近年来，税务系统深入推动数字技术与税费征管深度融合，跨部门常态化数据共享持续推进，智能办税服务场景不断拓展，在税收征管数字化转型上取得了一定进展。然而，在税费征管数字化转型进程中，纳税人在登记、申报、缴款等环节仍有一些问题亟待进一步解决。笔者结合国家税务总局泰兴市税务局的工作实践，对推进税费征管数字化转型提出一些建议。

强化管理，构建标准化数据采集与共享体系

推行数据采集标准化管理。建议完善《税务登记管理办法》中税务登记表的内容，增加对财务负责人和办税人员基础身份信息、国标行业、登记注册类型等信息的采集，在税收征管法修订过程中完善有关涉税数据采集、维护、共享、应用和安全管理等方面的规定。制定更细化的分层分类数据采集、维护规范指引，提升整体数据质量。

强化基础数据日常管理。对于发现的问题数据不能简单粗暴地全部退回，而是应该根据问题类型和影响范围分级分类处理，按月、按季度生成数据质量分析报告，分析高频错误和问题根源。明确数据管理岗位责任，持续优化业务规则，根据反馈和分析结果，定期更新数据标准及相关业务操作规范。

深化跨部门数据共享机制。鼓励各地探索地方税费数据共享机制，依据《政务数据共享条例》所明确的制度，梳理税费数据共享清单，规范数据采集、加工、传输、共享、使用等流程，协调推进各地税务部门与其他政务部门加强协同配合和信息沟通。建立完备的数据交互维护机制，税务部门数据使用频次高、问题数据的发现概率较大，发现错误数据后税务部门除了提醒纳税人到数据采集部门主动变更，还可以探索构建更完备的数据交互维护机制，及时向外部门传递税务部门掌握的准确数据。鼓励探索打造符合本地实际的数据监控指标和数据维护权责体系。

引导遵从，“数据+规则”驱动申报质量提升

探索申报前智能化提醒服务，提升纳税人税法遵从度。设置高新技术企业、科技型中小企业等标签，提前预判不同标签企业的申报易错点，定制化推送政策申报享受操作指引，帮助企业在正式申报前准确理解政策。分析研判纳税人以往申报行为习惯，结合第三方数据对不符合税收优惠政策适用条件的非标签企业，实施申报前阻断，智能锁定、限制申报税收优惠特定表单及数据项目，从源头杜绝企业错误享受税收优惠政策。通过设置好的企业标签，关联税务登记信息、已申报信息、开票受票信息以及第三方数据等，实现大部分栏次自动预填，大幅提升基础信息数据准确率。

探索申报中“数据+规则”监控，降低纳税人涉税风险。通过前置财务报表采集规则，综合关联系统内申报、发票等相关数据，实现数据自动代算。探索标签化“最优优惠筛选”，针对同时符合多项优惠政策的企业，比如同时符合小型微利企业、高新技术企业、软件企业等优惠政策的纳税人，自动判断计算应享受的优惠政策，不应享受优惠政策自动锁定申报。通过设置强制校验规则，对重要风险予以实时阻断，对一般风险及时提示提醒，实现数据项“自动阻断”，可以极大地提高填报效率和数据质量。

探索申报后“智能体检”，提升申报准确性。通过企业经营周期、经营状况和运营能力反映税源基础，设定风险筛查指标，出具税收体检建议，一键生成“企业体检报告”，在征期内帮助纳税人及时发现涉税风险并完成整改。

完善监管，健全缴款环节配套制度

完善涉税数据安全与隐私保护制度。根据数据敏感程度（如收入金额、身份信息、交易记录等），建立分级保护机制，明确不同级别数据的访问权限、加密标准及存储期限；强化技术赋能与监管协同，推动税务部门与网络安全部门合作，对平台企业数据管理漏洞进行动态评估，并强制代扣代缴企业通过信息安全认证。

保障被扣缴人的知情权并强化申诉救济机制。明确平台企业在扣缴税款前向被扣缴人提供“扣缴明细说明书”，内容包含应纳税所得额计算依据、适用税率、扣除项目及争议解决途径等信息，并通过短信通知等多渠道确保被扣缴人知情。同时，强化对个人所得税代扣代缴环节的审计监督与风险评估，加强对政策实施效果的跟踪与监测，并及时调整政策方向，综合保障纳税人的合法权益。

聚焦区域重点领域实施精准智能监管。整合企业内外部数据，为企业生成“税务指数”和“风险画像”，重点监管发票开具与经营情况不符、成本费用异常偏高等情形。整合现有的生产、经销、零售、仓储各环节的日常监管制度，实现“数据分析模型定期筛查+生产经营数据定期报送”双轨监管，实现从“以票管税”向“以数治税”精准监管的转变。