丁琴 徐婉君 梁譯心

根據(jù)澳大利亞稅務局11月在官方網(wǎng)站的最新數(shù)據(jù)，2022財年—2023財年澳大利亞總體稅收差距為582億澳元（約合人民幣2700億元），其中逃避稅和欺詐行為是導致稅收流失的重要因素。

加密貨幣、共享經(jīng)濟與NFT交易等新型交易模式不斷涌現(xiàn)，使基于納稅人自我申報的傳統(tǒng)稅收征管模式難以有效識別和應對逃避稅及金融犯罪行為。在這一背景下，澳大利亞稅務局將數(shù)據(jù)驅(qū)動治理確立為核心戰(zhàn)略，致力于通過跨部門數(shù)據(jù)共享，以及大規(guī)模數(shù)據(jù)整合與深度分析，全面提升稅收透明度和合規(guī)效率，構(gòu)建更加高效安全的稅收數(shù)據(jù)治理生態(tài)系統(tǒng)。

以國家級數(shù)據(jù)共享平臺整合監(jiān)管資源

澳大利亞金融犯罪信息交換中心（AFCX）作為澳大利亞的國家級數(shù)據(jù)共享平臺，旨在促進公私部門協(xié)同打擊金融犯罪和詐騙。該平臺匯聚了金融機構(gòu)、執(zhí)法機構(gòu)與監(jiān)管部門等多方力量，通過跨部門協(xié)同機制強化對金融犯罪的防控能力。

2024年5月，澳大利亞稅務局成為首個加入AFCX的政府機構(gòu)，致力于推動AFCX數(shù)據(jù)匹配計劃。澳大利亞稅務局通過該計劃收集來自AFCX的各種數(shù)據(jù)集，包括銀行賬戶詳細信息和AFCX成員識別和報告的用于欺詐活動的IP地址等，來預防、檢測和應對稅收、養(yǎng)老金等方面的逃稅和欺詐行為，以加強稅收和養(yǎng)老金體系的完整性，并制定應對策略。

澳大利亞稅務局還制定了數(shù)據(jù)匹配項目協(xié)議，明確界定了數(shù)據(jù)收集的范圍、目的、保存期限以及個人信息權(quán)利保障措施，以確保程序的合法性和透明性。

構(gòu)建一套標準化、智能化的數(shù)據(jù)分析流程

AFCX數(shù)據(jù)匹配計劃依托澳大利亞稅務局良好的數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施與科學嚴謹?shù)姆治隽鞒蹋浼夹g(shù)架構(gòu)主要包括四個核心模塊：數(shù)據(jù)采集與傳輸、標準化處理、智能匹配與風險評估。

數(shù)據(jù)標準化是確保多源數(shù)據(jù)可用性的前提。在數(shù)據(jù)采集階段，稅務局通過安全應用程序編程接口（API）與可信傳輸通道，定期從AFCX及合作機構(gòu)獲取加密數(shù)據(jù)。根據(jù)澳大利亞稅務局官方文件，所有數(shù)據(jù)傳輸活動均嚴格遵循澳大利亞網(wǎng)絡(luò)安全中心制定的信息安全標準，確保數(shù)據(jù)在傳輸過程中的完整性與保密性。

由于不同金融機構(gòu)的數(shù)據(jù)格式與標準不一，澳大利亞稅務局建立了統(tǒng)一的數(shù)據(jù)脫敏與轉(zhuǎn)換流程，并采用國際通用標準進行規(guī)范化處理。該過程包括基礎(chǔ)的結(jié)構(gòu)化處理，涵蓋異常值檢測、缺失值填補與數(shù)據(jù)去重等技術(shù)環(huán)節(jié)，以便為后續(xù)分析提供高質(zhì)量數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

智能匹配是整個計劃的技術(shù)核心。澳大利亞稅務局采用融合規(guī)則引擎與機器學習技術(shù)的多層次算法架構(gòu)，通過確定性匹配（如稅號、姓名一致性比對）實現(xiàn)精準篩選，再借助概率性匹配（如模糊字符串比較、時間序列分析）處理信息不全的記錄。稅務局還引入網(wǎng)絡(luò)分析技術(shù)，識別納稅人之間的關(guān)聯(lián)交易與復雜資金流動模式，以發(fā)現(xiàn)潛在的集體避稅或協(xié)同欺詐行為。

風險評估與案件分類環(huán)節(jié)是合規(guī)的關(guān)鍵。澳大利亞稅務局構(gòu)建了動態(tài)風險評分模型，依據(jù)歷史合規(guī)數(shù)據(jù)、行業(yè)特征與行為模式等多個維度，自動對識別出的差異事項進行風險分級。低風險事件通常通過自動問詢或提醒通知處理；中高風險案例則轉(zhuǎn)入人工審核流程，由專業(yè)稅務人員深入調(diào)查。這一分級機制不僅顯著提高了合規(guī)效率，也優(yōu)化了執(zhí)法資源的配置，使稅務局能夠?qū)⒘α考杏谥卮蟀讣牟樘帯?/p>

值得強調(diào)的是，澳大利亞稅務局在推進技術(shù)應用的同時沒有忽視納稅人權(quán)利保障，要求所有數(shù)據(jù)處理活動均嚴格遵循隱私保護原則，確保公民對其個人信息享有訪問、更正與刪除的合法權(quán)利。為確保數(shù)據(jù)使用過程公開透明，澳大利亞稅務局定期發(fā)布透明度報告，向社會公開數(shù)據(jù)匹配項目的總體情況，包括數(shù)據(jù)使用量、案件發(fā)現(xiàn)數(shù)與處理結(jié)果等關(guān)鍵信息，主動接受公眾監(jiān)督。

成效明顯，但諸多問題有待解決

AFCX數(shù)據(jù)匹配計劃實施以來，在提升合規(guī)效率、追繳稅款和識別復雜稅收欺詐行為方面展現(xiàn)出一定成效。該計劃尤其在高凈值個人資產(chǎn)監(jiān)控、加密貨幣稅收合規(guī)及現(xiàn)金經(jīng)濟治理等領(lǐng)域表現(xiàn)出獨特優(yōu)勢。

在加密貨幣稅收監(jiān)管方面，澳大利亞稅務局通過對接國內(nèi)主要交易平臺，獲取了大量交易記錄，并將其與納稅申報數(shù)據(jù)進行系統(tǒng)比對，成功識別出大量未申報加密資產(chǎn)收益的納稅人。據(jù)官方統(tǒng)計，澳大利亞稅務局在2024年依托加密資產(chǎn)數(shù)據(jù)匹配，通過加密貨幣交易所獲取多達120萬個賬戶的個人數(shù)據(jù)和交易詳細信息，這些數(shù)據(jù)為識別未能及時報告加密資產(chǎn)交易的納稅人提供了重要依據(jù)。通過整合離岸賬戶信息與跨境資金流動數(shù)據(jù)，稅務部門能夠更有效地識別通過復雜架構(gòu)轉(zhuǎn)移利潤的行為。

然而，AFCX數(shù)據(jù)匹配計劃面臨著諸多挑戰(zhàn)。盡管已建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)脫敏與轉(zhuǎn)換流程，但不同機構(gòu)的數(shù)據(jù)標準、更新頻率與覆蓋范圍仍存在差異，這在相當程度上影響了數(shù)據(jù)匹配的準確性。特別是在加密資產(chǎn)與去中心化金融等快速演進的新興領(lǐng)域，數(shù)據(jù)盲區(qū)仍然顯著存在。

在隱私保護方面，盡管存在嚴格的法律約束，大規(guī)模數(shù)據(jù)收集與匹配活動仍然引發(fā)了社會各界的廣泛關(guān)注。一些隱私倡導組織批評該計劃可能構(gòu)成“大規(guī)模監(jiān)控”，甚至侵蝕公民隱私權(quán)。對此，澳大利亞稅務局通過加強審計監(jiān)督、引入隱私影響評估和擴大公眾咨詢等方式積極回應，努力在促進稅務合規(guī)與保護個人隱私之間尋求合理平衡。

澳大利亞稅務局通過AFCX數(shù)據(jù)匹配計劃的實踐，展現(xiàn)了大數(shù)據(jù)在提升稅務合規(guī)與打擊金融犯罪方面的巨大潛力。澳大利亞稅務局副局長約翰·福特稱，預計每年通過該計劃收到超過50萬份涉嫌洗錢賬戶和惡意IP地址的記錄。AFCX數(shù)據(jù)匹配計劃不僅提高了稅收征管效率，也為稅務部門監(jiān)管及執(zhí)法模式的轉(zhuǎn)型提供了助力。實踐表明，成功的數(shù)字化轉(zhuǎn)型需要依托技術(shù)創(chuàng)新、法律框架與治理能力的協(xié)同推進。隨著技術(shù)的持續(xù)完善，數(shù)據(jù)匹配有望成為現(xiàn)代稅收征管的基礎(chǔ)工具，為構(gòu)建適應數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展需求的稅收體系提供關(guān)鍵支持。

（中國稅務報社何振華稅收宣傳工作室供稿。作者單位：國家稅務總局湘西土家族苗族自治州稅務局、吉首市稅務局、永順縣稅務局）