我去年在给咸宁税务局讲税务大数据分析课的时候说过，搞税务大数据分析的人，除了要懂财务，会看财务报表之外，更要懂企业的业务，要明白企业运行的业务逻辑。
业务逻辑是指企业在开展日常业务活动时，根据业务流程和规则所设计的一套逻辑模型。
业务逻辑描述了企业的业务流程、各环节之间的关系、业务规则、业务数据等方面的内容。通过业务逻辑，企业能够更好地组织和管理业务流程，提高工作效率和业务质量，从而实现企业的业务目标。
说人话就是：你要懂得财务报表可以造假，业务数据之间的关联，让企业很难造假。
比如，化工行业的业务特点是：高能耗，排污多，危险品居多。那么，针对这三点，建立起三套税务大数据分析的模型：
一、企业污水排放量数据模型，通过自己采集数据、企业排污记录、排污费收取、获取第三方环保部门监测数据信息等作为数据来源，建模开展税务大数据分析。
二、企业用电量数据模型，通过获取企业在供电公司完整的供电记录，与企业用电的增值税发票大数据进行关联建模对比，分析企业生产运营是不是和税收匹配。
三、危险品运输数据模型，通过企业租用危险品运输专业车辆的记录，与运费增值税发票的对比，再将运输费用与销售收入之间进行关联对比，做出税务大数据分析。
为上述模型设置风险预警评估指标，分别设置排污量的弹性系数，用电量的弹性系数以及运费弹性系数，再进行数据测算和校验，去验证税务风险指标模型的精准度。
这些业务数据，不管是企业用来自行建立税务风险模型，还是税务局通过第三方数据来源建立税务风险模型，都是税务风险识别思路和方法的基础和“灵魂”。
我这套根据业务数据制定企业税务风险大数据分析的方法，在李晓曼老师下面这本书里，也得到了验证，有些地方的税务局已经开始进行类似的建模分析，并且取得了不错的成绩。
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这个群将提供以下服务（暂定，根据入群同学的需求，后期可能会做一些调整）：
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