江苏省苏州市国税局近来加大涉税信息采集力度，依托数据仓库技术，对企业关联交易实施动态监控，取得良好成效。据统计，该局依托数据仓库强化关联交易监控，截至目前，共增收税款20亿元。其中，通过反避税调查增收税款3.5亿元，通过提供高新技术税收优惠风险提醒、股息协定待遇政策辅导、海外关联代付风险提醒，以及关联交易事前监控提醒等管理服务共增收税款16.5亿元。
　　数据仓库整合涉税信息
　　据介绍，近年来，跨国公司在苏州市投资项目逐年增多，在税源快速增长的同时，一些企业为降低成本，经常会采用关联交易的方法逃避纳税。传统的事后个案调查为主的管理模式，已不能适应关联交易数量不断增长、内容日趋复杂的征管状况。为此，苏州市国税局决定利用数据仓库技术强化关联交易监管。
　　"信息的采集整合是实现关联交易监控体系建设的基石。"苏州市国税局大企业和国际税务管理处处长朱海说。
　　据朱海介绍，为了拓宽信息采集渠道，该局从内外两个方向加强管理：对内充分利用各类征管软件系统，强化信息登记、申报和采集等工作；对外，加大行业协会、商业数据库、政府相关部门等渠道的第三方涉税信息采集力度。目前，该局已采集了苏州市近10年来的相关涉税数据，为税收趋势分析、比较分析奠定了数据基础。
　　为了实现数据的"有序排放、有效关联"，该局将不同来源的信息数据集中导入数据仓库，与纳税人识别号、行业等关键信息实现了数据关联。同时，在数据仓库中建立了行业类别、所属地区、销售规模等24个分析指标，进一步增强信息数据的横向联系。这样，在开展企业数据分析时，税务人员既能全面掌握行业总体情况，又能对单户企业进行"全景式扫描"。
　　设置指标实施分类管理
　　在有效整合信息数据的基础上，该局建立了关联交易风险动态监控指标体系。根据征管需要，确定了5大类一级风险指标，21类二级风险指标，33类三级指标和39类四级指标，以便全方位识别和监控企业存在的关联交易风险。
　　朱海介绍说，在设置风险识别指标后，该局还对风险排序方法进行了完善，采用了潜在税款流失偏离额和偏离度作为风险排序的核心指标，以提升风险排序的科学性。
　　针对企业关联交易量大但征管资源有限这一问题，苏州市国税局对企业实施了分类管理，将企业按照税收遵从度分为4种类型。在日常管理中，根据企业风险排序结果、企业遵从度类型及资源配置情况，参照国外税务部门大企业风险管理模式，将纳税人划分为高风险、特定纳税人、中等风险和低风险4个等级。
　　"在对关联交易进行动态监控的基础上，我们对不同风险等级的企业，采取不同的应对措施，提高关联交易管理的整体效率。"朱海说。
　　据介绍，按照"典型突破、规律总结、行业推进"的管理思路，苏州市国税局每年按照最新的企业风险等级划分情况，选择高风险企业开展审计调查，并将其所属行业作为当年风险管理的重点行业，逐步实现全市关联交易整体遵从水平的提升。与此同时，结合关联交易管理主要策略实施结果的评价，及时对风险管理规划进行修正，确保规划科学性和实用性。
　　按照总体风险管理规划，该局确定了风险应对策略，依照企业税收风险等级，综合运用选查法、轮查法和抽查法，分类开展风险应对工作。
　　对高风险企业，运用审计、反避税等方法实施强制应对，纠正其税收违法行为；对特定纳税人，在风险通报、提醒的基础上，以三年为周期开展税务审计，定期排查企业风险；对中等风险企业和低风险企业，根据高风险企业的应对结果开展行业风险通报、提醒，并与企业加强沟通，开展税收辅导，帮助其主动纠正税收违法行为。
　　据介绍，在明确企业风险等级和风险应对策略的基础上，目前苏州市国税局将市局专业人才集中与基层掌握大量跨国税源征管资源两个优势进行了结合，以项目小组等为载体，已构建起了关联交易市、县两级监管机制，以此对关联交易实施分级分类管理。