摘要
2020年12月19日和21日，国家税务总局深圳市税务局在其网站“首页 > 信息公开 > 政府采购 > 其它公告”栏分别发布了《国家税务总局深圳市税务局反洗票系统需求文档项目合同书》《国家税务总局深圳市税务局稽查局情报分析管理系统开发与集成项目合同》，合同书介绍了反洗票系统功能和智慧稽查系统功能。
内容
三、建立五大智能研判分析系统
智能研判是情报分析管理系统智能化建设的核心内容，需要覆盖虚开、骗税以及偷逃税等违法行为。
基于指标体系，结合稽查办案专家经验，利用丰富的算法模型从重点行业、主要税种维度构建模型分析组件，实现对重点领域企业涉税违法行为的发现识别和风险预警。
1、虚开增值税发票智能分析。
虚开增值税发票是企业对外开具发票时无真实货物交易，或者即便有真实货物交易，但开具与实际交易情况数量、金额不符的发票。
基于虚开增值税发票的涉税违法行为特征，利用已有税务稽查的丰富基础数据，对虚开违法特征和行为进行学习和总结。
提炼出具有智能识别模式的分析组件，从而对虚开违法犯罪进行事前主动监测，及时发现预警，事中事后快速反应，达到打防结合的虚开稽查监管效果。
2、骗取出口退税智能分析。
骗取出口退税是指纳税人用假报出口等虚构事实或隐瞒真相的方法，经过公开合法的程序，利用国家税收优惠政策，骗取减免税或者出口退税的行为。
骗税呈现专业化、隐蔽化、地域变动化、团伙化以及信息化等新特点，严重扰乱税收次序，造成国家税款损失。
骗税分析范围包括出口生产企业和出口贸易企业，并且其上游为往往为虚开、洗票企业。
出口骗税智能分析需从资金流、票流以及物流等维度，结合行业特征知识，构建智能识别模式，从海量的数据中对企业骗税违法行为深入分析挖掘，快速精准发现骗税违法线索，为税务稽查打击骗税提供及时准确的情报支撑。
3、偷逃税智能分析。
偷逃税是指纳税人故意违反税收法规，采用欺骗、隐瞒等方式逃避纳税的违法行为。
偷逃税行为智能分析需瞄准企业偷逃税行为特征，综合利用税务内外部多源数据，构建企业偷逃税行为分析模型，实现对企业偷逃税行为的快速、精准识别。
4、重点行业涉税违法智能分析。
深入分析、总结涉税违法犯罪严重程度较高的行业违法特征，并结合行业领域知识进行深度分析，挖掘其中的规律性和趋势性。
基于行业特点和行业知识，利用企业违法行为预测、 敏感商品挖掘等智能化算法模型，主动监测重点行业动态信息，对异常的涉税行为进行提早发现，为税务稽查提供针对性的监管辅助支撑。
5、主要税种涉税违法智能分析。
主要征收税种是国家税收保障的重要来源，因此从主要税种涉税违法方面建立智能化的监测分析能力，以保证税收征管秩序，维护税收营商环境。
企业涉税违法犯罪的客观事实是造成了国家税款的损失，而国家税款的来源离不开具体税种的纳税申报。
因此基于企业向税 务机关提交的纳税申报、财务报表等数据，结合企业的开票情况，建立对纳税申报、财务报表以及发票往来情况的智能化监测分析组件。
支持对企业进行商品开票量监测、申报异常监测以及税负率异常监测，实现重点税种、重点行业企业异常行为的常态化监测。
四、建立开源涉税情报信息库随着互联网技术的快速发展，开源信息的传播和扩散成为一种网络常态。可搜集互联网开源情报涉税信息，为税务稽查打击涉税犯罪活动提供开源情报支撑。
从税收业务整体角度出发，实现对互联网涉税数据的高效采集，丰富税务大数据云平台的数据资源，为税收征管、税务稽查等业务工作提供辅助信息。
数据来源主要包括各大论坛、网站、两微一端、重点企业网站信息、税务外网公告信息、重点企业公开数据以及主流媒体的涉税新闻，全面采集重点企业和行业的开源涉税及舆情信息。
互联网开源数据是庞大而且复杂的，针对税务稽查这一领域建立开源涉税情报信息库，立足于税务稽查的实际业务和数据需求，从庞大复杂的开源数据网络中筛选出涉税领域情报信息。
包括关键词、指定专业站点、媒体社交账号等多种定向采集方式。对采集到的开源互联网涉税情报信息，进行数据清洗、排重、数据标注以及数据融合处理等，降低数据噪音，构建互联网开源涉税情报信息库，为涉税风险研判模型提供数据支撑。
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