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税收征管信息化是指将信息技术广泛应用于税收征管，深度开发和利用信息资源，提高管理、监管、服务水平，并由此推动税务部门业务重组、流程再造、文化重塑，进而推进税收管理现代化的综合过程。税收征管信息化不仅是税收征管改革的内容之一，更是现代税收工作的重要支撑。早期的税收征管信息化只是简单的基础应用，主要是通过推广使用网上办税信息系统、提供多样化的办税渠道等方式减少纸质、手工流程。随着技术的发展，世界各国逐步实现大部分税收征管和服务的信息化。近年来，信息技术应用不断丰富和发展，移动互联网、大数据、人工智能、云计算、区块链技术、应用程序编程接口、数字身份等现代信息技术已广泛应用到税收征管各个环节，并逐步拓展到新的应用场景。
传统税收征管主要依靠人工方式，存在效率低下、准确度不足、规范性不够等问题。通过将信息技术运用到税收征管过程中，推动各类事项网上办理，实现税收征管业务从“人盯人”“以票控税”转向“信息化管控”，促使税收征缴方式不断优化、税收征管模式更趋透明、税源管理更加精准。
信息化技术使纳税申报、审核、缴库等各个环节实现了电子化、自动化。线上办理方式使纳税人在纳税申报、缴纳税款等各个环节突破时间和空间的限制，足不出户就能完成税收业务全流程办理。如2021年申报季，美国国内收入局（Internal Revenue Service，IRS）收到的约1.48亿份个人申报表中，94％的申报表以电子方式报送。
在现行税收制度下，纳税人需先记录交易信息，并根据交易数据编制会计账目，在计税和申报时再对这些数据做出进一步调整，然后由税务机关对纳税人进行评估，必要时可开展税务稽查和审计。大数据、云计算、人工智能、移动互联网等现代信息技术可以让征纳双方拥有实时数据，帮助提高交易数据透明度，降低征管成本，提高纳税人税收遵从度、申报率以及申报便捷度。此外，税务机关通过预测性分析与规范性分析相结合的方式，梳理纳税人操作流程，预测和识别可能的风险。如澳大利亚税务局开发了一种预测模型，能识别出纳税人是否“很有可能不缴税”，在作出判断后可以触发一系列干预措施，包括手机短信提醒催缴税款。该方法极大地提高了纳税人税法遵从度。
税务部门使用人工智能和数据增强技术更加准确地进行税源管理。通过远程监控财产状况，以最少的人力成本跟踪财产变化，无需进行全面的实地调查。如使用人工智能模型记录建筑物状态变化情况，识别每栋建筑物的位置、数量和面积，从而将实际数据与纳税人申报数据进行比较。目前，亚洲开发银行已经在尼泊尔开展了试点项目，通过使用人工智能和卫星图像进行收入估算。未来，税务部门可以通过运用跨心理学、神经学、行为经济学等学科的行为洞察方法研究纳税人的心理、行为及决策，从而采取更具针对性的税收征管措施。2021年，英国皇家税务与海关总署通过分析纳税人提前和延后申报的心理与现实因素，辅以个性化的电子邮件提醒，为纳税人提交报税表提供帮助和支持，最终使提前申报率增加了7％，税收遵从度显著提高。
近年来，信息化大大改善了纳税服务。智能化咨询工具、应用程序编程接口（API）、数字身份等信息技术帮助各类涉税信息迅速精准传递给纳税人，纳税服务的精准度大幅提高。网上办税、预约办税、预填服务、信息共享帮助纳税人可以更加轻松地办理涉税业务，让纳税人享受到更加专业、人性化的服务。
世界各国都在积极推广利用电话、短信、政府网站、虚拟助理等手段，帮助纳税人了解税收政策、查询涉税事宜、进行投诉举报等。相比于传统方式，新型手段具备即时信息、即时响应、管理负担更小、交互式信息和法律安全性更高等优点，能够实现24小时不间断服务。在美国、新加坡、日本等国家，线上咨询已成为税务咨询的主要形式，传真和纸质信件等传统咨询方式只是辅助。爱尔兰、新加坡等国税务部门推出视频服务，纳税人可以通过视频软件与税务部门工作人员进行视频会议。美国、日本、巴西等多个国家还引入智能语音机器人服务，通过交互式语音对话回答纳税人涉税问题，让纳税人享受到更便捷的服务。
纳税人通过网络、电话预约等渠道预约办税的时间，相比于以往现场取号、排队办理的模式，预约办税帮助纳税人实时掌握办税服务厅新动态，错开办税高峰，即来即办，大幅缩短办税等待时长，提高办税效率，使办税通道更为畅通。如南非收入局进一步优化电子预约系统（e-Booking）功能，优化之后的系统会在纳税人预约时间前24小时自动给纳税人发送短信或电子邮件，提醒纳税人准时到达指定办税服务点。
预填申报表通过系统自动提取数据、自动计算税额、自动预填申报等功能，大幅降低了填表难度，减少了填表时间，降低了纳税人时间成本。如美国国内收入局推出预扣税计算器，帮助纳税人自动计算预扣额。此外，美国还开发出一套纳税评估帮助程序，纳税人可以直接在国内收入局官方网站使用，系统会通过一步步问答计算出是否需要缴税或退税，纳税人无需填写申报表。爱尔兰税务海关总署通过预填报技术帮助纳税人自动填写申报表，同时系统还可以对纳税人自行填报部分进行自动审查或更改，无需税务人员开展人工审查或更改。
以往纳税人必须在多个部门登记和维护数据，重复登记数据不仅会浪费纳税人时间，还容易导致不同部门间出现数据不一致的情况，而且各部门之间进行数据交叉验证非常困难。通过强大的大数据云平台、外部信息交换、区块链等信息系统功能，提高了涉税数据采集的质量，政府部门之间数据整合与共享使用进一步加强，实现了更多领域涉税数据的归集整合和共享互用。税务部门更有针对性地对数据进行统计分析，并通过各部门信息共享、跨部门业务联办与执法联动，让“协同治税”的深度和广度进一步深化。欧盟将一站式征税制度（One Stop Shop，OSS）扩大到欧盟内部和非欧盟国家的跨境业务，销售商只需要在一个欧盟国家注册，填写一份增值税申报表就能涵盖销售商在所有欧盟国家需要缴纳的增值税，不需要在每个国家单独注册和申报。
传统情况下，税务部门对纳税人的管理以事后检查为主，在大数据、云计算、人工智能、移动互联网等现代信息技术的推动下，税务部门能够实现全方位捕捉企业税务“画像”，从“无差别监管”真正向以风险为导向的全方位、立体化的“精准监管”转变，从依靠经验进行风险管理向依靠大数据分析转变。在稽查方面，信息化技术帮助解决现存依靠人工经验进行税务稽查选案、情报分析的痛点，有效且高效地识别不合规问题，提升稽查信息情报应用的深度、广度，增强稽查情报的时效性、科学性、便利性。
随着社会经济的发展，税源流动性和隐蔽性越来越强，纳税人偷税、骗税的手段和方法也越来越先进。税务部门将大数据、云计算、人工智能等信息技术应用到税收风险分析管理工作中，利用信息化手段对数据进行采集、存储、加工、应用，搭建智能风险控制模型与平台，建立起“风险识别—风险评估—风险分析—风险应对”的全流程监管机制，实现对纳税人各类涉税风险的精准化识别和预警。例如，阿根廷创建了SIPER风险预测系统，按照不同的风险类别对纳税人进行分类，并将所属类别及分类原因通知纳税人；澳大利亚税务局通过建立风险模型，针对每一类纳税人的不同风险量身定制相应的税收遵从策略，使得高净值个人的税收遵从度有了较大提高。
税务部门将纳税评估与机器学习、机器人流程自动化（Robotic Process Automation，RPA）、大数据等信息技术深度融合，通过建立情报分析管理系统，对稽查分析选案进行支撑，解决现存依靠人工经验梳理税务稽查案件线索、分析情报的痛点，实现智能选案。通过结合行业特点，构建智能识别模式，从大数据中对企业骗税违法行为深入分析挖掘，快速精准发现骗税违法线索，为税务稽查打击骗税提供及时准确的情报支撑。如澳大利亚税务局建立了风险特征库、指标体系，分行业采集信息数据，计算加权平均值，并每年进行更新，将各方信息与纳税人申报纳税情况进行比对分析，对偏离标准值较大的纳税人进行分析处理。
信息化在税务部门内部管理过程中也发挥了重要作用。信息技术的运用显著改变了税务部门的工作模式。远程办公、无纸化办公等使得办公程序得以简化，办公效率大幅提高，同时各类流程网上办理也减少了人为操作的空间，降低了风险。
传统审计主要以现场审计为主，从看账、查账到发现问题、提出疑问，需要消耗很多时间、人力和物力。传统审计多为事后审计，被审计单位业务复杂，对被审计单位的评价缺乏及时性。信息技术的深入运用，使内部审计突破了现场审计的“瓶颈”，审计人员可以远程获取审计数据，及时实施审计程序，大幅提高了工作效率，节省了时间，解决了查账难、存账繁的问题。与此同时，审计发现问题可以及时追踪，及时进行进一步的审计延伸，防止审计问题扩大化，避免经济损失的产生。
以往税务机关内部信息的传递效率较低，而现在利用办公网络协作平台进行远程办公、利用视频和电话会议进行培训，能大大提高信息传递效率。尤其是在新冠疫情冲击下，人员流动与聚集变得更加困难，远程办公已经成为一种常态化的办公方式。如加拿大、英国、芬兰、瑞典等多个国家的税务部门制定了远程办公的相关政策规定。为保证远程办公文档的安全性，加拿大收入局实施了“数字收发室”项目，将纸质文档转化为电子文档，使用专门的系统存储和管理，使税务人员得以安全访问文档。英国皇家税务与海关总署在管理平台上增设社群功能，使得税务人员能利用网络社群互相联系和交流，保障疫情期间远程办公的畅通。OECD税收征管论坛（FTA）发布了《后疫情时代：税务部门远程办公指南》，为税务部门在后疫情时代长期、普遍开展远程办公提供参考。
越来越多的国家和地区开始使用机器人流程自动化，替代人工操作。与传统人工审批方式相比，机器人能够“7×24”连续工作，具备高效率、高精度、可扩展性强等优点。一方面，自动化方式显著提高征管效率，减少了纳税人等待时间，降低了征收成本；另一方面，将员工从单一重复的劳动中解放出来，使其更加专注于复杂的任务，大幅提高了员工的满意度。如西班牙PIT退税方案，应用了自动交叉检查和生成评估建议的程序，检测实际退款与请求退款的差异，从而减少人工审核，这种流程自动化使程序的平均处理时间减少了15天。