通过税收大数据查缴偷逃税情况，薇娅并不是个例。
11月，浙江省杭州市税务部门就通过税收大数据分析，发现了朱宸慧（雪梨）、林珊珊两名网络主播涉嫌偷逃税款，依据相关法律法规，对朱宸慧追缴税款、加收滞纳金并拟处1倍罚款共计6555.31万元，对林珊珊追缴税款、加收滞纳金并拟处1倍罚款共计2767.25万元。
在一篇《基于大数据的税务系统逃税识别路径研究》的论文中有相关介绍，结合大数据思维，应用大数据技术，通过建立税收大数据仓库，并基于税收大数据之间的相关关系运用关联规则数据挖掘技术，建立了大数据的逃税识别路径，实现逃税的识别，以期为税收领域中的大数据应用提供一定的新思路和借鉴基础。
听起来很专业，其实就是数据比对。
“税收大数据”，本身是指在税收征管过程中形成的一类大数据集，包含结构化数据和非结构化数据。
据了解，相比于传统的税收统计数据和税收调查数据，税收大数据具有一些独特的特点：在数据特征层面，数据的获取技术具备更强的及时性，数据的获取手段更加多样化，数据的结构化程度大大下降；在数据来源层面，国内税收大数据的来源以申报系统数据和其他征管系统数据为主，具备覆盖税种齐全、动态性强以及跨平台交互信息等特点；此外，在数据应用层面，将机器学习、云计算以及数据挖掘等技术综合应用于税收征管和经济分析等领域是目前的主流趋势。
国税局有一个“风险识别”系统，会自动根据企业的各类报表（增值税、所得税、会计报表等）的信息分析疑点。
通过追踪涉税关联网络上企业的商业轨迹、发票轨迹，以企业运作经营特征为线索，对其购销行为等情况进行剖析、比对，自动计算分值、自主匹配风险等级，对虚开风险进行量化评定，及早发现、快速锁定超预警值“底线”的虚开风险纳税人。
各地汇聚政府各部门数据、互联网数据，实现对企业经营情况的多方数据汇聚。基于大数据技术，可构建出企业经营情况和纳税情况的数据模型，实现对企业应纳税的真实情况测算，从中发现企业逃税和漏税风险，从而指导税务人员有针对性的关注逃税和漏税行为，防止税收风险。
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