连接集成能力。这些能力共同构成了大企业税务数智化转型的基础,有助于提升企业的决策支持与服务水平,挖掘数据价值,推动税务管理向更高效、智能的方向发展。
全税种计税申报管理:旨在实现云平台模式下的全税种全流程线上化、自动化、智能化管理。为支持这一功能的实现,大企业需要适配具备特定功能的技术平台及应用工具。为实现此功能,企业需要适配具备数据分析与应用、云原生应用开发、云上云下交互、多维数据引擎存算一体以及工程化软件开发等能力的技术平台及应用工具。这些能力共同构成了企业税务管理系统的核心支撑,有助于提升全税种计税申报工作的效率,降低税务合规风险。
专项税务管理:旨在满足企业在不同行业、区域和场景下的税务需求,通过打通业财税流程实现系统整合,建立涉税数据库,为专项税务事项(例如递延所得税管理、研发费用加计扣除、固定资产加速折旧、增值税即征即退、出口退税等)的资格判断、事前节税影响测算与事后节税效果评估提供系统支撑。
全球税务管理:作为企业响应国际税改新要求的重要场景,要求企业整合业务与财务数据,自动化境外税务合规任务。通过技术平台支持多语种、多时区操作,并适应多国会计准则。这有助于跨国企业在全球范围内优化税务合规、风险控制和成本管理。
税务知识管理:通过建立统一知识库、数智化知识沉淀与分享、法规数据的及时更新,,有助于提升企业税务业务能力,确保税务合规,并支持税务风险管理。
税务风险管理:通过建立快速反应机制和系统化管理体系,利用数智化工具实现风险的量化、监控和预防,主要包括:风险指标定义、实时监控与自动预警、多维度风险分析报告,以及风险追溯与跟踪,以提高企业税务风险管理的效率和效果。
税务分析与决策管理:通过整合多源数据,构建多维税务模型,实现税务数据的全面分析和快速查询。同时,搭建管理驾驶舱,通过数据可视化实时反映税务状况,助力税务预测和预算制定,提升大企业税务管理和决策效率。
在规划税务数智化的企业范围时,大企业可以执行全面推进或分期推广的实施策略。在分期推广策略下,优先选择集团内部分业务、税务管理流程或制度具有代表性的企业试点,结合该企业税务团队的数智化意愿与前端业财系统信息化基础完备情况,选取试点企业。
在规划税务数智化的功能模块规划,大企业可以额根据工作量和管理难度分为四个优先级,按第一优先级(工作量大、难度低,如发票管理)- 第二优先级(工作量大、难度高,如企业所得税汇缴申报)- 第三优先级(工作量小、难度高,如出口退税管理等税务专项管理)- 第四优先级(工作量小、难度小,如重组、并购业务)逐步开展系统建设工作。
一次基于大企业自身业务情况与信息化现状合理规划的税务管理数智化转型可以为大企业带来以下价值:
提高效率、提升合规:通过自动化流程,统一数据标准,提升税务合规工作效率和准确性,增强企业纳税遵从度。
数据挖掘、赋能决策:利用集中化数据和数智化技术构建分析模型,挖掘税务数据价值,为税务决策提供实时、全面的分析数据,辅助管理层进行中长期规划。
知识沉淀、经验传承:通过系统化管理,积累和传承税务实务操作知识和经验,构建企业税务管理的核心竞争力。
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