浅析人工智能时代下如何提升税收征管能力

1 背景介绍和问题提出

在互联网、大数据、区块链等技术高速发展的时代，以人工智能为核心的科技进步越来越影响着人类文明形态和社会历史发展。随着人工智能技术的发展，智能机器能够胜任越来越繁重复杂的工作，人类逐渐从相对简单机械的工作中解放出来，专注于实现更高的价值。

人工智能广泛应用于众多领域，在税收管理领域也有应用。比如，在甘蔗片区管理、制糖行业管理方面，某省制糖企业税收综合管理系统能有效识别已安装RFID电子标签的运输车辆，辅助监测并记录甘蔗运输情况，有效避免跨区抢蔗现象，进一步管控好每家糖企实际税负；部分城市已经开始推广试点基于智能语音技术的机器人税官，为纳税人提供互动咨询服务。

2 人工智能与税收的关联性

人工智能技术的发展日新月异，促使税收领域改革朝向纵深发展。从公共经济学角度分析，税收讲究效率性，这就要求税务部门在征收管理和纳税服务中，都要高效、全面、针对性强的开展工作，尽可能降低征纳成本，减少或消除可能对纳税人造成的负外部性。

2.1 对内：学习政策、风险预警

人工智能的特点之一是能够不断自我学习、进化和提高，这是人工智能和以往计算机程序的一个非常大的差别。人工智能虽然厉害，也需要对相关数据进行学习才行。想让人工智能学会什么技能，就要给它相应的数据作为信息，不停地对它进行训练。

（1）在税收征管中借助人工智能，可以最大限度减少人为因素造成的政策执行差异。税收风险分析以各项现行税收政策为基础，主要围绕行业特征、企业差异、税收业务、经营行为等方面筛选出预警信息。人工智能通过学习，围绕企业行业特点、个体差异、经营行为等方面搭建模型，推导出税收管理的风险点，发现征管风险和漏洞。这些风险点基于相同的算法得出，不会因税收管理员水平的参差、个人对业务的理解差异而有所不同，确保同一政策在相同或相似的情况下，执行口径基本相同，避免自由裁量行政行为带来的权力寻租。

（2）税收征管中，税会差异一直是征管风险点，人工智能可以帮助税务部门降低执法风险。由于我国正处于经济发展的转型时期，与世界发展进一步融合，近年来会计准则及税收政策等均有不同程度的变化。而税会的差异则是税局日常征管中的重点难点。由于政策变化快、变化量大，税务工作者很难短时间内大量记忆新增或更改的条款，导致风险点发现不及时。借助人工智能的自我学习功能，可让人工智能在短期内完成人脑需要较长时间才能完成的机械记忆工作，解放人力。通过人工智能对政策的自我学习，分析每一个税会差异可能带来的风险点，精准推送预警，降低执法风险。

2.2 对外：智能识别、精准推送

人工智能与税收相结合符合税收效率原则，能够促进税收征管效率提高和纳税服务水平提升。这主要体现在：

（1）征管干预最小化。税收在税制设计过程中应该是中性的，不影响纳税人的正常生产经营，这就要求税务机关应尽量避免或减少征管干预可能对纳税人造成的负外部性。借助人工智能可以更精准的识别出税收征管的风险点，减少纳税人确认或排除疑点的时间和次数。

（2）纳税服务个性化。人工智能与税务结合可以从纳税人的行业特征、征纳情况、纳税信用等级、纳税遵从度等方面的信息进行分析，区分不同纳税人，并针对纳税人具体情况给予不同的纳税服务措施，对某些行业，甚至某些企业还可以提供定制化服务，做到政策辅导个性化。

（3）税会差异最小化。税会差异可能会导致纳税人因对税收政策理解有误而漏缴税款，进而产生滞纳金，影响纳税信用等级。通过人工智能对政策的自我学习，分析每一个税会差异，及时告知纳税人，避免因政策理解差异对纳税人造成不必要的影响。

3 利用人工智能提升税收征管能力的探讨

3.1 建立健全法律体系，保障人工智能信息安全

人工智能离不开海量化的大数据支持，这使得数据被赋予了极大的价值。在日常行政管理工作中，税务机关会根据征管需求，收集大量的涉税数据，甚至通过政府部门间的合作，收集其他机构的数据进行数据比对、分析查找管理风险点。公权力对个人信息的采集、分析及比对，在一定程度上有效提升政府部门的管理能力、推动政府管理手段的提升。然而公权力无限制的收集信息，超过了必要的程度，则可能会触犯到私权利。目前我国并没有直接规定“人工智能数据应用及保护”的条款，仅在《宪法》、《民法》、《侵权责任法》中原则性的提及需要保护公民个人隐私，在实际应用中可操作性不大，一旦出现纠纷，很难从法律层面予以救济。十九大报告指出：“人工智能时代个人信息保护与数据治理极为迫切”，这就要求我国加快建立健全保障人工智能信息安全的法律体系，对公权力收集关联数据的程度、使用界限及安全保障进行规范，明确侵权行为出现时公民个人的救济途径，对数据使用者进行严格的限定，防止政府工作人员泄露公民的隐私，确保数据使用的规范性和安全性。

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