2025年5月,安徽池州税务局稽查局发现一组异常数据:东至县85家再生能源回收站注册地址都在同一个工业园区内,且成立时间均相隔不超过3个月,开票客户名称、开票品名和开票网络地址都相同。
这85家回收站均来自同一实控人——盛某。盛某用亲友身份证注册“空壳”公司,将营收拆解成每季度30万以下的销售额,享受免征增值税的优惠政策,偷逃税款达215.84 万元。
这种“借空壳开票、拆分营收”的操作,正是废品回收行业偷逃税款的经典套路。数据显示,近五年检察机关受理审查起诉的危害税收征管案件中,虚开增值税专用发票罪占比约80%。废旧资源行业依旧为犯罪高发领域。
缺失“源头发票”,是再生资源回收企业长期“代开”的直接诱因,也是行业虚开乱象的“症结”所在。
近年来,为促进循环经济发展,国家陆续出台相关政策。比如《国家税务总局关于资源回收企业向自然人报废产品出售者“反向开票”有关事项的公告》(2024年第5号)就允许企业向个人回收者开具收购凭证,尝试解决缺失进项发票的问题。
与一般商品经营不同,再生资源的行业链条为“散户-回收企业-用废企业”,源头多为难以开具增值税专用发票的“拾荒者”、“零散户”,导致中间环节的回收企业在采购时无法取得供应源头的进项发票。这些回收企业向下游用废企业销售物资开具销项发票时,却因缺乏进项抵扣而面临全额纳税压力,即使获得地方政府的财政返还,实际税负仍显著高于其他行业。
为了逃避税款,中间回收环节演变成“虚开”重灾区。他们往往表现为:
1、制造交易圈实现虚开,实则票货分离:注册多家小规模企业/回收站(如池州85家关联回收站)拆分交易额以规避税收;
2、购买同品类企业的富余票额,以虚抵进项税款;
3、更有甚者利用“反向开票”政策伪造凭证,制造虚假资金流水和发票金额,骗取税收优惠。
而在企业信贷领域,如果仅依靠人工核查发票真伪或只聚焦单一企业数据,则难以识别再生能源企业隐藏的经营风险。我们能否借助数据解析链条复杂的回收行业,识别虚开企业?
答案是肯定的。
金蝶征信技术团队在打造 [反欺诈评分模型] 产品中纳入了财税票数据解析、股权关联交易图谱、进销项匹配度及工商变更等多维指标。运用“AI+GraphRAG”技术,从企业自身业务风险、关联交易风险、黑名单、行为风险4个维度进行分析,并深耕重点风险行业,打造风险评分模型。
以某家银行的申贷客户为例,该企业为广东某家回收企业,成立年限较长,年销售额数百万,为B级纳税人。但 [反欺诈评分模型]从进销项数据、企业关联关系等维度进一步分析发现,该企业利用再生资源回收企业优势,从广东另外一家已被列为“非正常”的同类企业购进大量进项发票进行虚抵;
另外,该企业虽然有数百万销售额,但增值税税负极低,进项抵扣大,实际经营情况不佳,经销的商品远小于采购的商品数量,且存货量少,存在利用资源回收身份逃避税款的嫌疑。
“我们一直深耕企业税票信贷的风险分析,尤其会重点关注一些特定的行业风险,比如,农产品行业就与再生资源回收行业的虚开手法相似,收购发票经常会被错判为销项发票,让金融机构误判企业还款能力。基于这个发现,我们的风险模型拦截了不少乡村振兴项目的欺诈客户。”金蝶征信技术团队表示。
据悉,哪怕是样本积累有限甚至刚上线新业务的银行,也能依靠模型精准识别虚开发票、空壳企业、关联洗票等欺诈行为,高效解决“小样本”训练难题。
-金蝶征信-
AI企业信贷大模型工程技术研究中心