发改财金规[2017]1798号 关于加强和规范守信联合激励和失信联合惩戒对象名单管理工作的指导意见
发文时间:2017-10-30
文号:发改财金规[2017]1798号
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各省、自治区、直辖市和新疆生产建设兵团社会信用体系建设牵头单位,社会信用体系建设部际联席会议各成员单位:

  为全面贯彻落实党中央、国务院关于加强社会信用体系建设的一系列重大决策部署,深入实施《国务院关于印发社会信用体系建设规划纲要(2014—2020年)的通知》(国发[2014]21号)、《国务院关于建立完善守信联合激励和失信联合惩戒制度加快推进社会诚信建设的指导意见》(国发[2016]33号),建立守信联合激励对象和失信联合惩戒对象名单制度(以下简称“红名单”和“黑名单”制度),完善守法诚信褒奖和违法失信惩戒的联动机制,现提出如下意见。

  一、总体要求

  (一)指导思想。全面贯彻党的十九大精神,深入贯彻习近平新时代中国特色社会主义思想和党中央治国理政新理念新思想新战略,按照党中央、国务院的决策部署,以培育和践行社会主义核心价值观为根本,建立健全红黑名单管理与应用制度,规范各领域红黑名单的认定、奖惩、修复和退出,构建守信联合激励和失信联合惩戒大格局,有力有序、规范透明地推进联合奖惩,全面提升我国社会诚信水平,推进国家治理体系和治理能力现代化。

  (二)基本原则。

  ——政府主导,社会共治。充分发挥国家机关、法律法规授权具有管理公共事务职能的组织在红黑名单管理中的组织、引导和推动作用。鼓励调动社会力量广泛参与、共同推进,形成联合奖惩合力。

  ——依法依规,审慎认定。按照“谁认定、谁负责”的原则,根据相关主体行为的诚信度和发起联合奖惩的必要性,研究制定各领域红黑名单统一认定标准,依法审慎认定红黑名单。

  ——分类分级,区别对待。根据相关主体的诚信度,分别实施不同类型、不同程度的联合奖惩措施。对尚未达到“黑名单”认定标准的失信主体,可列入诚信状况重点关注对象名单(以下简称“重点关注名单”),加强监管。

  ——保护权益,鼓励修复。严格保护自然人、法人和其他组织在红黑名单的认定、发布、奖惩等过程中的合法权益。在完善相关法律法规的同时,畅通异议申诉等救济渠道,建立完善信用修复制度,纠正违法失信行为,鼓励守法诚信。

  二、科学制定联合奖惩对象名单的认定标准

  (三)制定标准的部门。各领域的红黑名单认定原则上实行全国统一标准,标准由社会信用体系建设部际联席会议成员单位或者国家其他行业主管部门按照市场监管、社会治理和公共服务职责研究制定。各省级有关部门可根据需要制定地方标准,经上级主管部门和省级人民政府审定后实施。认定标准制定过程中,应充分征求广大社会公众意见。出台的标准及其具体认定程序应通过“信用中国”网站和其他适当方式向社会公示、公开。

  (四)规范红黑名单认定的依据。认定联合奖惩对象名单的依据主要包括:一是公共管理和服务中反映相关主体基本情况的登记类信息;二是刑事处罚、行政许可、行政处罚、行政强制、行政确认、行政检查、行政征收、行政奖励、行政给付等反映主体诚信状况的信息;三是拒不履行生效司法裁决的信息;四是党政机关、群团组织、社会组织、行业协会商会在履行职责过程中产生或者掌握的相关主体受表彰奖励等信息;五是根据法律法规规章或规范性文件可作为红黑名单认定依据的其他信息。

  (五)不断完善名单认定标准。标准制定部门应委托第三方机构对所监管领域联合奖惩对象名单认定标准的执行效果进行评估,及时完善认定标准,并按照社会信用体系建设部际联席会议建立的目录清单,健全名单认定标准体系。

  三、严格红黑名单认定程序

  (六)认定名单的部门(单位)。县级以上国家机关、法律法规授权具有管理公共事务职能的组织可按照统一标准认定相关领域红黑名单,国家有关部门可根据需要授权全国性行业协会商会和信用服务机构按照统一标准认定红黑名单。鼓励行业协会商会、大数据企业、金融机构、新闻媒体、社会组织等各类单位和公民个人向认定部门(单位)提供相关主体的守信行为和失信行为信息,探索研究将其作为红黑名单认定的重要参考。

  (七)失信联合惩戒对象的认定程序。认定部门(单位)依据认定标准生成失信联合惩戒对象的初步名单,可根据需要履行告知或公示程序。有异议的,由认定部门(单位)核实。自然人被认定为失信联合惩戒对象的,应实行事前告知。法律法规已有相关规定的,从其规定。“黑名单”形成后,应与全国信用信息共享平台各领域“红名单”进行交叉比对,如“黑名单”主体之前已被列入“红名单”,应将其从相关“红名单”中删除。

  (八)守信联合激励对象的认定程序。认定部门(单位)依据认定标准生成守信联合激励对象的初步名单,并将其与全国信用信息共享平台中的各领域“黑名单”进行交叉比对,确保已被列入“黑名单”的主体不被列入“红名单”。筛查后的初步名单可通过认定部门(单位)门户网站、地方政府信用网站、“信用中国”网站予以公示。经公示无异议的,认定为“红名单”;有异议的,由认定部门(单位)核实。

  四、规范名单信息的共享和发布

  (九)规范名单信息内容。名单信息主要内容包括:一是相关主体的基本信息,包括法人和其他组织名称(或自然人姓名)、统一社会信用代码、全球法人机构识别编码(LEI码)(或公民身份号码、港澳台居民的公民社会信用代码、外国籍人身份号码)、法定代表人(或单位负责人)姓名及其身份证件类型和号码等;二是列入名单的事由,包括认定诚实守信或违法失信行为的事实、认定部门(单位)、认定依据、认定日期、有效期等;三是相关主体受到联合奖惩、信用修复、退出名单的相关情况。

  (十)共享名单信息。各级社会信用体系建设牵头单位要建立名单信息共享目录,严格按照目录归集共享相关信息。认定部门(单位)应将认定的名单及相关信息逐级报送上级主管部门和同级社会信用体系建设牵头单位,并自认定之日起10个工作日内报送至全国信用信息共享平台,实施动态管理。依托全国信用信息共享平台建立全国联合奖惩对象名单数据库,供各级国家机关、法律法规授权具有管理公共事务职能的组织共享使用。

  (十一)发布名单信息。按照依法公开、从严把关、保护权益原则,由认定部门(单位)通过其门户网站、地方政府信用网站、“信用中国”网站向社会公众发布红黑名单。涉及企业、社会组织、政府部门的名单信息,应按照有关规定在国家企业信用信息公示系统、中国社会组织网、中国机构编制网等渠道发布。名单信息的发布,应当客观、准确、公正,保证发布信息的合法性、真实性、准确性。对于涉及企业商业秘密和个人隐私的信息,发布前应进行必要的技术处理。名单信息的发布时限与名单的有效期保持一致。对依法不能公开的名单信息,可通报当事人所在单位或其相关主管部门依法依纪处理。鼓励行业协会商会、信用服务机构收集各有关部门(单位)认定的红黑名单,经核实后与本单位履职和服务过程中形成的有关名单进行整合并向社会发布。

  五、依据名单实施联合奖惩

  (十二)政府部门实施联合奖惩。各级国家机关、法律法规授权具有管理公共事务职能的组织采取签署守信联合激励和失信联合惩戒合作备忘录等形式,在遵守相关法律法规的情况下,明确对相关领域红黑名单主体的奖惩措施和实施方式,建立发起、响应、反馈的联动机制。鼓励各级国家机关、法律法规授权具有管理公共事务职能的组织根据国务院关于联合奖惩的要求将红黑名单信息与相关信息进行比对,并创造条件嵌入本部门行政审批、市场监管、公共服务等信息系统和具体工作流程,带头查询使用红黑名单信息,及时归集守信联合激励和失信联合惩戒的典型案例,统计联合奖惩情况并反馈至全国信用信息共享平台。

  (十三)鼓励社会力量协同参与联合奖惩。积极创造条件,向各类社会组织、行业协会商会、信用服务机构、金融机构、特定非金融机构、公共服务机构以及其他企事业单位开放全国联合奖惩对象名单数据库信息。鼓励各类社会机构查询使用红黑名单,对列入“黑名单”的主体实施市场性、行业性、社会性约束和惩戒,对列入“红名单”的主体建立“绿色通道”,优先提供服务便利,优化诚信企业行政监管安排,降低市场交易成本,大力推介诚信市场主体。有关单位及时向红黑名单认定部门(单位)反馈红黑名单奖惩信息,构建全社会广泛参与的联合奖惩机制。

  六、构建自主自新的信用修复机制

  (十四)鼓励和支持自主修复信用。建立有利于自我纠错、主动自新的社会鼓励与关爱机制,鼓励“黑名单”主体通过主动纠正失信行为、消除不良社会影响等方式修复信用,认定部门(单位)可将信用修复情况作为“黑名单”退出的重要参考。

  (十五)规范信用修复流程。有关部门(单位)认定“黑名单”时,应结合失信行为的严重程度,明确相关主体能否修复信用以及信用修复的方式和期限。对可通过履行相关义务纠正失信行为的“黑名单”主体,可在履行相关义务后,向认定部门(单位)提交相关材料申请退出。

  七、建立健全诚信状况重点关注对象警示机制

  (十六)实施分级分类管理。认定部门(单位)可将在重点领域发生较重失信行为或多次发生轻微失信行为但尚未达到“黑名单”认定标准的相关主体列入重点关注名单,并依法实施与其失信程度相适应的失信联合惩戒。重点关注名单信息共享至全国信用信息共享平台,有选择地对外公开。

  (十七)对诚信状况重点关注对象的警示。认定部门(单位)应通过适当方式,向重点关注名单主体发出警示并提示重点关注有效期。依托全国信用信息共享平台开展大数据分析,将在3个以上不同的重点领域被列入重点关注名单的主体转入“大数据警示名单”,通过“信用中国”网站向社会公众发出预警。重点关注名单主体有效期内发生严重失信行为的,应按照“黑名单”认定标准,及时转入“黑名单”。

  八、依法依规退出名单

  (十八)失信联合惩戒对象名单的退出机制。“黑名单”的有效期、信用修复及退出方式由相关认定部门(单位)结合相关主体违法失信情况确定。“黑名单”的退出包括如下方式:一是经异议处理,“黑名单”主体认定有误的,认定部门(单位)应将相关主体从“黑名单”中删除;二是通过主动修复在“黑名单”有效期届满前提前退出,提前退出需经认定部门(单位)同意;三是待“黑名单”有效期届满自动退出;四是“黑名单”认定标准发生改变,对于不符合新认定标准的主体,将其从“黑名单”中删除。“黑名单”主体退出名单后,应立即将其列入重点关注名单(误列入“黑名单”的除外),有效期由之前将其列入“黑名单”的部门(单位)确定。

  (十九)守信联合激励对象名单的退出机制。“红名单”的有效期由相关认定部门(单位)结合相关主体诚实守信情况确定。“红名单”的退出包括如下方式:一是经异议处理,“红名单”主体认定有误的,认定部门(单位)应将相关主体从“红名单”中删除;二是有效期内被有关部门列入“黑名单”、重点关注名单或发现存在不当利用“红名单”奖励机制等不良行为的,认定部门(单位)应将相关主体从“红名单”中删除;三是待“红名单”有效期届满自动退出;四是 “红名单”认定标准发生改变,对于不符合新认定标准的主体,将其从“红名单”中删除。

  (二十)建立健全名单退出、奖惩解除和记录留存协同机制。相关主体退出红黑名单后,认定部门(单位)及时通过原发布渠道发布名单退出公告,有关联合奖惩部门应停止对其实施联合奖惩,相关名单信息将在全国信用信息共享平台后台继续保存,信用服务机构可按照有关法律法规在一定期限内继续保留其失信记录。对于因主体认定有误而列入名单的,相关信息不予保存。

  九、保护市场主体权益

  (二十一)建立健全守信联合激励对象反映监督机制。有关单位或个人对“红名单”主体的诚实守信行为有异议的,可向认定部门(单位)反映并提供证明材料,认定部门(单位)应在收到反映后及时核实。经核实反映情况属实的,认定部门(单位)应重新对被反映主体进行认定,并将认定结果反馈反映人和当事人。

  (二十二)建立健全失信联合惩戒对象异议申诉机制。有关单位或个人对被列入“黑名单”有异议的,可向认定部门(单位)提交异议申请并提供证明材料。认定部门(单位)应在收到异议申请后及时反馈是否受理,并尽快将核实和处理结果反馈当事人,当事人对反馈结果仍有异议的,可依法申请复议。

  (二十三)建立健全名单信息更正机制。联合奖惩实施部门在依据名单执行守信联合激励和失信联合惩戒措施时主动发现、经有关单位或个人提出异议申请或投诉发现名单信息不准确的,应及时告知认定部门(单位)核实,认定部门(单位)应及时核实并反馈。因工作失误导致有关单位或个人被误列入“黑名单”的,认定部门(单位)应及时更正当事人的诚信记录,向当事人书面道歉并进行澄清,恢复其名誉。导致当事人权益受损的,依法给予赔偿。对于被误列入“红名单”的相关主体,应尽可能收回其受到联合激励获得的权益。

  十、加强个人隐私和信息安全保护

  (二十四)保护个人隐私。明确个人信息查询使用权限和程序,做好数据库安全防护工作,建立完善个人信息查询使用登记和审查制度,防止信息泄露。对故意或因工作失误泄露个人隐私信息的,要依法严格追究相关单位和人员的责任。

  (二十五)保障信息安全。有关部门和单位要建立健全并严格执行保障信息安全的规章制度。严格按照相关法律法规,贯彻落实网络安全等级保护制度,加大对全国信用信息共享平台、各部门信用信息系统、信用服务机构数据库的监管力度,保障信息主体合法权益,确保国家信息安全。

  十一、保障措施

  (二十六)落实主体责任。各级社会信用体系建设牵头单位要加强对守信联合激励和失信联合惩戒制度建设的指导、协调和监督。国家有关部门要制定相关领域的红黑名单认定标准和管理办法,积极主动发起签署守信联合激励和失信联合惩戒合作备忘录。县级以上国家机关、法律法规授权具有管理公共事务职能的组织要严格执行相关领域红黑名单认定标准和管理办法,依法认定、发布、归集、共享、更新和使用红黑名单信息,严格执行各项联合奖惩措施。

  (二十七)完善法律法规。加快研究推进信用立法工作。各地区、各部门要按照强化诚信约束和协同监管要求,对现行法律法规规章和规范性文件有关规定提出修订建议或进行有针对性的修改。

  (二十八)加强宣传教育。利用报纸、广播、电视、网络等媒体,多渠道选树诚信典型,倡导诚实守信,及时曝光重点领域严重失信行为,形成舆论压力,广泛宣传各地区、各部门开展守信联合激励和失信联合惩戒的做法和经验,扩大联合奖惩对象名单制度的影响力和警示力。

  本文件自发布之日起试行,有效期截至2020年12月31日。

  国家发展改革委

  人 民 银 行

  2017年10月30日

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适应登记制度改革,明确增值税申报方式

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AI开票时将“柚子味鱼排”写成“柚子”,怎么办?

当下人工智能(AI)应用逐渐深入各行各业,如何依托全面数字化电子发票推广赋能企业开票,将传统需要人工判别的开票内容,转变为规则自动化、判别智能化的AI链路数智化开票,值得关注和探索。

  人工开票面临“选码”难题

  随着经济的快速发展,新兴产品快速涌现。传统开票系统依赖开票员人工选取每个商品的开票信息,存在个体主观认知偏差且人工处理速度较慢等问题,难以适应复杂的行业特性与政策变迁。

  商品编码、税目及税率的选择需同时匹配国家税务总局、国家市场监督管理总局及海关总署颁布的《商品和服务税收分类编码表》《全国主要产品分类与代码》《商品名称及编码协调制度》等多套编码体系。

  以常见的薯片为例,因工艺不同,在税收分类编码中分为两个不同的条目。原切薯片的税收分类编码条目为“焙烤松脆食品”(编码103020105),对应中国物品编码中心产品通用名“原切马铃薯片”;薯泥压制薯片的税收分类编码条目为“膨化食品”(编码103020104),对应中国物品编码中心产品通用名“膨化食品”。有的财务人员未接触过生产线,见“薯片”即选“膨化食品”,将不同工艺混为一谈,导致选错、用错、开错发票。

  一方面,目前的商品编码体系较多,有待统一;另一方面,编码设计滞后于新业态的发展速度。一些新兴产品、复合型商品等没有与之完全对应的条目,存在“无码可选”的问题。有的企业“自主创标”,根据自有业务管理便利创建内部类目,无法与现有商品编码直接对应。有的电商平台自建分类标签,对部分携带附加服务属性的复合型商品等,开票选码依赖电商平台财务人员主观判断,不同电商平台开具发票信息可能不同。

  当前人工智能同样可能误判商品信息

  全面数字化的电子发票推广后,纳税人可将原税控设备中的客户和商品编码等信息批量导入电子发票服务平台,通过特有名词、关键词匹配的线性逻辑实现快速开票,解决了人工选码效率低、跨平台数据割裂等问题。但是商品编码体系较多、对复合商品的赋码标准缺乏等影响因素依然存在。

  笔者认为,可探索“数据获取—语义理解—多维校验—动态优化”的AI全流程链路开票模式,以更好应对复杂开票场景。依托AI语义处理能力,理解复杂的业务并简单描述,再将其自动匹配到最接近的编码,结合业务合同、支付记录等多维数据交叉校验,不断优化匹配规则。

  从目前来看,实现链路开票尚存待解难题。

  数据质量有待加强。数据校验和机器学习对数据质量要求较高,目前纳税人自行填写商品信息开票的模式让开票行为自由度更高,一定程度上也导致了有效数据与无效数据掺杂的情况。例如,有的物业管理公司兼营物业管理和停车服务,开票时惯性思维选择“现代服务”税目,适用6%的增值税率,未将停车服务对应的销售数据正确开具为不动产经营租赁发票,适用9%的增值税率。这使得日常税收征管中预警模型对风险识别的误判率上升,需要人工耗费大量精力追溯数据链路、校准算法逻辑。自由填报数据后失真的错误数据可能“污染”AI模型,AI可能将错误模式视为合理行为,导致错误推荐编码、税率错配等。

  AI应用的技术水平也有待加强。当前AI对非结构化数据解析能力有限,开票项目名称中出现多种规格名、品牌名等数据时,会对商品适用税率判断造成干扰。如开票项目名称为“柚子味鱼排”,AI可能误判商品为“柚子”。同时,在诸如混合销售或减免税政策等复杂业务场景下,AI误判率增加,需要人工介入复核。

  此外,各个行业的商品分类逻辑差异显著,单一AI模型难以兼顾各行业特征,每个垂直领域模型调试都需要耗费大量时间,并且随着行业发展、政策变动等因素还需要模型能够快速迭代响应,调试成本较高。

  “链路开票”落地的解决方案设计

  针对上述问题,笔者建议,进一步优化商品编码,升级税率、征收率的智能推荐系统等,推动实现销售货物或劳务过程的争议前置、校验前移、标准先定、链路闭环。

  构建商品全生命周期溯源体系。在商品编码与《商品和服务税收分类编码表》《全国主要产品分类与代码》等现有编码规则匹配之外,拓展匹配中国物品编码中心的GS1编码数据,构建开放共享的商品服务编码知识库。可通过AI自动生成基础词条,匹配对应商品,根据行业标准、优惠政策等变化及时更新对应词条,供纳税人和税务人实时查询使用。通过应用程序编程接口实时调取商品名称、规格、材质等基础信息,依托GS1编码基础标识体系,为每个商品生成独有的“税收数字身份证”,保证企业开具发票时可以“识码寻码”,通过单个商品唯一的“税收数字身份证”选择与之对应且正确的商品编码和税率、征收率。通过管理商品“税收数字身份证”,获取相关商品的流通路径和销售情况,为行业趋势和经济分析提供数据支撑。

  推动分类体系规范融合。基于增值税暂行条例的服务注释条款,探索构建“业务场景—服务类型—编码税率”模型。在数电发票开票平台通过自然语言处理技术解析业务合同和商品关键词,根据关联属性强、中、弱三层清分处理。对于强关联的关键词自动关联匹配相应商品编码和税率,初步清分出标准化商品征收信息。对于中、弱关联的商品做好人工复核标记,提示转入人工确认环节,可人工一键处理的简单复核业务在确认后更新开票模型知识库。同时,由税务与行业领域的专家代表组成编审委员会,对清分后无法判别的弱关联争议条目进行人工裁定,将可能存在的争议环节前置,提供企业异议申诉渠道,会商解决后定期更新商品服务编码知识库,通过动态增补尽量实现所有货物服务商品代码、名称及税率、征收率的正列举和更新维护。

  打造智能开票精准智控系统。探索扫码开票、人工预填开票和图像识别开票三类开票模式,提升企业规范开票效能。针对已有商品“税收数字身份证”的规范化商品,通过扫描对应的商品“税收数字身份证”码,自动匹配对应商品税收分类编码和税率开具发票,并根据购买方付款的账户信息自动发送给购买方。在开票环节,依托数电发票提高开票效率,同时推进智慧税务场景建设辅助校正开票准确率,实现商品流通全链路自动化“无感”开票。

  通过“系统智能化预填+人工校验修正”的人机协同模式,自动获取纳税人前期人工预填数据,根据业务类型自动预填必填项目,纳税人仅需人工核对补充,解决标准化系统难以覆盖复杂交易场景的问题,同时通过人工修正结果反哺系统迭代开票监测,双向反馈降低误开率。开票系统增设描述词过滤模型,自动屏蔽“柚子味”“芝士味”等风味描述词,聚焦核心商品词预填,当人工核对时弹出提示框“检测到风味描述词,请确认实际商品是否为鱼排?”确认即开票,修正即通过人工修正补充商品特征描述,训练模型提示预填准确度。

  对未纳入GS1编码体系的非标商品,如定制商品、手工制品等,可以采用“图像特征提取+语义分析”技术识别商品外观、结构,智能生成推荐编码,并按照对应税率开具相应发票。