国家税务总局近期发布的案例分析《“白油” 变 “砂石” 背后的玄机》，聚焦企业进销项商品名称不一致的问题展开深度剖析。该案例通过核查企业进项与销项发票中商品名称的匹配性，逐步追溯发现了企业潜在的虚开发票风险，为税务机关精准识别与防控此类风险提供了典型参考。

      此类基于进销项信息比对的风险识别逻辑，亦为第三方智能财税服务平台所借鉴。以税安智能财税服务平台为例，其构建的“进销名称匹配分析” 模型，便是通过系统化整合企业进项货物发票明细与销项货物发票明细数据，实现对税务风险的前置化预警。

      该模型的核心机制为：针对被监测企业近一年的进销商品进行分类归集，对属性同类的商品实施匹配度分析；当同类商品的进销金额出现显著偏差时，系统将自动触发风险提示，提醒企业关注潜在的虚开发票风险，并建议结合存货流转数据开展进一步核查，以精准排查风险疑点。

【举 例】

      实践中，此类风险在多行业均有体现。以家装行业某企业为例，在该模型监测中发现，其2024 年度购进了大额木制品、家具等原材料，却未发生对应品类商品的销售行为，形成明显的进销项不匹配特征，可能存在虚开发票的风险。

      此外，该模型还反映了另外一种情形，即企业业务模式引发的进销项差异：部分企业可能将购进的木制品、家具等材料纳入建筑服务范畴进行销售。由于建筑服务适用9% 的增值税税率，而货物销售通常适用 13% 的税率，若企业未按照税法要求对兼营业务与混合销售行为进行分别核算，极易导致应纳税额计算偏差与少缴税款，进而导致发票管理合规性风险与虚开发票定性风险。

      从上述分析可见，在税收征管日益精细化的背景下，大数据分析已成为税务风险防控的核心支撑。通过整合企业进销项发票、存货流转等多维度数据，大数据技术能够关联各种信息，实现对企业经营行为的实时监测与动态分析，精准捕捉进销项不匹配等风险信号，为税务风险识别提供了高效、客观的技术保障。

      而第三方智能财税工具作为企业税务合规管理的重要补充，其价值愈发凸显。这类工具以大数据分析为依托，将税务机关的风险识别逻辑转化为可落地的企业自查功能，帮助企业在税务机关监管前置化前完成自主排查，提前化解潜在风险。对于企业而言，借助第三方工具实现进销项信息的系统化匹配分析，不仅能提升税务合规的主动性，更能降低因风险滞后发现带来的经济损失与信用影响，是企业在复杂税制环境下实现稳健经营的重要助力。