金税三期监管下，企业会计报表异常数据分析及票据涉税风险规避　　中国企业培训网
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金税三期监管下，企业会计报表异常数据分析及票据涉税风险规避
　上课时间：
课程编号：159752
　授课地点：
呼和浩特,（具体地点报名后待确认函通知）
　学习费用：
2800 元/位
　培训对象：
对此课程感兴趣的学员
　课程信息：
简介自“金税三期”上线以来，税务机关在对纳税人的日常税务管理过程中，经常会结合企业申报资料和数据进行数据分析，通过各种监控和比对，找到过去难以发现或被隐匿的纳税问题，并为稽查的目标企业锁定提供了新的线索。与此同时，在中国“以票控税”的管理制度下，尤其是经过“营改增”的税制改革后，涉税票据的管理发生了巨大的变化，许多习以为常的处理方式，很可能成为新税制下税务处理的巨大隐患。作为企业的税务管理者，您是否也有以下的问题：-“金税三期”的大数据分析，究竟可以“牛”到什么地步？-企业提交的数据中，哪些是在税务局的重点监控范围内？企业应如何进行自查？-做了很多年的发票管理，在“营改增”后要进行哪些新的考量？管理制度如何调整？本通过大量实际案例，详细分析金税三期上线后对税务稽查的影响、报表数据背后的税务问题，以及涉税票据管理中的难点，为企业指明隐藏的涉税风险，提供风险防范的新思路。【收益】【最新动态】了解金税三期给税务稽查带来的变化和影响【系统梳理】学习企业指标背后隐藏的税务风险【案例解析】掌握营改增后，企业票据管理中的难点和问题点【内容】第一天 9:00-12:00模块一：金税三期上线后对税务稽查的影响1.金税三期产生的数据会成为税务稽查和纳税评估的数据来源，税务管理的针对性更强2.发票开具与发票数据上传实现即时性，会及时提醒纳税人可能存在的涉税问题3.增值税专用发票全要素认证，对企业之间业务关联性、货物或劳务与本企业或服务的相关性、滞留票等都会产生巨大影响4.纳税信息监管和关联提升，将职工的工资企业所得税税前扣除金额与个人所得税申报情况、五险一金的缴纳情况结合，稽查的针对性更强5.税务管理效率提升，应当进行调整而没有申报调整的事项多数都能够自动提示6.国地税数据进行对接，隐匿的涉税问题可能会暴露7.费用与经营活动的相关性分析加强8.税务机关的自由裁量权的限制9.失控发票的管理会更加严格10.风险防范从事后转到事前，业财融合的要求提升11.金税三期上线与电子发票的推广对税务稽查提出了新要求第一天 13:30-16:30模块二：纳税人如何通过报表数字表象分析规避稽查风险（一）一、报表数字表象分析的报表内容1、资产负债表2、利润表3、所有者权益变动表4、年度纳税申报表二、报表数字表象对纳税自查的启示1、通过报表数字表象分析，税务机关可以大体了解企业主要发生了哪些业务2、通过报表数字表象异常变化的分析，税务机关可以获取企业可能存在纳税问题的信息3、报表数字表象分析不是孤立的，而是税务机关在找到疑点后，逆查帐簿资料及原始凭证发现问题4、数据的异常对税务稽查的启示第二天 9:00-12:00模块二：纳税人如何通过报表数字表象分析规避稽查风险（二）三、从报表数字表象分析企业存在的涉税问题（一）资产负债表主要的涉税问题分析--应收利息-长期股权投资-固定资产-在建工程-应付帐款-预收账款-应付职工-资本公积-盈余公积和未分配利润……（二）利润表主要的涉税问题分析-营业-营业-费用-管理费用-费用-资产减值损失-公允价值变动损益……第二天 13:30-16:30模块三：营改增后的涉税票据管理一、发票稽查在税务稽查中的重要地位二、营改增对企业票据管理的影响（一）营改增后从政府取得的款项是否可以开具发票（二）营改增后代收费用开具什么票据对纳税人有利（三）营改增后违约金如何开具或取得票据（四）营改增后融资性售后回租服务票据问题及案例分析（五）营改增后，达到一般纳税人标准没有登记为一般纳税人，发票开具存在什么样的限制三、营改增后涉及到票据的特殊处理及案例分析（一）与销项税额有关的票据处理1、差额征税的条件、发票的开具要求及处理的特殊性2、视同行为的增值税处理及票据要求3、退回、折让、返利等增值税处理及发票开具特殊性4、旧设备的可以自行开具发票吗5、甲供材额能够开具在建筑服务发票上吗6、二手房准予扣除的购置原价及作价分别是指什么票据注明的价格7、质保金什么时间开具发票好8、红字专用发票开具注意的风险 ……（二）与进项税额有关的票据处理1、不能抵扣的凭证且企业没有抵扣的不动产改变用途用于可以抵扣时，如何计算可以抵扣的金额专用发票逾期是否仍旧可以计算抵扣的金额2、不得抵扣发票变为抵扣进项税抵扣技巧 3、路桥等通行费票据抵扣规定及账务处理4、受托代建房屋应当向付款方开具建筑服务发票还是代理业发票5、沙土石料等无法取得发票，如何处理6、没有开具清单的开具“材料一批”、汇总运输发票、办公用品和保护用品的发票是否可以抵扣7、如何避免进项税额逾期不能抵扣的尴尬8、发票已抵扣进项税额的购进货物或服务因发生非正常损失转出进项税额时，注意什么问题……
　报名/咨询
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　参会方式：
1、拨打热线电话报名 　
2、传真报名 　 3、网上在线报名
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　　管理，在“营改增”后要进行哪些新的考量？管理制度如何调整？
本课程通过大量实际案例，详细分析金税三期上线后对税务稽查的影响、财务报表数据背后的税务问题，以及涉税票据管理中的难点，为企业指明隐藏的涉税风险，提供风险防范的新思路。
【课程收益】
【最新动态】了解金税三期给税务稽查带来的变化和影响
【系统梳理】学习企业财务指标背后隐藏的税务风险
【案例解析】掌握营改增后，企业票据管理中的难点和问题点
【课程内容】
第一天 9:00-12:00
模块一：金税三期上线后对税务稽查的影响
1.金税三期产生的数据会成为税务稽查和纳税评估的数据来源，税务管理的针对性更强
2.发我单位共计
人，报名参加<font color="#FF-10-17开始，在呼和浩特举办的金税三期监管下，企业会计报表异常数据分析及票据涉税风险规避。
　　单位名称：
*　　联 系 人：
　　联系电话：
*　　电子邮件：
　　监管和关联提升，将职工的工资薪金企业所得税税前扣除金额与个人所得税申报情况、五险一金的缴纳情况结合，稽查的针对性更强
5.税务管理效率提升，应当进行调整而没有申报调整的事项多数都能够自动提示
6.国地税数据进行对接，隐匿的涉税问题可能会暴露
7.费用与生产经营活动的相关性分析加强
8.税务机关的自由裁量权的限制
9.失控发票的管理会更加严格
10.会计风险防范从事后转到事前，业财融合的要求提升
11.金税三期上线与电子发票的推广对税务稽查提出了新要求
第一天 13:30-16:30
模块二：纳税人如何通过财务报表数字表象分析规避稽查风险（一）
一、财务报表数字表象分移动电话：
　　　联系传真：
　　备　　注：
确认报名　
* 注：本次课程虽已过期，但您可以留下联系方式，近期巡回开课的时候我们会通知您！
　　　或者您也可以到，发布您的需求，在那里会有更多专家与您联系！
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近期培训课程：大数据为企业外部风险管理带来的革命|大数据|金融行业|人工智能_新浪财经_新浪网
大数据为企业外部风险管理带来的革命
　　文/新浪财经意见领袖专栏（微信公众号kopleader）专栏作家 蒋韬　
　　解决数据孤岛&跨行业联防联控和云服务的威力
　　大数据的取样是全样本，从各个层面可以实现信息以及资源共享，减少部门之间因为壁垒而存在的隔阂。可见，只有共享数据才能带来巨大的价值。
　　在解决数据共享、打破数据孤岛层面，最行之有效的手段是跨行业联防联控和服务在云端。将传统本地化的风险分析的工作放到云端去做，这是一个创新之举，解决了以前很多专业分析公司解决不了的难题，同时也需要客户给予大数据公司极大的信任，因为如何建立这个信任感曾一度是个挑战。
　　大数据风控和传统的风控技术的区别在于前者在风控的各个环节里利用了云端数据的力量。一家基于云端的数据分析公司，将原来一些在本地的风险分析工作放到了云端，而且放大了在云端做数据分析的优势，可以做交叉验证和异常点分析，从而更加有效地发现风险所在。
　　目前，“跨行业联防联控”的理念，正被国内越来越多的金融机构所接受和推广。例如，我们在大数据风控领域通过联防联控建立“智能诚信网络”，在人与人、企业与人之间进行关联分析，便于提前预防各种社会风险。以近期正在尝试开展的实时动态展示全国各领域的欺诈情况为例，不仅能充分展现大数据的感知和预测能力，而且也能为放贷机构提供提前预警，弥补传统金融机构在数据分析上的盲区。与大部分同业机构不同，利用大数据进行风险管理，不仅可以服务金融机构，还为非银行信贷、保险、基金、第三方支付、航旅、电商、OTO、游戏、社交平台等行业服务；同时能揪出婚托、酒托、网购差评师等一系列“坏人”，构建跨行业联防联控的系统性能力。通过上述机构反馈回来的各种信息，均可纳入产品体系，成为智能诚信网络的一部分，从而有效解决数据孤岛问题。
　　重塑风控理念全生命周期保护的价值
　　在传统的风险管理理念中，比较注重制定相关的应对措施，但在预防和管理上存在一定的欠缺。使用大数据技术可以提高整体的整合能力，便于应对各个环节，同时在缓解，学习等环节上也十分有利。以金融企业风控为例，目前所提倡的“智能诚信网络”标准业务流程，通常包括前端页面用户资料申请提交和收集，反欺诈、合规、逻辑校验，核心决策授信，以及最后的逾期催款。
　　这种基于大数据的风险控制、反欺诈及数据核验服务，同时具备决策引擎、模型平台、复杂网络为代表的核心风控工具以及授权爬取、代理检测、人机识别、地址匹配、地理位置识别等核心风控技术。针对上述各个环节，利用这些大数据风控技术能够实现全流程的风控服务。
　　从用户资料开始的用户画像，到贷前的反欺诈、贷前的信用授信，再到贷后监控及最末端的逾期触达服务，整个金融业务流程置于大数据风控和智能分析服务之下，保护措施较为周全。同时，围绕事前、事中及事后，大数据所打造的闭环风控服务，可以事前通过监测和搜集一些黑产情报，提前发现潜在的风险。
　　变革风险体制独立和第三方的公信力
　　对于大多数企业来说，在面对风控体系建设时，仍要考虑效率和成本的问题，特别是人力、技术和管理上的成本。而大数据技术则可以将信息进行收集，提供专业的分工方法以及使得整个管理体制围绕危机事件形成一个数据流，有效提升团队的人员以及整个机构的运转能力，提高风险处理的应对效能。
　　一家独立第三方的大数据风控服务公司能为许多的企业机构服务，在提升效率之余还能降低企业成本，这就是第三方专业服务机构的价值。事实上，重点强调独立第三方专业服务机构的身份，已经成为一个重要的命题。日，在北京举办的“个人信息保护与征信管理国际研讨会”上，中国人民银行副行长陈雨露就曾强调过这项基本原则。
　　这个行业为什么需要独立第三方原则？好比不能既当运动员，又当裁判员。在市场分层方面，因为这样做没有利益冲突或利益关联，因而就没有行为的扭曲。此外，独立第三方没有利益竞争，有利于解决信息孤岛的问题。
　　独立第三方的标准主要包括以下三个方面：公司治理的独立，在公司独立运作过程当中它不能被个别股东操纵；数据来源多元独立，分析模型独立；业务独立，不参与信息源使用者同范围的业务。其中，特别值得注意的是，大数据风控行业，不仅要考验一家公司的技术和产品实力，也十分考验企业的专注力。
　　创新风控技术大数据和人工智能的力量
　　针对平台的资产获取、风险控制、信息披露、贷后管理、逾期催收等运营需求，大数据结合人工智能，已经能够提供个性化的智能解决方案，从而提高各行业产品质量及服务效率。实际上，人工智能是基于的深度学习系统，人工智能与大数据是相生相伴的两项技术，企业机构用好这两项技术，必然能使风控水平得到巨大的提升
　　以金融行业为例，大数据风控公司可以通过从网上收集用户的职业、学历、资产、负债等强相关数据，以及一些弱相关数据包括用户在社交网络上的发言、兴趣爱好、朋友圈、星座等，进行快速分析预测，从而对其进行信用评级。大数据风控通过对全面的数据（数据的广度）、强相关数据（数据的深度）、实效性数据（数据的鲜活度）进行整合分析，提升信用风险管理水平，客观地反映用户风险水平，让风险评估效果更精确。相比线下考察的方式，大数据应用更为便捷，它通过海量数据的分析，可以轻松完成一个借贷人的用户画像，并给该借贷人提供风控建议。
　　近年，金融行业在人工智能领域的探索一直不间断。在金融行业的支付、投资、贷款、个人理财、反欺诈、区块链、银行和保险等领域都出现了人工智能的身影。
　　在泛互联网的环境里，金融风控面临的传统个体欺诈已迅速演变为有组织、有规模的群体欺诈和关联风险。而传统反欺诈还停留在识别一度风险等这种简单规则方式，如联系人中借贷人个数等，对于二度、三度乃至更广范围的网络全局风险苦无良策。结合机器学习里面基于图谱的复杂网络技术很好地解决了这一诉求，可以依据申请人、手机号、设备、IP地址等各类信息节点构建庞大网络图，并可在此之上进行基于规则和机器学习的反欺诈模型实时识别。例如，复杂网络可监测相关设备ID在哪些借贷网站上进行注册、同一设备是否下载多个借贷App，可以实时发现多头贷款的征兆，把风险控制到最低。
　　目前，大数据和人工智能绝不仅仅是工具，作为一种技术革新，未来对于企业的作用也绝不仅仅体现在风控层面。大数据环境还将对审计思路、审计方式方法、组织模式及相关制度等方面产生深远的影响，促进整个行业健康发展。
　　(本文作者介绍：杭州同盾科技CEO)
责任编辑：李唯
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数据分析（Data Analysis） 数据分析概念 　　数据分析是指用适当的统计方法对收集来的大量第一手资料和第二手资料进行分析，以求最大化地开发数据资料的功能，发挥数据的作用。是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。 　　数据也称观测值，是实验、测量、观察、调查等的结果，常以数量的形式给出。 　　数据分析与数据挖掘密切相关，但数据挖掘往往倾向于关注较大型的数据集，较少侧重于推理，且常常采用的是最初为另外一种不同目的而采集的数据。 数据分析的目的与意义 　　数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来，以找出所研究对象的内在规律。 　　在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。数据分析是组织有目的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。这一过程是质量管理体系的支持过程。在产品的整个寿命周期，包括从市场调研到售后服务和最终处置的各个过程都需要适当运用数据分析过程，以提升有效性。例如J.开普勒通过分析行星角位置的观测数据，找出了行星运动规律。又如，一个企业的领导人要通过市场调查，分析所得数据以判定市场动向，从而制定合适的生产及销售计划。因此数据分析有极广泛的应用范围。 数据分析的功能 数据分析主要包含下面几个功能： 　　1. 简单数学运算（Simple Math） 　　2. 统计（Statistics） 　　3. 快速傅里叶变换（FFT） 　　4. 平滑和滤波（Smoothing and Filtering） 　　5. 基线和峰值分析(Baseline and Peak Analysis)
数据分析的类型 　　在统计学领域，有些人将数据分析划分为描述性统计分析、探索性数据分析以及验证性数据分析；其中，探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征，而验证性数据分析则侧重于已有假设的证实或证伪。 　　探索性数据分析：是指为了形成值得假设的检验而对数据进行分析的一种方法，是对传统统计学假设检验手段的补充。该方法由美国著名统计学家约翰·图基(John Tukey)命名。 　　定性数据分析：又称为“定性资料分析”、“定性研究”或者“质性研究资料分析”，是指对诸如词语、照片、观察结果之类的非数值型数据（或者说资料）的分析。
数据分析步骤 　　数据分析有极广泛的应用范围。典型的数据分析可能包含以下三个步： 　　1、探索性数据分析，当数据刚取得时，可能杂乱无章，看不出规律，通过作图、造表、用各种形式的方程拟合，计算某些特征量等手段探索规律性的可能形式，即往什么方向和用何种方式去寻找和揭示隐含在数据中的规律性。 　　2、模型选定分析，在探索性分析的基础上提出一类或几类可能的模型，然后通过进一步的分析从中挑选一定的模型。 　　3、推断分析，通常使用数理统计方法对所定模型或估计的可靠程度和精确程度作出推断。
数据分析过程实施 　　数据分析过程的主要活动由识别信息需求、收集数据、分析数据、评价并改进数据分析的有效性组成。 　　一、识别信息需求 　　识别信息需求是确保数据分析过程有效性的首要条件，可以为收集数据、分析数据提供清晰的目标。识别信息需求是管理者的职责管理者应根据决策和过程控制的需求，提出对信息的需求。就过程控制而言，管理者应识别需求要利用那些信息支持评审过程输入、过程输出、资源配置的合理性、过程活动的优化方案和过程异常变异的发现。 　　二、收集数据 　　有目的的收集数据，是确保数据分析过程有效的基础。组织需要对收集数据的内容、渠道、方法进行策划。策划时应考虑： 　　① 将识别的需求转化为具体的要求，如评价供方时，需要收集的数据可能包括其过程能力、测量系统不确定度等相关数据； 　　② 明确由谁在何时何处，通过何种渠道和方法收集数据； 　　③ 记录表应便于使用； 　　④ 采取有效措施，防止数据丢失和虚假数据对系统的干扰。
　　三、分析数据 　　分析数据是将收集的数据通过加工、整理和分析、使其转化为信息，通常用方法有： 　　老七种工具，即排列图、因果图、分层法、调查表、散步图、直方图、控制图； 　　新七种工具，即关联图、系统图、矩阵图、KJ法、计划评审技术、PDPC法、矩阵数据图；
　　四、数据分析过程的改进 　　数据分析是质量管理体系的基础。组织的管理者应在适当时，通过对以下问题的分析，评估其有效性： 　　① 提供决策的信息是否充分、可信，是否存在因信息不足、失准、滞后而导致决策失误的问题； 　　② 信息对持续改进质量管理体系、过程、产品所发挥的作用是否与期望值一致，是否在产品实现过程中有效运用数据分析； 　　③ 收集数据的目的是否明确，收集的数据是否真实和充分，信息渠道是否畅通； 　　④ 数据分析方法是否合理，是否将风险控制在可接受的范围； 　　⑤ 数据分析所需资源是否得到保障。
关于那个意见相同的、已经团结了的，就不发生团结的问题了。问题就是那个还没有团结的，所谓没有团结的，就是那个意见不相同的，或者缺点大的。-邓小平
数据分析目前国内的佼佼者是FineBI,多维OLAP分析是BI工具分析功能的集中体现，其应用特性主要体现在两方面：一是即时查询到效果（Online），这要求后台数据的计算速度和前台浏览器的展示速度都要很快；二是多维度自定义分析，这要求BI工具的多维数据库应该具有较大的灵活性，可以随用户的要求组合任意的指标和维度。只有同时满足这两个特性的交互分析过程，才是多维OLAP分析，才能保障用户即时看到其分析需求对应的数据统计结果，以及通过切换维度和改变条件等方式，满足根据上一步的结果即时产生的新的分析需求。
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我们会通过消息、邮箱等方式尽快将举报结果通知您。金三下，异常没合理解释就一直在系统亮红灯！
其实是金三系统帮税务局盯上了这个事情，金三系统将你报送的财务报表利润表数据和申报表上利润数据自动进行勾稽比对，如果有差异会提示风险，一旦风险点提示出来，税务人员就会要求企业做出说明。如果没有合理的解释，补税就是必然。
那么这个事情本来应该是怎样的呢？其实，企业所得税法是明确规定了企业预缴税款的方式的。
按照五十四条的规定，「分月或者分季预缴企业所得税时，应当按照月度或者季度的实际利润额预缴；按照月度或者季度的实际利润额预缴有困难的，可以按照上一纳税年度应纳税所得额的月度或者季度平均额预缴，或者按照经税务机关认可的其他方法预缴。预缴方法一经确定，该纳税年度内不得随意变更。」
而且国税函[2009]34号还对预缴进行了补充强调说明，「为确保税款足额及时入库，各级税务机关对纳入当地重点税源管理的企业，原则上应按照实际利润额预缴方法征收企业所得税。各级税务机关根据企业上年度企业所得税预缴和汇算清缴情况，对全年企业所得税预缴税款占企业所得税应缴税款比例明显偏低的，要及时查明原因，调整预缴方法或预缴税额。」
展开剩余62%
「各级税务机关要处理好企业所得税预缴和汇算清缴税款入库的关系，原则上各地企业所得税年度预缴税款占当年企业所得税入库税款(预缴数+汇算清缴数)应不少于70%。」
不管你不行，不做为的税务人员也面临巨大风险。
不要不以为然，这些都是有根据的！
其实这真不是吓你的，不难理解，税务平时从企业得到的资料大部分也就是你报送的，如果不来稽查，税务局基本就是把你报送的数据分析来分析去，特别现在运用计算机分析也比较快捷，后台设置好指标后，你一报送资料就会自动分析，有异常点自然就跳出来了。
正常情况，你如果按照实际利润预缴企业所得税，你申报的报表利润和申报表填写的利润总额是一样。这个毋庸置疑，你有差异，你就得被监控，被询问。
然后就是更惨的，在例行税务稽查选案过程中增加被选中的风险！所以，这些风险点平时都要注意，做为报税会计，随意性太强可是要给企业带来风险的！
这是你填写的季度利润表的利润总额的左右数。（图片是07版本的）
ps：执行不同会计制度的纳税人填写的报表是不一样的。具体看图，一般执行企业会计准则的填写2007版的财务报表。《企业会计制度》、《小企业会计制度》选择2005版的财务报表。
这是你填写的申报表利润总额的左右数据，看到没有，表上面一部分是你按照实际利润预缴，什么意思，就是按照你会计利润来预缴，既然这样，你为什么能不一致？
其实填写说明也有这个的要求，需要一致！
这是税务局分析异常数据表
看到没，数据会自动填充过来，有差异就要提示风险
然后最后税源管理员要一一排查，把原因和整改意见落实，那么原因是什么？马上你就会接到电话，写个书面原因过去。这是税务低风险，会及时被提醒修正。但是如果没有提醒你，你也不注意，发生了申报错误，就会演变为税务中风险，后期发现就会面临补税，缴纳滞纳金。
这个月申报时候，你得好好进行合理性，逻辑性的审核！！切记！！
编辑设计：江老师 来源：二哥税税念
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