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逃税犯罪与网络金融犯罪综合治理技术体系研究

点击次数:59  更新时间:2019-11-07 00:00 

    内容提要:互联网时代,逃税犯罪与网络金融犯罪呈交叉混合态势且普遍高发。逃税犯罪中形成的违法收入,经过网络金融形成的新型金融业态可以达到隐瞒来源、逃避监管与规避税收的目的,并引发包括洗钱犯罪在内的网络金融犯罪。本文通过对数据、制度和系统等主要层面进行顶层设计并整合技术要素,构建了逃税犯罪与网络金融犯罪分类场景治理应用模式,最终建立了涵盖识别与预防、监测与预警以及响应与决策在内的犯罪综合治理技术体系。
    关键词:逃税犯罪 网络金融犯罪 综合治理技术体系
    自二十世纪以来,洗钱犯罪活动在世界范围内迅速蔓延,洗钱规模逐年扩大,其集团化、国际化、产业化的犯罪特征明显,严重威胁了国际经济秩序与各国金融体系的稳定。洗钱规模的真实数据很难被掌握,但一些国际组织尝试作出测算,如国际货币基金组织(IMF)认为全球洗钱规模约占全球GDP 的2%~5%.联合国毒品和犯罪问题办公室(UNODC)测算贩毒分子在2009 年通过洗钱产生的不法收入约1.6万亿美元,约占当年全球GDP的2.7%。非法洗钱数额每增加10% 便会使全球GDP 降低0.1%,泛滥的洗钱犯罪活动不仅危害经济健康发展,而且更会引发逃税、腐败、恐怖活动等问题,严重危害社会稳定。
    虽然洗钱犯罪与逃税犯罪分属独立的犯罪罪名,但不可否认,洗钱犯罪与逃税犯罪之间存在不可忽视的关联:所有非法收入经过洗钱手段的“清洗”都能逃避纳税,而所有逃避纳税的非法收入也需经过洗钱手段的“清洗”才能变得合法。随着现代信息技术的不断发展,大数据、云计算等互联网技术的普及应用为洗钱犯罪提供了更多技术支持,而P2P网络借贷、众筹融资等网络金融的蓬勃发展则为洗钱犯罪提供了更多可选择的平台。因此,必须警惕洗钱犯罪利用网络金融实施逃税犯罪并引发其他网络金融犯罪的行为。相关研究认为,洗钱犯罪的国际化加速了各国税收的流失。洗钱可以为税收犯罪清洗犯罪收益,为税收犯罪提供动力和资金来源,同时税收体系本身也成为犯罪分子洗钱的渠道之一。因此,构建反洗钱与反逃税联动机制具备天然的合理性。
    一、逃税犯罪与网络金融犯罪的内涵联系
    (一)逃税与逃税犯罪
    “理性人”假设,也称“经济人”假设,认为每一个参与经济活动的个体,都力图以最小的代价获取最大的经济利益。对“经济人”而言,缴纳税款无疑是一笔不菲的支出,并试图以各种方式减少个人经济活动的成本,便产生节税(tax saving)概念。但节税行为并不一定都符合相关法律的规定,故“经济人”做出降低税负的行为可分为合法的节税、不被认可的避税(tax avoidance)和非法的逃税(tax evasion)。
    国务院于1986年发布的《中华人民共和国税收征收管理暂行条例》(国发〔1986〕48号)虽然没有出现逃税的概念,但却明确规定了偷税与漏税的界定, 其管理意图便是将偷税与漏税分别作为主观与客观意图上的逃税行为。其后,立法机关出台了《税收征管法》等法律并数次修改,但始终没有对逃税作出高度统一的界定。直到2009年,最高人民法院与最高人民检察院在《中华人民共和国刑法确定罪名的补充规定(四)》(法释〔2009〕13号)中,明确规定逃税罪是指纳税人采取欺骗、隐瞒手段进行虚假纳税申报或者不申报,逃避缴纳税款数额较大,并且占应纳税额百分之十以上,扣缴义务人采取欺骗、隐瞒等手段,不缴或者少缴已扣已收税款,数额较大或者因逃税受到两次行政处罚又逃税的行为。
    (二)网络金融与网络金融犯罪
    早期的网络金融(Internet Finance)始于二十世纪末,金融机构为了应对互联网浪潮,将传统线下金融业务移到互联网上,以提高服务效率,降低服务成本。随着信息技术的飞速发展,网络金融按照金融网络化与网络金融化的双向演进路径,与信息技术和互联网络不断融合,最终形成P2P 网络借贷、众筹融资等新型金融业态。
    网络金融犯罪是一种新型的犯罪模式,指涉及金融领域,破坏国家金融管理制度与管理秩序,情节严重且违反刑法的犯罪行为,其外延边界涉及《刑法》第三章第四节的破坏金融管理秩序罪和第五节的金融诈骗罪。网络金融犯罪包括传统金融犯罪的网络异化,如盗窃犯罪、诈骗犯罪、信用卡犯罪等;针对金融计算机系统实施侵犯、破坏的犯罪行为,如非法进入互联网金融平台盗取资金或对计算机系统造成损害的犯罪等; 以及利用创新型金融工具实施的擅自设立金融机构、非法吸收公众存款、非法经营、集资诈骗等犯罪行为。需要注意的是,洗钱犯罪只是网络金融犯罪中的一类。
    (三)逃税犯罪与网络金融犯罪的关联
    首先,网络金融成为逃税犯罪的新通道。网络金融是一个谱系概念,其一端是传统金融机构与市场中介,另一端是瓦尔拉斯一般均衡对应的无金融中介或市场情形,中间的所有交易与组织形式都属于网络金融。借助网络金融的创新型金融工具,逃税犯罪行为人可以轻松地将巨额非法资金藏匿在正常交易的海洋里。以P2P 网络借贷为例,犯罪分子通过设立虚假项目,发布伪造借款信息,将违法收入进行反向投标、巧换名目后,转移到自身的合法账户中,隐匿了违法收入的真实来源,这是逃税犯罪常用的手段。
    其次,逃税犯罪会引发网络金融犯罪。逃税犯罪必然会产生巨额违法收入,逃税犯罪行为人也会立即采取多种手段隐瞒、掩饰违法收入的来源和性质。网络金融便捷的交易形式、多样的平台选择和发达的技术手段可以轻松地隐瞒资金来源、改变资金性质。因此,逃税犯罪行为人利用网络金融“清洗”违法收入的行为会引发多种网络金融犯罪。除此之外,可能还会引发网络传销、网络赌博、地下钱庄等危害国家经济管理制度的犯罪行为。
    最后,网络金融犯罪会诱发逃税犯罪。通过网络金融对逃税犯罪违法收入进行藏匿或转移,势必会形成税收流失、税基损害,导致国家财政收入萎缩。在国家财政投入不变的前提下,政府势必会通过提高税收收入来弥补赤字,而过高的税率又会侵害大部分纳税人的利益,诱发逃税犯罪行为的产生。
    综上,逃税犯罪与网络金融犯罪具有很强的关联性。一方面,逃税犯罪的非法收入借助网络金融规避监管、进行转移的行为,不仅会妨害国家金融体系的稳定,也会助长其他犯罪形式的产生,危害公众财产安全和社会稳定;另一方面,以洗钱犯罪为首的网络金融犯罪会损害金融管理制度与秩序,造成资金外流,引发税收流失,从而产生税基侵蚀的恶果。因此对逃税犯罪与网络金融犯罪的综合治理是维护财政健康、社会良序发展的有效途径。
    二、 基于大数据的犯罪综合治理评估模型设计
    对逃税犯罪和网络金融犯罪的侦查需要处理海量的交易数据,而大数据技术能够满足侦查工作中处理数据“实时性”与“连续性”的需求。因此,设计基于大数据的评估模型是实现逃税犯罪与网络金融犯罪治理技术体系核心功能的关键。本章内容包括数据处理与分类、数据处理与评估引擎选择、评估模型的构建三部分。
    (一)数据处理与分类
    目前,大数据分析主要处理两种数据类型,一种是批式数据处理(batch data processing),另一种是流式数据处理(s t r e a m i n g d a t a processing)。 逃税犯罪与网络金融犯罪综合治理工作既需要批量处理批式数据,也需要实时处理流式数据。批式数据具有体量大、精度高、价值密度低等特点。批式数据一般存在于税务部门、监管部门、金融机构、互联网公司等平台的各类行为记录中,通过人工录入、网络采集可以收集到相关数据并对其进行批量处理。批式数据的处理可以为犯罪治理的识别与预防奠定基础。例如,可以从个人银行账户中获取其资产状况,通过账户之间的往来交易分析其行为模式,并以此为基准识别不符合其行为的可疑交易。目前对批式数据的处理可以采取基于Hadoop的分布式框架,其中主要模块包括数据存储(HDFS)和逻辑分配与数据计算(Map Reduce)。
    流式数据不同于批式数据,可将其视为一组随时间延续而无限增长的数据集合,具有实时性、波动性、多元性等特点。一般地,流式数据能够有效避免批式数据的结果滞后性,更符合犯罪综合治理中监测与预警的功能设计需求。通过对批式数据的预先处理,可以提前发现风险源,实现对犯罪行为的预先识别与防范,再借助网络实时采集流式数据的方式,实现对个人与企业信息实时更新、可疑行为实时监测、异常行为及时预警等功能,实现治理技术体系中监测与预警的目标。目前处理流式数据普遍使用Storm、Spark 以及Samza 等框架。
    (二)数据处理与评估引擎选择
    对逃税犯罪与网络金融犯罪的综合治理存在共同处理批式数据和流式数据的需求,选择能够有效兼顾两种数据类型的运算框架是关键。因此选择分布式处理框架Spark作为犯罪综合治理技术体系中数据处理与评估引擎的基础。Spark框架与Hadoop框架类似,工具模组包括关系运算(Spark SQL)、流式数据处理(Spark Streaming)、机器学习(Mlib)以及图谱计算(GraphX)等子模块,但是Spark可以做到在数据尚未写入硬盘时便在内存中进行运算,减少重复写入的时间。因此使用Spark框架不仅保持了数据处理需求的及时性,也提高了数据的高容错性和高可伸缩性,针对以流式数据为主的数据类型处理具备良好的效果。
    (三)评估模型的构建
    基于大数据分析的犯罪评估模型包括数据采集、数据预处理、模型训练、评估与监测结果形成四部分。数据采集模块通过人工采集、网络采集以及相关机构提供等途径收集数据,随后交由数据预处理模块对收集到的数据进行处理。在数据预处理阶段对数据进行清洗,以提取出相应的数据特征,为实现数据的高速调用与实时处理奠定基础。随后通过模型的不断训练,如可以采取多样本动态支持向量机集成的模型(Bagging-MD-SMV)作为训练模型,形成包括资金流转大数据、行为监测大数据、企业与个人资信评估大数据在内的犯罪监测大数据的集合。该大数据集合通过监测、分析犯罪风险,评估犯罪危险性与发生概率,最终划分风险等级,以实现逃税犯罪与网络金融犯罪综合治理技术体系中的监测与预警功能。
    三、 现代信息化下逃税犯罪与网络金融犯罪治理技术体系构建
    网络金融犯罪中虚构或篡改的交易,逃税犯罪行为人需要设计更为复杂的反向交易来实现违法收入的回流。通常地,追踪逃税犯罪的犯罪痕迹—隐匿违法收入时形成的“资金流”“发票流”与“货物流”,是税务稽查工作的基本分析思路。
    但在实际工作中,对“发票流”“货物流”犯罪痕迹的调查取证十分困难,因此对“资金流”的追踪是逃税犯罪与网络金融犯罪侦查工作的重点。调取犯罪嫌疑人的相关数据,识别与其身份特征、交易习惯不相符的金融交易,并将可疑的犯罪线索上报给监管单位是犯罪治理的核心思想。对现代信息化下的大数据通过分析处理、机器学习、生物识别、数据加密等技术手段进行分类整合,可设计出集识别与预防、监测与预警、响应与决策为一体的逃税犯罪与网络金融犯罪综合治理技术体系。该体系具体建立步骤如下:
    首先,完善跨部门信息共享与协调机制。逃税犯罪与网络金融犯罪综合治理技术体系的有效运行建立在税务部门、公检法部门、金融机构、互联网平台、电信运营商等多部门的信息共享与协调机制高度完善之上。针对治理打击逃税与网络金融犯罪的切实需求,建立网络数据源架构,该数据源包括多部门的企业与个人日常活动与特征数据的集合,可按属性划分为资金账户信息、行为属性信息以及涉税事项信息三大类。接着进一步整合业务信息,刻画各类行为特征图谱,为犯罪事前识别与预防、事中监测与预警提供数据支撑。此外,有效的信息共享与协调机制可以实现数据由互联网平台、金融机构等主体向税务部门、公检法部门等主体扩散,促进各部门之间在数据共享、技术协同以及系统构建等方面的有效联动,健全多部门间数据共享与协调机制所需的技术保障。
    其次,构建犯罪分类场景治理应用模式。通过人工录入、网页采集等手段获得的数据源,依据基于大数据建立的评估模型进行处理,形成相关犯罪监测大数据集合。该大数据集合通过记录犯罪行为,重点刻画包括逃税犯罪行为轨迹—逃税犯罪资金流转—借助网络金融模式洗钱在内的各环节行为模式与风险等级,并建立基于技术要素整合的犯罪分类场景治理应用模式。该分类场景治理应用模式的本质是对不同犯罪环节进行数据收集、分析选择以达到根据犯罪特征实施针对性处理的目的。基于逃税犯罪与网络金融犯罪各环节行为模式的特征,建立行业黑名单、可疑交易识别、虚假发票交易监测与识别、反洗钱监测、异常账户预警以及逃税犯罪与网络金融犯罪快速响应、逃税数额认定、案件追查与资金追索在内的犯罪分类场景治理应用。逃税犯罪与网络金融犯罪综合治理技术体系数据支持与犯罪分类场景治理应用框架如图1 所示。

    最后,明确犯罪治理目标,细化犯罪治理技术体系。基于前述研究,将逃税犯罪与网络金融犯罪综合治理技术体系细化为三大核心环节:1. 事前识别与预防,指在犯罪发生前,根据相应的犯罪识别指标预防犯罪的发生,重点包括身份认证、发票管理、客户身份加密、资金流转限制等识别与预防技术手段。2. 事中监测与预警,重点针对犯罪行为的事中防范,对于控制犯罪的发生具有十分重要的意义,包括纳税数额异常、可疑交易识别、资金流转路径识别、异常账户预警等监测与预警技术手段。3. 事后响应与决策,指系统在接收到相关预警信号后及时作出的应对行为,从而尽可能弱化犯罪行为带来的影响和危害,包括账户冻结、数额认定、资金追索、分级预警等响应与决策技术手段。以上这三种处置方式为犯罪综合治理提供了技术解决途径。逃税犯罪与网络金融犯罪综合治理技术体系框架如图2 所示。 

 

    四、结 论
    逃税犯罪与网络金融犯罪在内涵上具备天然的关联性。由于目前监管的缺失以及网络金融交易的复杂性,极易使逃税犯罪人员利用网络金融藏匿、逃避应缴税款,并危害社会。逃税犯罪与网络金融犯罪综合治理的一大难点是交易数据信息来源复杂、体量巨大、真伪难辨,而且这些数据产生与传播速度极快、利用难度很大,这也是一直难以突破的技术瓶颈。 基于大数据的评估模型优化了传统犯罪行为识别、监测与预警的方法,在减少数据处理成本的同时提升了处理效率,成为了解决问题的关键,不仅为综合治理技术体系提供了数据支撑,而且满足了技术体系需要实时发现犯罪、及时处置犯罪的需求。
    逃税犯罪与网络金融犯罪综合治理技术体系的建立可以改变原来相关部门各自为政、在机制上缺乏有效配合、在技术上缺乏针对性工具的治理困境,为税务部门、金融机构等治理主体防范逃税犯罪与网络金融犯罪提供技术支撑和实现路径,从而实现规避犯罪风险、减少犯罪损失的目标。可以扭转各部门在原来工作中出现的忽视犯罪事前识别与预防、事中监测与预警,而只重视事后处罚的治理方式,为逃税犯罪与网络金融犯罪综合治理提供技术上的保障。可以提供目标更细化的犯罪行为识别、行为路径监测以及犯罪行为预警等技术支持,从而更有效地预防和打击犯罪行为。诚然,逃税犯罪与网络金融犯罪的综合治理还需要从犯罪形成机理着手,探寻逃税犯罪与网络金融犯罪的产生原因与演化路径,在源头遏制逃税犯罪与网络金融犯罪的产生。 希望逃税犯罪与网络金融犯罪综合治理技术体系可以有效维护国家财政稳定,保护国家金融制度,实现社会公平公正,从而保障一个健康有效的经济、金融环境。

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