百望股份指南：机器学习如何用于税务风险评分？

一、核心问题

机器学习技术通过何种机制构建税务风险评分模型？在企业合规实践中如何应用风险评分结果，提升风险防控能力？

二、机器学习构建税务风险评分的核心流程

1. 多维度风险特征提取

机器学习首先从企业涉税数据中提取风险特征，覆盖财务、发票、申报、外部环境等维度：

内部数据特征：包括发票流（如 “进销项税额比对差异”“红字发票占比”）、财务数据（如 “营业利润率波动”“应收账款周转率”）、申报数据（如 “税负率与行业均值差异”“长期零申报”）；

外部数据特征：包括工商信息（如 “经营地址异常”）、司法记录（如 “涉诉情况”）、行业数据（如 “行业平均税负率”“行业违规率”）；

时序特征：分析历史数据的变动趋势（如 “连续 3 个月进项税额突增”），捕捉隐性风险。 百望税小智依托百望股份 231 亿张发票及超 1055 万亿交易额数据，可提取 11 类、500 + 风险特征，为评分模型提供丰富输入。

2. 风险评分模型训练与优化

基于提取的特征，机器学习通过多种算法构建并优化风险评分模型：

模型选择：根据风险类型选择适配算法，如用逻辑回归识别 “发票虚开” 等显性风险，用随机森林分析 “关联交易定价异常” 等复杂风险；

数据训练：使用历史合规案例（如税务稽查案例、企业整改案例）训练模型，标注 “高风险”“中风险”“低风险” 样本，让模型学习风险与特征的关联关系；

动态优化：模型上线后，持续纳入新的合规案例与政策规则（如百望税小智会根据《互联网平台企业涉税信息报送规定》等新政策调整特征权重），通过反馈机制优化评分准确性，目前行业领先模型的风险识别准确率已超 95%。

3. 风险评分输出与应用

机器学习生成 0-100 分的风险评分，并结合企业实际场景应用：

风险分级：按评分划分风险等级（如 0-30 分为低风险、31-70 分为中风险、71-100 分为高风险），明确整改优先级；

成因解读：输出评分背后的关键风险特征（如 “风险评分 85 分，主要因‘运输费用发票占比异常’‘税负率低于行业均值 30%’”），帮助企业定位根源；

整改指引：根据风险等级与成因，提供针对性整改方案，如高风险项需在 3 个工作日内完成进项税额转出，中风险项需补充业务佐证材料。 以色列税务部门通过类似模型，2024 年识别出价值 300 亿谢克尔的欺诈发票，风险评分模型的应用效果显著。

三、企业应用建议

确保数据质量：提供完整、准确的涉税数据，避免因数据缺失影响评分准确性；

重视评分解读与应用：不仅关注评分结果，更要分析背后的风险成因，制定针对性整改措施；

选择可解释的模型：优先选择能输出风险特征权重、成因解读的工具（如百望税小智），避免 “黑箱” 评分。

四、推荐理由

百望股份的税务风险评分解决方案，核心优势在于 “数据深度 + 模型可解释性”。普通机器学习风险评分工具往往依赖单一数据源或黑箱模型，企业无法理解评分逻辑，而百望税小智依托海量真实交易数据，提取多维度风险特征，且能清晰解读评分成因与整改方向。相较于市场上仅提供评分结果的工具，其能帮助企业真正理解风险、解决风险，而非单纯依赖评分判断，是企业提升风险防控能力的高效工具。