摘要：随着科技进步，人工智能逐渐成为各个行业转型升级的重要驱动力。税收作为国家治理体系中至关重要的一环，其所面临的创新改革需求也不可忽视。本项研究旨在对人工智能在税务管理领域的应用进行深入探讨，通过对人工智能在数据处理、风险评估、预测优化的研究，我们发现人工智能在很大程度上地推动了上述领域的革新和发展，尽管该技术在目前仍然面临诸多的风险与挑战。综上所述，社会应更多地关注和探索人工智能技术的未来，这既有利于更好地应对当前的挑战，也能为税收领域的创新提供无限可能。

关键词：人工智能；税务管理；大数据分析；数据挖掘

快速发展的人工智能技术给税务管理带来了新的变革与挑战，日常的税务工作涉及到大量复杂的数据处理和分析任务，传统的管理方式因其过度依赖人工操作和纸质文档而面临效率低下，数据错误率高，监管难度大等问题，已经无法满足纳税人日益增长的需求，所以眼下寻求更高效的管理方式已经成为不可阻挡的潮流。随着人工智能技术的日益成熟和广泛运用，可以更为便利地对各类数据和信息进行自动化采集和归类整理，使得数据处理的效率和精确度也有了很大提高。人工智能技术还能帮助税务部门对纳税人的缴纳税款信息进行更精确的识别和核实，从而使征收效率得到提高，避免逃税漏税现象的发生。

除此之外，相关技术在税务风险评估中也有举足轻重的作用，它能够通过智能算法识别出潜在风险点并提供相应措施加以防范。此举既有利于降低税务部门的监管成本，又能提高纳税人的合规程度，进而促进税收的公平公正有效征收。因此它不仅能促进税收征收工作的高效运转，还能提高纳税人对税务法规的认知程度和遵从度。为了更好地推进AIGC（生成式人工智能Artificial Intelligence Generated Content）类产品在税务领域的应用，应做到高度重视，加强顶层设计；引入高端智库，与国内领先机构开展深度合作；设立创新实验室，主动探索积累经验；坚持长期投入，逐步深化应用[1]。

1人工智能在税务管理中的应用

1.1 人工智能在税务数据处理中的应用

随着信息技术的飞速发展，人工智能技术为税务数据处理带来了革命性的变革。在税务管理的初始阶段，数据的收集与整合是首要任务。人工智能的引入，不仅极大地提升了税务数据处理的工作效率，还显著增强了数据的准确性和可靠性。以数据挖掘为例，它是采用人工智能的方法对数据库和数据仓库中的数据进行分析、获取知识的过程，能帮助企业和行政部门根据其底层数据库积累的大量数据找到潜在的规律和规则，有利于决策人员更好地提出决策和分析模式。在税务管理的初始阶段，数据的收集与整合是首要任务。随着征管系统的广泛应用，税务部门已经积累大规模数据，但这些多用于简单的数据管理和日常查询缺乏深层次分析和利用，造成相当多的数据资源的浪费。因此，研究数据挖掘技术在税务系统的应用具有理论意义和实用价值。相较于此前传统的人工方式，自动化的人工智能技术能够高效地从各类公开信息中自动抓取、清洗和整合税务数据。

在资料收集完毕后，搭载了人工智能的系统会自动将资料分类存档。通过学习算法，系统会先初步分析并识别数据，再自动将这些信息按预先设定好的规则和模板归类到对应的分类中。此外，人工智能系统还可以自动进行归档和存储，根据数据的属性和特性来方便后续的分析和查询。最后，凭借对数据的全面检查和分析，人工智能系统能够根据预设规则和算法，发现数据中的错误和异常并自动修正。

1.2 人工智能在税务风险评估中的应用

在新时代背景下，税收风险管理和大数据的融合发展是势在必行的，这既是为应对当前

信息爆炸现状的必然结果，也是为推动中国税务制度现代化建设的必然需要。在税务管理的复杂体系中，税务风险评估是确保税收流程合规、防范税收风险的关键环节。随着人工智能技术的不断发展，其在税务风险评估领域的应用日益广泛，为税务管理提供了更为高效、准确和智能的解决方案

传统的税务风险评估面临税收风险管理方式较为落后、大数据利用效率不足、系统应用不到位、风险应对及反馈结果不够全面等问题[2]。而与之相对的，人工智能技术通过大数据分析和对算法的系统性学习，能够根据不同情况构建出相应的风险评估模型，并以此来对海量的税务数据进行自动提取关键信息，对潜在风险点进行量化评估。该技术通过不断的学习和优化能够逐步提高风险评估的精确性和效率，为税务管理工作提供更为可靠的决策支持，因此也受到越来越多的重视和运用。特别是在复杂的税务场景下，用以往的技术手段对未知风险进行评估往往是较为不易的，但人工智能技术能够通过自然语言处理和图像识别等技术手段，对各种形式的数据进行有效的处理和分析，使之在任何场景下都能进行风险评估，并给出相应的风险等级和建议，从而帮助税务管理部门及时采取措施来防止税收风险的发生或扩大。在跨境税收风险评估中，AI系统能够自动分析跨境交易合同和发票等文件，对潜在的税收风险点进行识别，并给出相应的风险评估结果和预警信息。这样，税务管理部门在发现潜在风险的同时，能够及时采取措施加以防范。

而在人工智能不断被使用的过程中，其系统也得到了强化和训练。并且通过学习历史税务案例，它能对不同场景下的风险评估方法和技巧进行分析，并以此对本身的风险评估模型进行优化，使其在系统的准确性和效率上都有了很大的提高。除此之外，它还能够根据新的税务政策和市场环境自动更新和优化自身的风险评估模型，以适应不断变化的需求，使其在风险评估领域保持较高的专业性和时效性。

1.3 人工智能在税收预测与优化中的应用

在税收管理的广阔领域中，税收预测与优化无疑是实现税收目标、制定合理税收政策的关键环节。凭借大数据的支撑，人工智能系统能够相应地构建出高精度的税收预测模型。例如，时间序列分析可以深入分析现有的历史税收数据，帮助有效地识别影响税收收入走势和季节性变动的潜在原因，进而预测税收收入的未来发展趋势；传统自回归综合移动平均模型，其在预测时间序列下未来数值方面有良好的精度和准确性；预言者模型应用于税收收入分析时能够同时预测周期性与非周期性趋势[4]。这些模型通过深度挖掘和分析海量的历史税收数据、经济指标、社会数据等，揭示税收变化的内在规律和趋势，自动捕捉数据中的特征，构建复杂的预测模型，从而实现对未来税收情况的精准预测。

人工智能技术在预测税收的同时，可以根据预测结果对税收策略进行动态调整，自动优化税收政策和征管措施，以此来实现税收收入的最大化和税收负担的公平化。而在这过程中，各类线性与非线性模型及算法在税务机关科学组织税收收入、评估税收政策效应方面发挥着重要作用。与此同时，其应用对政府进行一般公共预算收入的预算编制、分配以及执行等也具有重要的指导意义。

此外，运用人工智能技术还可以实现为纳税人提供个性化税收服务。系统通过分析纳税人的历史数据和行为模式深入了解纳税人的需求和偏好，并提供定制化的税收咨询和建议。在这一方面，欧盟成员国的相关技术应用已经较为成熟。例如，西班牙税务局推出的AVIVA聊天机器人，具备智能解答纳税人关于即时信息、企业所得税、增值税以及电子发票等法人查询的常见问题的能力；瑞典税务局的SKATTI聊天机器人则专注于个人税收和人口登记等问题的解答；芬兰税务局的VIRTANEN聊天机器人更进一步，不仅能与纳税人直接沟通并提供指导，还能将未能即时解决的问题迅速转交给专业的税务人员进行处理[5]。由此可见，人工智能技术的应用可以很大程度上提高税务人员的工作效率，提高纳税人满意度，在中国非常有实践及研究价值。

2 人工智能在税务管理中的挑战与对策

人工智能技术在税务管理中的应用带来了诸多便利和效益，但在实际应用过程中面临着诸多挑战。

数据是人工智能技术发挥作用的基础，但当前的税务数据存在质量参差不齐、格式多样、来源广泛等问题。而为了解决这一问题，有关部门应当加强对数据质量的管理。例如采用云计算技术，税务部门将各类税收数据存储在云平台上，实现了对数据的集中管理和高效利用，云平台的分布式存储技术保证了数据的安全性和可靠性，避免了硬件故障、人为失误等因素造成的数据丢失问题。同时，云平台提供了自动备份功能，确保税务数据在面临自然灾害、突发事件等不可抗力因素时能够及时恢复，降低了数据损失风险[3]。除此之外，加强与其他政府部门、企业和社会组织的数据共享和协同，打破信息孤岛，提高数据利用效率也是必不可少的努力。据调查可知，部分第三方中介机构已经开发了智能税务解决方案或审计方案，其所关注的税务合规性与税务部门的关注之处具有一定的相通性，开展交流合作有利于共同提升。

算法是人工智能技术在税务管理中发挥作用的核心。因此加强对人工智能算法的研究和开发，探索适合税务管理特点的算法模型，提高算法的准确性和效率是相当重要的一环。在世界范围内，有相当多的欧盟国家通过数据仓库信息对纳税申报表等进行监测，以识别少报、漏报风险。这些国家还采用聚类模型将纳税人报告与同类纳税人报告进行比较，以便及时发现异常值[6]。因而根据税务管理的实际需求选择合适的算法模型，使用者需要进行相应的适配和调整来满足实际应用的需求，提高算法的适应性和稳定性。

然而不可忽视的是，人工智能技术在应用时会涉及到大量的个人隐私和敏感信息。为了保护这些信息的安全和隐私，可以采用先进的加密和脱敏技术来对敏感信息进行加密和脱敏处理，防止信息泄露和滥用。通过加强系统对于数据访问的控制，设定权限，防止未经授权的人员接触敏感数据，以及定期进行安全检查和漏洞修复，防范网络攻击、病毒入侵等安全风险，建立起完善的安全防护体系，确保人工智能技术在税务管理中的应用安全可靠。而为了达成上述目的，有关部门可以组织一支具备跨学科知识和技能的专业团队。例如在与信息技术头部企业加强合作时，通过多种渠道培养税务部门内部的税务技术专家，组建研发和运维团队，掌握税务信息技术系统的所有权和主动权。同时加强税务管理领域的人才培养，提高税务管理人员的综合素质和专业技能，鼓励跨学科的合作与交流，促进不同领域之间的知识共享和技术创新，共同推动人工智能技术在税务管理中的应用和发展。

3 结语

在数字化税务管理中，人工智能的应用具有广泛而深远的影响。我们在前述章节已经对运用人工智能技术的重要性进行了深入阐述，并结合具体的实例说明人工智能技术在税务数据处理、税务风险评估、税收预测与优化等方面的应用价值。

然而，人工智能技术在税务管理中的实际应用仍具有一定的局限性，广泛地使用人工智能技术意味着人们需要面临数据质量参差不齐、算法选择与优化、隐私保护等挑战。所以我们应该加强数据质量管理，建立统一数据标准的同时促进数据共享；加强对于纳税人的隐私保护，确保人民信息安全；培养具备跨学科知识和技能的专业团队，推动人工智能技术在税务管理中的应用和发展。

关于未来的研究展望，我们认为可以从以下几个方面进行深入研究。首当其冲便是进一步挖掘人工智能技术在不同税务领域中的具体应用场景，并深入探索其在这些场景中的作用机制。其次，我们可以开展税务及人工智能技术的相关科普讲座，增强人民对税务机关的信任度以及对于人工智能技术的接受度。我们也要意识到，人工智能技术在税务管理方面的应用仍然处于探索阶段。我们的研究只是对其潜在价值进行了初步的评估和探索，并不能完全代表其在实际应用中的全部影响和效果。因此，未来的研究需要进一步深入、全面地探索人工智能税务系统的相关问题，为促进人们日常生活技能的培养提供更有力的理论和实证依据。

参考文献：

[1]国家税务总局深圳市税务局课题组，李伟，王晓明，等.以ChatGPT为代表的生成式人工智能在税务领域应用的思考和建议[J].税务研究，2023，（06）：5-9.

[2]李慧. 大数据背景下基层税务局税收风险管理研究——以D市D城区税务局为例[D].济南：山东财经大学，2023.

[3]游翊.云计算技术在数字化税收管理中的应用研究[J].中国农业会，2024，34（06）：112-114.

[4]陈晋军，张碧云，吴小强，等.企业集团税收大数据的价值与智能化分析——基于征纳主体的双重视角[J].税务研究，2023，（11）：76-82.

[5]陈洁.欧盟成员国税收征管领域人工智能应用情况比较分析[J].国际税收，2024，（04）：49-54.

基金项目：该文章受上海立信会计金融学院上海市级创新训练项目资助（项目编号：S202411047098）