一、构建跨税费种联动管理工具的理论逻辑和现实基础 

　　随着数字经济的快速发展，税费源结构日趋多元化、网络化、跨区域化，传统的税费种管理模式难以适应“税费皆重、税费一体、税费协同”的新要求（国家税务总局广东省税务局调研组，2024）。跨税费种联动管理工具可以基于税费种间的内在关联，通过数据串联、指标建模、算法分析等，将散落在不同系统中的税费数据进行逻辑关联与整合，从而实现“一数多用、一查多果”的税费协同治理效应。构建此类工具，是数字化转型条件下强化纳税申报合规校验、破解“结合部”管理盲区、深化税费源管理、提升税费治理效能的重要探索方向，有利于实现新时期税费源管理理念与工具价值的系统性跃迁。从全国各地税务机关的探索实践看，此类工具的构建不仅有坚实的理论与技术基础，更有充分的税费种内在协同性、成熟的技术架构、不断夯实的征管基础和日益强大的数字化人才队伍作为现实支撑，是理论成熟、技术可行、基础扎实、实践可期的系统性创新（李荣辉 等，2025）。 

　　（一）多维理论提供坚实的学理支撑 

　　当前，税费治理正由“流程驱动”向“数据驱动”深刻变革（孙正 等，2025）。现代税收治理理论、数据治理理论、图数据库理论等从不同维度为跨税费种联动管理工具的构建提供坚实的学理支撑。 

　　现代税收治理理论强调以法治为保障、数智为手段、风险为导向，将海量数据视为核心竞争力，通过数据赋能实现科学化、智能化、协同化征管（谢波峰，2021）。跨税费种联动管理工具的构建正是这一理念在实践层面的具体落地。依托跨税费种联动管理工具，打通多系统数据壁垒、衔接全税费内在勾稽关系，税务部门得以实现从“单税种征管”向“多税费协同治理”的跃升，有效防范系统性征管风险。 

　　数据治理理论围绕数据标准化和一体化，形成了较为完整的方法体系（DAMA国际，2020）。在跨税费种联动管理工具的构建中，这一理论的价值具体体现为可操作的数据治理路径。比如：统一内外部涉税涉费数据采集标准，使来源于不同系统、不同格式的数据具备可比性与可融合性；规范跨税费关联逻辑，明确各税费种在税基计算、申报缴纳、优惠享受等环节的数据映射关系；建立覆盖数据采集、清洗、存储、应用全流程的质量管控机制，确保数据在各环节的准确性、完整性与时效性。由此，数据标准化和一体化管理的理念贯穿于数据流转的全过程，为跨税费联动分析奠定了规范、可靠、可追溯的数据基础。 

　　图数据库理论以图结构数据模型为核心，主张将现实世界中的实体表征为节点、实体间的关系表征为边，认为通过节点和边的灵活定义与关联，可以有效揭示复杂网络的内在关系。这一理论为高效查询与深度分析提供了逻辑基础（Robinson 等，2016）。该理论主张的方法在处理多层次、深关联的数据关系方面具有突出优势。依托图数据库等技术手段对海量涉税数据进行深度挖掘，能够有效识别隐性关联与潜在风险（樊勇 等，2021）。这一方法论适用于跨税费种联动管理工具的构建：将纳税人缴费人、税费种抽象为节点，将交易关系、计税逻辑设置为关联边，使政策规则与税费种联动关系转化为可量化的指标模型。借助这一技术路径能够构建起多维度、多层级的关联网络，使税费源刻画更为精准、风险识别更具前瞻性。 

　　（二）天然的税费联动关系提供了客观基础 

　　税和费虽然性质不同，但是在实际征管中，二者在经济活动中紧密交织，在数据来源、政策协同与征管逻辑上存在多重关联。不仅税和费之间关联密切，各类费种之间也基于纳税人缴费人具体活动形成紧密联系，为税费联动管理提供了客观可能。 

　　从业务逻辑看，税费联动关系贯穿纳税人缴费人经济活动的各方面，一个数据点往往同时牵动多个税费种的计税或计费。比如：工资薪金同时关联个人所得税、工会经费和企业所得税税前扣除；房产原值或租金既决定房产税计税基础，也影响城市基础设施配套费、防空地下室易地建设费等涉房收费的核定。这种“一数多用”的特性，使通过一个数据点即可辐射验证多个税费种的申报准确性，由此形成了构建跨税费种联动管理工具的业务逻辑基础。 

　　从行业管理看，结合行业类型及上下游信息等第三方数据，可进一步梳理税费联动关系。比如：电力部门的企业用电量数据，既可验证产能与增值税申报的匹配度，也可同步核实重大水利工程建设基金、可再生能源发展基金等随电量征收的附加类收费是否足额缴纳。这种多维联动关系表明，税与费之间、费与费之间存在着广泛的天然勾稽关系，且可通过第三方数据进行交叉验证，由此形成了构建跨税费种联动管理工具的行业管理基础。 

　　综合业务逻辑与行业管理两个维度，税费种间的天然勾稽关系不仅具有普遍性，而且具有可量化、可验证的特征。这种客观存在的内在关联，使通过数据串联、指标建模与算法分析构建跨税费种联动管理工具成为可能，从而为构建跨税费种联动管理工具提供了坚实的客观基础。 

　　（三）金税四期及大数据技术提供了统一的技术基础 

　　金税四期建设推动了全国税务系统数字化水平的整体跃升，为构建跨税费种联动管理工具提供了统一、强大且开放的技术支持。在税务内部数据方面，全面数字化电子发票实行“去介质化”“要素化”管理，使交易信息转化为可分析的结构化数据（黄道骏 等，2026），为跨税费种联动管理工具的开发应用提供了标准化、高质量的“原材料”。依托大数据平台的分布式计算能力、图数据库可视化及机器学习算法，税务部门积极探索实现异构数据库底层数据的互联互通，通过聚类分析等算法进行多税费种因子组合计算，可自动判断关联性，进而实现对潜在风险的深度挖掘和精准识别，为跨税费种联动管理工具的开发应用奠定了数据基础。 

　　在外部数据方面，随着国家政务数据共享政策的持续推进，税务部门逐步建立起与自然资源、发展改革委、住建、市场监管等多部门的常态化数据交换机制。在此基础上，内外部数据的关联比对与融合分析，使构建动态迭代、全域覆盖的税费关联网络成为现实。 

　　（四）日趋规范的税费征管制度规则提供了运行保障 

　　跨税费种联动管理工具的构建以技术为基础，但更离不开税费征管法律、制度、规则的坚实支撑。现行各税费种的征管规则，为跨税费种联动校验提供了明确的业务逻辑与规范依据，是关联关系得以成立的前提。同时，数据共享与管理制度的不断健全，为工具的高效运转提供了机制性保障。《中华人民共和国数据安全法》《中华人民共和国个人信息保护法》等上位法的颁布实施，为税费数据的采集、处理、共享与合规应用划定了清晰边界。税务部门据此逐步搭建全链路数据安全防护体系，实现依法用数、合规治税。此外，《中华人民共和国税收征收管理法》修订已列入全国人民代表大会常务委员会和国务院2026年度立法工作计划。此次修订聚焦适应数字经济发展新形势，包括涉税费数据协同管理等修法方向，有助于进一步明确数据归集比对的法定权限与合规边界。 

　　（五）持续壮大的数字化人才队伍提供了智力支撑 

　　人才是构建跨税费种联动管理工具的重要资源。在“人才兴税”战略引领下，税务部门坚持“项目牵引”的培养理念，大力组建跨层级、跨条线的复合型数字化人才队伍，通过集中优势力量、打破部门壁垒，形成了上下联动、条块协同的人才工作新格局（陈文裕，2024）。随着数字化人才队伍的不断成熟，其支撑效应正加速显现。在数字化人才队伍的聚力攻坚下，跨税费种联动管理工具得以快速构建、应用和迭代，税务部门精准识别跨税费种、跨领域涉税风险的能力显著增强，实现了征管质效提升。持续壮大的数字化人才队伍不仅解决了实际工作中的突出痛点，还以点带面推动了整个税务系统数智意识的深度觉醒，带动广大税务人员主动学技术、用数据，逐步形成了“数据驱动、人机结合”的良性循环。 

　　二、跨税费种联动管理工具的实践路径——以国家税务总局内蒙古自治区税务局“税费关联图谱”为例 

　　围绕跨税费种联动管理工具的构建，各地税务机关结合自身实际开展了多样化的路径探索。内蒙古自治区税务局在“关联构建、模型优化、户源管理”三大环节持续发力，形成了“立体化构建、智能化应用、全流程赋能”的实践路径，推动“税费关联图谱”从1.0版向2.0版迭代升级，通过数据串联与关联分析，实现税费协同治理能力的整体提升。 

　　（一）夯实数据底座，大力推进数据资源池建设 

　　内蒙古自治区税务局深度融入“数字政府”建设，持续夯实税费源数据治理基础，为“税费关联图谱”的构建创造有利条件。在内部数据治理方面，开发建设主题明细表、汇总表、应用表等多层次数据表，大幅提升数据仓库处理能力，率先建立租户空间管理制度，实现数据权限的精细化管理。在外部数据共享方面，依托《内蒙古自治区税费保障办法》及配套的《涉税费信息共享目录》，与40多个单位实现126项涉税费数据的常态化共享，成功获取银行账户、项目建设、不动产登记、应税污染物、危化品运输等关键第三方信息，形成内外部数据互补机制。在数据安全方面，严格落实分级授权与全链路审计的安全防护措施，确保数据访问“可追溯、可管控、可审计”，为图谱构建扫清权限障碍。在人才保障方面，组建了一支569人的跨层级、跨条线数字化人才队伍，搭建了脱敏数据环境实验室，并依托“牛刀小试”实践项目和“数字护税”活动，聚焦风险防控等重点课题立项攻坚，通过“以战代训、以训促干”，为图谱的实践提供了强大的智力支撑。 

　　（二）建立联动指标体系，持续推进图谱迭代升级 

　　“税费关联图谱”构建的核心是建立科学、完整的税费联动指标体系，实现多税费种之间的关联衔接，从而为精准识别风险疑点、强化事前预警、深化强基固本、提升征管效能提供有力支撑。 

　　2025年初，为深入推进数字化转型条件下的税费征管“强基工程”，内蒙古自治区税务局探索推出“税费关联图谱”1.0版。通过深挖税费种之间的内在关联，结合三方数据、上下游联系及政策法规，参考行业特性、主体类别和管理需求，基于征管业务规则，确立了包含125个联动指标的完整体系，将具有多税费种关联关系的指标“串联成链、并联组网”，形成税费种间立体化关联结构，并构建了基于联动风险指标体系的税费关联网络及分析链条，为每户风险疑点纳税人缴费人生成专属图谱，实现风险疑点的精准识别。 

　　2026年初，为突破“税费关联图谱”1.0版依赖人工经验、侧重事后监管等局限，内蒙古自治区税务局依托数字化人才团队成立攻坚小组，引入规则引擎与机器学习技术。其中，规则引擎用于固化已知政策逻辑，机器学习技术用于发现隐性关联，推动图谱从“事后应对”向“事前预警”转变。在技术架构上，完成图数据库部署，搭建异构数据库数据链路，实现底层数据互联互通，大幅提升数据关联分析的效率和精准度。在算法设计上，结合图遍历、聚类分析等算法，引入因子分析单元，形成“开枝—散叶—溯源”的完整算法逻辑：第一步“开枝”，筛选风险事项直接影响税费种的具体因子；第二步“散叶”，将因子组合进行相关性分析计算，判断关联是否成立，若关联性成立，则推断异常因子所属税费种可能存在风险；第三步“溯源”，以推断出的风险税费种为源头重复上述过程，层层深挖，最终呈现单户纳税人缴费人可能存在风险的税费种集合。由此，“税费关联图谱”实现了从1.0版侧重“事后标签式应对”向2.0版“事前穿透式预警”的跨越。 

　　（三）深化关联图谱构建，实现重点行业管理全网络化覆盖 

　　内蒙古自治区税务局坚持“全面梳理、重点突破、分类施策”原则，聚焦重点行业、重点领域构建行业专属关联图谱，将“散点”数据串联成立体的“治理网络”。以下选取两个典型案例，作进一步说明。 

　　聚焦稀土行业，构建全流程追溯图谱。针对稀土行业链条长、环节多、监管难度大的特点，依托图谱，整合储量、发票、海关和交易平台等多维数据，构建从开采到终端销售的全流程可追溯图谱。通过开采量、销售量、库存量等关键数据进行关联分析，建立校验机制，实现异常波动自动预警。 

　　聚焦煤炭行业，构建全生命周期管理图谱。煤炭行业是内蒙古自治区的支柱产业，税收占比高、征管难度大。针对其生产经营特点，建立涵盖登记、发票、申报、征收的全生命周期管理图谱，将洗选率、运费占比、能耗指标等纳入图谱比对，实现精准监管。 

　　（四）深化图谱应用，驱动风险分析智能化升级 

　　内蒙古自治区税务局坚持“闭环管理、迭代优化、人机结合”的原则，依托“税费关联图谱”不断优化风险指标模型，将业务规则转化为可量化、可计算的算法模型，推动风险分析从“人工判断”向“智能识别”转变。 

　　一是建立闭环迭代机制，持续优化指标模型。制定“选定税费—关联分析—指标构建—风险联动—渐进拓展—迭代优化”的闭环流程，定期梳理征管实践中的新问题、政策调整和业态变化，对风险指标模型进行迭代优化，使其始终贴合征管实际需求。 

　　二是聚焦行业痛点，打造专属风险模型。内蒙古自治区各盟、市税务机关依托图谱，打造了一批行业专属风险模型。比如，国家税务总局乌海市税务局针对洗煤行业在西部大开发税收优惠政策适用方面存在的问题，构建了政策管理风险模型，通过比对申报优惠与行业平均利润率、洗选率、综合能耗等指标，精准识别违规享受优惠企业。 

　　三是坚持人机结合，提升风险识别效能。充分发挥机器算法的高效精准和人工经验的专业判断优势，形成“机器筛查—人工校验—规则固化—模型优化”的良性循环。系统自动计算关联程度高的税费种，筛查潜在风险疑点，再由专业人员结合征管经验进行校验，将成熟规则固化到指标模型中，持续丰富图谱指标体系，实现风险数据的全面精准筛查。比如，国家税务总局通辽市税务局坚持数据驱动，利用神经网络算法建立风险模型，探索风险识别由事后向事前事中转变的新路径。 

　　（五）强化税费源管理，实现征管模式从被动应对到主动管理 

　　内蒙古自治区税务局将“税费关联图谱”深度嵌入日常征管流程，以图谱为支撑，探索出一条“统筹应对、主动识别、人机结合”的税源管理新路径，推动基层征管模式从被动应对向主动管理转变。 

　　一是强化统筹应对，推动税费源管理转型。依托“税费关联图谱”，可以一次性扫描并按户归集多个税费种的关联风险信息，统一推送至基层税务人员，改变了以往“多头下发、短时间频发、精准度不高”的被动局面，推动税费源管理从“被动应对”转向“主动统筹”。 

　　二是强化主动识别，实现事前精准感知。“税费关联图谱”通过算法预先识别关联风险税费种并主动提示，使工作人员能够提前感知、全面排查。比如，在识别“电力类三项基金”认定不合规时，图谱可同步提示企业所得税税前扣除风险。 

　　三是强化数智赋能，激活基层征管活力。部分基层税务机关充分发挥基层征管经验优势，针对虚假注册、虚开发票的治理难点，依托“税费关联图谱”，对新注册经营主体的关键人员信息、注册地址及发票上下游关系成功开展穿透式分析，取得了良好成效。 

　　三、推进跨税费种联动管理工具深化应用的现实挑战 

　　经过持续探索与实践，“税费关联图谱”等跨税费种联动管理工具在技术上验证了可行性，在效果上初步展现了跨税费种治理的潜力，有效增强了基层税务机关的税费源前端感知能力，提高了税费合规校验水平。然而，随着跨税费种联动管理工具的应用不断深入，也逐渐暴露出各地在数据治理体系、技术应用模式、组织运行机制和人才培养体系等方面仍然面临一些现实挑战。 

　　（一）数据治理体系不健全，外部数据质量不高 

　　数据是跨税费种联动管理工具的基石，数据治理水平直接决定了工具识别的覆盖面与精准度。当前，数据治理体系不健全、外部数据质量参差不齐，已成为制约此类工具效能的普遍性瓶颈（国家税务总局税收科学研究所调研组，2025）。一是有些部门提供的数据存在滞后、缺失、标准不一等问题。大量“脏数据”“噪声数据”进入分析模型，直接影响联动管理的准确性和应用实效性。二是数据治理责任尚未压实。数据质量普查结果显示：尽管部分地区的数据修正率已超过85%，但源生数据的属地管理责任仍未完全压实，部分基层税务机关对数据录入的规范性重视不足；加工数据的统筹管理力度仍需加强，不同业务系统的数据加工标准不统一，导致数据重复、数据偏差等问题频发。三是数据共享的主动性和协同性不足。有些部门的实时接口建设滞后，难以即时获取重点企业的用电负荷、物流运单、矿山开采进度等细颗粒度动态数据，无法形成完整的税费源视图。 

　　（二）技术应用深度不足，智能化水平有待提升 

　　技术是跨税费种联动管理工具的核心引擎，其智能化水平决定了风险识别的预见性与精准度。当前，此类工具的技术应用仍处于关联分析的阶段，距离智能预测目标尚有差距，技术迭代面临三个方面的挑战。一是算法模型存在“老化”风险。现有算法和关联规则主要依赖历史数据和传统征管逻辑构建，对低空经济、绿色算力等新兴产业的适配性不足，难以有效覆盖新兴产业的经营模式和涉税风险点，导致模型识别精度不高，无法及时捕捉新型涉税风险。二是算法“黑箱”问题突出。复杂的机器学习算法和模型构建对基层税务人员而言专业性过强，多数人员对算法逻辑、指标设定、阈值标准等核心内容缺乏深入理解，难以向纳税人缴费人清晰解释风险识别的依据，无法及时发现模型存在的偏差。一旦模型出现系统性误差，可能导致风险识别失准、监管方向偏差，甚至引发执法争议。三是可视化和交互能力不足。现有工具的可视化呈现方式较为单一，难以支持多维度、深层次的分析需求。基层税务人员在操作中往往需要花费大量时间手动梳理关联关系，技术使用门槛较高，未能充分实现工具辅助决策的赋能预期。 

　　（三）征管流适配性不够，工具效能转化不畅 

　　流程是跨税费种联动管理工具价值落地的重要保障，流程的适配性决定了技术工具能否有效转化为治理效能。当前，征管流程与工具应用之间适配性不足，制约了工具治理效能的充分转化。一是“管户”和“管事”结合不够紧密。工具识别推送的风险点未能有效嵌入日常征管流程（张敬 等，2026），部分基层税务机关沿用传统的“人找事”模式，对工具推送的风险任务处置不及时，响应不到位，工具的治理效能未能有效释放。二是各征管环节的协同联动不足。工具分析结果尚未贯通“疑点提示—风控核查—税务稽查”全链条，各环节之间仍存在传统的“各管一段”现象。比如，风险管理部门推送的疑点，基层核查反馈不够及时；稽查部门在案件查办中发现的共性问题，也未能有效回流至风险管理部门用于模型优化。这种单向、断裂的任务流转方式，阻碍了管理闭环的有效形成。三是税费一体化管理流程尚不完善。社会保险费、非税收入与税收征管之间的衔接不够紧密，未能充分利用税费联动关系实现“一体化核查、一体管控”，流程碎片化问题仍然突出，制约了征管效能的整体提升。 

　　（四）岗责体系不适应，协同效应难以发挥 

　　岗责体系是跨税费种联动管理工具运行的组织保障，其适配性决定了跨部门协同治理的效能。数字化转型对税务组织架构和岗责配置提出了新要求，但当前的组织设置和岗责分工仍难以适应此类工具应用和税费源管理深化的需要（王文清 等，2026），主要面临三个方面的问题。一是跨职能协同机制不健全。市、县两级层面的专业化团队建设滞后，税政、征管、信息、风险等部门之间的协同联动不足（况淑敏 等，2025），面对工具推送的高难度、跨税种风险应对任务，难以形成有效合力。二是基层机构职能定位不清晰。专业化处理能力不足，股权转让审核、土地增值税清算审核等专业性强的事项仍分散在基层分局（所）。基层干部既要承担日常户籍管理、纳税政策辅导等基础性工作，又要应对复杂的风险核查任务，精力分散导致专业化水平难以提升，无法实现有效的协同支撑。三是容错纠错与尽职免责机制不完善。当前，部分场景下容错与追责的判定边界尚不清晰，加之数据赋能不足，导致执法行为难以实现实时留痕与风险预判，无法为尽职认定提供有效支撑，进而使部分人员产生“不敢用、不愿试”的畏难情绪，制约了工具应用的深化和创新探索。 

　　（五）数治素养提升不足，影响工具深度应用 

　　人才是跨税费种联动管理工具应用的核心驱动力，干部队伍的数治素养决定了工具应用的深度和广度。当前，人才队伍建设与此类工具深化应用的需求之间仍存在一定差距，主要体现在以下三个方面。 

　　一是干部数治素养有待系统性提升。多数基层税务人员因缺乏数据思维和数据分析能力，难以解读模型结果、提出数据需求、验证算法逻辑，更难以将数据发现转化为具体的征管行动，导致“数据好用但用不深”。 

　　二是复合型人才培养机制不够完善。目前，针对数据思维、算法逻辑、业务融合等方面的系统性培训不足。“项目育人”机制的实效尚未充分显现，领军人才的引领带动作用发挥不够充分，青年干部的数字化能力提升较为缓慢，兼具业务素养与技术能力的复合型人才仍较为稀缺。 

　　三是激励引导机制不够健全。对善于运用数据工具识别重大风险、挽回大额税款损失的干部，激励力度不足；数据分析师、大模型架构师等新兴资格的认可度和含金量有待提升，数字化人才的职业发展通道不够畅通，干部参与数字化建设的内生动力有待进一步激发。 

　　四、推进跨税费种联动管理工具深化应用的建议  

　　跨税费种联动管理工具的持续优化与深化应用，是积极构建“税费皆重、税费一体、税费协同”治理格局的重要路径，对提升税费征管主动化感知、智能化事前防范与协同化融合发展能力具有重要意义。税务部门应从强化协同治税、赋能主动感知、深化税费融合、优化岗责体系、提升数治素养五个方面综合施策，为工具的迭代升级与效能释放提供系统性保障。 

　　（一）强化协同治税，以制度机制推动数据从共享走向共治 

　　数据治理体系不健全是制约跨税费种联动管理工具效能的主要瓶颈，需在现有数据共享格局基础上，以制度机制建设为牵引，推动数据从共享走向共治。 

　　一是压实数据质量责任。严格落实源生数据属地管理责任、加工数据统筹管理责任和规则数据业主管理责任，建立责任到人的追溯机制，将数据质量指标纳入绩效考核。同时，统一跨部门数据采集口径与交换标准，明确数据格式、更新频率和校验规则，从源头上解决标准不一问题。建立数据质量“红黑榜”制度，定期通报数据质量情况，倒逼各方把好数据入口关。 

　　二是拓展动态数据维度。在现有共享目录基础上，探索实时接入发展改革、工信、电力、水务等部门管理数据，以颗粒度更细的动态数据作为验证企业申报真实性的“传感器”，如重点企业的“用电负荷曲线”、主要产品的“物流运单轨迹”、关键矿山的“开采掘进进度”等。积极探索“区块链+”技术在税费征缴中的应用，利用区块链的不可篡改、可追溯特性，确保数据真实可信与合规应用。 

　　三是建立数据应用评价与反馈机制。建立“用数”反馈通道，通过基层应用标记“问题数据”，反向推动数据质量改善，形成“使用—反馈—优化”的闭环。建立数据质量评价与通报机制，定期发布评价报告，对问题突出的数据来源进行提示跟进，推动各方切实重视数据质量。 

　　（二）赋能主动感知，以技术推动治理从事后关联迈向事前预测 

　　技术迭代升级是破解当前数字化转型瓶颈的关键路径（金方剑，2025）。应着力从优化算法、增强模型可解释性、提升可视化能力三个维度入手，推动跨税费种联动管理工具从”事后关联分析“向”事前预测预警“跨越。 

　　一是探索人工智能大模型的预测性应用。利用机器学习算法对产业链价格波动、供应链转移等外部因素进行学习，构建预测性模型（朱振国，2026），提前研判风险态势、生成监管策略，推动工具从事后关联分析向事前预测预警转变。 

　　二是增强模型可解释性，破解算法黑箱。在模型开发中引入可解释性人工智能技术，使风险识别依据、指标逻辑、阈值标准清晰可查，便于基层税务人员理解和向纳税人缴费人说明，降低执法争议风险。建立模型定期“会诊”与人工校验机制，及时发现和纠正系统性误差。 

　　三是提升可视化与交互能力。升级多维动态展示方式，支持按行业、区域、时间轴进行切片分析和钻取联动，为基层税务人员提供点击穿透功能，直接调取原始申报数据、发票明细、财务报表及同行业对比信息，将复杂的分析过程简化为人机交互操作，降低技术使用门槛。 

　　四是探索“数字孪生”在税费监管中的应用。针对重点行业，探索建立“数字税源孪生体”，利用物联网、卫星遥感、在线监测等数据，在虚拟空间中映射企业实际经营情况，将企业的实际经营数据（如耗电量、产能利用率、运输量）与申报数据在孪生空间中进行实时比对，设置经营偏离度阈值，实现经营异常自动触发风险预警，将风险识别关口进一步前移。 

　　（三）深化税费融合，以系统性流程再造推动管理从“分散管理”走向“协同联动” 

　　破解征管流程与跨税费种联动管理工具应用之间的适配性矛盾，需以工具为基础，系统性地优化业务流程，推动管理从“分散管理”走向“协同联动”。 

　　一是推动新型“管户+管事”与工具深度融合。将工具识别的风险点直接嵌入日常管理流程：低风险提示由系统自动生成待办任务，推送属地税务管理员；高风险事项直接提级至风险管理团队处理，推动税源管理方式从“被动应对”向“主动统筹”转变。 

　　二是构建全链条闭环管理机制。将工具分析结果贯通应用于“疑点提示—风险核查—税务稽查”各环节。对发现的普遍性问题，及时优化申报校验规则，在申报环节即进行合规阻断，对涉嫌违法的线索，自动匹配移送标准和证据链条，推送稽查立案。同时，注重将稽查部门在案件查办中发现的共性问题反馈至风险管理部门，用于模型优化，形成“识别—应对—反馈—优化”的良性循环。 

　　三是深化“税费皆重”一体化流程再造。基于税费关联关系，重构跨税费种的业务流程，推动税费业务从“分头管理”向“一体联动”转变。比如：对社会保险费缴费工资与企业所得税工资薪金、个人所得税工资薪金进行“三表合一”校验，在年度汇算清缴时同步提示风险；将非税收入的项目审批进度与税款入库进度关联，确保“完工即完税”。 

　　（四）优化岗责体系，以数字化推动岗责职能从“条线设置”向“专业化团队”动态适配 

　　适应跨税费种联动管理工具深化应用的需要，应加快组织架构和岗责体系的动态优化，为提升基层治理能力提供组织保障。 

　　一是优化专业化团队设置。依托现有数字化人才团队，成立跨税费种关联分析的专项攻坚团队，负责新模型的研发和复杂问题的攻关。打破部门壁垒，组建由税政、征管、信息、风险等部门人员共同参与的跨职能应对团队，专门承接此类工具识别的高难度、跨税费种风险应对任务。 

　　二是调整基层机构职能定位。县级税务机关在强化属地户源管理职责的基础上，可探索设立专业化处理中心，将股权转让审核、出口退税审核等专业性较强的事项集中管理；基层税务分局（所）则专注于利用工具提升日常巡查和户籍管理的感知能力，形成“前端感知、后台支撑”的分工协作格局。 

　　三是完善容错纠错与尽职免责机制。严格落实“三个区分开来”要求，对利用工具主动识别风险但在处置过程中因非主观故意出现的问题，予以容错免责。建立科学的日常评价机制，在考核结果指标的同时关注过程指标，对主动学习新工具、积极探索新方法的人员给予正向肯定，营造鼓励创新、包容试错的制度环境。 

　　（五）提升数治素养，推动干部队伍从“技术普及”走向“能力跃迁” 

　　人才是跨税费种联动管理工具深度应用的关键支撑，需将数治能力作为核心素养持续锻造。 

　　一是实施全员“数治能力”提升计划。数字化智慧化税费服务建设需要兼具业务素养与技术能力的复合型人才（国家税务总局安徽省税务局课题组，2023），应通过项目实战和系统培训加快人才培养步伐。将数治意识作为税务人员的必备素养，全员性数治思维培养与精英型数治人才培养并举，实现操作技能普遍提升与数据思维深度推进相结合。培训内容应涵盖模型结果解读、数据需求提出、算法逻辑验证、数据发现向管理行动的转化等核心能力，培养一批善于获取、分析、运用数据的高素质人才。 

　　二是深化“揭榜挂帅”机制，做实项目攻坚。采取“项目牵引、人才培养、集中攻坚”相结合的方式，将工具的迭代升级任务拆解为具体攻关课题，由领军人才带队、青年税务人员参与，在实战中提升能力。将参与重大数字化项目的经历作为干部选拔任用的重要参考，畅通数字化人才职业发展通道。深入推进“现代师徒制”，推动资深业务骨干与数字化人才结对，促进业务与技术的深度融合。 

　　三是健全激励引导机制，激发内生动力。对善于运用数据工具识别重大风险的基层税务人员，加大激励力度，在评先评优、职务晋升中予以倾斜。鼓励基层税务人员考取数据分析师、大模型架构师等新兴资格，提升相关资格的认可度和含金量。在各级税务机关搭建“数字化创新工作室”平台，为数字化人才提供展示、交流和孵化的空间。 

　　（本文为节选，原文刊发于《税务研究》2026年第9期。）