来源：中国税务报
日期：2026 年 08 月 12 日
版次：08
作者：金宗元 谭阳 马嘉懿 朱琳
从全球实践来看，大企业税收管理正呈现管理关口前移、管控手段精准化、征纳关系合作化的发展趋势。大企业在贡献高额税收的同时，也面临着错综复杂的涉税风险，亟需实施专业化管理。面对日益严格的合规要求，多国税务部门积极探索，形成了各具特色的管理模式。
美国：技术驱动与规则主导相结合
美国国内收入局（IRS）的大企业和国际税收管理局负责监管资产超 1000 万美元的公司、合伙企业及高收入人士，其管理模式凸显技术驱动与规则主导的双重特征。
强化人工智能在税务审计中的应用
美国推出人工智能审计计划，利用 AI 技术分析复杂涉税数据，精准挖掘潜在违法行为，重点加大对高收入群体和大型合伙企业的执法力度。2023 年下半年，该局利用 AI 识别高风险申报表，对 76 家资产规模超百亿美元的合伙企业开展专项审查。截至 2025 年 6 月，美国国内收入局已部署 126 个活跃 AI 应用。
推行重大事项专项审计
改变全面审计模式，通过数据分析锁定重点领域，实施以问题为导向的专项审计。同时，发布“合规行动”清单，公开披露重点审计事项，强化风险警示与震慑效应。
完善预约定价安排
为跨国企业提供税收确定性服务，允许企业就关联交易定价原则事先达成协议，有效规避未来的转让定价争议及双重征税风险。
英国：责任明晰与协同合规相结合
英国皇家税务海关总署（HMRC）依托成熟的客户合规经理制度与合规遵从框架，构建了基于协商互信的征管模式，体现了“无代表不纳税”的契约精神。
推行客户合规经理制度
为符合条件的大型企业配备资深税务人员担任专属客户合规经理，全面负责企业税收合规管理。调查显示，超过九成大企业对这一制度给予正面评价。
强调税企间透明度和实时合作
鼓励企业主动披露重大税收风险与不确定事项。作为回报，税务部门提供业务快速办理通道、减少稽查频次并增强政策预期确定性。针对重大重组业务，税务部门可提前介入出具指导意见或启动事先裁定，将争议化解于事前。
注重风险导向的资源分配
建立综合评估框架，考量企业治理水平、历史合规记录及内控机制。合规记录良好且沟通坦诚的企业被归类为低风险，享受“绿色通道”；高风险企业则面临更严格的审查。
荷兰：相互信任与公开透明相结合
荷兰税务局推行的“横向监督”模式，建立在相互信任、透明和共同责任原则之上，深刻体现了合作遵从理念。
签订“横向监督”协议
实行“一户式”管理，建立动态档案并出具年度遵从评价报告。协议须由企业最高管理层签署，彰显对税务合规的承诺。税企双方定期评估执行情况，企业亦可对税务部门服务提出建议。
重大涉税事项提前介入
在大企业承诺全面公开重要涉税信息的前提下，税务部门以“顾问”角色提前介入，指导税法适用。这种合作模式能将绝大部分合规问题解决在事前，显著降低事后审计成本，提升征管效率。
澳大利亚：分类管理和强化监管相结合
澳大利亚税务局由公共团体与国际部负责大企业管理，注重信息化支撑、风险导向及定制服务。
实施基于风险水平的分类管理
运用风险矩形图遵从模型，结合风险发生概率与后果，将纳税人划分为高、重点、中、低四类风险等级，分别采取实时阻止、持续监控、定期审核等差异化措施，实现风险早识别、早化解。
以信息化建设强化监管能力
利用风险管理工具、数据分析及决策支持系统，实现全流程信息化管理。2025-2026 财年预算拨款 7.178 亿澳元扩展“反避税工作组”，聚焦跨境利润转移等风险。近 8 年来，该项工作累计查补税款 302 亿澳元，占大企业非经济增长原因新增税收收入的 60% 以上。
国际大企业税收服务与管理新趋势
综合各国实践，国际大企业税收服务与管理呈现以下三大趋势：
从事后管理向事前引导和事中防控转变
各国均致力于管理关口前移。无论是美国的 AI 风险扫描、荷兰的“横向监督”，还是澳大利亚的分类管理，核心均在于主动识别与预警，力求在风险发生前或发生时予以化解。
从普适管理向数据驱动的精准画像转变
依托大数据与人工智能技术，深度挖掘海量涉税信息。美国通过大数据勾勒企业画像以精准定位高风险主体；澳大利亚构建“税收流失风险指数”体系，高效筛查风险，优化资源配置。
从税企对立向以纳税人为中心的合作遵从转变
鉴于强制监管成本高企，英国等国将大企业视为“客户”，强调透明度与实时合作。税务部门角色从单一执法者演变为服务者与合作者，引导大企业实现自愿遵从。
（作者单位：国家税务总局大连市税务局第一税务分局）