这是杰拉尔德·达尔马宁 (Gérald Darmanin) 部长和他的税务管理人员昨天在税务欺诈问题新闻发布会上展示的一幅漂亮的图景。 2019 年，国家在税务审计后征收了超过 90 亿欧元，比 2018 年增加了 13 亿欧元。在这笔大笔资金中，有 7.85 亿欧元被追回，这要归功于数据科学家以及他们的算法数据挖掘。目前 DGFiP 内有 26 名数据挖掘专家。到 2020 年底，另外四人将加入他们。
这支突击队应该成为贝西打击税务欺诈的新武装力量。如何 ？通过交叉检查数据和统计分析，这些新型调查人员能够发现以前在公司或个人声明中未被注意到的异常情况。现在一切都由 IT 进行审查：费用、工资、营业额、资产状况等。
每家公司的税务风险“评级”
在业务方面，这些数据侦探已经发展起来了“基于机器学习或风险分析技术的大约一百个查询”，这使他们能够“涵盖大部分税务风险”。在数据分析结束时，每家公司的两侧都有一个“引用”反映其税务风险水平。类似的技术正在为个人开发。
结果相当令人鼓舞。 2019 年，这些算法是 22% 的公司税务审计的来源，而 2018 年仅为 14%。它们也是 11% 与个人相关的审计的来源。总共发送的文件数数据科学家税务代理的数量从 2016 年的几百人增加到 2019 年的 10 万人以上。而且这还没有结束。政府希望数据挖掘到 2022 年，将完成一半的税务审计。
发现数千个国外账户
这还不是全部。这些算法还使得探索国际数据成为可能，从而检测国外是否存在未申报的银行账户。 2019年，数千名纳税人通过一封简单的信函了解到了这些信息。此后，其中 4,000 人的情况得到了正规化，代理人甚至不需要进行税务审计。
第三个 IT 组件目前正在测试中，大量收集来自社交网络的公共数据。 Bercy 的目标是发现特别严重的欺诈行为，例如海外虚假税务住所、隐藏的商业活动或非法活动。社交网络收集和分析工具的设计将于今年推出。中期评估将于 2021 年中期制定。实验的最终结果计划于 2023 年得出。
无论如何，伯西内部计算机分析的兴起并不意味着税务审计最终将完全非人性化，也不意味着纳税人将不得不向机器证明自己的合理性。“数据挖掘的目的并不是代替审计员进行检查（……）它使我们能够更好地确定目标，减少对诚实的人的干扰，并更多地干扰我们认为不诚实的人。但我们仍然需要审计员””，Gérald Darmanin 在新闻发布会上解释道。我们（几乎）放心了。
来源:法国经济网
