一、前言 税收风险管理是风险管理理论在税收征管中的应用，建立以税收风险管理为导向的现代税收征管体制是服务国家治理体系和治理能力现代化的需要(王军，2016)。近年来，随着信息技术不断突破和广泛应用，以数据和数字技术等为关键生产要素的数字经济发展迅猛，为我国经济增长注入了持续发展的新动力。数字经济以现代信息网络为载体，通过数字技术与传统经济深度融合，加速向经济社会各领域、各环节渗透和覆盖，不断产生新产业、新模式和新业态，成为拓宽经济发展空间的新引擎。数字产业化、产业数字化、数据价值化、数字化治理成为数字经济发展的主要特征。在数字经济快速发展的背景下，中共中央办公厅、国务院办公厅印发《关于进一步深化税收征管改革的意见》，提出全面推进税收征管数字化升级和智能化改造，建设智慧税务。①2025年全国税务工作会议进一步要求深入实施数字化转型条件下的税费征管“强基工程”，一体推进依法治税、以数治税、从严治税，通过夯实税费征管基础，积极构建征管新模式，以有效加强重点领域监管为着力点，扎实构建监管新机制，提升税务行政效能和治理效能，更好发挥税收在国家治理中的基础性、支柱性、保障性作用。②作为税收治理现代化重要内容的税收风险管理，应结合智慧税务建设要求，运用数字信息技术与方法，完善税收风险管理方式和机制，以适应数字经济的变革发展，提升税收风险管理效率。 近年来，数字经济对税收风险治理的影响引起学者较多关注。梁季(2025)从经济税源分析入手，认为数字化转型不仅改变了税源格局，还使税收风险表现出“虚拟化、去中心化和跨境化”的特征。李旭红(2025)着重分析平台经济，认为平台经济和跨境交易带来的税收风险更值得警惕。张家楠等(2025)认为数据要素化后其估值和价值实现的不确定性对税收征管带来挑战和风险。数据资源入表后会引起企业所得税计税基础确认风险和如何适用税收优惠政策问题。在税收风险识别应对方面，温有栋等(2024)提到了运用联邦学习、区块链等现代信息技术，可打通跨部门的“数据孤岛”现象，也能进行分布式税收风险识别模型训练和对税收风险溯源。王振宇等(2024)等认为应用大数据与人工智能可以提高税收风险识别应对的精准性。此外：OECD提出税收征管3.0理念与数字化转型成熟度模型，就是从数字身份、数据标准等多个维度重新搭建新的税收风险管理框架(王焱等，2024)；欧盟则运用人工智能技术尝试跨境税收风险防控(陈洁，2024)。这些均可以为我国税收风险管理提供参考经验。本文通过分析数字经济发展对税收风险管理带来的机遇与挑战，提出完善我国税收风险管理的完善路径，为提升我国税收风险管理效能提供参考。 二、数字经济为税收风险管理带来新机遇 数字经济是新技术革命的产物，是一种新的经济形态和资源配置方式，并以其特有的开放共享性、跨界融合性等特征，塑造新的生产方式、生活方式、社会治理结构及空间格局。作为税收治理的重要内容，税收风险管理在数字经济快速发展的大潮中迎来了新的机遇。 (一)开放共享，拓宽税收风险管理信息数据来源 税收风险管理的基本内容包括目标规划、信息收集、风险识别、等级排序、风险应对、过程监控和评价反馈，以及通过评价成果应用于规划目标的修订校正，从而形成良性互动、持续改进的管理闭环。③税收风险管理的技术含量主要体现在风险识别和风险分析，其关键在于税收大数据(夏智灵，2017)。因此，税收风险管理需要充分掌握能反映经济主体经营活动的信息并进行分析识别，判断其是否存在税收风险，以便采取相应措施。长期以来，无法及时获取充足有效的涉税数据是制约税收风险管理工作的重要因素。数字经济的开放共享性特征产生了范围广泛、内容丰富、维度多样、颗粒度细化的数据资源，为税务部门开展税收风险管理创造了良好的数据基础条件。借助数字技术，税务部门不仅能有效整合税收管理信息系统的数据资源，而且可以及时获取其他政府部门的涉税数据，同时还可以从互联网采集纳税人经营数据，实现涉税数据数量的指数级扩充。在数字经济背景下，税务部门有能力全面掌握纳税人生产经营的有关信息数据，为税收风险管理的分析、识别、评价提供合格的数据支持，有效改善税收风险管理存在的信息不对称问题。 (二)跨界融合，扩充税收风险管理新方法和新技术 数字经济的一个重要特点是跨界融合性。互联网、大数据、人工智能等新技术与税收风险管理的跨界融合，不仅是形式的结合，而且是内容与功能的创新。通过与互联网技术的融合，税收风险管理将拥有信息联通与功能集成的便利和优势，可以在涉税数据采集、组织结构与业务流程等方面重塑税收风险管理工作模式，提升税收风险管理的效率。通过与大数据技术的融合，税收风险管理将拥有从海量数据中获取高价值风险数据的能力，实现对税收风险事项的全覆盖，有效弥补传统风险识别方法存在的漏洞，增强税收风险识别的前瞻性与敏感性。通过与人工智能技术的融合，税收风险管理将拥有多维度的、可持续优化的税收风险识别算法模型，进而有效提升税收风险管理的数据分析应用能力。 (三)技术支撑，优化税收风险管理机制和流程
