由于税收优惠或者一些行业富余增值税专用发票较多等因素，为虚开虚受增值税专用发票提供了空间。凭票抵扣是增值税链条的基础，以发票为突破口，充分利用现有的信息管理平台，洞察分析用票特征，比如：夜间开票，小额大量开票，大额开票，多进单出、单进多出、不进多出、开票地址与注册地址或经营地址不同、大量作废等等。
结合企业的行业特点、营运能力、经营范围和发票流向等综合分析，把用票数量巨大、新办商贸企业集中开票、进项抵扣异常、税负明显偏低、开票金额与其营运能力不符等行为，通过大数据平台税务发票特征分析，同时基于行业、纳税人、货品三个维度的所辖范围中货品进销分析。利用电子底账数据在纳税人链条的基础上进一步分析单户企业的进、销项及多户关联企业的进销项明细，从中发现链条中的不合理性，挖掘潜在风险。
主要特征场景如下：
1、利用企业开具、取得发票上商品编码（名称）的自动识别、归类、统计，有效对企业的有进无销、无进有销、多进少销、少进多销、高进低销、进销不相符等异常情况进行统计识别，消息推送税务机关管理部门和人员，进行预警。
2、通过对税务发票流向监控，可追朔当前环节的前一环节和后一环节的商品进销与当前环节是否大抵相符，如企业当前环节有进，而前一环节无进或当前环节有销、下一环节无销或低销，则应将消息推送相关部门、人员提醒当前环节纳税人注意自身风险防控。
3、在商品名称归集的基础上对企业的主、附行业进行识别，有效防止小规模纳税人销售额实际已超过一般纳税标准的情况，加强征管。
同时将大数据平台商品归集产后的主行业与附属行业（取2-4个）与金三系统维护进行比对，并将比对结果消息推送管理部门，准确掌据企业实际经营情况。
4、通过防伪税控，获取开票IP地址，解析IP映射地址区域信息，与注册地址或经营地址进行比对，发现开票地既不在注册地又不在经营地的（以县区为基准），则应将消息推送相关部门、人员。
5、对从列入涉嫌虚开发票黑名单企业中取得发票或开具发票给涉嫌虚开黑名单企业的情况，进行实时预警。
要求利用算法得到涉嫌虚开发票黑名单，综合利用发票关系、企业四员交叉任职关系等其他关系的分析研判整个发票虚开团伙，便于风险防控分析。
6、通过机器学习功能，对虚开增值税发票案例进行特征归类汇总，用于预警防范。
通过数据模型分析、机器学习算法，以批量发现具有虚开增值税发票嫌疑的异常企业。通过定性和定量的标签刻画虚开增值税发票嫌疑纳税人群体的显著特征，辅助税务人员对虚开增值税发票嫌疑纳税人的发现与识别。
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