机器学习在税收风险管理中应用探析  

作　　者：赖荡 林逸轩 邵佳宁 胡永铨[1] 

机构地区：[1]浙江工商大学杭州商学院,浙江杭州

出　　处：《合作经济与科技》2024年第22期127-129,共3页Co-Operative Economy & Science

基　　金：国家社科基金项目(项目编号:21BGL039):浙江省软科学研究项目(项目编号:2023C35070);浙江省教科规划(重点)研究课题(项目编号:2017SB090);浙江工商大学杭州商学院院级重点课题(项目编号:202209)。

摘　　要：随着信息技术的飞速发展,机器学习作为一种高效的数据分析工具,在税收风险管理领域中展现出巨大潜力。然而,数据质量控制、模型的选择和优化、数据隐私保护以及算法的解释能力仍然是当前需要重点解决的问题。本文探讨机器学习技术在税收风险管理中的未来发展趋势,强调技术融合和场景化应用的重要性,并讨论如何应对未来的挑战,以推动税收风险管理的创新与发展。

关 键 词：机器学习 税收风险管理 大数据 模型优化 数据预处理 

分 类 号：F27[经济管理—企业管理]