昨天晚上，写了一篇名为《认清形势，放弃幻想》的文章，讲了自己的几点思索和感悟。
既然让大家认清形势，放弃幻想，从尽可能、尽量合规的角度，解决一下企业和税务局之间的信息差问题，今天我从术的层面，也就是税务大数据分析的层面上，帮大家分析一下，税务局是从什么地方找到企业的突破口，挖掘出潜在税源的。
首先，税务局会建立一套税收风险指标体系和模型，通过税收风险指标，反映和说明企业申报缴纳的税费额与税源的实际税费能力是不是匹配，企业的生产经营活动是不是符合生产经营规律，税源有没有转化为现实的收入，企业是否有偷逃税款的风险等等。
比如，税务局会建立一个“增值税行业平均税负率”这个指标，用来判断某一个行业增值税平均税负水平，在这个基础上，确定某个企业增值税实际税负与行业平均税负的偏离程度，进一步识别这家企业的税收风险程度的高与低。
当然，这个行业平均税负率往往也是不准的。就像我和马云都是从事互联网行业的，我和马云的收入一平均，我也是个亿万富翁，如果就这样变成了行业平均收入指标的话，那就成了笑话。所以，这个指标还要经过“验证——修正——优化——再验证——再修正——再优化”的循环往复过程。这些指标最终能科学到什么样，你问我，我也不知道，毕竟我没在税务局呆过，没参与过这些指标的设立、修正与优化。
既然用一个风险指标来反映企业的税收风险不准确，那就多用几个，甚至是用几个类型，来综合反映和描述企业不同的税务风险。就像传统相声里有一个节目叫“报菜名”，下面我就来给大家报一报“税务风险指标名”
有总量风险指标、相对数风险指标（税负率、利润率、税收贡献率）、平均数风险指标（平均税负率、平均利润率、平均发展速度）、变异风险指标、动态风险指标（税收收入变动率、营业收入变动率、税收负担变动率、税收弹性系数）、静态风险指标（税收总量指标、税收相对指标、税收静态平均指标）、动态风险指标（风险指标变动率、税收弹性系数、税收动态平均数、税收收入变动率、营业收入变动率、税收负担变动率）等等。
再有就是建立税务风险指标模型，就是把众多税务风险指标，找到他们之间组合、关联、影响的规律，用相关的公式、算法做一个“拼图”，从而变成一个计算机可以判断的模型。
比如：把增值税税负率、销售收入变动率、进销项弹性系数、成本费用率、发票开具金额比率、进项税额结构比率、进项税比率与成本费用构成比率差异放在“锅里”一通乱炖，相互关联，用来识别企业是否存在虚开增值税发票的风险。
识别判断企业税务风险的计算机语言为：企业增值税实际税负率很低，或低于行业增值税税负率的幅度很大，销售收入变动率异常偏高，进销项弹性系数大于1的幅度较大，成本率较高，费用率较低，集中定额开具的发票金额占比较高，一般企业的运费进项税额占全部进项税额比率超过9%的幅度较大，进项税比率与成本费用构成比率偏差较大。这个组合的判断条件就是一个简单的关于虚开增值税发票的税务风险指标模型。
这可不是我有意“泄露”税务局的税务风险指标模型的秘密。实际上，就算是秘密，它也被国家税务总局（大连）税务干部学院的李晓曼教授在她的新书《大数据税收风险分析识别方法与模型应用》“解密”的，不关我的事
这本书，我大概翻了一下，还没来得及仔细研究。光从目录上看，我觉得就是一本关于税务大数据分析的好书，既有理论的阐述，又有实际的案例，把税务局如何通过税务风险指标设置的方法以及运用的大数据风险模型建立的秘密通通“泄露“”给你了。
我觉得吧，有条件的企业可以根据李晓曼教授讲的方法，建立起自己的企业内部税务风险控制体系和模型，来防范本企业的税务风险。没有条件的企业老板和财务人员，也可以灌灌“耳音”，涨涨见识，了解一下想从你口袋掏钱的人税务对手的思路。
俗话说：知彼知己，百战不殆
“税务大数据分析群”现在继续招收新生。
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）：
一、每个季度一次，由我在线主讲《税务大数据分析课》，授课方式：在视频号直播间里，届时群里确定讲课具体日期和时间。
二、不定期为群里同学提供讲课所需的课件PPT和其他相关资料。
三、尽量邀请一些其他财税老师在群里不定期做线上分享。
四、开展日常关于税务大数据分析的咨询活动。
为了防止其他无关人员进入群里散发各类广告，开展与税务大数据分析无关的营销活动，骚扰群里同学正常学习交流，本群设立入群门槛如下：
一、入群学习者必须先加我微信，经我邀请后才能入群，入群后不得自行邀请其他人员入群。
二、本群为年收费群，年费200元。我承诺：入群三日内自行退出的学员100%退款。以往听过我课的老会员7折优惠，年费140元。
三、本群一切解释权在于我本人。
欢迎各位企业家、各位税务局领导、有志于学习税务大数据分析的个人，扫下面二维码加我的微信，和我交流税务大数据分析。
关注我，一个每天说人话，普及税法、股权实务、税务大数据分析的公众号。