人工智能赋能税收征管现代化的思考

（一）当前人工智能在税收征管中的应用概况

我国各级税务机关已经比较广泛地利用人工智能赋能税收征管现代化，开展多场景的税收征管实践应用探索，提出了人工智能应用体系架构的顶层设计，并在“人工智能+税收征管”“人工智能+纳税服务”“人工智能+税务风控”等方面形成了大量创新应用成果。在税收征管领域，税务机关已经利用机器人自动化系统，较好地应对了基层税务机关日常事务性工作数量多、重复性高、时间要求紧等问题，解放了高频重复操作的劳动力，并降低了操作错误率。在纳税服务领域，税务机关已经利用数字化、智能化手段改造和升级了纳税服务模式，以服务纳税人为中心提高申报水平，实现了云端办税、“非接触”办税、“多税合一”、要素申报等。在税务风控领域，税务机关已经借助大数据、人工智能等技术，先后建成了纳税人“画像”体系，并形成了配套的专项应对工作规范，为实现精准识别、精准应对税务风险奠定了良好基础。

（二）人工智能赋能税收征管现代化的深圳模式

【资料图】

国家税务总局深圳市税务局（以下简称“深圳市税务局”）与中国科学院自动化研究所、中国人民大学等科研单位建立了常态化合作机制，逐步将人工智能技术引入税收征管工作中，提出并建立了一套税收征管人工智能创新应用体系，为高质量推进税收征管现代化提供了范本。人工智能赋能税收征管现代化的深圳模式可以概括为以下两个层面。

一方面，以人工智能应用技术为引擎为税收征管现代化提供基础平台，以现有税收大数据云平台为支撑，融合汇聚政府不同职能管理部门内外部数据资源，建立智税创新应用引擎，为税务部门应用人工智能提供基础服务平台。智税创新应用引擎总体分为支撑层、算法层、模型层、应用层。其中，支撑层是公共支撑平台，为上层业务应用提供基础公共数据和基础服务组件。算法层主要由人工智能中台构成，人工智能中台集成计算机视觉、自然语言处理、复杂网络分析、联邦学习等基础算法，面向业务应用提供人工智能建模能力服务。模型层是基础算法与智能应用之间的业务规则与策略服务接口平台，依据业务场景实现人工智能模型、数据分析模型的组合使用。应用层依托技术引擎，围绕税务监管、执法、服务等业务智能化场景，为税务人、纳税人等提供智能应用服务。

另一方面，完善税收征管实践中人工智能场景应用的运行机制。运行机制是推进税务人工智能创新应用的重要保障，由数据治理机制、应用创新机制和运行管理机制构成。深圳税务在创新上做文章，构建了“三位一体”人工智能赋能税收征管现代化的运行机制：建立数据治理机制，为人工智能创新应用提供支撑；建立人工智能应用创新机制，推进一线征管业务与宏观规划决策创新应用有序展开；联合第三方技术力量建立联合运行管理机制，共享人工智能基础技术能力和业务应用成果。

（三）人工智能赋能税收征管现代化的深圳经验

深圳市税务局在搭建基础平台、完善运行机制的基础上，针对当前税收征管中的痛点、难点、堵点问题，聚焦税务风控、稽查、纳税服务等业务场景，采用“小步快跑、敏捷迭代”的策略，以人工智能技术的深度应用促进税收征管的数字化升级和智能化改造，取得了一系列应用成果，并形成了三大经验。

第一，利用感知智能技术提升办税效率保障执法公平。感知智能是指模拟人类感官功能的人工智能系统，通过对物理世界客观存在的对象进行建模，实现物理世界向数字虚拟世界的映射，是当前人工智能领域发展最为成熟的技术范式（李振 等，2019）。深圳市税务局率先在感知智能层面进行探索，将文本识别、机器视觉、语音识别等人工智能技术用于纳税人身份识别和执法评估等场景。利用人脸识别自助办税防作弊，纳税人只需本人出现在办税服务厅，无须携带任何证明证件即可进行自助办税；利用视频监督规范税务执法，监测税务执法人员在执法过程中是否存在执法不当行为，实现智能化的法治监督，保障纳税人合法权益。

第二，利用认知智能技术提升税收宣传效率确保监管严密。认知智能是指模拟人类大脑对现实世界认知功能的人工智能系统，实现对现实世界中以抽象形式存在的概念和逻辑的识别和认知，主要特征包括实现自我学习、有目的推理和人机自然交互（郭炯 等，2019）。深圳市税务局在认知业务场景之上关注涉税违法监管、纳税服务、税法宣传等更深层的业务需求，将领域知识图谱、意图计算、事理因果等建模技术与税收征管业务深入融合，取得了三大成效。一是建设智能客服，税务咨询更高效。语音识别机器人可以自动分析纳税人的问题，并在知识库中检索答案，确保高效准确应答纳税人问题。二是汇聚税务热点信息，税收政策早知晓。通过实时将视频、图片、文字等跨模态信息统一融合汇聚，挖掘出纳税人关心的税收政策和热点话题，进而帮助税务人员更有效地开展税收政策宣传。三是构建风险预判模型，分析监管更智能。通过分析纳税人历史数据，挖掘出风险纳税人的关键特征，从而建立机器识别风险纳税人的知识体系，助力打击相应税收违法行为。

第三，实时评测纳税服务质量，提高税收征管水平。决策智能是指模拟人类大脑依据外界感知信息和认知信息进行决策的人工智能系统，主要实现现实条件约束下的目标收益最大化，诸如阿尔法狗（AlphaGo）、智能决策引擎等智能应用。深圳市税务局针对税收征管工作中高频性、不确定性的决策优化问题，综合应用人工智能、运筹学等技术理论，解决包括办税窗口调度、智能业务审批等问题。例如:通过开展纳税信用动态评级，实现了税法遵从更守信；通过应用大数据、机器学习算法，分析纳税行为和与纳税人相关的资产信息、银行流水信息、金融资产交易信息等，对纳税人进行全方位、个性化的剖析，实现了对不同行业、规模、存续时间的企业分类分级，做到科学客观授信，为精细化、个性化管理服务纳税人提供更多维度参考。

（四）人工智能赋能税收征管现代化的现实困境

虽然人工智能与税收征管现代化建设存在诸多契合之处，但在人工智能赋能税收征管现代化建设的过程中，仍面临着一些问题与挑战。

第一，人工智能应用场景较少。近年来，各地税务机关在人工智能领域进行了很多尝试，部分项目建设快速发展，形成了系列标志性应用成果和案例。但整体看，与欧美等发达国家人工智能在税务部门的深度应用相比，我国人工智能应用场景在政策宣传、办税服务、残障帮扶、税企互动等领域涉及较少，甚至在一些领域未有触及。

第二，人工智能应用原始创新不足。现阶段，我国税务领域人工智能项目多是通过引进成熟的技术产品加以应用，虽然在短期、局部获得了一定成效，但很难发挥系统性联动效应。同时，税务机关尚不能很好地将人工智能技术与税收征管业务深度结合，开发出适合税务部门实际需求的智能化服务，最大程度上发挥税收征管现代化的服务效能。

第三，数据安全防护措施亟须完善。税务部门在组织实施人工智能服务项目时，存在部分项目对于税收数据隐私保护考虑不足的问题。税务机关在谨慎对待、严防用户隐私数据泄露，提高数据安全防范管理等级等方面尚存差距，在应用人工智能技术开展服务、制定完善的数据安全防护策略、保障各类数据安全方面亟待完善。

第四，人工智能技术力量严重短缺。当前，税务部门人工智能应用实践中过度依赖商业技术公司，只有少数与高等院校、科研院所等机构开展相关合作，尝试自主应用创新。近几年，“人工智能+行业”的应用在国内蓬勃发展，但税务机关项目建设经验不足，同时熟悉税收征管实践与人工智能技术的专业队伍比较稀缺。

（一）明确总体要求，找准发展方向

人工智能赋能税收征管现代化的总体要求体现在四个方面。

一是要加强顶层规划，明确推进策略。人工智能赋能税收征管现代化建设过程中应精准谋划，科学部署。围绕税收征管现代化建设目标，加速人工智能项目建设与应用，全面拓展人工智能在税收征管的应用场景。从全局出发，制定长期愿景目标和阶段发展规划，分步骤分阶段有序推进，使税收征管现代化建设得以持续稳定发展。积极探索人工智能如何为税收征管带来的新增长点，延伸税务领域智能化服务链条。

二是要加强自主创新，推进持续升级。人工智能助力税收征管提质增效的进程是税务机关实施智能化业务升级的进程，也是将智能技术、智能成果融入税务领域各业务层级且全面重塑税收征管全链条的演化过程。因此，税务机关在应用人工智能技术推广智能服务项目过程中，要注重加强自主创新，积极推进自身业务转型升级；要充分发挥税务机关的主导作用，紧密结合税收征管业务的演化，助力税务部门持续提升税收征管效能。

三是要加强隐私保护，确保数据安全可控。税务机关应当完善数据管理制度，加强税收数据隐私保护，严防信息泄露，切实保障国家权益不受侵害。在开展相关服务项目时，要制定完善的规章制度和操作流程，对数据管理人员及应用人员进行系统培训，压实数据安全管理主体责任；制定安全等级管控策略，及时排查系统漏洞。要加强隐私计算和多方安全计算等新型数据安全技术的引进和应用，提升数据安全、隐私保护的技术支撑能力。

四是要加强人才培养，构建复合型队伍。在税务领域全面推广人工智能技术对税务人提出了更高的要求，税务机关要循序渐进地实施人才战略：重视技术型人才招募，优化人才队伍结构；完善税务骨干队伍的培训措施，提供广泛的培训交流渠道，融入创新思维，积极培养税务领域复合型人才。

（二）加强规划设计，加快底层设施建设

底层技术设施是人工智能创新应用的基础，良好完备的基础设施建设对于人工智能创新应用的顺利推进具有重要意义。以人工智能推进税收征管现代化，必须加强规划设计，加快底层基础技术设施的建设。

一是要完善税收大数据平台。大数据是人工智能应用建设的根基，人工智能应用在税务领域持续发展离不开税收大数据基础设施。云平台和大数据平台是税收大数据基础设施，为税收征管现代化体系建设提供计算资源和数据支撑。云平台下一步的建设方向将是以容器化技术为主，容器技术是比虚拟机技术更轻量、更容易使用的技术，容器化云平台，将极大地提升资源分配和使用的灵活性，进一步促进智慧应用的快速建设。

二是要搭建人工智能智算平台。搭建人工智能创新支撑的人工智能智算平台，打破现有“烟囱式”“项目制”的人工智能建设应用模式。人工智能智算平台主要建设内容为构建集算法引擎、训练平台、管理平台、服务平台于一体的人工智能计算框架，支撑算法模型的分步可视化构建、统一标准化部署和全生命周期智能化管理。通过建设人工智能智算平台，将实现人工智能计算资源、算法资源、模型资源的灵活配置、复用共享、高效利用，为税收征管现代化应用系统提供标准、智能的AI能力服务支撑。

三是要构筑数据安全计算基座。要基于多方安全计算技术研发构建自主可控的密文计算体系，使得系统能够在数据密文上直接进行计算并得出正确的密文计算结果，实现数据的“可用不可见、可控可计量”。多方安全计算平台支持通用计算类型、高性能、集群化和可扩展的解决方案，平滑用户使用密文计算的学习曲线，实现多方安全计算平台的实际可用性和业务易用性。

（三）制定技术标准，确保共享复用

人工智能赋能税收征管现代化，还需要在技术上统一标准，形成可复制、可推广、可共享的基准体系。

第一，要建立人工智能应用规范标准。建立全国税务领域人工智能应用规范标准，是保证人工智能在税务领域应用成效、降低重复建设和无效建设的有效手段。税收征管现代化建设应该在全国范围内开展标准建设、基线调查、质控督查等工作，实现全国税务领域人工智能应用“三统一”，即标准统一、质控统一、规范统一，为提升全国税务领域智能化建设质效提供标准保障。税务领域人工智能应用规范标准按照人工智能应用建设流程，可从基础平台标准、数据与特征处理标准、应用模型构建标准、应用安全标准四部分研究制定。基础平台标准包括系统软件标准、开发框架标准、智能硬件标准，数据与特征处理标准包括数据传输与存储标准、特征获取标准、特征处理标准及特征监控标准，应用模型构建标准包括模型构建、模型训练、模型评估、模型上线、模型监控标准，应用安全标准包括基础安全、数据安全、算法安全、模型安全、服务安全。

第二，要建立人工智能创新应用生态。一方面，要建立自上而下的人工智能应用体系。研究成果共享与开源是技术快速成熟完善的必然发展路径，税务机关需主动适应时代发展新需求，主动打破传统的独立决策和单独行动的工作模式，主动打破部门间、区域间的决策孤岛现象，共建税务全领域人工智能创新应用生态。从国家税务总局（以下简称“总局”）到基层加速人工智能创新应用研发，集中对各业务环节中存在的人工智能建模需求进行收集、汇总，保障各类涉税数据和涉税知识的高效应用。加强不同部门、不同区域就人工智能赋能税收征管工作的建设经验与创新理念的交流与共享，实现税收征管智能化成果跨部门、跨地域共建共用。另一方面，要开放服务，丰富创新应用生态要素。创新应用生态的丰富完善是人工智能应用成功的关键。在人工智能赋能税收征管现代化建设工作推进中，要结合实际工作需求积极引入科研院所、高校等“第三方力量”，针对卡脖子问题组建临时攻关团队，在解决问题的同时提升税务智能化队伍的技术能力。“第三方力量”的独立性、专业性和客观性特征可以为人工智能创新应用提供新思路、新视角。

（四）完善建设模式，明确分工责任

基于深圳市税务局人工智能税收征管应用实践经验，本文提出税收征管现代化建设中人工智能创新应用研发模式，即“总局—省局”共建和“全员众包”研发模式。

第一，“总局—省局”共建模式。“总局—省局”共建模式（以下简称“总省模式”），是指在税收征管现代化建设中，人工智能创新应用研发由总局牵头各省局协助开展模型研发工作的规划与实施。在这一模式下，重点是建立三大平台。一是建立“总省两级”人工智能创新应用支撑平台。总省模式应根据不同的业务属性设置耦合程度强弱不同的游离型支持、松散型协作和紧密型合作等模式，在总省模式下，实现人工智能应用分级建设和建模经验双向共享，进一步调整和优化总局的资源布局，提高总局资源配置和使用效率。二是建立“总省两级”人工智能创新应用保障平台。基于总省模式，建立全国重大人工智能应用研发技术保障支撑环境，要考虑对省级重大人工智能应用研发项目的需求调研、方案论证、技术选型等支撑保障。通过现场授课、在线交流等多种方式完成“总省两级”税务部门优质人工智能技术、资源动态配置与高效运用，为全国税收征管领域人工智能技术的应用安全提供技术支撑。三是建立全国税务人工智能创新应用培训平台。税收征管现代化建设应该基于国家税务总局税务干部学院、税收科学研究所以及各省局人才培养机构，组织全国税务干部开展人工智能原理技术、统计学及软件工程等理论技术和实践教学任务，对智能化应用的推广和培训提供实体化载体。

第二，“全员众包”研发模式。众包开发是用来描述一种新的合作模式，即智能化应用研发机构利用网络将研发工作分配出去，发现创意或解决技术问题。众包开发模式作为一种基于互联网的新兴合作模式，在软件开发和智能化应用建设方面得到了充分的验证。税收征管现代化建设可以通过网络组织跨层级“总局—省局—市局—县局”、跨部门“稽查—货劳—风控—纳服”、跨地域的人工智能应用开发众包创新团队，充分发挥志愿者的创意和技术能力，利用业余时间开展模型研发探索。为使基于“众包”的人工智能应用研发工作畅通推进，应在IT基础设施、数据服务、安全支撑服务、业务沟通机制及协作平台等五个方面开展创新应用。IT基础设施主要是提供志愿者研发模型需要的训练测试环境；数据服务主要负责用户信息存储、需求存储、任务存储以及模型存储等；安全支撑服务主要是保证任务组织者及志愿者相关信息的统一管理；业务沟通机制主要是为保证志愿者及组织者能畅通地交流创意，完成任务的部署、接受、验证等；协作平台主要便于任务需求者及自由工作者使用此平台。众包模式的优势在于，可以充分调动全国范围内税务部门业务专家、技术骨干的积极性和主观能动性，提高税收征管现代化中人工智能应用研发工作的效率和有效性。

（五）探索业务场景，充实创新应用

人工智能技术在税收征管领域具有广泛的应用场景和契合点，但是人工智能赋能税收征管现代化是一个渐进的过程，人工智能应用场景的开发需要充分考量技术难度、应用价值、推广价值等因素。基于深圳市税务局人工智能应用经验，税收征管现代化建设中，人工智能应用场景可尝试从涉税风险防控、纳税服务优化和区域税收经济分析等领域逐步展开。同时，要充分发挥人工智能技术的“头雁”效应，为深入推进“四精”持续赋能，推动税收征管数字化升级和智能化改造，快速有效应对数字经济对税收征管提出的新挑战，更好发挥税收在国家治理中的基础性、支柱性、保障性作用。

（本文为节选，原文刊发于《税务研究》2023年第8期。）

欢迎按以下格式引用：

李荣辉，罗伟平，董立峰，等.人工智能赋能税收征管现代化的思考[J].税务研究，2023（8）：60-66.

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