随着财政管理和税收征管改革的不断深入，提升服务和科学化精细化管理的内在需求对信息化的要求也上升了一个层次。在这样的情况下，数据变革势在必行。

　　■ 范学军

　　随着财税管理改革的不断深入、信息系统不断增加以及系统应用时间越来越长，各财税单位所积累的数据的量正在呈几何级数增长。

　　与此同时，随着财政管理和税收征管改革的不断深入，提升服务和科学化精细化管理的内在需求对信息化的要求也上升了一个层次。财税信息化不仅要支撑传统业务正常运作，还要通过业务分析，揭示隐藏在数据背后的财税业务发展规律，并通过科技创新，引领和推动业务模式的创新和变革，这也要求财税信息化建设回归到其核心价值——对信息的分析和利用上来。

　　以数据应用为核心

　　以数据应用为核心的财税信息化技术体系框架需要应用最先进的信息技术，对海量的财税数据进行管理、分析和利用，获取对财税业务运行的内在规律的洞察和知识，并将这些洞察和知识应用于财政和税务的业务过程之中，以此重塑财税业务管理模型，实现优化财税业务运作的目标。

　　分析有哪些可用的数据、这些数据以什么形式存在，是建立以数据应用为核心的财税信息化技术体系框架的首要任务。可用数据既包括财政预算执行、税务核心征管、个税申报、综合办公等内部数据，也包括工商登记、社保、国土、人民银行等外部机构的共享数据。

　　数据基础平台是整个技术体系框架的核心和基础，建设平台需要一系列软硬件支撑，但更重要的是确定基础设施上的数据应用技术组件如何构成。首先，根据数据的特性和使用流程，来确定数据以什么形式存储；其次，数据模型是数据基础平台建设的关键，数据模型设计的好坏将直接决定整个系统的灵活性和扩展性；再其次，数据整合及迁移是实现数据源到数据模型的重要过程性工作；最后，元数据管理和主数据管理为保证核心基础业务数据的一致性和及时更新提供了重要手段。

　　有效管控数据

　　实现数据的有效管控主要从组织、流程和技术三方面入手，从全局的视角来定义需要什么样的组织机构、流程以及技术手段来保障数据从定义、产生、传输、转换、存储、分发到使用各个环节的一致性和可靠性。具体而言，数据治理工作包括：建立数据管理组织与流程，制定数据管理办法，指导业务体系的规范运行；建立数据质量管控体系，提高数据完整性与可信性；完善技术架构体系，建立数据架构与元数据的管控方法，提供数据服务支撑能力。

　　在具备了可靠的数据基础后，就要应用合适的分析技术获取对财税业务本质规律的洞察，即通过数据挖掘，发现海量数据背后隐藏的财税业务的运作规律。例如，通过分析大量的偷税漏税案例数据，依据纳税人基本信息、财务数据、申报数据、第三方数据等各种信息，建立纳税人遵从度分析模型，通过模型可以区分纳税人遵从度等级的高低，并描述不同等级纳税人的特征，进而可以对其采取有针对性的服务和管理措施。

　　要使获取的洞察为财税单位创造真正的业务价值，还需要一个非常重要同时也是常被忽视的环节，即行动。

　　首先，行动意味着要将分析结果嵌入到业务流程之中，如文中所提，按照对纳税人遵从度等级不同对纳税人进行分类后，需要进一步地制定相应的业务管理流程和办法，对遵从度高的纳税人可以缩短其涉水事项审批流程，简化其需要报送的资料，提供一站式服务，以正向激励其纳税遵从行为；而对遵从度低的纳税人，则要加强对其报送信息的审查，加强风险监控，必要情况下定期发布预警信息，警示纳税人，督促其遵从纳税。

　　除此之外，行动还意味着财税单位要建立起以数据分析为导向的文化，形成以数据和事实为驱动的管理决策方式，将数据分析作为财税单位一项战略性资产，培养专业化人才，建立专业化的分析团队和组织，通过分析、洞察来指导政策制定。