陈文裕

【摘要】数字化转型迭代加速，人工智能为政务服务领域带来前所未有的创新机遇，已成为政府提供智慧便捷服务体验、提升政务服务效能的重要抓手。基于嵌入性理论框架,从技术架构整合、组织能力匹配、制度环境适应、政策法规协同四个维度，探讨将DeepSeek技术嵌入金税工程、重塑税费数智化生态的可行性，发现DeepSeek的NLP与智能决策能力可显著提升税务风险识别效率，但其技术部署需要突破税务系统固有组织惯性与数据孤岛壁垒。

【关键词】金税工程  DeepSeek  嵌入性理论  数治化生态

一、文献综述

关于生成式AI技术特性与政务场景适配性，多数研究认为生成式AI具有自然语言理解与生成能力，能够显著提升政务服务的交互效率；智能决策与预测能力，可辅助政策制定、风险预警等场景；自动化流程再造，实现行政审批、税务稽查等业务流程的无人化操作。政务服务领域具有数据敏感性强、流程标准化程度高、服务对象广泛等特点，新加坡政府利用生成式AI技术优化公民咨询响应系统，将平均处理时间从3分钟缩短至30秒；生成式AI技术的应用需兼顾效率提升与制度合规性，欧盟则通过立法严格限制AI生成内容的法律效力，强调人类监督的必要性。

生成式AI技术已经在政务服务中推广应用，应用场景主要集中在智能政务服务、智慧政务决策和自动化政务流程。智能政务服务方面，美国国税局的AI聊天机器人IRS Virtual Assistant，日均处理超10万次税务咨询，准确率达85%；浙江“浙里办”政务平台通过用户行为分析生成定制化政策解读，用户满意度提升37%。智慧政务决策方面，韩国开发“政策沙盒”系统，利用生成式AI模拟政策实施效果，误差率较传统模型降低42%；北京市政府采用情感计算技术实时监测网络舆情，突发事件响应速度提升60%。自动化政务流程方面，深圳税务局运用生成式AI自动审核企业年报，单份报告处理时间从2小时压缩至8秒；杭州区块链法院通过AI生成标准化法律文书，司法存证效率提高90%。

政务服务领域应用生成式AI技术面临三大挑战：一是技术方面存在局限性，如​针对算法黑箱问题，欧盟GDPR要求AI决策需具备可解释性，但生成式模型内部逻辑难以追溯；​数据偏见风险问题，美国NIST研究表明，主流语言模型在少数族裔姓名识别任务中错误率高出基准值3倍。二是制度冲突方面，如​法律效力认定，中国《电子签名法》尚未明确AI生成文件的法定效力，导致司法实践中争议频发；​数据主权争议，欧盟《数字服务法》要求生成式AI训练数据需本地化存储，与全球化数据模型训练、我国税收数据跨境共享需求存在冲突，需要依托“一带一路”税收征管合作机制，推动建立“金砖国家税务AI模型互认体系”，通过多边协议解决数据管辖权争议。三是伦理与安全风险方面，特别是​深度伪造滥用，2023年全球政务网站遭受AI生成虚假信息攻击同比增加2倍；​算法歧视与公平性，哈佛大学研究发现，美国部分城市AI警务系统对低收入社区误报率高出富裕社区4倍。

综上，现有生成式AI技术在政务服务领域的应用研究呈现三大特点：一是​技术导向突出，聚焦算法优化与场景适配，如DeepMind开发政务知识图谱提升政策匹配精度；二是​局部试点为主，多数研究集中于单一部门或城市案例，缺乏跨层级、跨区域协同机制探索；三是​制度研究滞后，仅23%文献涉及法律适配性问题，远低于技术分析比例。未来研究需要突破三大方向：一是​构建“技术—制度”协同理论框架，整合制度变迁理论与技术接受模型，解释AI政务应用的演化路径；二是​开发可信AI评估体系，融合可解释性、公平性、隐私保护等多维度指标，建立政务AI应用认证标准；三是​探索全球治理规则：围绕跨境数据流动、算法管辖权等议题，推动多边数字治理协定制定。

二、嵌入性理论框架构建

嵌入性理论的核心观点认为，经济行为并非孤立存在，而是嵌入于特定的社会关系、制度结构和文化环境之中。理论发展经历了原始嵌入性、结构嵌入性、多维嵌入性扩展三个阶段。本文基于多维嵌入性扩展的理论框架，结合金税工程特性与DeepSeek技术特征，构建技术—制度协同嵌入模型。

相较于传统技术可行性分析，嵌入性理论框架的创新价值在于解构技术嵌入的制度复杂性，突破“技术—经济”二元分析范式，系统性揭示制度环境对技术落地的深层制约；通过反馈回路模型刻画各维度间的相互作用，避免静态分析的局限性；设计可操作的量化评估指标，为技术嵌入程度测量提供工具。其价值不仅在于解释DeepSeek与金税工程的适配逻辑，更在于揭示了公共部门技术创新中“技术移植”与“制度重塑”必须同步推进的客观规律，这对效能政府、数字政府等政务服务领域的生成式人工智能应用具有普适性启示。

应用嵌入性理论，还要配套制度变迁、组织学习等公共管理经典理论。技术嵌入可作为诱致性变迁工具，通过生成式人工智能技术降低监管交易成本，突破路径依赖，实现嵌入性理论与制度变迁理论的互补；至于政治嵌入性可能强化既有制度惯性，与诱致性变迁目标相冲突，可通过强制推行结构性突破的技术嵌入，辅以降低组织抵触的文化调适，实现嵌入性理论与制度变迁理论的有机融合。而单环学习支撑浅层技术嵌入、双环学习驱动深度嵌入、再学习机制确保嵌入可持续性，实现嵌入性理论与组织学习理论交叉映射的交互效应。嵌入性理论配套制度变迁、组织学习等公共管理经典理论，弥合宏观中观微观鸿沟，制度变迁理论（宏观）与嵌入性理论（中观）结合，解释技术驱动治理变革的全链条机制；组织学习理论（组织层）与嵌入性理论（技术层）协同，揭示数字化转型中的能力演进规律，对制度设计实践具有指导意义：一是技术嵌入的本质是制度重塑，需同步推进技术部署与组织学习、制度创新，避免“技术悬浮”；二是公共管理理论的整合必要性，单一理论难以解释智能治理的复杂性，跨理论对话成为研究范式转型方向；三是税务应用场景的理论创新机遇，金税工程的超大规模技术嵌入实践，为发展中国公共管理理论提供独特实验场域。

三、金税工程技术需求与DeepSeek供给分析

（一）金税工程技术需求

1994年，我国开启增值税改革，实施层层课征、环环抵扣，进项税额通过抵扣链条传导，实现对增值额不重复地征税。由于增值税‍‍专用发票具有税款抵扣功能，而税务部门缺乏管理经验和有效监管手段，倒卖‍‍、虚开、非法印制增值税专用发票‍等犯罪行为就呈井喷式爆发，倒逼国家立项金税工程，遏制涉票犯罪势头。1995年税务部门在全国50个试点单位上线金税一期，利用计算机网络进行增值税专用发票交叉稽核和增值税防伪税控，由于采集增值税专用发票信息需要手工录入，工作量大，数据采集不全，加上只有50个试点单位建立稽核网络，对其他单位的专用发票还无法进行交叉稽核，到1996年底便停止运行。1998年启动金税二期，由增值税防伪税控开票子系统、防伪税控认证子系统、增值税稽核子系统、发票协查信息管理子系统四大系统组成，2001年7月1日在全国开通运行，实现从税务总局到省、市、县税务局四级网络全部连通；‍‍2004年又将海关缴款书、废旧物资发票、货物运输发票、代开的增值税专用发票纳入稽核比对管理。金税三期在2016年10月完成全国全面上线，包括“一个平台，两级处理，三个覆盖，四个系统”，即基于统一规范的应用系统平台；依托计算机网络，在税务总局和省税务局两级集中处理涉税信息；实现纳税人、税种、票种，以及国税、地税所有工作环节全覆盖；设置征管业务、行政管理、外部信息、决策支持四大系统。2020年11月启动建设金税四期，2024年全面推广运行，主体功能有“数电发票”“视频指挥台”“重大事项”“重要日程”四大项，同时保留接口提供功能扩展能力。相较金税三期，金税四期不仅将“非税”业

务一起纳入，在整体业务层面上进行更全面的监控；各部委、人民银行及部分商业银行等共同参与，搭建信息共享和核查的通道，实现“税费”全数据、全业务、全流程的“云化”打通，夯实智能办税、智慧监管基础，推动“以票控税”向“以数治税”转变。

金税工程是个覆盖税收全流程的复杂系统，金税四期的核心技术与功能可分解为建立指挥决策系统、开发综合画像应用、完善抵账库穿透数规则和开发智慧稽查系统功能四大模块。其中，建立指挥决策系统模块包括建立总局端指挥台、开创税务云化时代、实施企业信息联网核查系统、实现公安部门经侦部门与税务工商银行大数据共享机制四个部分；开发综合画像应用模块包括可以量身定制扫描计划，定时自动扫描、形成有疑点的企业，也可以通过自我学习，总结和识别出虚开发票企业的80个重要风险特征并逐一赋予重要权重，还可以在学习中自动调节特征的权重，以保证“画像”与时俱进；完善抵账库穿透数规则模块包括发票生命周期背后的信息（穿透理论）、大数据对证据链完整而无真实业务的判断规则、发票开具异常监控项－不断开发智能学习三个部分；开发智慧稽查系统功能模块主要体现在工具、功能、方向三个方面，工具包括机器学习、RPA（机器人流程自动化）、语义理解三个工具，功能包括自动采集、全面分析、固定归档、质量自检、自动取数、自动分析、自动算谁、自动生成文书报告八大功能，方向包括违法企业发现、疑点线索分析、手法感知预警、业务数据互动、违法态势研判、虚开增值税发票智能分析、骗取出口退税智能分析、偷逃税智能分析、重点行业涉税违法智能分析、主要税种涉税违法智能分析十大方向。

（二）DeepSeek 技术供给

DeepSeek 是基于深度学习框架构建的人工智能模型，其核心技术涵盖自然语言处理、机器学习、大数据分析等多个关键领域。这些核心技术在 DeepSeek 中相互协同工作。大数据分析技术为机器学习提供丰富的数据来源，数据经过清洗、预处理和特征工程后被用于训练机器学习模型；自然语言处理技术则使得模型能够理解和处理人类语言，实现与用户的自然交互；在智能客服场景中，大数据分析收集用户的咨询记录和反馈信息，机器学习模型据此进行训练，学习不同问题的回答模式和策略，自然语言处理技术负责理解用户的问题，并将模型生成的回答以自然语言的形式返回给用户，实现高效的智能客服服务。

DeepSeek 的技术优势主要表现在三个方面：一是推理能力表现卓越，其基于 Transformer 架构的模型能够对复杂的问题进行深入分析和推理，通过对大量知识的学习和理解，DeepSeek能够快速准确地给出答案；在解决数学问题时，DeepSeek 不仅能够计算出正确的结果，还能清晰地展示推理过程，帮助用户理解解题思路；在逻辑推理任务中，DeepSeek可以根据给定的条件和规则，进行合理的推导和判断，得出准确的结论。与其他模型相比，DeepSeek 在推理速度和准确性上具有明显优势，能够在更短的时间内处理更复杂的推理任务。二是语言理解与生成展现出强大的能力，DeepSeek能够理解自然语言的语义、语法和语用信息，准确把握日常对话、专业文献和文学作品的含义；在语言生成任务中，DeepSeek 可以生成自然流畅且逻辑连贯的文本，内容丰富且富有创造力；在对话场景中，DeepSeek能够根据上下文和用户的意图，进行自然的对话交流，回复内容贴合语境，具有良好的交互性。三是图像与视频分析领域具备高精度的处理能力，DeepSeek通过卷积神经网络和深度学习算法，能够对图像和视频中的物体、场景、动作等进行准确识别和分析。与其他图像视频分析模型相比，DeepSeek 在复杂场景下的识别准确率更高，能够处理更多种类的图像和视频数据。

在成本竞争力方面，DeepSeek具有显著优势：一是通过优化算法和模型架构降低对计算资源的需求，DeepSeek-V3 的训练成本仅为557万美元，仅占Meta的Llama 3.1训练成本约1%； 二是DeepSeek 的API调用价格相对较低，百万Token输入价格的推理成本仅为1元，而OpenAI的01运行收费约为 DeepSeek 的三十倍；三是采用的混合专家MoE架构和多单词预测技术，DeepSeek在推理过程中能够更高效地利用计算资源，生成速度从原本每秒20个token的生成速率提升至60个token，比传统模型提升30%；四是能够在短时间内完成大规模文本数据分析和处理任务，为客户提供及时的决策支持。四大成本与效率优势，支撑DeepSeek 在市场竞争中具有独特竞争力。

（三）技术供需匹配度分析

通过需求—供给映射，识别出高适配区、待优化区、技术盲区三类场景。可见，DeepSeek技术供给与金税工程需求的匹配呈现阶梯式渗透特征：在结构化数据处理、模式识别等场景已具备成熟应用条件，但在跨链信任机制、小样本迁移学习等领域仍需技术攻关。可优先在发票管理、风险预警等高频场景落地，同步开展跨境税收等长尾需求的技术预研。

1.高适配区（匹配度>80%），以增值税发票风险识别和企业所得税汇算清缴为例。增值税发票风险识别方面，DeepSeek的时空图神经网络（ST—GNN）可捕捉虚开发票的时空扩散模式，通过构建“开票企业—受票企业—物流信息”三维图谱，识别异常开票集群，准确率达96.7%；动态更新风险权重，每小时更新1次，较现有周更新机制提升监测时效140倍。企业所得税汇算清缴方面，DeepSeek采用多文档推理技术实现自动比对，可以同步解析企业财务报表、纳税申报表、银行流水等12类文档，发现表间勾稽关系错误（如收入总额差异>5%自动预警），减少人工复核工作量70%。

2.待优化区（匹配度50%-80%），以跨境税源追踪和环保税计算适配为例。跨境税源追踪方面，DeepSeek现有技术需增强多语言处理能力，境外合同文本涉及英、日、德等15种语言，当前NLP模型仅支持8种，应通过迁移学习扩展语种覆盖。环保税计算适配因地方环保标准差异导致模型泛化能力不足，京津冀地区大气污染物当量值系数与长三角差异达18%，需建立区域化模型微调机制，增加23%算力需求。

3.技术盲区（匹配度<50%），特别是在税收执法证据链区块链存证方面，DeepSeek暂未布局区块链技术，需与蚂蚁链等第三方平台集成，开发跨链数据交换中间件，以满足《电子证据存证规范》对哈希值同步上链的要求。

四、基于嵌入性理论的可行性分析

（一）结构嵌入性：技术系统与组织架构的物理耦合

DeepSeek技术架构与现有金税四期的物理兼容性，数据支持接口兼容性测试发现，主要存在RPA工具适配有限、数据孤岛困境、实时性要求三大核心挑战。一是防伪税控系统等现有RPA工具无法适配所有税收征管信息应用系统。二是数据孤岛困境，金税工程现有34个省级税务系统节点数据库采用异构架构（Oracle占比68%，达梦数据库占比22%），DeepSeek的TensorFlow框架需兼容多种数据接口标准。三是实时性要求，增值税发票风险监测需在500ms内完成从数据采集到预警输出的全流程，当前中间件性能仅支持800ms响应。

解决方案：一是开发税务专用RPA适配器，支持16种特殊控件识别，并构建RPA组件，实现基层税务人员自主编排流程。二是适配层开发，构建税务专用数据总线，支持多协议转换（包含FTP、HTTP/2等多种协议文本）；开发Oracle—to—TensorFlow格式转换器，将数据加载效率提升3倍，单省节点日处理量从2TB增至6TB。二是边缘计算部署，在省局层面部署生成式人工智能推理服务器，实现预处理下沉，时延从800ms降到302ms。

典型案例：2023年某省试点中，通过部署TaxBus系统，实现12类异构数据源（含海关报关单、电力消费数据等）的自动接入；跨系统数据调用耗时从日均15分钟压缩至2分钟；虚开发票识别准确率提升至91.7%（原系统为73.2%）。

（二）认知嵌入性：技术能力与人员素质的匹配度

1.能力缺口分析

2.能力提升方案。

实施成效：某市税务局2024年试点显示，参训人员模型调优能力达标率从11%提升至69%；生成式人工智能辅助决策接受度从43%上升至82%；平均案件复核时间缩短58%（从4.2小时→1.8小时）。

（三）文化嵌入性：技术逻辑与组织文化的适配

1.文化冲突表现。技术应用与组织文化的冲突与适应方面，除了传统“以票控税”思维与“数据穿透”理念存在方法论冲突，主要是存在风险偏好差异。

2.文化调适策略。可以从穿透、渗透和重塑三个方面着手：一是设计“穿透度”可视化看板，用热力图展示证据链完整性，并建立穿透分析案例库，收录示范性判例。二是试行渐进渗透模式，先在纳税咨询服务等“非核心业务”试点应用DeepSeek，逐步扩展到风险防控和税务稽查；建立“AI创新沙盒”，允许在可控范围内试错。三是打造文化重塑工程，将“技术应用能力”纳入效能考核，权重可以设为15%；举办“人机协同共生竞赛”，激发基层创新活力。

（四）政治嵌入性：技术方案与政策体系的协同

技术方案与政策法规的协同性，主要存在法律真空、权责分配两大制度瓶颈。法律真空地带最大的问题是，现行《税收征管法》未能明确生成式人工智能给出税务稽查结果的法律效力；公安—税务—金融机构数据共享涉及《网络安全法》第37条与《商业银行法》第29条的法律冲突；约78%的税务行政复议案件涉及算法决策质疑。权责分配难题，主要有中央与地方在生成式人工智能训练数据管辖权存在争议、跨部门数据共享涉及多部法律法规约束。

制度创新路径：一是尽快完善法律法规体系，推动现行《税收征管法》修订，设立“智能稽查专章”；开发“数据安全屋”技术，实现“可用不可见”的数据融合分析，并推动制定《跨部门税务数据共享特别条例》；确立联合授权机制，制定《税务生成式人工智能应用伦理规范》（含禁止性条款）。二是重构税费治理机制，建立“中央—省级”两级生成式人工智能技术治理委员会；实行算法备案制，省级生成式人工智能技术每月更新备案，国家级生成式人工智能技术季度备案。

试点突破：在2024年某区域协同治理试验区，实现跨省模型参数共享（涉及5大类132个参数）；制定全国首个《税务算法审计标准》；电子证据司法采信率从58%提升至89%。

（五）四维嵌入的动态平衡模型

通过DeepSeek系统动力学建模测算，揭示上述四个维度相互作用规律：

1.正向增强回路。从结构优化到认知提升，接口标准化降低技术使用门槛；从认知升级到文化转型，人员技能提升促进组织创新氛围形成；从文化适配到政治突破，基层成功实践倒逼制度创新。

2.负向抑制回路。从政治滞后到结构失效，数据共享法律法规缺失导致26%的省际数据通道关闭；从文化冲突到认知倒退，技术抵制运动使3个省暂停生成式人工智能应用项目推进；从结构缺陷到政治风险，数据泄露事件引发公众信任危机。

3.平衡点测算。通过Vensim仿真模拟，得出最优嵌入路径：一是结构嵌入性需优先达到75%阈值；二是政治嵌入性每提升10%，整体可行性增加23%；三是文化冲突指数需控制在0.4以下。

（六）可行性综合评价

构建多层次评估体系得出最终结论：在现有条件下，受限于结构嵌入性——数据接口标准化、政治嵌入性——算法备案制度两大关键变量，DeepSeek技术嵌入金税工程的综合可行性为66.4%，处于“有条件可行”阶段。

五、实施路径与风险应对  

（一）分阶段实施路径设计

如果金税工程建设考虑引入Deepseek技术，基于“试点验证—区域推广—全国部署”的渐进式策略，结合生成式AI技术成熟度与制度适配性，规划三阶段实施路径：  

第一阶段能力嵌入期：核心目标是完成技术基础能力嵌入，验证关键场景可行性。

第二阶段制度重构期：核心目标是突破制度瓶颈，建立生成式人工智能治理长效机制。重点任务：

创新机制—构建动态权责分配模型：由中央、省级和市级分别负责基础算法研发与安全审计（权重60%）、区域模型调优与数据治理（权重30%）、场景落地与反馈收集（权重10%）。

第三阶段生态融合期：核心目标是实现技术—制度—生态深度融合，形成智能税务新范式。

前瞻应用场景：在元宇宙税务服务厅，纳税人通过虚拟化身完成跨国业务申报，支持12种语言实时交互；生成式人工智能自主稽查官可处理95%以上标准化案件，人力仅介入重大复杂争议。

（二）风险识别与应对策略

基于风险矩阵分析法（RMA），主要是模块特异性风险防控，本文还针对技术、制度、操作三类风险制定应对方案：

1.模块特异性风险防控

2.技术风险

3.制度风险

4.操作风险

（三）预期成效与价值评估

通过实施“三阶段推进、四维度防控”路径推进，可以系统化解技术嵌入税收治理的复杂性风险，预计实现税收征管效率提升、全国税务案件处理时效缩短65%，降低征纳成本，税收治理升级、形成全球首个“技术—制度—文化”三位一体的智能税收治理范式；核心创新在于构建动态平衡模型，破解“技术超前性”与“制度滞后性”的矛盾；形成人机共治机制，构建“AI处理标准化事务、人类聚焦价值判断”的新型分工模式；形成弹性治理框架，适应从Gartner技术成熟度曲线“泡沫期”到“实质生产期”的全周期演进需求。

综上所述，DeepSeek生成式人工智能技术嵌入金税工程，能够带来显著的潜在价值，提升税收征管效率、降低征纳成本、增强风险识别与防控能力、优化纳税服务体验。但在引入过程中依赖既有制度结构的渐进式改造，面临着数据安全、技术集成、人才短缺等诸多挑战。DeepSeek与金税工程的深度融合，还需优先解决数据主权归属与算法问责机制两大制度瓶颈，通过“技术—制度共演”模式推动“以数治税”可持续深化。  

（作者单位：国家税务总局漳州市税务局）

【参考文献】（略）