林 夤  陈泽旭  郑贤铭  王碧芳  陈丹治

 

【摘要】中办、国办《关于进一步深化税收征管改革的意见》明确提出，要全面推进税收征管数字化升级和智能化改造，充分利用大数据、云计算和人工智能等现代信息技术。当前，人工智能为政府管理跨越式发展提供了前所未有的机遇，如ChatGPT等人工智能的快速发展，应用前景十分广阔，税收风险管理是税务部门履行政府职能不可或缺的内容，信息技术的不断革新以及数字政府的建设浪潮，税收征管模式实现逐步“以票控税”到“以数治税”，“智能税务”到“智慧税务”的转变。人工智能作为新技术，为税收风险管理优化提供了前所未有的机遇。但与新时代新要求相比，当前人工智能运用于税收风险管理还存在数据隐私安全等挑战。本文针对当前人工智能运用于税收风险管理存在的问题从“一目标、两准则、两基础”提出针对性建议，以期打造具有智慧化、自动化的全流程税收风险管理体系，实现人工经验和人工智能的双轮驱动，为提升税收智能化管理开辟新的视野路径。

【关键词】人工智能  税收风险管理  税收征管

 

伴随着信息技术的不断革新，税收征管模式由“以票控税”逐步走向“以数治税”。智能税务逐渐向智慧税务转变，税务部门在落实减税降费、提高征管效率等方面取得重要进展。然而与新时代新要求相比，当前我国智慧税务水平还有待提高，税收风险管理还存在法治化程度不高、智慧应用成熟度较低以及税收风控模式不完善等问题。本文针对当前智慧税务建设中税收风险管理存在的问题从“一目标、两准则、两基础”提出针对性政策建议。利用多维度、全天候的实时数据库，生成税收风险分析模型，建立“信用+风险”实时动态监控预警系统，并根据预警设定风险应对方案，做到“无风险不打扰、低风险预提醒、中风险勤提示、高风险严监控”。与此同时，以智慧新技术为基础的风险管理系统通过高效的数字化技术将减少大量重复性工作，不仅会降低税务人员因政策理解不到位而造成操作失误的可能性，还能帮助税务机关集中高素质税务人员攻克税收征管难题，提高税收征管效率。

人工智能在税收治理领域的拓展，并非简单的数字化，而是通过数字化与智慧化的有机融合，运用如ChatGPT、智能人工机器人等人工智能，创造出具有人类一定智慧的，能自主学习、吸收相关政策内容，自主建立风险指标库，自主发起风险应对流程及关闭流程，自主应对和处理复杂税收任务和难题的税收征管新模式。在智慧税务下，应打破传统税收征管中经验型执法的模式，改变单向的税收数据交换、以票控税下繁杂的票证核查方法，通过智能化的数据处理以及管理周期数字化覆盖，提高征管系统应对复杂税收难题的能力，强化数据预警、管控作用。同时，以税收大数据为驱动，揭示不同行业、区域纳税人的税收风险，自主集成、建立各领域风险筛查模型，根据该行业的高发易发风险问题进行全面梳理，利用智能算法有针对性地对企业进行全面风险筛查，依据税收风险特点采取相应的风险应对手段，达到精准化、智能化执法，实现人工智能与税收风险管理系统的高度融合，最终建立数字化、智慧化的税收监管新格局。

一、人工智能技术背景

人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI,是计算机科学智能学科中的重要组成部分，它是研究、开发、延伸和拓展人类智能的理论、方法、技术和应用系统的一门全新技术科学。人工智能包括机器学习、计算机视觉和智能语音等不同领域，其重要目的之一就是让机器能胜任某些通常要求人类智能来实现的繁杂任务。

（一）人工智能的历史发展

人工智能自出现以来，大体上经历了3个时期。第一时期：1950至1970年代，人工智能“计算智能”年代正在长出萌芽。自1956年人工智能这一概念被提出以来，引人注目的研究成果不断涌现，例如机器定理的证明和跳棋程序等。在这一时期，专家普遍认为，只要赋予机器逻辑推理能力，人工智能就可以实现。但后来专家发现，仅仅有逻辑推理能力的机器远未达到能够智能化的程度。第二时期：1970至1990年代，人工智能的“认知智能”时代已到来。在这一时期里，人们相信为了使机器更智能化，就要努力使机器学会知识，因此专家系统成为一个重要的研究领域。后来发现在将知识进行概括之后使计算机的执行成为可能是比较难的。第三时期：从2000年到现在，人工智能“感知智能”时代已在高速发展。进入“机器学习”以来，大量的机器学习算法得到广泛的运用。尤其是计算机深度学习技术的发展与应用，人们希望计算机能够通过大量的数据分析自动学习知识，实现智能化。同时计算机硬件性能有了很大提高，大数据处理与分析技术快速发展，使人工智能技术更加成功地运用于各个领域。

（二）我国人工智能与税收发展情况

1.人工智能助力了税收管理现代化的发展

自2017年人工智能被写入政府工作报告以来，我国已正式步入人工智能元年。各行各业的领跑者们都已开始了将各自行业和人工智能技术融合在一起的研究工作，人工智能也大范围地运用在各种公司中。利用计算机实现信息处理和电子化的时代结束了，当前最具有发展价值、最大变化的是数据分析和人工智能。在各行业大力发展人工智能这一大趋势下，很有必要将税收和人工智能进行融合。国家税收征管部门要求各行业税收征管技术都必须高于社会平均水平，否则对于部分使用高科技、前沿性发展的企业，无法精准对税收征管监督进行有效判断，无法保证其有关涉税业务真实性，具有一定的征收挑战性。在各产业纷纷发展人工智能的今天，国家税收征管部门也必需要紧跟趋势，利用强人工智能技术更加高效地规范市场主体，也唯有紧跟科技潮流才能够在有效监管相关税收风险的同时，对于税收征管相关费用做出必要的削减，从而减少国家税源的流失。

2.人工智能促进了税收征管效率的提升

我国实行分税制后，税收征管中出现了征收成本高，管理水平低的种种问题，例如：国地税尚未并轨前双方信息沟通不足、各行其是；税收征管部门沟通效率低下造成纳税人纳税成本过高、手续多等问题。成为长期以来高额征管成本、纳税成本产生的根源。降低征管成本，要靠先进的技术与恪尽职守的税务局工作人员共同完成。在人工智能大发展的背景下，税收征管系统与人工智能技术进行融合势在必行，由智能机器人完成绝大多数简单、易出错且烦琐的任务。可以依托人工智能技术运用大量数据分析、筛选少部分专业性税收风险评估和税务稽查选案，构成了集成化税收风险管理系统。

3.人工智能促进了税收征管程序的进步

自从2015年国务院总理李克强提出简政放权、深化“放管服”改革后，我国有关行政审批事项大幅减少，政府职能得到进一步优化。但税收征管中仍存在诸多问题，如有关纳税人的身份确认，高新技术企业的安全生产装备资质认定等仍需纳税人本人判断申报，程序颇为繁杂。“最多跑一次”政策仍是“放管服”改革中存在的最大不足。因此，税收征管部门要大力发展人工智能技术在税收认定、识别、研判等方面的应用研究，切实为纳税人减少税收风险、提高税收效率。

二、人工智能在税收风险管理的应用

当前，人工智能已经应用于许多方面，能够给人们的生活带来极大的便利，在税收领域，也已经拥有许多应用案例。

（一）国内外人工智能税收领域应用情况

许多国家都在探寻人工智能在税收领域的应用途径，如应用于税务计算、发票识别和解析、智能客服等重复性任务场景，对税收风险管理中税收预测、风险监控等，人工智能均能有更好地技术应用。海外已有如Brex等财税公司接入OpenAI开启探索，包括税务问答、收据和发票解析等应用，在AI大模型的支撑下，不断探索。如法国通过人工智能追缴税款，改进税务稽查信息工具，算法名为CFVR，意为锁定欺诈及评估申请，其工作原理就是用过对比分析纳税账户的银行、税务、不动产、社保、社会补贴和企业的专利商标等，找出可用的数据。

当前国内应用于税务工作方面的人工智能项目也很多，如福建省福州税务开发应用的“税博士”智能机器人，能够提供政策宣传、涉税咨询、办税服务、权益保护等多项功能服务。应用架构上实现“一云多端”，在语音识别、合成、自然语言处理等人工智能引擎能力，实现了热线、卫星、网页等渠道和应用系统对接。建立知识库，是智能咨询服务的起点，需要使用全国的知识、省级知识，地市级知识，以及税收政策类、税收实务类、软件操作类等。从纳税人咨询角度，不同知识对应不同层级。智能咨询服务是指纳税人可通过pc端、移动文字端输入索要咨询的问题，在线机器人客服可自动与纳税人进行交互，判断纳税人问题，理解纳税人所问问题的语义，从知识库中匹配答案推送给纳税人，智能人工座席实现在线机器人无法有效解答时提供人工客服接入服务，转接人工客服时纳税人接入渠道不变，客服人员在服务过程中随时可以得到智能辅助支持，智能知识库是语义理解的基础，可将纳税人完整的表述转换成相应的关键词，通过意图获取相关的语义，最后通过知识库查询匹配到答案。能够较为准确快速地解决纳税人的疑问。

（二）人工智能技术在税收风险分析中的应用

税收风险工作需要对大量繁杂的信息进行处理，并存在部分重复性操作、耗费时间人力的情况。在此背景下，就会使得人工操作容易出现一些错误，工作效率比较低。但是税收风险对于整个社会的发展具有重要的影响，做好税收风险分析是促进现代金融领域健康发展的重要举措，展现出税收工作的重要性。在人工智能的不断推进下，相关技术已经比较成熟，也得到了有效应用，提高了传统工作的效果，使得开展税收风险分析迎来了绝佳良机。

1.人工智能助力税收风险数据分析

人工智能的主要核心就是数据，引入人工智能将极大拓宽税收风险管理的视野，无论是用传统的文本、发票来记录数据，还是用图像、视频等多种形式，使用人工智能进行数据收集后，都可以深度挖掘数据之间的内在联系和规律，只要数据足够多，数据连接点足够丰富，便可能改变税收风险管理目前以流程、环节、事项为节点划分管理职能、分配管理重心的工作现状。通过人工智能算法扫描，让数据说话，从全景分析中描绘风险分布情况、评估风险轻重缓急，可以实现客观、精准的分级分类管理。

人工智能技术应用在税收风险数据分析过程中，对一些繁杂的数据进行高效处理，对获取到的数据进行建模分析，从中帮助相关工作人员得到更加准确的数据，以便得出更加贴合实际情况的结论。从实际使用角度来说，需求度高的人工智能不需要过于复杂的操作，简化操作流程，便于上手使用，方便税务工作人员，便是最为有效的模式。能基于纳税人数据，依照税收政策指标变化实时改变，使用算法得出符合实际情况的数据，人工智能依照作出合理选择。人工智能依照所处环境的改变，进一步分析，反馈主体，为下一步决策作出重要依据。

如果面临的工作量比较大，就有可能变成抽样的模式，这样也会与实际的情况存在一定的差异，但是在应用人工智能技术之后，可以有效地克服审计工作量大的缺陷，实现将抽样检测变为全面检测的模式。能够对数据进行全面测算分析，更加准确。

税务系统从最早的CTAIS系统到如今的金税四期工程，经历过许多的改变，累计了海量的数据，这些都是税务部门的“宝藏”，在今后的税收风险工作中，针对这些数据进行的数据分析能够带来的好处的难以想象的。税务部门可以从一张发票，一个数据，一段信息就可以了解到当前纳税人的状况，存在的问题，挖掘出具有珍贵价值的数据，应用前景十分广阔。人工智能可以通过数据分析行为习惯，人工智能针对的是数据体现出的差异，从细微的差异处分析出税收疑点。

2.人工智能提高评估、预测风险能力

税务机关开展风险预测，如在对某些企业、纳税人开展税务风险分析工作时，流程是较为固定、系统化的，每一个工作环节都将对整体的工作造成较大的影响。通过人工智能技术进行信息收集，可以使得整体工作更加顺利完整，帮助税务工作人员更加精确地对信息进行建模，做出合理风险分析预测，大大提高做出决策的准确度。对于企业来说，把握正确的决策方向，更有助于企业全面发展，实现更好地经济效益。人工智能始终在不断更新进步中，未来可能会出现众多企业财务风险，许多小公司能够利用人工智能进行税收风险预测，完成资源调配。运用好人工智能技术，进行风险预测，合理预测风险，对政府工作而言，有利于宏观调控的进行，维护社会稳定发展。

3.人工智能风险预警平台建设

集中打造涉税信息人工智能风险预警平台，是兼具互联网思维及税收原则的创新尝试，使用平台一方面进行数据收集及处理，另一方面将数据分析统计存储，挖掘其中价值所在，为纳税人及税务部门的税收管理决策提供重要依据。

这种依托税收风险预警平台的数据不同以往，人工智能建立的数据库涵盖范围较广，包含如“税收知识库”“税收案例库”“税收风险特征库”等包括各种应用场景的相关知识。这样税务部门能够在这样的条件下针对不同情况，不同业务进行合理分析，智能预警。

在通过海量数据的学习积累下，筛选分析，形成具有特色的特征类别，再运用算法预测纳税人不同情况下的逃税概率，再将结果呈现，由税务工作人员进行决策判断，分辨逃税概率较高的纳税人进行税务稽查，从而很大程度节省了人力时间成本，提高税务风险处理的准确程度。

风险预警关注重点在于风险特征与分析结果的相关性，并且是多维相关性，对风险应对的思路和方法不断优化。在人工智能运用到税收风险中时，在通过建模人员提供的样本数据不断训练和修正侯，形成了对精准程度和风险预警环节的高要求。每一次的预警都是通过模型进行预测，再不断修正的过程，因此风险分析和预警是一个双向的过程，通过每一次分析，是风险预警的必要环节，二者相互促进学习。

三、人工智能未来在税收风险管理领域可能面临的挑战

税收风险管理是税收征管中的必要流程，起到事前预警、事中防控、事后评估的作用，对纳税人风险防控及税务人员执法都能够做到更好地支撑。税收风险管理效率的高低，在如今不断变化的市场环境下，更加难以估计，传统的税收风险管理方式在互联网+时代下，逐渐跟不上步伐，需要不断的更新迭代，并且如今“税务+互联网”的转型，监管对象从线下转为线上，监管难度更上一层楼，对于风险识别及监控都是极大的挑战。现行的税收风险管理中，需要进行极大转变，将人工智能引入税收风险管理中，也将面临许多挑战。

（一）人工智能面对数据安全风险的挑战

人工智能的训练需要载入大量的数据，面对大量繁杂无序的数据，不断统计整理分析，依靠算力解析，最终形成能够对数据进行快速分析的算法，然而这其中就存在这数据安全风险问题。一是数据收集风险。对于人工智能训练数据来源的合法性，需要认定和准入，不能使用非法数据、买卖数据等不正当数据，需要合理合法的数据来源，并且不涉及人员隐私安全等。数据收集过程中延伸数据传输问题，传输途径确保对点传输。二是数据存储风险。将数据集中存储或是分散存储，选择数据上云还是集中保护的数据，选择大量的分布式存储还是异构式存储，不同的存储方式有着不同数据安全风险，数据涉及纳税人隐私数据，更需要着重选择存储模式，避免出现信息泄露，危害公共安全，侵犯纳税人权利。三是数据提供风险。人工智能对于数据信息的把控，在对于某些数据能否给予用户使用，告知的权利等方面，需要进行一定程度监控，对可公开数据是否能够推断出敏感数据等，都需要给予重视，对数据分类分级，人工智能可以对哪些等级类别的数据进行学习，还有着较大的界定空间。

（二）人工智能面对企业税收风险管理难度大的挑战

在税收风险管理中，企业管理是一项重要工作，存在风险成因复杂、预判困难，难度大等问题。提高税收风险管理能力的关键就是提高自身的风险管理水平。税收风险分析的基础是数据，在企业不断发展的过程中，数据量在不断增大，需要进行比对分析的量也逐步增多，传统税收风险管理模式下，难以做到全面监管。运用人工智能的情况下，可以很大程度上解决这类问题，但由于技术发展的限制，企业税务风险管理中对人工智能的应用还处于摸索阶段，还有很长的路要走。

任何事物都具有两面性，我们看到了人工智能技术给税务风险管理带来了积极作用的一面，更应该看到其带来的消极影响。企业在资金、人才、管理等多方面都存在不足，对于人工智能技术的应用不能很好地达到应用水平，在税务风险管理中也将会给实际企业工作人员带来极大的冲击，在某些领域内已经出现了人工取代从业人员的现象。

（三）人工智能面对缺乏法律保障的挑战

目前我国尚未出台相关政策规范AI行业发展，因此对于个人和企业来说，如何确保个人信息得到保护，是一个值得思考的问题。人工智能作为一种新兴技术，安全稳定性都还需时间的验证。随着人工智能研究的深入发展，它将越来越多地运用到实际生活当中，但缺少相关法律保障下，使用人工智能进行税收风险管理依然会存在许多难点。

人工智能作为一种新型工具，是在为人类思维的进行辅助，是人类智慧的延伸，当前人工智能均还处于弱人工智能的水平，智能水平有限，当前随着技术的不断发展，结合深度学习、自我优化，人工智能在不断进步，但由人工智能带来的争议也将会越来越严峻，更加需要一个合理的制度政策来保障人工智能的道路发展。使用人工智能进行税收风险管理，介入的是当前税务工作人员的执法过程中，参与的基本税收工作，对税收风险进行预测，当前，缺少符合人工智能应用特点的税收伦理规范，人工智能在法律中的地位还不明确，权利界限规范较为模糊，法律法规缺少对人工智能不同应用阶段的流程制定及调整。对此，我们必须高度重视人工智能将带来的影响，健全当前税收的体系制度，明确人工智能技术应用的法律法规，将人工智能的应用纳入相关法律中。对于税收风险管理的重视在不断加强，“放管服”中明确提出了有关要求，在未来需要更多的制度保障和政策支持。

（四）人工智能面对人才缺失的挑战

当前的税收风险分析工作实践中，风险疑点的来源主要有两类：一类源自工作人员的经验分析，另一类源自政策分析。风险疑点的来源渠道非常有限，主观性较强，需要人员具有较强的专业能力，新产业、新业态的不断涌现，各类风险点问题层出不穷。借助人工智能参与到税收风险管理分析中，能够很好地应用到实际工作中，但人工智能的开发应用，更需高层次、专业性强的人才，在具备人工智能应用的基础上，学习税收知识，才能使得人工智能的应用更加成熟，在涉税信息收集、数据挖掘分析、风险预警等，都需要熟悉人工智能的人才及拥有相应技能的业务骨干。

人工智能对从业者的专业能力需求度极高，从掌握基础知识，把握底层逻辑开始，需要专业科班人员来从事专业操作，但对税收风险管理方面，也需要有着税收专业知识的人员提供思路，因此复合型人才是当下最为紧缺的。从社会层面来说，需要教育部门及培训机构对于人工智能方面人才的培养，社会缺乏应用型人才。从税务部门来说，培养复合型人才，重视技术人才的税务专业能力学习，实际运用能力，为将来能够在实际工作岗位中发光发热做好充分准备。对于税收风险管理的人工智能运用，需要人才做好完备的岗位机制，确保人工智能在税务风险管理中得到充分应用。

四、思考及建议

人工智能在为税收风险管理带来新机遇的同时，也带来了新挑战。税务机关应不断强化系统观念，从优化税费服务体系着手，基于人工智能建设逐步提高纳税人的纳税遵从度，构建良好的自主遵从环境。厘清各部门在税收风险管理过程中应当履行的工作职责，融合人工智能技术，形成以大数据应用为核心的税收风险管理，进一步实现分级分类预警的税收风险管理体系。另外，税务机关应构建人工智能生态体系，组建数字化人才队伍，为税收征管打下坚实的基础。

（一）优化纳税生态，提高纳税人遵从度

要构建精细化、亲民化的税费服务体系的税收生态环境，减轻纳税人的抵触心理，需要从以下几个方面着手。首先，税务机关应简化税收政策，简化复杂的税收政策和法规，减少税收制度的不透明性和繁琐性。确保税收政策的清晰度和一致性，降低纳税人面临的风险和误解，提高遵从度。其次，在人工智能背景下，税务机关应建立智能化纳税管理系统，提供个性化、精准化的纳税服务。通过自动化处理、风险识别和智能预测等功能，提高税务机构的效率和准确性，降低纳税人的负担和错误率，同时减少一线执法人员的执法风险。最后，通过开展广泛的税法宣传和纳税意识教育活动，提高纳税人对税法和纳税义务的理解和认识。税务宣传部门可以通过培训课程、宣传材料、社交媒体等方式，向纳税人提供相关知识，激发他们主动遵守税法的意愿。通过以上措施的综合应用，可以优化纳税生态，创造良好的税收环境，提高纳税人的遵从度。

（二）强化数据预警管控，提升征管效能

人工智能在税收风险管理中可以提高效率、准确性和智能化水平，帮助税务机构更好地识别和管理风险，促进纳税人的遵守度和税收的有效征管。在人工智能下，首先应加强数据的整合和共享，建立跨部门、跨系统的数据整合机制，将不同来源的数据进行整合和共享，获得更全面、准确的数据，为预警管控提供更可靠的基础。

其次，借助人工智能及大数据，建立起风险评估模型。通过对历史数据和纳税人行为模式的分析，识别出潜在的高风险纳税人和异常情况，更有针对性地对风险纳税人进行预警和管控。建立实时监测系统，对纳税人的行为和数据进行持续监测。一旦发现异常情况或高风险行为，及时发出预警信号，使税务机构能够快速采取相应措施，进行有效的风险管控。

最后，利用人工智能进行自动化审查和核对，实现对纳税申报和开票数据等的快速审查和核对。以自动化审查为依托，提高审查效率，降低出错率，并为税务工作人员提供更多时间和资源进行重点调查和风险管控。以税收大数据为驱动，识别不同行业、区域纳税人的税收风险，形成分级分类预警、自主集成、建立各领域风险的筛查模型。同时，根据该行业的高发易发风险问题进行全面梳理，利用智能算法有针对性地对企业进行风险筛查，人工智能根据其风险特征给出合理的风险应对手段建议供基层税务人员参考。

（三）以智慧新技术为技术基础，提升税收征管效率

以云计算、大数据为基础，以税收一体化监控平台为依托，利用多维度、全天候的实时数据库，生成税收风险分析模型，建立“信用 + 风险”实时动态监控预警系统，并根据预警设定风险应对方案，做到“无风险不打扰、低风险预提醒、中风险勤提示、高风险严监控”，推动税收风险监管系统由“智能税务”升级为“智慧税务”。 一方面，通过建立高效税收风险的智能审查与核查系统，实现纳税申报的自动化审查和核查。通过与规则引擎和模型的结合，可以实现高效率的自动审查，减少大量重复性工作，减轻人工审查的负担，会降低税务人员因政策理解不到位而造成操作失误的可能性，同时提高审查的准确性和效果。另一方面，基于人工智能的智能语音助手或智能问答平台，如福州税务“智能税官”税小蜜，7*24小时为纳税人提供个性化的纳税服务和指导。纳税人可以通过文字与智能助手进行互动，获取实时的纳税信息、解答疑问，并获得个性化的税务建议，人工智能作为智慧新技术之一，有效提高税收征管效率。

（四）组建人才梯队，构建人工智能生态体系

组建人才队伍和构建人工智能税收风险管理生态需要跨学科合作，同时也需要长期的努力和持续的改进。通过科学的方法和创新的思维，可以更好地管理税收风险，促进公平纳税和税收收入的稳定增长。一是招募培育专业人才。寻找具有税法、会计、数据分析等领域专业知识的人才。他们应该有广泛的税收知识，并且了解人工智能和数据科学的基本原理。培养并提升他们的数据分析能力，确保能够充分利用大数据和人工智能技术分析数据。通过深入挖掘和理解数据，可以获得更为准确的预警和风险评估结果，提升征管效能。二是建立跨学科团队。组建一支由各个领域专家组成的团队，包括税务专家、数据科学家、机器学习工程师、软件开发人员等。这种跨学科的合作将有助于从多个角度解决问题并进行创新。 三是建立合作机制。税务部门与其他部门、行业机构建立合作机制，定期开展学习经验交流会，实现跨部门联动，在预警管控中发挥更大的效能，加强人工智能在税收风险管理中的应用效果。

 

 

（作者单位：国家税务总局罗源县税务局）