对高净值人群加强税收风险管理是当前世界各国的共同做法，部分国家在信息化和数字化管理方面起步较早，其大数据技术应用经验值得我国借鉴。
随着大数据时代的到来，数据传输、存储和整合更加便利，各国税务机关不断拓展外部信息渠道，积极获取银行、商家、服务提供商、互联网、社交媒体等第三方数据信息，为风险分析提供了较为全面的数据支持。例如：瑞士通过出租车司机使用的行驶记录仪确认运营收入，判断纳税申报单中可能存在的少报收入情况；英国税务海关总署（HMRC）从信用卡和借记卡交易处理商获取数据，直接验证纳税人报告的收入和资产，对可疑的逃避税行为进行有效识别；瑞典通过在线扑克锦标赛收集玩家的信息，重点监控未向税务机关上报收入的个人。 西方国家非常重视信息技术手段的开发，信息系统应用广泛，信息共享程度较高。美国在大型数据库管理系统中完成数据的收集、储存、整理、维护和关联，通过社会保险号码以及税务登记代码有效归集外部数据，通过数据比对以及内设风险预警模型进行风险分析与识别；开发了一种以数据为驱动的风险评估产品，使用机器学习来识别纳税人高、中、低不同风险等级，大大提高了税收风险管理的准确性和科学性。比利时税务局开发了四种预测模型，用于测算个人或公司接到欠税缴款通知后偿还债务的日期，准确判断纳税人拖欠税收债务的风险。加拿大使用聚类分析、决策树、神经网络和深度学习等方法，对纳税人风险概况、历史审计、纳税申报和评估等信息进行分析，精准识别高风险纳税人，有效提升风险管理质量和效率。西班牙税务局（AEAT）开发了一种名为“HERMES”的工具，利用纳入AEAT数据库的大量纳税人数据，实时发布标准化风险分析报告。此外，HERMES工具还可以对新的国际信息（来源包括金融账户涉税信息自动交换、国别报告和裁定交换）的使用进行优化。 国外税务机关以纳税人的收入水平和税收风险水平作为划分标准，对高收入者进行分类，按不同类别实施风险分析识别，并设计相应的风险应对策略，有效提升风险管理成效。HMRC根据纳税人风险等级采取不同的应对措施，对低风险客户给予诸多便利，一般不主动采取干预措施，并积极响应客户的服务需求，帮助其解决税收不确定性问题，使其保持较低税收负担和成本；而对高风险客户则集中主要力量，频繁主动对其采取干预措施，同时加强风险评估和应对，以帮助非低风险客户努力转变为低风险类型。比如，针对高净值个人藏匿海外资产逃避税的行为，英国政府实施“坦白从宽”制度（Voluntary Disclosure Facilities），即对于主动交代问题并补缴税款的，可以免予起诉，而对于那些不主动坦白的，一旦被发现，则严惩不贷。匈牙利国家税务和海关总局（National Tax and Customs Administration of Hungary，NTCA）引入了纳税人遵从分类系统，在每个季度末对商业登记处的纳税人进行评级。根据评级结果，NTCA对不同风险等级的纳税人实施不同的应对方法。对遵从度高的纳税人依法给予相关福利；对高风险纳税人则采取更为严格的监管，使其遵守税法。 国外税务机关注重在风险管理中融入纳税服务理念，鼓励纳税人自我纠正涉税风险，充分体现合作遵从理念。英国税收风险管理的核心理念是坚持与纳税人建立有效的沟通与合作关系，消除税收遵从风险产生的根源，从而有效提高税收遵从度。HMRC对于风险等级的划分，依据的不仅仅是客户本身的资产规模、业务复杂程度等客观要素，更重要的是客户是否愿意主动与HMRC建立并保持有效的税收关系，以及其积极应对税收遵从风险的主观态度。HMRC针对每一名高净值个人都会安排一位客户经理，负责进行一对一的纳税辅导和风险合规监督。这样的风险管理理念不仅有助于激发纳税人化解税收遵从风险的内生动力，也有利于增进征纳双方相互理解和信任。罗马尼亚实施了一项针对高净值人士的合作遵从计划，对于资产超过2500万欧元的高净值人士安排专职检查员，在开展税收遵从风险管理的同时，提供定制式优质服务，使得高净值人士对特定税收问题有更好的了解，降低遵从成本，大大提升遵从效率。 
