自OpenAI发布ChatGPT以来，GPT模型在全球范围内引发了广泛关注，聚焦于人工智能的未来发展趋势，催生了一场深入的全球性讨论。笔者有幸在此关键时刻与算法研究团队一起，共同研究并探讨了GPT模型在税务专业领域中的具体应用。目前，我们已成功将GPT模型融入税务师资格考试、税务局端服务以及企业的税务风险控制等系统中。我们将在此章节详细阐述我们在该领域所进行的尝试，包括我们的发现、所遇到的挑战以及如何克服这些困难。

我们的探索之旅经历了数次迭代并不断优化。我们深信数字化和智能化的发展趋势已成不可逆转之势。这种趋势不仅正在根本性地改变传统的生产和管理模式，而且逐步成为重塑资源配置、转变竞争格局的核心动力。随着人工智能技术进入到新的时代，税务领域的人工智能应用也将随之涌现，并展现出多元化的应用场景和潜在价值。

第一章 税收征管数字化升级及智能化改造

ChatGPT及其他新兴技术的实际应用和效能，往往取决于它们与已存在的信息化和数字化基础设施的整合程度。这些高级技术不仅需要稳固的技术平台作为支撑，还需要与业务流程、数据管理以及用户接口等方面紧密融合，才能够在实际工作中发挥其潜力。以ChatGPT在税务风控系统的应用为例，GPT模型的引入能够极大地增强税务系统的预警和风险识别能力。该模型凭借自然语言处理的强大功能，能够分析纳税申报、财务报告和相关文书中的文本信息，识别出异常模式或潜在的风险点。然而，若没有现成的税务风控系统作为基础，GPT模型难以独立发挥作用。

了解及应用税务数智化，需了解税务信息化、数字化以及智能化。只有将这些技术与具体业务需求、现行工作流程和用户体验设计相结合，才能充分释放它们在实践中的巨大潜力，并推动整个行业向前发展。

信息化、数字化和智能化是三个不同阶段的技术发展概念。

信息化是基础，关注于信息的电子化和流通；数字化则是在信息化基础上，进一步将所有类型的信息转换成数字形式，方便存储和处理；而智能化则是利用人工智能技术对大量数字化数据进行深度分析和应用，赋予系统更高层次的自动化和决策能力。

信息化是指利用信息技术和信息系统处理和传递信息的过程。它主要关注的是从传统的纸质记录和手动处理转变到电子数据和计算机辅助的操作。信息化的目标是提高数据处理的效率，促进信息的快速流通，以及提升组织管理和运营效率。通常包括：

数据电子化：将纸质记录转换为电子文档。

通信网络：建立电话、电子邮件等通信渠道。

管理系统：实施企业资源计划（ERP）、客户关系管理（CRM）等系统。

基础设施建设：包括计算机硬件、网络设备和软件应用。

数字化更多地是指将各种形式的信息（包括文本、图像、声音等）转换成数字格式，便于在计算机系统中存储、访问和处理。数字化通常与信息化同步进行，但更强调的是内容的数字形式，以及这种形式对存储、复制、分发和分析所带来的便利。通常具有如下特点：

内容转换：如扫描纸质文件、录制数字音频和视频。

数据存储：使用数据库和云存储解决方案。上文提到的向量数据库即为一种先进的数字化存储方式。

无损复制：数字内容可以无损失地复制和传输。

易于分析：数字数据更容易被计算机程序分析和处理。

智能化则是指通过人工智能（AI）、机器学习、大数据分析等技术，使系统具备自主学习、决策和执行任务的能力。智能化增加了对数据的深度理解和利用，使得设备和系统能够模仿人类智能行为，提供更加智能化的服务。通常包括以下能力：

自主学习：通过机器学习和深度学习持续改进性能。

智能决策：利用复杂算法自动做出决策。

预测分析：通过大数据分析预测未来趋势。

自动化控制：物联网（IoT）设备实现环境感知和自动响应。

如果把智慧税务系统比作一个人，那么信息化系统就相当于“耳目手脚”，它负责接收外界信息，并执行具体操作。信息化的实施，使得税务系统可以通过多种电子渠道，如网站、移动应用和电子申报平台，收集纳税人的申报数据、支付信息和其他相关通信。

数字化进一步加强了这些“感官”的能力。通过将所有信息转换为数字格式，税务系统的“视觉”和“听觉”得到了增强，能够更准确地捕捉数据，并将其存储在数据库中供日后使用。

而智能化则相当于给税务系统装上了“神经系统”和“大脑”。智能化提供了类似于神经网络的连接，能够将信息传输至系统的各个部分，确保整个组织像一个协调一致的整体运作。这些“神经”不仅传递指令，还使得各部分之间的沟通变得更加有效，从而提高了响应速度和精确度。最终，人工智能和机器学习技术为税务系统提供了“大脑”，使其不仅能够执行任务，还能进行学习和判断。利用大数据分析和预测模型，“大脑”能够识别模式、预测趋势并制定策略。它可以自动审查申报表以发现潜在的错误或欺诈行为，给纳税人提供个性化服务，并且可以根据新的法规和政策变动自我调整流程。

纵向来看，我国持续三十多年的税收信息化建设，取得了丰硕成果，税收处理由全手工时代进入信息时代，金税工程规范了税收征管流程，Tips 和电子税务局方便了纳税人足不出户办税，电子发票进一步提升了税收治理能力等等。横向来看，对照2021 年经济合作与发展组织（OECD）税收征管论坛（FTA）发布的《数字化转型成熟度模型》中的5 个成熟度等级和35 个成员单位的自我评估结果，我国税收信息化的成熟度也稳居世界前列。

税收信息化建设基础深厚。我国税收信息化建设起步早、覆盖广、程度深，并始终得到党中央、国务院的高度重视，金税工程被列为我国电子政务工程重点建设的“十二金”工程之一，是重要的国家级信息工程。从金税一期、金税二期、金税三期到金税四期的全面推广到位，我国已经基本形成了一个以征管业务系统为主，包括行政管理、外部信息和决策支持在内的四大应用系统软件，在全国范围内实现了统一的信息化税收征管方式。当前，我国已经全面建成了金税四期核心应用、电子发票管理、自然人税收管理、大数据平台等税收信息系统。税务部门不仅收集了数亿纳税人几十年的税收数据，而且构建了规范统一的税务行业标准和业务体系，制定了各类标准规范和征收管理、决策支持、纳税服务等多个业务代码规范，初步形成了税收信息化管理制度和标准规范体系。

随着税收在国家治理、经济调控、社会公平等方面发挥的作用越来越突出，税收处理更加复杂，税务机关税收信息系统仍然在拓展、完善和深化信息技术在税收管理各领域的应用、整合各系统间的功能等方面发力。

2021年3月24 日，中共中央办公厅、国务院办公厅印发的《关于进一步深化税收征管改革的意见》指出:“着力建设以服务纳税人缴费人为中心、以发票电子化改革为突破口、以税收大数据为驱动力的具有高集成功能、高安全性能、高应用效能的智慧税务”“到2025 年，深化税收征管制度改革取得显著成效，基本建成功能强大的智慧税务”。

智慧税务对国家治理现代化与税收治理现代化有着举足轻重的作用。智慧税务代表治理理念的革新、技术手段的革新以及业务流程的再造、征管模式的革新。其中，技术变革是牵引和驱动。以下是智慧税务的部分相关解读及结合AI大模型发展现状的分析：

《意见》提出要“全面推进税收征管数字化升级和智能化改造”。智能化、数字化是信息化在新发展阶段的两个侧面，智能化基于数字化，而数字化服务智能化，两者既有不同的含义和目标，同时又统一服务新发展阶段的新发展目标即智慧税务。

智能化是与数字化共同发展的，但又高于数字化的存在状态，是通过广义智能技术的应用，使数字化系统不仅以数字化方式存在，而且具有一定的人类智能，能够自动地处理业务。但没有数字化升级的基础，智能化改造无从谈起；不面向智能化的目标，数字化升级毫无意义。

税务系统的智能化改造就是让税收信息化应用、数字化应用具备一定的机器“学习”能力、自动处理能力，而不是完全依托人机交互来实现税收管理。

另外，《意见》中提到“充分运用大数据、云计算、人工智能、移动互联网等现代信息技术，着力推进内外部涉税数据汇聚联通、线上线下有机贯通，驱动税务执法、服务、监管制度创新和业务变革，进一步优化组织体系和资源配置”，这既是智慧税务建设的重要途径，也是智慧税务含义的重要内容。智慧税务应当要有“类人思维”，系统要像人一样去思考，像人一样会分析，可以自己判断、科学决策。

综上，智慧税务是以大数据、云计算、人工智能、移动互联网等现代信息技术为依托，以集成的税务系统内外部涉税数据为驱动力，以纳税人缴费人为中心，打破区域、空间和部门的限制，实现服务、执法、监管、共治的数字化、智能化感知、决策，并由此推动税务部门业务重组、流程再造、征管模式创新以及治理理念革新，进而推进税收治理现代化的生态系统。

智慧税务再技术手段方面拥有数字化和智能化两大特征和高集成功能、高安全性能、高应用效能三大能力。

数字化是智慧税务的基本特征。未来智慧社会，“万物皆可数字化”是最基本的特征和条件，智慧税务也不例外。通过信息技术，将税收法律、政策、涉税系统、纳税人缴费人、税务干部和涉税机构等涉税要素全面数字化，通过人工交互、智能终端等技术，对纳税人缴费人交易信息自动感知和数据获取，实现税收服务、监管、执法等各环节的数字化。数字化不同于传统信息系统，不再过分依赖于人工录入数据、处理和计算分析，而是自动记录、整合、分析、利用各类涉税的结构化数据（如数据库表格）、非结构化（如文字、图片、视频）的海量数据，分类归集、管理到治理对象，实现对事物运行过程的全面感知。

智能化是智慧税务的本质特征。智能化是在税收征管各环节数字化的基础上，通过机器学习、深度学习等算法，自动发现逻辑关系，对事物形成合理、有效的判断，能基于数据和环境像人一样学习提高，具有一定的学习能力和自动处理能力。例如，在纳税服务中依托电子税务局，将纳税人缴费人诉求、税务机关行政行为、税企行为互动数字化，实现纳税人缴费人智能咨询、智能申报、智能反馈、政策智能推送等智能化服务事项。

高集成功能、高安全性能、高应用效能是智慧税务的应用特征。根据《意见》，智慧税务具有高集成功能、高安全性能、高应用效能三大能力。一是高集成功能，即要解决目前数据归集不完全、分析结果不一致、外部数据交换不规范等问题，实现跨部门跨系统的信息共享和敏捷高效管理。智慧税务集内外部海量涉税数据，并进行“一户式”“一人式”“一局式”“一员式”等智能归集，为税收征管提供强大的驱动力。二是高安全性能，即提高系统的稳定性、稳健性，提高数据的安全性、保密性，防范外部攻击，有效保护纳税人缴费人涉税隐私。安全性是智慧税务的重要保障。三是高应用效能，即提升应用系统的易用性、友好性，更加从税务干部的习惯角度优化系统，让智慧税务发挥出更大效力。具有高应用效能的智慧税务再政府各部门之间的信息传递与共享等方面有着得天独厚的优势，全面、详实、准确、高效的信息数据传递，能够有效减少纳税人缴费人的“办税路程”，降低纳税成本。

以GPT为代表的AI大模型通过其强大的自然语言处理能力和深度学习算法，为智慧税务的全面提升提供了坚实的技术支撑和创新驱动。

国内自研AI大模型在确保高安全性能的基础上，在处理海量的非结构化（如文字、图片、视频）税务大数据将展现出更多的可能性，同时以数字化和智能化实现高集成功能及高应用效能。举例来说：

示例1：通过AI大模型自动从多个数据源（如银行记录、企业财务报表、电商平台数据等）中提取数据。模型能自动判断和关联这些数据，解决了传统手动合并和分析可能出现的数据归集不完全的问题。

示例2：税务局与其他政府部门（如工商、市场监管、海关等）之间的数据交换往往存在不规范和数据格式不一致的问题。AI大模型可以通过智能转换和清洗技术，自动对接和识别不同格式的数据，实现跨部门数据的无缝交换和整合。

示例3：一户式系统智能归集法人税费信息、自然人税费信息、财务信息等数据，实现对同一企业或个人不同时期、不同税种、不同费种之间，以及同规模同类型企业或个人相互之间税费匹配等情况的自动分析监控。让数据既能以最小颗粒度像串珍珠一样灵活组合，又能以最大精细度像钻石一样多维度折射光彩。