人工智能与数字税收相融合：机遇、挑战与未来展望
人工智能与数字税收相融合：机遇、挑战与未来展望
Integration of Artificial Intelligence and Digital Taxation: Opportunities, Challenges, and Future Prospects
王明祺 张天祎 吴梦涛
WANG Ming-qi ZHANG Tian-yi WU Meng-tao
北京工商大学经济学院
Beijing Technology and Business University, School of Economics
摘要：本文深入探讨人工智能与数字税收融合的发展趋势、应用现状、面临挑战及应对策略。随着数字经济崛起，传统税收征管面临诸多难题，而人工智能技术为税收管理数字化转型带来全新理念、坚实数据基础和创新技术手段。目前，人工智能在税收征管、风险防控、纳税服务等领域已广泛应用，但也面临数据安全、算法偏见、法律滞后等挑战。通过完善数据治理体系、加强技术基础设施建设、培养专业人才、健全法律监管框架等措施，有望推动人工智能与数字税收深度融合，提升税收征管效率和服务质量，实现税收治理现代化。
Abstract: This paper deeply explores the development trends, application status, challenges, and countermeasures of the integration of artificial intelligence and digital taxation. With the rise of the digital economy, traditional tax collection and management face numerous challenges. However, artificial intelligence technology brings new concepts, a solid data foundation, and innovative technical means for the digital transformation of tax management. At present, artificial intelligence has been widely applied in areas such as tax collection and management, risk prevention and control, and tax services. Nevertheless, it also faces challenges such as data security, algorithmic bias, and legal lag. By improving the data governance system, strengthening the construction of technical infrastructure, cultivating professional talents, and improving the legal supervision framework, it is expected to promote the in - depth integration of artificial intelligence and digital taxation, improve the efficiency of tax collection and management and the quality of tax services, and achieve the modernization of tax governance.
关键词：人工智能；数字税收；税收征管；大数据
Keywords: artificial intelligence; digital taxation; tax collection and administration; big data
作者简介：王明祺，男，（2004-），北京工商大学经济学院本科在读。Tel:13051833125.
一、引言
随着数字经济的迅猛发展，全球经济格局发生了深刻变革。数字经济的虚拟性、高流动性和跨界性等特点，给传统税收征管体系带来了前所未有的挑战，如课税对象难以确定、纳税行为易于隐藏、纳税对象识别困难以及具体涉税金额难以评估等问题日益凸显［1］。在此背景下，人工智能（AI）技术作为新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，正逐渐与税收领域深度融合，为数字税收的发展带来了新的机遇与变革。人工智能与数字税收的融合，不仅能够提升税收征管的效率和精准度，优化纳税服务体验，还有助于应对数字经济带来的税收挑战，实现税收治理的现代化转型。因此，深入研究人工智能与数字税收的融合具有重要的理论和现实意义。
二、人工智能推动数字税收发展的现状
2.1 人工智能在税收征管中的应用
在税收征管数字化进程中，人工智能技术发挥着关键作用。涉税信息档案管理数字化借助人工智能实现了档案收集、整合、分类归档的智能化，使税务部门能够更清晰地掌握税源变化，强化税源管理［2］。例如，税务机关可依据纳税人档案信息，运用人工智能技术对其进行分类和画像，进而推进发票管理、账户管理等后续工作。在发票管理环节，人工智能技术已应用于智慧稽查项目的闪反识别应对系统。通过分析纳税人以往的偷逃税、虚开发票等违法历史确定 “黑样本”，并根据相应指标量化样本虚开程度，再依据制定好的专家规则进行判断，若未命中规则则转人工判断，显著提高了对偷逃税、虚开发票等违法行为的打击精准度［3］。
2.2 人工智能在税收风险防控中的应用
在税收风险防控方面，人工智能技术也得到了广泛应用。许多国家利用人工智能模型预测纳税申报表中的税收风险，如德国使用人工智能模型预测纳税申报表中的税收风险，比利时通过算法分析纳税人的历史数据和行为模式来判别纳税人可能存在的逃税风险［3］。此外，法国借助社交网络分析工具来揭示潜在的涉税欺诈团伙，美国运用机器学习模型来检测纳税人可能的虚假退税申报，奥地利财政部利用人工智能技术开展稽查工作［3］。这些应用有效提升了税收风险防控的能力，降低了税收流失的风险。
2.3 人工智能在纳税服务中的应用
在纳税服务领域，人工智能同样发挥着重要作用。各国税务部门纷纷推出税务虚拟助手，如美国国内收入局开发的在线虚拟助手 IRS chatbot，用于回答纳税人有关税务事项的常见问题，并处理简单的税务咨询，如纳税申报进度、扣除项的信息等，提高了纳税人自助办税效率［3］。澳大利亚税务部门的 Alex、加拿大税务部门的 Charlie 和英国税务部门的 Ruth 等也都为纳税人提供了便捷的涉税服务［3］。这些税务虚拟助手能够较真实地模拟税务干部，处理纳税服务和管理流程中的大部分常见问题，减少了重复性劳动，提高了税务工作效率，给纳税人缴费人带来了良好的办税缴费服务体验。
三、人工智能与数字税收融合的优势
3.1 提高税收征管效率
人工智能技术能够自动化处理大量繁琐的税收征管任务，如数据录入、审核和分类等，大大减少了人工操作的时间和工作量。同时，通过对海量涉税数据的快速分析和处理，能够及时发现潜在的税收风险和问题，提高税收征管的精准度和效率。例如，丹麦税务部门的自动评估系统通过算法自动计算和验证房地产定价，大大减少了人工操作，加快了办税进度［3］。
3.2 优化纳税服务体验
借助人工智能技术，税务部门可以为纳税人提供更加个性化、智能化的服务。通过对纳税人历史数据的分析，了解纳税人的需求和偏好，为其推送个性化的税收政策和办税指南，提供精准的纳税辅导和咨询服务。同时，税务虚拟助手的应用使得纳税人能够随时随地获取税务帮助，解决涉税问题，提高了纳税服务的便捷性和满意度。如湘西高新区税务部门打造的 “黛丫” 智税管家，通过智能平台为纳税人提供精准服务，实现了全天候 “智能值守”，提升了办税服务质效［4］。
3.3 增强税收风险防控能力
人工智能技术能够对海量涉税数据进行深度挖掘和分析，构建风险预测模型，提前识别潜在的税收风险。通过对纳税人行为模式、交易数据等多维度信息的分析，及时发现异常情况，采取相应的风险防控措施，有效降低税收流失风险。例如，德国、比利时等国家利用人工智能技术在税收风险防控方面取得了显著成效［3］。
3.4 助力税收决策科学化
人工智能通过对涉税大数据的学习和分析，能够挖掘未知的关联信息，寻找涉税数据之间的潜在规律，为税收决策提供数据支持和智能化建议。税务部门可以基于人工智能分析结果，制定更加科学合理的税收政策和征管策略，优化税收资源配置，提高税收治理的科学性和有效性。例如，欧美国家在税务管理中广泛应用人工智能技术，支持经济税收形势分析、政策效果模拟等决策工作［3］。
四、人工智能与数字税收融合面临的挑战
4.1 数据安全与隐私保护问题
在人工智能与数字税收融合过程中，数据的收集、存储、传输和使用涉及大量纳税人的敏感信息。一旦发生数据泄露事件，将对纳税人的隐私和权益造成严重损害，同时也会影响税务部门的公信力。此外，随着数据跨境流动的增加，数据安全面临着来自国内外的多重威胁，如何保障数据在跨境传输过程中的安全成为亟待解决的问题［5］。
4.2 算法偏见与不公平性问题
人工智能算法基于数据进行训练，如果训练数据存在偏差或不完整，可能导致算法产生偏见，从而在税收征管和服务中对不同纳税人产生不公平的结果。例如，在风险评估模型中，如果算法对某些特定行业或群体存在偏见，可能会导致这些纳税人受到过度监管或不公平对待，影响税收公平原则的实现。
4.3 技术复杂性与系统兼容性问题
人工智能技术本身具有较高的复杂性，其应用需要强大的计算能力、先进的算法和专业的技术人才支持。税务部门在引入和应用人工智能技术时，可能面临技术选型、系统集成、运维管理等方面的挑战［5］。此外，税务部门现有的信息系统种类繁多，如何确保人工智能系统与现有系统的兼容性，实现数据的无缝对接和共享，也是一个需要解决的难题。
4.4 法律与监管滞后问题
人工智能技术的快速发展使得税收领域出现了许多新的业务模式和应用场景，而现有的税收法律法规和监管框架难以适应这些变化。例如，对于人工智能生成的税收决策建议的法律责任界定、算法的透明度和可解释性要求等方面，目前还缺乏明确的法律规定。法律与监管的滞后可能导致人工智能在税收领域的应用存在一定的合规风险，影响其健康发展。
五、促进人工智能与数字税收深度融合的建议
5.1 完善数据安全与隐私保护机制
税务部门应建立健全数据安全管理制度，加强对数据全生命周期的安全防护，包括数据加密、访问控制、数据备份与恢复等措施。同时，制定严格的数据隐私保护政策，明确数据收集、使用和共享的边界，保障纳税人的隐私权益。此外，加强国际合作，共同应对数据跨境流动带来的数据安全挑战，推动建立跨境数据安全保护规则。
5.2 解决算法偏见与不公平性问题
在人工智能算法的设计和训练过程中，应确保数据的全面性、准确性和多样性，避免因数据偏差导致算法偏见。同时，建立算法审查和评估机制，对算法的公平性、合理性进行定期审查和评估，及时发现和纠正算法中存在的问题。此外，加强对算法的透明度和可解释性研究，使纳税人能够理解算法的决策过程，增强对人工智能应用的信任。
5.3 加强技术研发与系统整合
加大对人工智能技术在税收领域应用的研发投入，培养和引进一批专业的技术人才，提升税务部门的技术创新能力。在技术选型和系统建设过程中，充分考虑与现有信息系统的兼容性和可扩展性，采用标准化的数据接口和技术架构，实现人工智能系统与现有税务系统的无缝集成。同时，加强对人工智能系统的运维管理，建立完善的系统监控和故障预警机制，确保系统的稳定运行。
5.4 健全法律与监管框架
立法部门应加快推进相关法律法规的制定和修订工作，明确人工智能在税收领域应用的法律地位、权利义务和责任界定。税务监管部门应加强对人工智能应用的监管，建立健全监管制度和标准，规范人工智能在税收征管、服务和风险防控等方面的应用行为。此外，加强对人工智能技术发展趋势的研究，及时调整和完善法律与监管框架，以适应人工智能技术不断发展带来的新变化。
六、结论
人工智能与数字税收的融合是数字经济时代税收发展的必然趋势，为税收征管和服务带来了诸多优势和机遇。通过提高税收征管效率、优化纳税服务体验、增强税收风险防控能力和助力税收决策科学化，人工智能技术有望推动税收治理实现现代化转型。然而，在融合过程中也面临着数据安全与隐私保护、算法偏见与不公平性、技术复杂性与系统兼容性以及法律与监管滞后等一系列挑战。为了促进人工智能与数字税收的深度融合，需要政府、企业和社会各方共同努力，完善数据安全与隐私保护机制，解决算法偏见问题，加强技术研发与系统整合，健全法律与监管框架［5］。只有这样，才能充分发挥人工智能技术在数字税收领域的潜力，实现税收事业的高质量发展，为经济社会的稳定和发展提供有力支撑。
参考文献
[1]在数字经济高速发展的大背景下，税务部门如何紧紧抓住人工智能为税收管理的数字化转型带来的重大机遇. 中国税务学会. 2021-04-28
[2] 从 “互联网 + 税务” 迈向 “人工智能 + 税务”. 中国税务报. 2024-03-27.
[3] 全球视野下人工智能在税务领域的应用. 中国税务报. 2024-11-20.
[4] 湘西州：智税上 “云” 推动纳税服务利企便民. 湖南省人民政府.2024-10-21.
[5] 中国税务报：人工智能满足征纳双方需求.国家税务总局广东省税务局. 2021-10-14 .
审核；张永红
