人工智能在稅收風(fēng)險(xiǎn)管理中的應(yīng)用分析

■卞帥帥

（香馳控股有限公司）

引 言

在開(kāi)展稅收風(fēng)險(xiǎn)管理的過(guò)程中，運(yùn)用人工智能技術(shù)能為人們提供更多地創(chuàng)造性思路，此技術(shù)在調(diào)查稅收風(fēng)險(xiǎn)時(shí)具備較強(qiáng)的優(yōu)勢(shì)。管理人員可設(shè)置靈活性強(qiáng)的人工智能模型，并將稅收風(fēng)險(xiǎn)要素放置其中，在對(duì)其實(shí)行精準(zhǔn)地分類(lèi)與計(jì)算后，可準(zhǔn)確得出其具體的稅收風(fēng)險(xiǎn)，因而將稅收風(fēng)險(xiǎn)管理與人工智能有效結(jié)合能提升企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)管控水平，有助于其發(fā)展趨勢(shì)的改變。

1 稅收風(fēng)險(xiǎn)管理中運(yùn)用人工智能技術(shù)的必要性

1.1 人工智能的技術(shù)原理

在應(yīng)用人工智能前，技術(shù)人員應(yīng)掌握其技術(shù)工作原理，人工智能技術(shù)也屬AI技術(shù)，作為當(dāng)前的高尖端技術(shù)，其主要是將人工與智能相結(jié)合，借助人腦創(chuàng)造出不同形態(tài)的計(jì)算機(jī)算法，并運(yùn)用互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)人腦的行為活動(dòng)。當(dāng)前的人工智能主要模擬大腦內(nèi)部的神經(jīng)元，其系統(tǒng)能借助網(wǎng)絡(luò)與神經(jīng)元的連接進(jìn)行工作學(xué)習(xí)，在該系統(tǒng)內(nèi)有兩種智能創(chuàng)造的方法，其一，大腦思考的整個(gè)過(guò)程被全部了解，運(yùn)用人為的方式模擬全過(guò)程。其二，該系統(tǒng)只能模擬大腦的部分功能，僅模仿其作用，其原理為借助部分功能來(lái)創(chuàng)造人工智能。人工智能技術(shù)主要用來(lái)識(shí)別系統(tǒng)內(nèi)部的海量數(shù)據(jù)，并探索出部分?jǐn)?shù)據(jù)背后的隱藏信息，在處理數(shù)據(jù)信息問(wèn)題時(shí)，人類(lèi)雖能依靠較多的知識(shí)與經(jīng)驗(yàn)，但對(duì)于其隱藏信息或模式卻不易發(fā)現(xiàn)，因此，技術(shù)人員可運(yùn)用人工智能系統(tǒng)，將該技術(shù)優(yōu)勢(shì)的作用與價(jià)值發(fā)揮出來(lái)。

1.2 人工智能影響社會(huì)發(fā)展

隨著信息技術(shù)的快速發(fā)展，人工智能已應(yīng)用到多項(xiàng)領(lǐng)域中，其技術(shù)先進(jìn)的主要原因在于全新的軟件工具，更易訓(xùn)練或搭建一個(gè)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用程序。人工智能系統(tǒng)不但能運(yùn)用多種編程語(yǔ)言，在識(shí)別目標(biāo)后即使是離線狀態(tài)也能訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。在開(kāi)發(fā)與訓(xùn)練完成后，該系統(tǒng)可放置到網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)中，借用云能力或PC還能搬到多類(lèi)硬件或軟件平臺(tái)內(nèi)。多個(gè)行業(yè)在運(yùn)用人工智能后都發(fā)生了較大改變，多種智能機(jī)器取代了腦力或部分體力勞動(dòng)，給多個(gè)行業(yè)造成嚴(yán)重沖擊，社會(huì)勞動(dòng)結(jié)構(gòu)也發(fā)生了根本性變化，多種管理理念與模式也都發(fā)展出全新方向，而當(dāng)前部分企業(yè)的稅收風(fēng)險(xiǎn)管理正處于轉(zhuǎn)型的過(guò)程中，應(yīng)用人工智能系統(tǒng)可加速其改革步伐，促進(jìn)其風(fēng)險(xiǎn)管理水平的提升[1]。

2 稅收風(fēng)險(xiǎn)管理的工作現(xiàn)狀

2.1 管理理念較傳統(tǒng)

當(dāng)前部分企業(yè)在進(jìn)行稅收風(fēng)險(xiǎn)管理時(shí)，其管理理念比較傳統(tǒng)，一方面，過(guò)去的稅收管理思維與方法都不能與當(dāng)前的發(fā)展相適應(yīng)，部分管理者甚至還會(huì)混淆專(zhuān)業(yè)化管理與基礎(chǔ)稅源管理的部分事項(xiàng)，而約談、下場(chǎng)地與打電話的方式也較落后，其對(duì)稅收的管理手段較為粗放，并沒(méi)有對(duì)風(fēng)險(xiǎn)疑點(diǎn)或涉稅數(shù)據(jù)進(jìn)行深入地研究與挖掘，因而在管理中會(huì)產(chǎn)生較多漏洞。另一方面，整套稅收管理都存有一定的風(fēng)險(xiǎn)，但目前的風(fēng)險(xiǎn)管理并未涉及到每一環(huán)節(jié)，易存在安全隱患。稅收風(fēng)險(xiǎn)管理的體系性較強(qiáng)，在建設(shè)時(shí)包含管前預(yù)警、事中防控與事后評(píng)估等，構(gòu)成該系統(tǒng)的要素還有信息系統(tǒng)、崗責(zé)體系與必要的業(yè)務(wù)流程等。

2.2 管理手段較落后

在分析稅收風(fēng)險(xiǎn)時(shí)其管理手段也并不先進(jìn)，其一，其稅收風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)較難借助人工找到，在探索與實(shí)踐過(guò)程中，只有憑借工作人員的日常經(jīng)驗(yàn)與積累，或運(yùn)用科學(xué)手段分析出政策結(jié)果才能提出稅收的風(fēng)險(xiǎn)疑點(diǎn)，但當(dāng)前的渠道較為有限，且研究人員的主觀性較強(qiáng)，沒(méi)能將集成效應(yīng)發(fā)揮出來(lái)。其二，部分管理人員運(yùn)用數(shù)據(jù)模型分析稅收風(fēng)險(xiǎn)，但該模型中的數(shù)據(jù)較單一，并不能準(zhǔn)確地反映出此類(lèi)風(fēng)險(xiǎn)。受限于數(shù)據(jù)運(yùn)行或人工思維，指標(biāo)法較難將稅收風(fēng)險(xiǎn)清晰地展現(xiàn)出來(lái)，由于該風(fēng)險(xiǎn)的指標(biāo)帶有綜合性特征，應(yīng)設(shè)置一個(gè)系統(tǒng)性的數(shù)據(jù)模型，通過(guò)綜合分析將不同的風(fēng)險(xiǎn)展示出來(lái)，運(yùn)用傳統(tǒng)方式難以判斷并識(shí)別出稅收風(fēng)險(xiǎn)。其三，稅收風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)設(shè)置為多種等級(jí)，但當(dāng)前其等級(jí)標(biāo)準(zhǔn)并未統(tǒng)一，通常來(lái)講，風(fēng)險(xiǎn)管理人員會(huì)依照后果設(shè)立不同等級(jí)，也會(huì)根據(jù)其對(duì)企業(yè)的影響對(duì)該等級(jí)進(jìn)行排序。在判斷稅收后果或固有屬性時(shí)大多會(huì)按照以往經(jīng)驗(yàn)，對(duì)新的稅收風(fēng)險(xiǎn)會(huì)預(yù)估不足，由于其排序方法無(wú)明確的規(guī)范化、數(shù)量化與標(biāo)準(zhǔn)化，對(duì)風(fēng)險(xiǎn)判斷易出現(xiàn)偏差。

2.3 缺少管理閉環(huán)

第一，稅收風(fēng)險(xiǎn)管理的重點(diǎn)在事后評(píng)估，識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)疑點(diǎn)也是依照當(dāng)前顯現(xiàn)的線索，比如，各項(xiàng)信息數(shù)據(jù)的比對(duì)、發(fā)票流向或某項(xiàng)財(cái)務(wù)指標(biāo)等出現(xiàn)問(wèn)題時(shí)才會(huì)開(kāi)展風(fēng)險(xiǎn)防控。而指標(biāo)法的風(fēng)險(xiǎn)模型只能應(yīng)對(duì)當(dāng)前已出現(xiàn)的風(fēng)險(xiǎn)，對(duì)于潛在風(fēng)險(xiǎn)的判斷與預(yù)測(cè)并不準(zhǔn)確。第二，在評(píng)估稅收風(fēng)險(xiǎn)后，其管理人員并未根據(jù)可能產(chǎn)生的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行有效應(yīng)對(duì)。在完成某一階段的稅收風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估后也沒(méi)能開(kāi)展有效地歸納與總結(jié)，在管理方向上也并不明確，因而在了解到稅收風(fēng)險(xiǎn)后，部分企業(yè)的管理人員也沒(méi)能充分應(yīng)對(duì)，其管理效率與效果大打折扣。

3 稅收風(fēng)險(xiǎn)管理中應(yīng)用人工智能的創(chuàng)新措施

3.1 升級(jí)管理理念

當(dāng)前由于管理理念的落后，部分企業(yè)在稅收風(fēng)險(xiǎn)管控中存有不足，而人工智能技術(shù)的運(yùn)用則能有效改變當(dāng)前困局，升級(jí)管理理念。

首先，運(yùn)用人工智能可將大數(shù)據(jù)作為管理核心，基于大數(shù)據(jù)的量化屬性，稅收風(fēng)險(xiǎn)管理的流程與指標(biāo)將變得更加清晰，工作人員運(yùn)用網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)記錄人員的登記信息、發(fā)票與財(cái)務(wù)狀況，其行為軌跡都可用圖像視頻的方式顯現(xiàn)出來(lái)。利用人工智能技術(shù)可高效挖掘出內(nèi)部信息數(shù)據(jù)的規(guī)律與聯(lián)系，其管理中的各項(xiàng)職能都能科學(xué)劃分。其次，人工智能的應(yīng)用還可改善管理人員的思維模式，相較于傳統(tǒng)的人工思維方式，會(huì)消耗較多的人力與財(cái)力，但大數(shù)據(jù)時(shí)期，管理人員可將現(xiàn)階段的稅收風(fēng)險(xiǎn)用音頻、視頻或圖像等形式輸入系統(tǒng)平臺(tái)內(nèi)部，其依照科學(xué)的數(shù)據(jù)分析得出具體的稅收風(fēng)險(xiǎn)，此思維模式較為理性，可有效改善此管理工作的效率。最后，大數(shù)據(jù)技術(shù)在預(yù)測(cè)稅收風(fēng)險(xiǎn)上也更加合理，將多項(xiàng)數(shù)據(jù)信息放置到平臺(tái)內(nèi)部，其會(huì)將變化與潛在風(fēng)險(xiǎn)征兆的規(guī)律找到，此類(lèi)預(yù)測(cè)也會(huì)加強(qiáng)稅收風(fēng)險(xiǎn)的可控性，盡快確定疑點(diǎn)企業(yè)，其風(fēng)險(xiǎn)扼殺在萌芽中。

3.2 優(yōu)化風(fēng)險(xiǎn)管理系統(tǒng)

在稅收風(fēng)險(xiǎn)管理中運(yùn)用人工智能、云計(jì)算或大數(shù)據(jù)等技術(shù)時(shí)，對(duì)工作人員的技術(shù)水平也提出較高要求，比如，采用大數(shù)據(jù)前需將涉稅數(shù)據(jù)進(jìn)行收集與整合，為人工智能系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)支持。針對(duì)數(shù)據(jù)共享，人工智能的要求也較高，要將不同渠道的數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗(yàn)與交互才能將此類(lèi)數(shù)據(jù)的作用與價(jià)值發(fā)揮出來(lái)。此外，管理人員還需改進(jìn)風(fēng)險(xiǎn)管理流程，基于人工智能的精準(zhǔn)屬性，其稅收數(shù)據(jù)已變得更加可靠與準(zhǔn)確，其主要原因在于管理流程的透明化，比如，稅收數(shù)據(jù)在進(jìn)行系統(tǒng)平臺(tái)后要進(jìn)行收集、沉淀與轉(zhuǎn)化，再開(kāi)展分析和運(yùn)用，將數(shù)據(jù)價(jià)值發(fā)揮到最大化。當(dāng)前人工智能在管理稅收風(fēng)險(xiǎn)時(shí)將管理方法作用在整套管理流程中，使各環(huán)節(jié)的風(fēng)險(xiǎn)都會(huì)被合理控制。

3.3 革新稅收風(fēng)險(xiǎn)管理方法

一方面，技術(shù)人員要改善風(fēng)險(xiǎn)的分析方法，當(dāng)人工智能完成稅收風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別以后，針對(duì)納稅人的行為模式實(shí)行科學(xué)的判斷與分析，將非結(jié)構(gòu)或結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)涵蓋其中。在加強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)督的過(guò)程中以機(jī)器為主人力為輔。工作人員需加大人工智能技術(shù)的使用頻率，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、隨機(jī)森林或決策樹(shù)等，并實(shí)時(shí)構(gòu)筑風(fēng)險(xiǎn)模型，將部分稅收風(fēng)險(xiǎn)的特征或風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的權(quán)重納入其中。與此同時(shí)，在應(yīng)對(duì)稅收風(fēng)險(xiǎn)上，人工智能系統(tǒng)會(huì)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)結(jié)果與其特征的關(guān)聯(lián)性更加關(guān)注，相較于傳統(tǒng)的因果聯(lián)系，當(dāng)前的方式與思路更為先進(jìn)與完善。具體來(lái)說(shuō)，技術(shù)人員可搭建風(fēng)險(xiǎn)模型，對(duì)其樣本中的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)修正，將可疑企業(yè)挑選出來(lái)，并檢查其風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)。此模型對(duì)管理人員的技術(shù)要求較高，運(yùn)用培訓(xùn)或內(nèi)部挖潛的手段提升其業(yè)務(wù)素養(yǎng)與管理水平[2]。

另一方面，稅收風(fēng)險(xiǎn)模型的修正模型也需適時(shí)更新，人工智能對(duì)其系統(tǒng)內(nèi)部的數(shù)據(jù)準(zhǔn)度有較高要求，當(dāng)一次風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估完成后，其管理人員需采用積極、有效地應(yīng)對(duì)措施以改進(jìn)管控現(xiàn)狀，并將與之相關(guān)的數(shù)據(jù)進(jìn)行記錄，逐步修正與完善該模型，使風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)與風(fēng)險(xiǎn)分析形成良性互動(dòng)。

3.4 構(gòu)建人工智能系統(tǒng)

稅收風(fēng)險(xiǎn)管理員需明確人工智能系統(tǒng)在此項(xiàng)工作中的地位與價(jià)值，打造一套完善的生態(tài)系統(tǒng)，該系統(tǒng)的搭建核心為大數(shù)據(jù)技術(shù)，將涉稅數(shù)據(jù)合理收集，并設(shè)置科學(xué)的修正體系，使該管理系統(tǒng)形成閉環(huán)結(jié)構(gòu)，即數(shù)據(jù)采集、加工、應(yīng)用、反饋、修正及采集。同時(shí)，運(yùn)用網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)中的學(xué)習(xí)算法增強(qiáng)模型的迭代性、延伸性與拓展性，滿足不同形式的風(fēng)險(xiǎn)要求。此外，人工智能系統(tǒng)需要較強(qiáng)的技術(shù)能力，管理部門(mén)需組建專(zhuān)業(yè)化的人才隊(duì)伍，其中包括風(fēng)險(xiǎn)分析員、模型構(gòu)建員與平臺(tái)運(yùn)維員等，只有提升技術(shù)水平、管理能力，稅收風(fēng)險(xiǎn)管理才會(huì)愈加科學(xué)。

3.5 開(kāi)展風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)

通常來(lái)講，稅收風(fēng)險(xiǎn)的管理源自事后分析，此方式會(huì)增加風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的頻率，為改善現(xiàn)狀，運(yùn)用人工智能系統(tǒng)開(kāi)展風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)，進(jìn)而在事前規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)，使企業(yè)處在穩(wěn)定發(fā)展中。比如，香馳控股有限公司在管理稅收風(fēng)險(xiǎn)的過(guò)程中，技術(shù)人員建立了稅務(wù)稽查系統(tǒng)，如圖1所示，針對(duì)可能出現(xiàn)的漏稅企業(yè)，運(yùn)用數(shù)據(jù)信息進(jìn)行分析與判斷，并將該結(jié)果備份保留，利用算法與訓(xùn)練模型找到相應(yīng)的目標(biāo)企業(yè)，準(zhǔn)確得出企業(yè)的納稅等級(jí)，當(dāng)其出現(xiàn)逃稅行為時(shí)，根據(jù)相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)添加對(duì)應(yīng)性分?jǐn)?shù)，再得出結(jié)果，此稅收風(fēng)險(xiǎn)結(jié)果將較為準(zhǔn)確，運(yùn)用此方式其稽查模式也更加科學(xué)。

圖1 稅務(wù)稽查系統(tǒng)

總 結(jié)

綜上所述，改善稅收風(fēng)險(xiǎn)管理的趨勢(shì)已不可逆轉(zhuǎn)，為使其管理理念與方式更加科學(xué)，技術(shù)人員應(yīng)引入人工智能系統(tǒng)。該系統(tǒng)在管理思路與行為上比較合理，運(yùn)用該平臺(tái)能準(zhǔn)確預(yù)測(cè)稅收風(fēng)險(xiǎn)，利用其內(nèi)部的大數(shù)據(jù)技術(shù)能完善管理過(guò)程的每項(xiàng)環(huán)節(jié)，依靠管理人員的技術(shù)水平與工作經(jīng)驗(yàn)，此項(xiàng)服務(wù)的質(zhì)量將更加優(yōu)質(zhì)，稅收風(fēng)險(xiǎn)管理模式也會(huì)朝著智能化與流程化的方向發(fā)展。