大数据技术的风险预警机制应包含以下内容:

    1.信息收集

    企业应建立完整的信息收集系统，及时收集、整理并分类企业的相关信息，包括企业相关的税收优惠政策及政策变动、企业所处市场环境的变动以及企业的经营情况等。          

    2.信息处理

    收集完整的信息后，还应对信息进行分类，并深入分析，从而提高对信息判断的精确度，为制订税务筹划方案提供有力的参考依据。

    3.风险评估

    将大数据加工过的信息进一步进行处理和分析，根据税收方案施行过程中的影响程度，设定相应的风险因素敏感系数标准。

    4.风险控制

    对可能影响企业税务筹划方案的风险因素进行预判，若某一因素已达到或将要达到敏感系数标准，则立刻制订相应的应对方案，一旦风险因素达到预警标准则立即启动应对方案，将损失降到最低。

    5.信息反馈

    建立科学有效的大数据风险预警机制可以帮助企业规避风险，最大化保证企业的利益，确保企业税务筹划活动的顺利开展。

    通过运用大数据分析系统来进行风险预警，主要流程通过数据采集一数据理解一数据整备一模型预警。

    (1)数据采集。大数据技术通过对同地区同类企业的数据采集，将足量、丰富，与企业的生产经营环境、项目类型等接近的数据进行整合，使数据具有一定的代表性。

    (2)数据理解。通过对采集的数据进行深入摸底和熟悉，掌握数据的质量状况，比如数据是否存在缺失、冗余，数据之间的关系，以及与数据相关的其他信息。通过数据理解，确定数据标签属性为税务风险水平。

    (3)数据整备。将数据汇入数据仓库。对采集到的原始数据进行调整和转换，包括利用均值进行缺失数据替换、数据标准化、数据重组、数据转换、数据衍生等。通过数据预处理，使调整后的数据能更加容易地反映出事物的内在规律和联系，为模型建立打下基础。

    (4)模型建立。运用PCA算法进行降维，再运用线性回归算法进行回归分析，建立企业税务风险预警模型，定量分析企业存在的税务风险，科学找出对风险预警相对重要的指标，提高风险预警的精准度。