黄圃税务青年运用模型构建“租金票”画像

个人出租房屋涉税金额不大，但是管理上长期面临三大难题：纳税人“隐身难寻”，租赁交易信息零散隐蔽，主动申报意愿薄弱，税源监管存在“盲区”；数据“沉睡未醒”，分局内外沉淀的历史代开记录、发票数据、申报信息、房产税源等数据，如同散落的“珍珠”，未形成串联式管理线索；手段“传统滞后”，主要依靠人工排查，效率低、覆盖窄。

为了夯实个人出租房屋日常税源管理基础，我们把目光投向了构建智能数据模型，通过自动识别潜在风险纳税人，推动个人出租房屋涉税管理从“人海战术”向“智慧监管”升级。

团队锚定“租金票”关键环节，启动风险识别模型建设工作。

首先，团队给纳税人画了个清晰的“收支小像”。我们把手里的内部数据（比如开过的发票记录、房产税的基础信息、增值税申报的数据等）和外面能拿到的租赁市场动态信息整合到一起，给每个纳税人整理出一份“租金发票使用习惯画像”。这既摸清了税源底数，也为风险分析打好数据基础。

接下来就是把模型搭建起来，让风险指标更加“聪明”。团队用整理好的画像数据，再结合不同行业的特点，设计出“租金和收入比例”相关的风险判断标准，设计出一个以“租客有没有拿到租金发票、房东有没有交自用房产税”为核心的分析工具，还搭建了能看到工作成效的统计小模块，随时能看到工作的进度。

最后，我们让模型真正“跑起来”。对存在风险的小微企业和个体工商户，我们通过税企沟通的平台发送温馨提示，引导大家自己先检查有没有漏项，主动把问题改过来；对于规模比较大、长期没开发票或者没缴税的重点户，安排专人一对一盯着，挨家挨户讲政策、提醒及时开票缴税。

模型落地应用的成效令人振奋。风险识别命中率超95%，精准锁定征管重点，大幅提升税费征管的针对性与实效性。模型试运行首月，直接带动个人房屋出租发票代开量同比增长 23.2%，相关经验成功入选省级典型案例并在全省推广。

对我们而言，这份成果更带来了深刻的成就感：我们用创新思维、技术能力与工作热情，真正破解了困扰已久的征管难题，让“小税所”释放出“大智慧”的能量。我们坚信，基层征管仍有不少待点亮的“盲区”，而我们愿持续做那束“微光”，以智慧之力照亮每一处征管角落。