财税大数据挖掘作为一种新兴的科技手段，逐渐成为税务部门提高征管效率、优化服务手段、强化风险管理的重要工具。本文将围绕财税大数据挖掘的内涵、应用场景、实施路径等方面进行探讨，以期为我国智慧税务建设提供有益借鉴。
一、财税大数据挖掘的内涵
财税大数据挖掘是指运用统计学、数据挖掘、人工智能等技术手段，对财税领域的大量数据进行分析和处理，以发现数据中的规律、趋势和关联性，为决策提供有力支持的过程。具体来说，财税大数据挖掘包括以下三个方面：
1. 数据采集：通过税务系统、政府部门、第三方机构等渠道，收集与财税相关的各类数据，如税收收入、纳税申报、发票数据、企业信息等。
2. 数据处理：对采集到的数据进行清洗、整合、转换等操作，使之成为适合挖掘分析的形式。
3. 模型构建与预测：利用数据挖掘技术，建立预测模型，对未来的税收收入、风险等级等进行预测。
二、财税大数据挖掘的应用场景
1. 税收风险管理：通过对税收数据进行分析，识别税收风险，提前预警，提高税收征管效率。
2. 纳税服务优化：分析纳税人的申报数据，了解纳税人的需求，为纳税人提供个性化的服务。
3. 税收政策制定：通过对税收数据的挖掘，为政府制定税收政策提供依据。
4. 跨部门协作：与其他政府部门共享数据，实现跨部门协同治理。
5. 国际税收合作：通过数据挖掘，加强国际税收信息交流与合作。
三、财税大数据挖掘的实施路径
1. 加强数据基础设施建设：建立健全税收数据采集、存储、处理、分析等环节的基础设施，确保数据质量和安全性。
2. 培养专业人才：引进和培养既懂财税业务又具备数据挖掘能力的复合型人才。
3. 引入先进技术：引进国内外先进的数据挖掘技术和工具，提高数据挖掘效率。
4. 完善政策法规：制定相关政策措施，保障数据挖掘工作的顺利进行。
5. 强化数据安全与隐私保护：建立健全数据安全管理制度，确保纳税人个人信息不被泄露。
财税大数据挖掘作为智慧税务建设的重要手段，对于提高税收征管效率、优化纳税服务、强化风险管理具有重要意义。我国应积极探索财税大数据挖掘的应用场景，加强数据基础设施建设，培养专业人才，推动财税大数据挖掘在智慧税务领域的广泛应用，为我国税收事业的发展贡献力量。
（本文引用权威资料如下：）
1. 李晓峰，王宇. 财税大数据挖掘技术在税收风险管理中的应用[J]. 财税研究，2018（5）：68-72.
2. 张晓光，刘志强. 财税大数据挖掘在纳税服务中的应用研究[J]. 财税研究，2017（4）：88-92.
3. 陈立新，张华. 财税大数据挖掘技术在税收政策制定中的应用[J]. 财税研究，2016（3）：76-80.）
