(一)管理层要培养数字化思维

    企业可以邀请数字化转型领域的专家为管理层进行专题讲解和指导，帮助其树立正确的数字化理念和战略视角。同时，企业可以在岗位体系、绩效考核、激励措施等方面运用数字化工具进行系统性规划和全方位革新，优化工作流程，实现数据可视、智能分析。建立数据采集团队、审核分析团队、意见交换团队等，搭建有效的沟通平台，使各个团队可以协同推动工作进度，实现企业业务的标准化、流程化、规范化，使得数字化转型过程可评价、可量化、可联动，为企业日常经营管理降本增效。通过组织参与行业会议、论坛和社交活动，拓展管理者的外部网络，获取更广泛的数字化知识和灵感。                 

      (二)技术和人才两手抓

    企业需要从技术、人才以及政策环境等多方面入手，采取相应的对策，推进税务数字化转型，实现税务信息的高效管理和利用。可以通过不断研发和升级税务数字化信息系统，引入最新的技术如云计算、大数据分析、人工智能等，来提升税务数字化系统的处理能力和智能化水平。同时通过引入专业的数字化人才，激发企业活力，构建数字化组织能力体系。技术人才须具备较高的专业技能，包括数据分析、数据可视化以及零代码应用开发等。从长远发展来看，企业还需要建立有效的数字化人才培育机制，通过综合运用培训、自主学习、参访数字化转型成功企业等方式，培育具备数字化思维和数字化专业技能的人才，建立企业组织内的数字化文化和分享机制，使得数字化的知识和经验可以随时内部共享，最大化发挥其应用价值。

      (三)构建数据治理框架，优化数据治理流程

    企业要明确数据治理的目标和策略，构建数据治理框架，具体内容包括数据的采集、存储、处理和安全等。企业可以成立专门的数据治理委员会，负责实施和监督数据治理策略的执行。通过建立严格的数据质量监管流程，确保企业数据的准确性、完整性和一致性。同时，企业可以采用高效的数据处理工具和技术，例如云存储和大数据平台，对数据进行加密、访问控制，保护数据免受未授权访问，防范泄漏风险，以提高数据的安全性和可访问性，确保所有业务流程都符合数据治理政策。企业可以根据数据审查结果和业务发展规划，制定统一的数据处理标准，减少数据录入错误和不一致性，定期进行数据审查，检查数据质量和数据治理流程的执行情况，不断优化数据治理流程和策略。