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信息系统建设和企业税务管理的结合

作者:用友BIP
  • 2023-11-06
    云南
  • 本文字数:1915 字

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企业税务管理及系统建设的重要性


科技的迅猛发展推动了传统财税管理向智能财税管理的革命。企业必须借助互联网、大数据、人工智能,甚至云计算等技术,以快速实现传统财税管理向平台化、服务化、自动化和智能化的升级,以支持企业实现管理目标。

 

在 2021 年 3 月,中共中央办公厅和国务院办公厅发布了《关于进一步深化税收征管改革的意见》,提出了全面推进税收征管数字化升级和智能化改造的计划。在这一背景下,适应现代税收征管体系各个环节的新变革成为纳税义务人面临的重要挑战。

 

从管理角度来看,科学地设定企业税务管理目标并依赖信息化云技术管理系统,可以帮助企业控制税务风险和降低税务管理成本,从而为企业集团创造更多的税后净利润。企业的本质管理流程可以抽象为业务循环、管理循环和信息循环三个方面。在这些方面,信息循环扮演着重要的角色,它作为连接业务循环和管理循环的纽带,基于一个统一的税务信息共享平台,建立了一个全生命周期的税务管理体系,为涉税全流程提供支持和保障。

 

同时,这个系统还对税务数据进行整合和积累,形成了企业集团的税务大数据。这些数据为更有效的税务循环提供支持,实现了税务风险的监控和预警,为企业风险管理提供了决策依据。这种综合的税务管理方法不仅有助于实现税务合规性,还有助于提高企业的运营效率,降低税务风险,最终为企业创造更多的税后净利润。


税务系统建设的难点


大型集团企业一般都已经建立了良好的信息化基础,具备 ERP、OA 等各种业务系统。但是,在构建以智能税务为目标的管理系统时,存在着特定的困难,主要包括:


 业财税系统的协同性不足:无论从财务管理理论或信息化落地,业财协同都已经被业界充分的讨论。但是,在税务系统的建设中,仍然缺乏有效的理论体系。比如,财税的数据口径不一致、税务法规变化导致的系统设计落后等问题都增加了税务系统“理解”业财事项的难度。

 

多变的法规难于适配:税收法规和政策经常发生变化,需要不断地更新和适应。因此,特别是以数智化为目标的税务系统就必须涵盖变化的税务法规和政策。这就需要一个灵活的信息系统,能够快速识别、容纳并适配这些变化。

 

数据一致性要求高:税务数据是企业对外披露的一项数据,而且披露的口径需要遵从税务机关的要求。这就造成税务数据的口径与业财口径的差异。同时,不同税种间的数据也存在横向关联和比较的需求。那么,在系统设计系统时,就需要系统能够为不同的应用场景提供统一的数据口径。

 

员工培训和接受度:税务系统是一个相对较新的概念。因此,与税务系统适配的组织能力建设也存在着大量的新的课题。员工也需要接受一种全新的税务执行方式。同时,员工也需要逐步尝试使用系统产生的数据,发现新的税务管理视角。

 

面对这些挑战,企业需要制定合适的战略和计划,以提高业务系统和财务系统的协同性,同时不断更新技术和法规知识,确保信息系统的安全性和性能。而在建设系统的过程中,如何调动员工参与系统建设也是成功的关键因素。


系统建设方法:确定目标、小步快跑


根据项目经验,建议企业采用小步快跑,快速迭代的方法。税务管理者首先需要选择建设目标,然后选择达成该目标的路径。管理者可以考虑企业需求,然后选择适合自身的转型路径,以求逐步将原先的经验驱动的税务管理转变为数据驱动的数智管理方式。

 

从企业的税务运营角度切入,单家企业需要处理各类不同税种(下图纵向),处理流程可以抽象为取数、核算、申报、归集及分析四步(下图横向)。而随着集团企业的成长,将有越来越多的企业纳入这一体系(下图立体面),在此过程中,集团统一税务运营规则变得更加急迫。


基于税务运营的维度(即使用者的视角),我们建议企业可以根据使用者的需求急迫程度选择以下三种路径:


路径一:全面推进


企业期望“全面规划、平行落地”的方式推进税务数智化系统的建设,需要全面审视各子公司的所有涉及的税种,并根据业务,梳理各税种的取数、核算规则。同时,由于需要建设大而全的项目,规划者已经需要更加全面的考虑税务系统的数据治理工作。


路径二:按单一税种(增值税)推进


企业期望以“关键路径,迅速闭环”的方式,完成对集团企业税务数智化的建设。与全面推进的方式相比,按税种的方式一般选择增值税这一集成度最高的税种,串联起业务、财务、及税务纵向组织,快速完成税种功能上的税务系统闭环。而在闭环后,税务管理者可以发现现有运营体系的缺陷,并有的放矢,提升税务管理。在此之后,将税务系统延伸至其他税种。


路径三:按数据管理方式推进


企业期望以“数据管控,操作下沉”的方式,抓大放小,推动企业税务数智化。集中管理方式关注下属企业的税务表现,而不是下属企业的税务执行情况。因此,与前两种路径相比,税务操作的需求较浅,而是关注税务数据的应用和挖掘。


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