运用以Chat GPT为代表的生成式人工智能提升税法遵从度的分析

ChatGPT在2022年底正式发布，由于语言理解、内容生成、知识推理、多轮沟通等方面功能优势极为显著，因此在短时间内便得到了各个行业领域用户的普遍青睐，同时也吸引了政府部门、学术领域、企业界的高度关注。ChatGPT的问世，标志着人工智能迎来了全新的发展阶段，推动人类进入新的智能化时代。ChatGPT是人工智能技术对话机器人的代表产品，近年来，国内各大科技公司、高等院校和研究机构相继推出了形式多样的AIGC类产品，使得我国大模型产业呈现出百花齐放的格局，然而人们在享受AIGC为我们生活带来的便捷时，也开始思考可能会出现的弊端，比如数据安全和隐私风险、算法偏见、信息过载和信息污染、技术依赖等，为了切实解决上述问题，各个国家纷纷出台了相关的限制条例。我国在今年第二季度印发的《生成式人工智能服务管理办法》，就是以生成式人工智能服务为核心，围绕服务的合规性、合法性以及合理性作出了明确规定。面对飞速发展的人工智能技术以及可能出现的应用风险，税务部门应当展开深刻思考，探索如何在取长补短、妥善应对的同时，将技术的应用优势最大程度发挥出来，更好地辅助税务管理，提升纳税人的税法遵从度。本文首先概述纳税遵从度，其次从几个方面深入探究应用以ChatGPT为代表的生成式人工智能提升税法遵从度的实践路径，以供参考。税法遵从度的概述从字面上看，税法遵从度主要是指纳税人严格按照相关法律规定及时足额缴纳税费的具体程度，但是在实际操作中，纳税人的总数并非固定不变，所以税务部门通过仅能从全局视角掌握纳税人义务履行程度的高低。衡量一个国家的税制结构、征收税款的效率，取决于广大纳税人对税法的遵从程度，税法遵守度体现了一国公民的纳税观念与法制水平，以及国家现行税收制度的优缺点、税收征管效能，综合采取多样化措施持续强化广大纳税人的纳税意识，使之牢固树立科学的纳税观念，自觉做到依法诚信纳税，有助于遏制税收流失，有效降低税收征收的管理成本。此外，纳税人自身的税法遵从度越高，说明其纳税意识、义务履行意识、法律意识越强，侧面反映出税务部门较高的管理水平；反之，倘若纳税人的税法遵从度不足，则代表其自身的纳税意识薄弱，税务部门的管理水平尚有较大提升空间，在一定程度上会阻碍到税务管理工作进度。从税务部门的视角而言，纳税人是否能够做到主动履行义务、及时缴纳税款，离不开税务部门的正确引导，如此才能保证税收任务的圆满完成，持续提升税收征管能力，努力增加国家的税收收入。在国内，关于税法遵从度的研究尚处于起步阶段，不论是在研究深度和研究广度上都远远滞后于西方国家。我国首次提出“纳税遵从度”一词是在2003年国家税务总局颁布的文件中，并对其概念范畴做出了清晰界定，后续相继有很多学者根据税法遵从度的概念，聚焦税法遵从度的内涵、效能、影响范围、评价标准等方面，对我国现行的税收政策及税收制度展开了多维度分析；取得了喜人成果、比较具有代表性的就是李胜良撰写的《纳税人行为分析》。应用以ChatGPT为代表的生成式人工智能提升税法遵从度的实践路径在人工智能技术繁荣发展的背景下，在金融、教育、医疗等诸多领域受到广泛应用，并取得了显著应用成果，特别是新一代生成式人工智能的衍生，更是带来了全新的技术应用模式。税收领域也同样如此，在税收现代化建设的视角下，积极将生成式人工智能引入其中，用于支撑税法宣传、风险管理、纳税咨询、税务稽查等工作，有助于即时响应纳税人的个性化需求，辅助纳税人深入解读及使用税收政策，进一步提升税收征管的质效，进而达到規范纳税人行为、提升纳税服务质量的目的，促使纳税人的税法遵从度得到持续提升。搭建基石模型基石模型属于大型预训练模型，其中包含的参数达到十亿以上，用于支撑文本分类、智能翻译、语音识别等任务的完成，确保各项应用程序高效可靠运行。基石模型最为显著的优势在于以预训练为途径的海量语音表示学习，可以适当调整没有被标记的数据，其正式应用，意味着人工智能呈现出全新发展范式，为各种类型应用程序的运行奠定了坚实基础。相比于常规领域，税法领域的基石模型有所不同，当前应用趋于成熟的基石模型包括阿里云和GPT，但是这两种模型均是以自然语言处理为核心，基石模型应用到税收领域的过程中，必须将该行业的特殊属性纳入考虑范畴。根源在于税法有大量内容暂未形成完整文本，也就是税收活动中有很多空间未被纳入税法中，而且现行税法中包含的文本，其文义也存在专业属性，仅仅依托通用基石模型，势必难以根据纳税人提出的税法问题给予专业解答，所以税务部门在应用生成式人工智能搭建税法基石模型的过程中，一定要以现有税收系统为基础，重视采集、整合海量税收数据。基于税法遵循度的层面而言，基石模型将会引领巨大变革，具体表现如下，基石模型不论是处理能力还是支配能力均相对较强，因此在涉税领域的适用场景十分广泛，有助于让税收数据实现使用效益最大化。此外，以税收征管制度为基础，还可以将基石模型贯穿应用到税源管理、风险识别、纳税服务、税务稽查等场景中，以海量数据为样本深入挖掘其中蕴含的有价值信息或者创造全新内容，进而有效激发涉税数据要素的价值潜力，让智能应用走深走实。搭建大数据模型在着力提升纳税人税法遵从度的实践中，之所以要搭建大数据模型，主要是为了对数据分布及其规律展开深入学习，持续强化未知数据预测的泛化能力，让运算效率得到进一步提升，以便于针对性规划提升税法遵从度的个性化方案。大模型、大数据模型二者之间存在着紧密联系，是相辅相成的关系，大模型需要通过系统性学习大数据，将其中蕴含的特征关系精准提炼出来，以便于高质量地完成文本分类、智能翻译、语音识别等任务。因此，税务部门在搭建大数据模型的过程中，一定要综合考虑税收业务、应用场景，确保数据分布的科学合理性，使数据使用率同比大幅提升。生成式人工智能与税法遵从度场景的有机结合，先决条件是要深入推进税收征管数字化转型，根据税收业务基本特征、纳税行为、纳税关系理解针对性构建大数据模型，将主要税种充分纳入其中，并且聚焦业务和技术两个层面，结合生成式人工智能、税法遵从能力的内在规律，不断地对模型优化完善。依托生成式人工智能，让税务部门彻底走出了生产力约束，通过对业务运转模式、管理体系的全面革新，在一定程度上加快了税收现代化建设的整体步伐，未来税务机关必须牢固树立主动识变、应变求变的前沿意识，做到提前谋划，立足于整体视角加强顶层设计，将以ChatGPT为代表的生成式人工智能在税收现代化建设中的应用效能最大程度发挥出来，以此来为全面提升纳税人税法遵从度提供技术支持、智力保障。丰富应用场景1.加强税法宣传，提升税法遵从意识。税法宣传主要面向社会公众展开，宣传内容覆盖范围较广，既包含税法、税收政策，也涵盖办税流程以及税收知识，通过常态化实施税法宣传，有助于潜移默化地引导全体公民树立纳税意识，形成依法履行纳税义务的高度自觉。以ChatGPT为代表的生成式人工智能，兼具了意图识别、上下文理解、敢于质疑、连续对话等多重功能，支持智能化完成回答问题、文本摘要、语言翻译、计算机代码生成等任务。基于此，在深入推进税法宣传工作期间，建议构建生成式人工智能，不断扩大税法宣传的渠道、丰富宣传方式，从而达到提升纳税人依法诚信纳税的意识。具体到实践中，税务部门可以通过搭建征纳互动运营中心，为纳税人提供“有问题在线问”的平台，基于需求侧，以标签化作为主要管理手段，并安排税务人员从税收政策知识库中提取对应的政策规定，然后精准化推送给纳税人，如此就能在线点对点地开展普法活动，突出了普法的精准性，逐步构建起智慧交互、问办协同的云上普法模式，让学法、用法紧密衔接起来。2.规范风险管理，做好纳税遵从行为。在传统税收风险管理模式下，通常将侧重点放在税务审计方面，这种模式对于税务人员自身的技能水平、实践经验有着较高的依赖度，而且需要对特定节点或者区间的涉税数据展开处理，由于涉税数据量大、征管资源有限，因此税务审计以事后稽查作为主要方式，存在程序繁琐、识别度不高、成本投入多的弊端。生成式人工智能则可以很好地解决上述问题，使税务风险分析更加智能化，通过对纳税人过往税法遵从数据的学习，多维度分析纳税人及其纳税行为，进而科学判断纳税人当前的税法遵从情况，进而精准识别出纳税人可能出现的税务风险，以风险为导向建立对应的指标模型，确认切实可行的核查路径及举措，在此基础上对纳税人的税法遵从行为提前加以辅导。与此同时，由当地税务部门发挥主导作用，每年定期开展“办税便民”行动，常态化实行税收专家顾问联络员制度，以企业在生产经营期间可能出现的涉税难点、政策需求为导向，通过总结、归纳，针对性建立政策辅导模板，同时结合企业经营管理基本特点，对现有政策解读模式加以调整创新，采取分类措施实施税收政策的精准化推送，切实满足不同行业企业的多元化需求，将税务服务前置，进而达到辅导纳税人税法遵从行为的目的，使之能够在充分享受到政策红利。3.优化纳税咨询，强化税法遵从能力。纳税咨询辅导是税务服务中至关重要的一项内容；也是纳税人最根本的需求，税务部门应当将此项工作严格落实到位，将其贯穿于税收征管工作的各个环节。纳税咨询主要面向特定的纳税人，为其提供定制化、个性化服务，有明确具体的服务内容，要求税务部门做到及时答复、准确辅导，给予纳税人的涉税事项提供直接的办理指引，降低纳税人由于对相关法规了解不足而造成的压力。积极将生成式人工智能应用到纳税咨询领域，得益于强大文本处理功能、机器学习技术的加持，对海量数据展开科学处理，进而根据纳税人涉税事项，提取出相关的数据信息，并迅速而精准地传递给他们。值得强调的一點是，纳税服务平台中的资源库并非一成不变的，每一次交互均是动态化革新资源库的过程，通过资源库内容的持续更迭，逐步打造出智能、高效、便捷的纳税服务模式，促使纳税人的税法遵从能力得到进一步提升。考虑到办税服务厅、纳税服务热线每天都会接到纳税人的税收咨询问题，为了最大限度满足纳税人的咨询需求，建议税务部门发挥组织作用，尽快搭建自动化语音识别系统，该系统的智能语音功能不仅能够识别关键字，还可以根据残缺意图对其中蕴含的关键语义进行抽取，联系上下文信息精准理解语义，以及方言识别，在纳税人提出问题后，由系统自动判断涉税务相关性，并给出满意答复。4.强化税务稽查，促进税法自觉遵从。税务稽查以分析税收风险、检查高风险纳税人、应对高风险涉税事项作为主要内容，由于此项工作的性质存在一定的特殊性，涉及诸多规定，而且对文书格式及内容的要求非常严格，所以税务稽查人员面临着较大工作压力。应用生成式人工智能开展税务稽查工作，需要将侧重点放在税收违法行为分析上，基于现有法规资源库，从中提取对应的法律条例，自动生成税务检查报告和工作底稿，如此就能在一定程度上降低稽查人员的工作负担。同时，积极建立情报分析管理系统，使之发挥数据中心、分析大脑的作用，聚焦违规企业发展、疑点线索分析、手法感知预警、业务数据互动、违法姿态研判等方面着手开展税务稽查工作，真正为税务稽查办案提供强有力的情报支撑，实现大案要案的快速查处和全面曝光。智能研判也是情报分析的关键环节，其系统构建必须覆盖虚开、骗税、偷逃税等违法行为，基于算法模型将稽查办案专家经验纳入其中，聚焦重点行业、主要税种逐一建立分析组件，以便于更好地对纳税人涉税违法行为展开跟踪监管，及时捕捉到风险隐患，加强风险预警，促进纳税人的税法自觉遵从。综上所述，与常规人工智能存在些许差异，以ChatGP