【国企改革观象台】税务数字化转型系列 — 涉税数据治理
数据是数字经济的核心，也是企业的重要资产，数字经济的发展离不开有效的数据治理。随着我国税务征管逐步进入“金税四期”时代以及数字经济发展的关键时期，涉税数据治理成为了国有企业税务信息化建设和数字化转型至关重要的一步。
一、涉税数据治理的背景
- 国企进行数据治理的外部环境
早在2015年，《国务院关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》（国发〔2015〕50号）中就提出“用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新”的发展理念。2020年《中共中央国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》明确了加快培育数据要素市场，全面提升数据要素价值的要求。在我国税务征管领域，也正在向“以数治税”时期迈进。提升涉税数据治理能力不仅是国企税务管理工作的关注重点，更是整个市场的数字化转型风向标。
- 国企进行涉税数据治理内部环境
国企的经营范围较为广泛，涉及的税收种类较多，涉税数据治理工作无疑是一项系统且复杂的工程。国企的涉税数据治理主要存在以下困境和挑战：
1、顶层驱动力不足
企业信息化改革多由单个部门主导，企业层面缺乏高层的有效参与，顶层驱动不足。业财税相关系统数据层面缺乏全局视角的统一顶层规划。
2、部门协同性不高
国企一般规模较大，业务组成复杂，信息化部门和税务部门的协同性不高，缺乏有效的数据治理牵头部门，难以实现涉税数据及时、完整共享。
3、涉税数据源较为分散
集团各下级单位前端涉税的业财系统尚未完全统一，涉税数据数出多处且获取困难，缺乏专业的数据标准，规范化的税务信息化建设难度巨大。
4、无法满足数据分析决策需求
前端数据质量差，数据分析随机性强，导致数据决策依据不准确，数据分析与共享发挥价值的空间十分有限。
5、缺乏数据治理体系
大多数企业的税务管理信息化工作聚焦在管理层和执行性，在治理层进展很少，尚未形成涉税数据治理体系。
6、数据质量和安全难保证
缺乏清晰的数据质量管理和安全管理规范和标准，数据管理职责不明确，且各层级关注数据角度不同，导致数据不一致、冗余等问题。
7、数据全生命周期管理困难
一套完整度高、可用性强的数据治理体系的建立和维护工作牵涉面广、运行周期长、见效慢，在应对外部数据的产生和变化时需要不断尝试和试错。
以上内外部因素，促使国企税务管理部门进一步思考，如何组织数据治理工作，提升涉税数据的统一性和规范性，在数据归集、数据分析、数据共享、数据质量管理、数据安全管理等方面有效发挥协同效应。
二、涉税数据治理的目标和价值
在税务数字化转型过程中，国企只有将核心涉税数据更好的掌握在手中，才能从中挖掘更大的业务价值，进而优化业财税管理，打造核心竞争力，而数据治理是挖掘数据价值的基石和重要手段。涉税数据治理的主要目标是能够做到数据可使用、数据可追踪、数据可管理，实现数据资源在各组织机构部门的共享，推进信息资源的整合、对接，从而提升国企单位税务数字化水平，更好地满足企业税务风险管理、成本核算、经营决策的需要，发挥更大价值，最终助力国企实现其战略目标。
涉税数据治理的目标和价值
三、普华永道涉税数据治理整体解决方案
涉税数据作为企业的重要战略资源和核心资产，是重要的生产要素，其治理必须是一项企业范围的计划。有效的涉税数据治理计划需要与企业的业务能力和价值流保持一致，最终帮助实现企业的整体战略目标。
普华永道基于多年的数字化转型规划及涉税数据治理咨询服务经验，设计了涉税数据治理整体解决方案。该解决方案以提升数据价值为目标，以数据安全为底线，以涉税数据为对象，以科学的方法论，从涉税数据归集、涉税数据治理、涉税数据管控、涉税数据分析四个方面，帮助国企建立健全涉税数据全生命周期秩序规则，强化数据管理技术手段，推动数据有序管理和流转，构建一个强大、安全且适应性强的数据治理框架。
普华永道涉税数据治理解决方案
注：BI：商务智能；ERP：企业资源计划管理系统
- 涉税数据归集
涉税数据治理从涉税数据归集入手，协助企业将分散于企业内部系统及线下各处的涉税数据进行统一归集和整合，打破国企内部“涉税数据孤岛”的局面，形成完整的涉税数据池，为数据治理奠定扎实的基础。
- 涉税数据治理
在涉税数据归集的基础上，从元数据、主数据、数据字典和数据模型、数据标准管理、数据集成和交换共享多方位提供数据治理解决方案。制定符合外部监管及国企内部要求的集团统一数据标准，提供标准化的税务数据字典和数据模型。打通信息壁垒，形成覆盖全集团、统一管理的涉税数据共享体系，实现跨层级、跨地域、跨系统、跨部门、跨业务的协同管理和服务，以满足企业税务增值、风控及合规管理的需求。
- 涉税数据管控
立足国企特点，创新涉税数据管控体系。在数据价值管理、数据资产管理、数据质量管理、数据风险管理、数据运营管理、数据安全管理等各领域提供丰富的促进涉税数据治理的战略。从整个数据链条上实施完整的数据质量管理，解决数据“脏、乱、差”问题，确保数据的一致性、可获得性、精确性和安全性，以符合信息和系统的要求，使关联的涉税数据为相关的税务流程赋能，让数据可信可用。
- 涉税数据分析
提供全面的企业涉税数据分析和报告的解决方案，包括涉税数据统计分析、决策支持以及BI展示系统或数据配置和开发任务管理。借助高质量的数据进行挖掘，构建标准指标数据体系，按照业务流、财务流、税务指标数据与算法进行整合联接，确保数据集成、透明，可支撑自助分析、业务过程可视、智能决策、风险预警和控制、税务运营分析报告等数据场景，实现从现有涉税数据中找出隐藏的指标信息，辅助管理层作出敏捷且正确的商业决策，助力企业税务和财务风险管控和更高的价值创造，提高国企竞争力。
四、普华永道涉税数据治理的实施路径
- 数据治理战略规划与顶层设计
涉税数据治理战略规划作为企业数据治理的高层策略，决定了企业数据应用的方向，为企业的税务数字化转型的顺利实施和落地提供坚实的基础。
数据治理战略是一个用数据驱动业务，为实现企业的业务目标而制定的一系列高层次数据管理策略组合，指导企业开展数据治理工作，指明了企业数据应用的方向。企业制定涉税数据治理战略时，应考虑三个重要的内容：战略定位、实施策略、行动计划。
- 涉税数据治理保障机制
数据治理保障机制为实现税务数据治理的顺利落地提供各种保障，主要包括：税务数据治理组织架构、税务数据标准规范体系、税务数据治理管理流程、税务数据治理的文化环境。
- 涉税数据治理的具体实施路径
涉税数据治理的具体实施路径规划需要充分结合企业涉税数据管理的现状和需求，从需求调研出发，充分了解税务数据涉及的系统、组织以及目前的需求和痛点。进行涉税数据治理成熟度评估，确定涉税治理的目标并制定涉税数据治理路线图，同时建立数据治理保障体系，创建一个组织、流程和技术协调发展的数据治理环境，以保障税务数据治理执行和落地实施的稳步推进。涉税数据治理具体实施路径图为企业数据治理的实施和操作提供具体的参照和依据。
涉税数据治理实施路径
五、涉税数据治理在业财税一体化中的应用场景
税务数据治理工作影响税务管理工作的方方面面，可协助搭建专业化的税务数据资产管理体系和应用体系，实现涉税数据资产价值最大化的目标。可能的应用场景举例如下：
- 增值税涉税数据治理
企业在进行增值税的核算、统计和分析过程中，涉及到从财务系统、税务系统、费控系统等获取相关账票数据。税务数据治理可协助梳理和改善前端数据质量，统一数据源接口，增值税数据核算的标准化。
- 企业所得税的税会科目数据治理
针对企业所得税纳税调整工作，难点在于财务口径的数据天然与税务口径数据不一致，需要人工进行调整。通过税务数据治理，可以将财务科目数据与企业建立的标准税务科目数据匹配，高效实现税会口径数据的转化。
- 研发费用数据治理
研发费用管理，涉及较多的数据来源，如财务报表或预算数据，人力系统，项目管理系统，ERP系统等，在研发费用数据管理的过程中，通常会遇到收集数据困难，数据质量差，分摊困难等问题。通过税务数据治理可提升涉税数据质量，形成数据共享的机制，提高系统数据标准化和一致性。
- 固定资产税会差异数据治理
资产的相应税务核算方式与会计处理存在较大差异。通常需要人工进行大量的手工调整，且错误风险较高。通过税务数据治理手段，可在会计处理的基础上，实现资产税务核算数据的一致性、标准化和效率化的提升。
- 发票数据治理
在“以票控税”的背景下，以及专票电子化的趋势，进销项发票数据的管理流程和方法，对企业税务合规性和业务效率有重大的影响，发票数据治理可协助企业优化现有流程，促进发票数据的高效流转，提升合规性的同时，挖掘发票数据的价值，助力企业实现业务提升。
- 涉税数据的统计分析
集团管理层在对集团内各个业态的税务数据收集和统计的过程中，会面临各地申报数据格式不统一、申报频率不尽相同等导致的收集困难、统计费事费力的问题。可借助税务数据治理的方法，通过税务信息化管理工具，将原始数据匹配至标准税务口径数据上，实现高效数据统计分析的目的。
涉税数据治理是企业税务数字化转型的基础和关键，从数字化的税务合规、税务风控到税务增值管理，都离不开涉税数据治理。普华永道建议企业在考虑税务数字化转型时，回归涉税数据治理这一基础话题，从数据出发，包括定义、清洗、归类、解析，构建一套完善的数据治理体系；以结果导向，深度挖掘数据价值，推动企业税务数字化转型发展。
