AI 预警模型背景下—2026企业高频风险预警指标与证据链管控,铂略财务培训

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AI 预警模型背景下—2026企业高频风险预警指标与证据链管控

AI 预警模型背景下—2026企业高频风险预警指标与证据链管控

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时间2026-07-21 至 07-22 （ 08:30 签到）难度进阶类别公开课

地点大连大连香洲大饭店 7楼会议厅

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课程详情

随着我国税收征管进入“智慧税务 + 穿透式监管”深度融合阶段，税务机关依托大数据、人工智能等技术构建的“预警模型”已实现对企业涉税数据的全维度穿透分析。税务稽查方式也从“事后检查”向“事中预警、动态防控”转变，涉税风险识别与应对成为企业必须面对的重要课题。
2026年税务大检查更会呈现出“靶向聚焦、精准打击”的鲜明特征：一方面紧盯“双高人群”，严打“三假行为”，重点监管“四大行业”，对“五种违规情况”保持“零容忍”态度；另一方面，多地税局密集曝光典型稽查案例，从重大出口骗税案到关联企业无偿拆借资金补税案，从研发费备查资料不全被处罚到无票支出证据链缺失引发的税务争议，企业因对监管逻辑不理解、风险应对不及时、证据留存不规范而面临补税、罚款甚至刑事责任的案例显著增多。
本课题聚焦企业高频税务风险痛点，深度拆解AI税务预警核心指标体系，详解指标逻辑、异常阈值、触发场景，同步配套稽查全流程实战应对策略，帮助企业财务负责人、税务专员、企业管理者提前识别风险、主动规避预警、高效化解稽查危机，筑牢企业税务合规防线，降低涉税处罚与合规成本。

【课程收益】

掌握金税四期税务预警的底层逻辑、数据来源与监管闭环流程
学会预警指标自查方法，建立企业常态化税务风险自检体系
快速厘清高频疑难涉税问题的合规处理方式
提升企业在“穿透式监管”下的动态风险应对能力，平衡税务筹划与合规安全

【课程对象】

企业老板，中、高层管理人员，财税负责人，财税经理/主管，审计人员，企业财务、会计、税务人员

【课程内容】

模块一：AI驱动下的税务监管新变革
1、监管模式升级：从被动事后稽查到主动事前预警、事中监控的转变
2、多部门数据互通：税务、银行、社保、工商、海关、物流、电力等数据联动校验核心
3、数电发票全面推行对预警体系的影响：全票面信息采集、全流程追溯、进销项实时比对
4. 什么是强基工程？对纳税人有何影响？

模块二： 2026年税务大检查重点行业与高频风险领域
（一）“二”：聚焦双高人群
（二）“三”：持续打击 “三假”行为
（三）“四”：四大核心稽查领域（高频 + 高风险）
（四）“六”：六大高风险行业专项稽查

模块三：2026年核心税务风险预警指标深度拆解与证据链整理
1、发票类风险预警指标
1.1 发票作废与红冲异常指标
预警口径：月度发票作废率超20%、季度作废率超15%；申报期集中作废/红冲发票、作废后短期内重新开具同金额发票；红字发票金额占当期销项金额比例过高。
1.2 进销项发票背离指标
……
4.5 特殊群体等优惠事项证据链
【重点1】残疾人员招用证据链整理
【重点2】退伍军人招用证据链整理（2011.11.1日之后退伍的不能享受优惠政策？）
【重点3】脱贫人员证据链整理
【重点4】退休人员返聘证据链整理
【重点5】随军家属、退休干部转业证据链整理
【重点6】实习生招用证据链整理

课程总结与回顾

1. 课程主要内容总结与回顾
2. 答疑解惑

参课须知

参会费用涵盖会议资料、茶点以及午餐。
线下课程参与须知：
1、如确认参加此课程，请尽快与您的客户代表联系或在线注册，以便为您保留席位；
2、如您有问题希望与演讲嘉宾互动及咨询，请尽快将您的问题提交给我们，本次课程问题收集将于7月20日下午17: 00截止，请于此时间之前将问题发送至指定邮箱，我们会安排您与嘉宾互动，互动机会有限，请从速报名。互动问题提交邮箱：info@bolue.cn；
3、课程确认函将于课程前1 - 3个工作日发送至参会代表邮箱，届时请注意查收，若未如期收到请及时致电咨询；
铂略财务培训客服电话：400 616 3899；
4、铂略财务培训不排除课程嘉宾因临时时间变动无法如期出席的可能，如发生类似情况，我们将第一时间通知参会代表；
5、铂略财务培训对上述内容具有最终解释权，课程参与细则请详见报名表格中的相应条款。

讲师介绍

: 陈老师

财税风险管理实战专家

四川省税务局纳税人讲堂特聘讲师

会计师、税务师事务所合伙人

讲师最近课程共计26门 >

本课拆解 AI 税务预警指标，分享稽查应对方法，助力企业识别、化解涉税风险，守住合规底线。

查看详情

AI预警破局：税务风险指标拆解+穿透式稽查应对实战
课程结束

线下

2026-06-25 至 06-26 青岛

会场地址

大连香洲大饭店
辽宁大连西岗区中山路145号大连儿童医院对面大连香洲大饭店 7楼会议厅

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学习时长规则说明

1、学习时长指用户看课所用的实际时间，也就是说一个用户一天的学习时长最多为24小时。

2、一个用户一天中的同一时刻如果播放多门课，只有最先进入的一门课计入该时刻的学习时长，如例1。

3、用户倍速播放时产生的学习时长以实际时间为准，如例2。

例1：用户某天9点到10点在PC上看了A课，9点30分到10点30分在手机上看了B课，那么学习时长为1.5小时，其中A课1小时，B课0.5小时。

例2：用户以2倍速观看了1小时的课程，那么学习时长为0.5小时。

*学习任务的完成情况统计与学习时长无关，是以在整个课程内容中，已观看部分的覆盖情况来判定的。