从“经验驱动”到“数据驱动”：税务履职能力升级的“数智化”路径

在数字经济与税收征管改革深度融合的背景下，税务工作正经历从“人工经验主导”向“数据智能赋能”的转型。南京大学政府管理学院与多地税务机关的联合研究发现，现代税务干部需掌握“数据采集、分析、应用”全链条技能，构建“政策解读精准化、风险防控前置化、服务供给个性化、协同治理高效化”的新型履职模式。本文结合实践案例，系统解析税务履职能力升级的“数智化”路径。

一、数据采集：从“被动接收”到“主动构建”

1. 多源数据整合能力
税务数据已从单一的申报表数据扩展至“税务登记、发票开具、银行流水、物流信息、水电费缴纳”等多维度数据。例如，榆林市税务局在打击虚开发票案件中，通过整合企业增值税发票数据、银行资金流水、物流单号，构建“三流一致”验证模型，成功阻断12起涉案金额超5000万元的虚开发票行为。税务干部需掌握数据清洗（如去除重复、错误数据）、数据关联（如将发票信息与银行流水匹配）等基础技能，为后续分析提供高质量数据基础。

2. 动态数据跟踪机制
税收政策调整、企业经营变化需实时反映在数据中。例如，2026年实施的《增值税法》将部分行业留抵退税政策从“阶段性”改为“常态化”，税务干部需建立“政策-企业-数据”动态跟踪表，定期更新企业留抵税额、纳税信用等级等关键指标，确保政策精准落地。南京市税务局的“数据看板”工具，将企业税负率、发票开具量、申报异常次数等指标可视化呈现，帮助干部快速定位潜在风险点。

二、数据分析：从“简单统计”到“智能洞察”

1. 基础分析工具应用
税务干部需掌握Excel、Python等工具的基础数据分析功能。例如，用Excel的“数据透视表”统计行业税负分布，用Python的Pandas库筛选长期零申报企业，用Matplotlib库绘制税源增长趋势图。东至县税务局的“数据分析实战课”，通过模拟真实涉税数据，训练干部运用工具完成“数据清洗-异常值识别-趋势预测”全流程，2025年该局通过数据分析精准定位高风险行业，查补税款同比增长34%。

2. 机器学习模型初探
在复杂风险防控场景中，机器学习模型可辅助干部识别隐蔽风险。例如，榆阳区税务局的“AI稽查系统”通过训练机器学习模型，自动分析企业申报数据中的异常模式（如长期零申报后突然大额开票、进项发票集中于少数供应商），模型准确率达85%以上。税务干部需理解模型输出结果（如风险评分、异常指标），并结合业务经验进行人工复核，避免“机器决策”替代人工判断。

三、数据应用：从“辅助决策”到“驱动治理”

1. 政策执行精准化
数据可帮助干部精准识别政策适用对象。例如，在落实研发费用加计扣除政策时，南京市税务局通过分析企业专利数量、研发投入占比、科研人员薪酬等数据，筛选出符合条件的企业名单，并推送个性化政策解读，2026年该市研发费用加计扣除金额同比增长42%，惠及企业数量增加31%。

2. 风险防控前置化
通过构建行业风险模型，干部可提前阻断风险。例如，永宁县税务局针对商贸企业虚开发票高发问题，建立“进项发票集中度-销项发票异常率-资金回流比例”三维风险模型，对模型评分高于阈值的企业提前开展核查，2025年该县商贸企业虚开发票案件同比下降58%。

3. 服务供给个性化
数据可支持干部提供差异化服务。例如，东至县税务局根据纳税人历史申报记录、咨询热点、投诉类型等数据，将纳税人分为“新办企业”“高频办税企业”“风险企业”等类别，并推送针对性服务方案（如新办企业提供“一站式”开业指南，高频办税企业开通“绿色通道”）。2026年，该局办税服务厅平均等候时间缩短至4分钟以内，纳税人满意度达92%。

四、能力升级：构建“数智化”履职生态

1. 分层分类培训体系
根据岗位需求设计差异化课程：

• 新入职干部：侧重数据采集基础（如系统操作、数据清洗）、基础分析工具（Excel）应用；
• 业务骨干：强化机器学习模型理解、复杂风险案例分析、数据驱动决策能力；
• 管理人员：聚焦税收经济分析、政策设计、团队数据治理能力。
  例如，南京市税务局对35岁以下青年干部实施“数据导师制”，由资深业务专家一对一指导数据建模、案例分析，缩短成长周期。

2. 实战化演练平台
榆阳区税务局的“模拟数据实验室”配备真实业务系统，学员需在限定时间内完成“数据采集-清洗-分析-应用”全流程操作，系统自动评分并生成改进报告。东至县税务局的“数据擂台赛”则通过竞赛形式，激发干部学习数据技能的积极性，2025年该局干部在省级数据分析竞赛中获奖人数同比增长60%。

3. 绩效与培训联动机制
将数据应用能力纳入绩效考核，例如南京市税务局将“政策精准推送率”“风险防控准确率”“纳税人满意度”等指标与干部评优挂钩，形成“学习-应用-反馈”闭环。永宁县税务局的“末位强化培训”制度，对考核排名靠后的干部进行针对性补课，确保能力达标。

数据赋能下的税务履职新图景

在“以数治税”的背景下，税务干部的能力升级已从“单一技能训练”转向“复合素养培育”。南京大学与税务机关的合作实践表明，通过数据采集、分析、应用全链条技能构建，以及分层分类培训、实战化演练、绩效联动等机制创新，可推动税务干部从“经验驱动”向“数据驱动”进阶，为税收事业高质量发展提供人才支撑。未来，随着区块链、大模型等技术的进一步应用，税务履职的“数智化”路径将更加清晰，而干部的数据素养也将成为税收治理现代化的核心能力之一。