税收风险识别是整个税收风险管理循环的前提。2018年国地税征管体制改革后,现行税务部门征管模式发生较大变化,取消县(市)层级的税务稽查,税收风险管理成为县(市)以下基层税务局最主要的后续管理方式。在日新月异的社会经济环境中,新型经济体层出不穷,税务部门面对着数量骤增的纳税群体,如何科学有效地识别税收风险,精准选户实现后续管理,成为税务部门提升征管效能、促进纳税遵从的重要课题之一。纳税不遵从与税收风险相伴而生,税收风险包括政策风险、执法风险和纳税遵从风险三类。税收风险识别主要通过建立模型并挖掘税收数据的规律来实现,是一种量化处理方式,政策风险与执法风险难以采用比对和监控税收数据的方式,因此纳税遵从风险是税收风险识别的对象。目前Y市H区税务局基于金税三期系统,建立税收大数据情报平台,对数据规范化集中加工存储和转化,形成模型、指标、项目和案例“四库”,以人工识别作为补充,全面识别管理过程中的纳税遵从风险。针对数据缺失、识别内容缺乏统一规划、指标设置针对性不强、人工识别类型固定等问题,分析了数据管理制度、组织管理、税收风险识别体系不健全以及人工识别效用难以发挥等深层次原因。本文认为可通过建立税收数据规范文档、统筹规划数据来源、加强纳税服务、风险管理与税务稽查三者衔接、配备税收识别专业团队、多元化人工识别手段等方法,从定性角度提出优化税收风险识别体系的措施,定量方面采用随机前沿分析测算纳税遵从效率,该方法无需全面细致了解行业经营特点和税收风险点环节,即可实现对整个行业中纳税遵从度低的纳税人进行风险识别,从而大幅提高税收风险识别效率。