人工智能時代稅收征管的功能轉(zhuǎn)型與法治因應(yīng)

內(nèi)容提要：稅收征管智能化轉(zhuǎn)型雖然加強(qiáng)了稅收征管能力，但新征管技術(shù)尚未與稅收法治實踐充分融合。有關(guān)稅務(wù)機(jī)關(guān)敗訴的案例表明，當(dāng)前稅收征管智能化存在三重風(fēng)險，即數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)目的模糊、風(fēng)險管理系統(tǒng)運行不暢和智能分析結(jié)果適用受限?；跉W盟各國稅務(wù)實踐可以認(rèn)為，稅收征管智能化的實質(zhì)是從個案導(dǎo)向轉(zhuǎn)為風(fēng)險導(dǎo)向，并通過規(guī)范風(fēng)險管理系統(tǒng)運行予以制度化。由于歐盟數(shù)字法律框架實際上將稅務(wù)人工智能排除在外，稅務(wù)人工智能高度依賴各國自我監(jiān)管。因此，我國推進(jìn)稅收征管智能化應(yīng)當(dāng)授控結(jié)合，及時在傳統(tǒng)稅收征管法律框架內(nèi)嵌入數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)明確機(jī)制、風(fēng)險管理系統(tǒng)控制機(jī)制、智能分析結(jié)果監(jiān)督機(jī)制，以促進(jìn)稅收征管技術(shù)與稅收法治在人工智能時代形成有效協(xié)同。

關(guān)鍵詞：智慧稅務(wù)；稅收征管；稅務(wù)人工智能；納稅人權(quán)利

中圖分類號：F812.423" 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A" 文章編號：2095-1280（2024）03-0085-11

一、問題的提出：稅收征管智能化產(chǎn)生的法律挑戰(zhàn)

數(shù)字化與智能化是全球稅收征管發(fā)展的必然趨勢，也是我國稅收征管3.0改革的重點內(nèi)容（國家稅務(wù)總局福建省稅務(wù)局課題組，2023）。隨著信息與通信技術(shù)的不斷更新，各國稅務(wù)機(jī)關(guān)開始持續(xù)推進(jìn)數(shù)字化改造和智能化升級，并在稅務(wù)大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上通過人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、算法等新興技術(shù)直接或間接幫助稅務(wù)機(jī)關(guān)進(jìn)行稅收征管決策。稅收治理正從“數(shù)字化”邁向“智能化”①，稅收風(fēng)險治理已發(fā)展到以人工智能技術(shù)為核心驅(qū)動力的新階段（陳治和趙磊磊，2024）。以機(jī)器學(xué)習(xí)、大語言模型、算法為代表的人工智能技術(shù)，大幅提高了稅收風(fēng)險治理的效率，但也暴露出監(jiān)管指標(biāo)不合理、適用范圍不明確、稅務(wù)稽查準(zhǔn)度低、執(zhí)法口徑不統(tǒng)一等問題，凸顯了稅收風(fēng)險治理的法治建設(shè)智能化亟待加強(qiáng)。

一般而言，稅收征管資源有限性與社會生產(chǎn)活動復(fù)雜性之間的矛盾是稅收汲取高效、穩(wěn)定的難點與痛點（茅孝軍，2023）。稅收征管智能化的關(guān)鍵是實現(xiàn)“技術(shù)”與“法律”的有效融合。根據(jù)OECD和歐盟的定義，人工智能是指“以機(jī)器為基礎(chǔ)的系統(tǒng)，能夠針對人類定義的特定目標(biāo)，對真實或虛擬環(huán)境做出預(yù)測、建議和決策”（OECD，2019），其中尤其強(qiáng)調(diào)人工智能的自主性（Autonomy）。在人工智能技術(shù)的加持下，稅務(wù)機(jī)關(guān)能夠有效處理傳統(tǒng)稅收征管框架下無法想象的繁重工作任務(wù)，并能實現(xiàn)一定程度的精準(zhǔn)監(jiān)管，使稅務(wù)機(jī)關(guān)以及納稅人均能從中獲得便利。

在歐盟稅收征管的場景中，稅務(wù)機(jī)關(guān)是采用人工智能系統(tǒng)行使國家特權(quán)最多的公共機(jī)構(gòu)（Hadwick，2023）。按照歐盟《通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例》（附件三）的框架，以人工智能為基礎(chǔ)的稅收征管智能化系統(tǒng)客觀上具備“高風(fēng)險”特征，并在合法性方面受到嚴(yán)格約束，具體包括透明度原則、比例原則、控制者負(fù)責(zé)原則、非歧視原則等。但越來越多的案例表明，稅務(wù)機(jī)關(guān)在引入人工智能系統(tǒng)時并未遵循此類要求。雖然稅收征管智能化能夠有效地緩解稅收征管資源長期不足的現(xiàn)實壓力，加強(qiáng)了稅務(wù)機(jī)關(guān)的征管能力，但在納稅人權(quán)利保護(hù)方面并未形成有效協(xié)同，甚至于在部分領(lǐng)域還形成了對納稅人的過度保護(hù)與過度服務(wù)（范扎根，2021）。這意味著人工智能時代稅收征管存在功能錯位，即傳統(tǒng)納稅人權(quán)利保護(hù)體系無法充分回應(yīng)稅收征管智能化帶來的新挑戰(zhàn)、新問題，與此同時，傳統(tǒng)納稅人權(quán)利保護(hù)體系卻不斷加強(qiáng)。此種錯位的根源在于，稅務(wù)機(jī)關(guān)所推動的稅收汲取智能化改革并未有效嵌入人工智能等新興技術(shù)出現(xiàn)之前的稅收征管法律框架中。故問題核心在于，稅務(wù)人工智能通過對稽征效率原則的強(qiáng)化能否獲得充分的正當(dāng)性？

SyRI（Systeem Risico Indicatie，SyRI）案是歐盟內(nèi)部第一起成員國稅務(wù)機(jī)關(guān)使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法所引致的訴訟①。SUWI wet（the wet structuur uitvoeringsorganisatie werk en incomen，譯為《工作和收入結(jié)構(gòu)實施組織法》）第64條授權(quán)將荷蘭各個政府機(jī)構(gòu)持有的數(shù)據(jù)聯(lián)系起來。因此，荷蘭稅務(wù)局有權(quán)處理任何行政機(jī)構(gòu)或政府機(jī)構(gòu)（無論是地方、地區(qū)還是國家）的數(shù)據(jù)，以防止和跟蹤社會保障欺詐和違規(guī)行為。SUWI wet第65條整合了SyRI算法（一種機(jī)器學(xué)習(xí)算法），以自動處理上述政府和行政機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)。其根據(jù)從歷史數(shù)據(jù)中推斷出的風(fēng)險因素對福利領(lǐng)取者進(jìn)行評分，從而預(yù)測社會保障欺詐的風(fēng)險。法院認(rèn)為，打擊欺詐是國家的一項重要職能，因此稅務(wù)機(jī)關(guān)有理由使用非常廣泛的數(shù)據(jù)。不過，法院承認(rèn)機(jī)器學(xué)習(xí)算法確實存在歧視的重大風(fēng)險，故要求授權(quán)使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法的法律必須有足夠的保障措施，并向公民提供可核查的關(guān)于算法功能和算法模型所使用的風(fēng)險指標(biāo)。就其目前的形式而言，SUWI wet第65條并未包含對模型的描述，也未提供對所使用模型的深入了解，故有違《歐洲人權(quán)公約》而最終被法院停止使用。

隨著荷蘭托兒津貼事件（Toeslagenaffaire）的持續(xù)發(fā)酵，稅收征管智能化的風(fēng)險得到全球廣泛關(guān)注（Hadwick，2022）。由于稅務(wù)機(jī)關(guān)能夠逐步掌握納稅人涉稅數(shù)據(jù)以及其他數(shù)據(jù)，導(dǎo)致既有的稅收征管格局出現(xiàn)了明顯傾斜，即稅務(wù)機(jī)關(guān)單方面不斷增強(qiáng)其稅收征管能力，而納稅人權(quán)利并未獲得對等且成比例地加強(qiáng)，這將導(dǎo)致征稅權(quán)濫用風(fēng)險成倍地提高。對此，既有的研究多從技術(shù)工具、內(nèi)部治理視角來審視，形成了諸如業(yè)務(wù)模塊化、流程定制化、角色個性化機(jī)制（國家稅務(wù)總局深圳市稅務(wù)局課題組，2020），卻未能從稅務(wù)行政、稅收執(zhí)法的角度去反思數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代稅收征管智能化的法律本質(zhì)及其潛在風(fēng)險。尤其是，未能就稅收征管能力擴(kuò)張與納稅人權(quán)利保護(hù)達(dá)成有效協(xié)同并形成長效法律機(jī)制。本文認(rèn)為，對于我國而言，歐盟實踐將為規(guī)制稅收征管智能化進(jìn)程中的不規(guī)范做法帶來一定啟示。

二、風(fēng)險管理：歐盟稅務(wù)人工智能的功能轉(zhuǎn)型與法律框架

稅收征管的智能化大幅縮短傳統(tǒng)稅收征管實踐中的評估過程，它是以求最少的稽征行政成本發(fā)揮最大的稽征效果的直接體現(xiàn)（陳清秀，2018）。結(jié)合歐盟實踐來看，各國稅務(wù)人工智能呈現(xiàn)出類型多樣化、監(jiān)管自發(fā)化的特征，并重點關(guān)注納稅人及納稅人具體行為的風(fēng)險，整體上反映了從個案評估向風(fēng)險評估的發(fā)展趨勢。

（一）歐盟稅務(wù)人工智能的實踐樣態(tài)與功能分類

目前，已有20個歐盟成員國使用智能化稅收征管系統(tǒng)（詳見下表），例如風(fēng)險評分系統(tǒng)、納稅協(xié)助系統(tǒng)等。從實際情況來看，除德國法國以外，大部分國家稅務(wù)機(jī)關(guān)使用稅務(wù)人工智能時缺乏明確的法律框架，更多依賴稅務(wù)機(jī)關(guān)的內(nèi)部控制機(jī)制來維持智能化稅收征管系統(tǒng)的穩(wěn)定性與規(guī)范性，以保障納稅人數(shù)據(jù)不被濫用。在此基礎(chǔ)上，還根據(jù)是否與稅收執(zhí)法活動直接關(guān)聯(lián)，將稅務(wù)人工智能分為強(qiáng)制性人工智能（如風(fēng)險管理系統(tǒng)、風(fēng)險評分系統(tǒng)、風(fēng)險檢測系統(tǒng)等）與非強(qiáng)制性人工智能（如稅務(wù)引導(dǎo)系統(tǒng)、納稅協(xié)助系統(tǒng)等）兩類，實踐中以強(qiáng)制性人工智能為核心內(nèi)容。

根據(jù)OECD稅收征管論壇的資料顯示，稅務(wù)人工智能根據(jù)其功能可以分為九大類型：自動向利益相關(guān)者提供個性化信息、虛擬助理、風(fēng)險評估、檢測逃稅和欺詐、協(xié)助稅務(wù)官員做出行政決策、提出行動建議、作出最終行政決定、爭議解決、確保稅務(wù)管理系統(tǒng)/流程的完整性。①從OECD的分類中不難發(fā)現(xiàn)，各國稅務(wù)機(jī)關(guān)所適用的人工智能還存在著新的功能，比如數(shù)據(jù)抓取等。從稅收征管實踐來看，在整個稅收征管過程中僅僅使用一種人工智能系統(tǒng)的可能性極低。這意味著，不同類型的稅務(wù)人工智能系統(tǒng)將實現(xiàn)不同的功能，會產(chǎn)生不同效果及面臨不同要求；同時，還需關(guān)注不同稅務(wù)人工智能系統(tǒng)間的銜接，以及稅務(wù)人工智能系統(tǒng)與人工操作過程的銜接。因此，有必要結(jié)合稅收征管實踐將稅務(wù)人工智能分為以下三類，即納稅協(xié)助系統(tǒng)、數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)、風(fēng)險管理系統(tǒng)。其中，風(fēng)險管理系統(tǒng)還可進(jìn)一步分為風(fēng)險檢測系統(tǒng)與風(fēng)險評分系統(tǒng)。

1.納稅協(xié)助系統(tǒng)

納稅協(xié)助系統(tǒng)以稅務(wù)虛擬助理為典型代表。隨著ChatGPT等生成式人工智能技術(shù)的崛起，稅務(wù)虛擬助理的適用空間及潛在效能將被進(jìn)一步放大。在納稅人個體層面，歐盟成員國在既有實踐中所推出的納稅協(xié)助系統(tǒng)均采用匿名化處理機(jī)制。一般而言，在使用納稅協(xié)助系統(tǒng)之前，法律聲明將警告納稅人不要在詢問中輸入任何個人數(shù)據(jù)，以避免泄露納稅人的對話數(shù)據(jù)，以及由此導(dǎo)致的后續(xù)問題。在此過程中，稅務(wù)機(jī)關(guān)需要重點關(guān)注的是，如何避免稅務(wù)虛擬助理針對納稅人咨詢所提出的錯誤解釋而對納稅人產(chǎn)生的影響。

2.數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)

數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)是稅收征管智能化的基礎(chǔ)。一般而言，納稅人納稅義務(wù)的確立需要經(jīng)由納稅申報制度來最終確定納稅數(shù)額、納稅時間、納稅地點；而數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)一定程度上超越了納稅申報制度所確立的納稅人協(xié)力義務(wù)以及納稅人數(shù)據(jù)收集規(guī)則。具體而言，數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)包括兩類模式：一種是“數(shù)據(jù)捕撈”模式，即通過爬蟲技術(shù)等廣泛搜集網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，并通過人工智能技術(shù)實現(xiàn)數(shù)據(jù)分析與匹配（Hadwick，2022）。例如，法國稅務(wù)機(jī)關(guān)曾利用人工智能系統(tǒng)比對衛(wèi)星圖像來判斷納稅人土地登記數(shù)量的準(zhǔn)確度；另一種是“數(shù)據(jù)傳輸”模式，即稅務(wù)機(jī)關(guān)接受納稅人及相關(guān)第三方實體（包括公共部門）所傳輸?shù)纳娑悢?shù)據(jù)。無論屬于何種模式，數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)均需要考慮數(shù)據(jù)采集行為與征稅目的的相關(guān)性。當(dāng)稅務(wù)機(jī)關(guān)無差別使用數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)時，便涉嫌違反隱私與數(shù)據(jù)保護(hù)規(guī)則。

3.風(fēng)險檢測系統(tǒng)

風(fēng)險檢測系統(tǒng)著眼于納稅人的具體交易，其能識別可疑交易并自動標(biāo)記這些交易以供稅務(wù)機(jī)關(guān)進(jìn)一步開展稅務(wù)審計。而在傳統(tǒng)稅收征管框架下，稅務(wù)機(jī)關(guān)僅能有限地實現(xiàn)事后風(fēng)險檢測，無法做到實時風(fēng)險監(jiān)測。即使是在事后風(fēng)險檢測條件下，稅務(wù)機(jī)關(guān)也往往因為稅收征管資源的配置問題會錯過最佳稅務(wù)稽查時機(jī)，以致稅源流失。但在實時風(fēng)險監(jiān)測下，稅務(wù)機(jī)關(guān)可以第一時間向納稅人提示風(fēng)險，以降低后續(xù)執(zhí)法成本并幫助納稅人實現(xiàn)稅務(wù)合規(guī)。

4.風(fēng)險評分系統(tǒng)

稅務(wù)機(jī)關(guān)借助歷史數(shù)據(jù)通過風(fēng)險評分系統(tǒng)篩選出一定程度風(fēng)險的納稅人并進(jìn)行評分，最終根據(jù)實際評分確定稅務(wù)審計對象。在傳統(tǒng)稅收征管模式下，稅務(wù)機(jī)關(guān)一般基于舉報或大數(shù)據(jù)分析開展稅務(wù)稽查活動。這對于提高納稅人的稅務(wù)合規(guī)率有一定的作用，但無法促使納稅人自愿積極遵從。為此，稅務(wù)機(jī)關(guān)開始引入風(fēng)險評分系統(tǒng)。一方面，對納稅人進(jìn)行風(fēng)險畫像，對高風(fēng)險納稅人實施重點審計；另一方面，及時公示納稅人風(fēng)險評分，幫助納稅人了解稅務(wù)合規(guī)的重點方向，進(jìn)一步幫助納稅人降低遵從成本。與此類似，我國“智慧稅務(wù)”亦在建立健全以“信用+風(fēng)險”為基礎(chǔ)的新型稅收監(jiān)管機(jī)制。

總體來看，歐盟稅務(wù)人工智能主要集中于風(fēng)險管理系統(tǒng)，其旨在通過獲取充分的數(shù)據(jù)，借助新興算法、模型等技術(shù)實現(xiàn)對違規(guī)案件及其涉案納稅人的篩選。這既能有效避免傳統(tǒng)選案模式下對稽查經(jīng)驗的依賴，也可避免個案導(dǎo)向下稅收征管資源利用效率較低的情形。在此基礎(chǔ)上，綜合各類人工智能，通過疊加各種評分指標(biāo)，稅務(wù)機(jī)關(guān)將進(jìn)一步提高涉稅風(fēng)險評估精準(zhǔn)度，促進(jìn)稅收征管資源高效匹配潛在違規(guī)案件及其涉案納稅人。

（二）歐盟稅務(wù)人工智能運作的法律框架——以德國為例

在歐盟《人工智能法》及《通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例》框架下，歐盟成員國稅務(wù)機(jī)關(guān)適用的稅務(wù)人工智能系統(tǒng)呈現(xiàn)出多種類型、多種層次等特征，且其稅務(wù)人工智能系統(tǒng)在目前法律監(jiān)管框架內(nèi)還存在一定的真空區(qū)域。例如，歐盟《人工智能法》序言第59段明確禁止將稅收征管活動采用的人工智能系統(tǒng)排除在“高風(fēng)險”之外，強(qiáng)調(diào)“專門用于稅務(wù)和海關(guān)行政程序的人工智能系統(tǒng)，以及根據(jù)歐盟反洗錢立法執(zhí)行行政任務(wù)、分析信息的金融情報單位使用的人工智能系統(tǒng)，不應(yīng)被歸類為執(zhí)法機(jī)關(guān)為預(yù)防、偵查、調(diào)查和起訴刑事犯罪而使用的高風(fēng)險人工智能系統(tǒng)”。在此框架下，歐盟各成員國稅務(wù)機(jī)關(guān)引入人工智能系統(tǒng)時面臨的阻力與法律障礙將明顯減小。這意味著，當(dāng)前稅務(wù)人工智能的規(guī)范化、法治化會更多依賴國家權(quán)力配置框架，但尚未在歐盟層面實現(xiàn)一致化監(jiān)管。

德國是歐盟成員國中唯一全面規(guī)范稅務(wù)人工智能系統(tǒng)運作的國家。2017年1月1日，《稅收現(xiàn)代化法》在德國生效，德國稅務(wù)機(jī)關(guān)開始通過自動化決策機(jī)制實現(xiàn)稅收核定。為避免逃稅，德國稅務(wù)機(jī)關(guān)建立了一套風(fēng)險管理系統(tǒng)①。并明確規(guī)定，被該系統(tǒng)識別為有風(fēng)險的案例需要由稅務(wù)官員進(jìn)行人工檢查，以保證稅收征管行為的合法性與一致性。從稅收征管全流程來看，德國稅法為風(fēng)險管理系統(tǒng)設(shè)置了三大基礎(chǔ)框架：一是數(shù)據(jù)收集階段的例外規(guī)定。歐盟《通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例》第13條、第14條構(gòu)建了各成員國稅務(wù)機(jī)關(guān)收集納稅人數(shù)據(jù)應(yīng)當(dāng)履行的義務(wù)。按此要求，德國稅務(wù)機(jī)關(guān)應(yīng)當(dāng)遵守合理與透明度規(guī)則，將自動化決策的相關(guān)信息提供給納稅人，并明確信息收集目的與信息處理目的；同時，《通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例》第23條針對稅收事項還設(shè)置了對納稅人數(shù)據(jù)保護(hù)的例外規(guī)定。這意味著，德國稅務(wù)機(jī)關(guān)在數(shù)據(jù)收集時僅需滿足最低限度的基本權(quán)利保障與比例原則，納稅人反對稅務(wù)自動化決策的權(quán)利（《通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例》第22條）卻無法行使。二是納稅人選擇權(quán)的保留。根據(jù)德國聯(lián)邦政府的相關(guān)解釋性說明，稅務(wù)機(jī)關(guān)必須提醒納稅人報稅表可能會被完全自動化處理?！兜聡惙ㄍ▌t》通過設(shè)置納稅人正向申請與稅務(wù)機(jī)關(guān)反向推定來構(gòu)建自動化決策的啟動機(jī)制②。只有納稅人在報稅表合適地方做出相反的聲明時，稅務(wù)機(jī)關(guān)才會采用人工審核的方式處理納稅申報，否則一律適用自動化決策程序?qū)崿F(xiàn)稅收核定。三是透明度規(guī)則的例外?！兜聡惙ㄍ▌t》第88條第5款強(qiáng)調(diào)“如果公布風(fēng)險管理系統(tǒng)的細(xì)節(jié)會危及稅收的一致性和合法性，則不得公開”。此種例外規(guī)定排除了稅務(wù)人工智能適用透明度規(guī)則的可能性，但《德國稅法通則》并未進(jìn)一步解釋哪些“細(xì)節(jié)”得以適用前述條款。例如，是否包括納稅人數(shù)據(jù)問題、自動化決策中的算法問題，等等。

比較來看，我國稅收征管智能化的法律框架至少有兩個方面的改進(jìn)空間：其一，《稅收征收管理法》中并未賦予稅務(wù)機(jī)關(guān)使用人工智能執(zhí)法的權(quán)力。雖然《行政處罰法》第41條設(shè)置了行政機(jī)關(guān)“利用電子技術(shù)監(jiān)控設(shè)備收集、固定違法事實”的一般框架，但目前稅收征管智能化主要集中于風(fēng)險預(yù)測及評分，納稅人違法行為的判定仍需依賴稅收執(zhí)法框架，稅務(wù)機(jī)關(guān)尚無法直接從《行政處罰法》中獲得使用稅務(wù)人工智能的權(quán)力。其二，即使《稅收征收管理法》未來設(shè)置了稅務(wù)機(jī)關(guān)使用人工智能執(zhí)法的權(quán)力，但目前的納稅人權(quán)利框架尚無法有效監(jiān)督稅收征管智能化的各個流程。

三、聚焦執(zhí)法：稅收征管智能化的三重風(fēng)險

稅收征管智能化轉(zhuǎn)型暗含著一個假設(shè)：即使稅務(wù)人工智能導(dǎo)致十個合規(guī)的納稅人遭受影響，而不漏掉一個不合規(guī)的納稅人本身是值得的（尤班克斯，2021）。此種執(zhí)法理念與傳統(tǒng)稅收征管框架中的信賴預(yù)支原則也存在一定分歧①?；诖?，稅收征管智能化措施嵌入傳統(tǒng)稅收征管框架時難免出現(xiàn)抵觸，甚至?xí)罱K引發(fā)更大范圍的征管風(fēng)險。

（一）事前：數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的目的模糊

數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的合法性關(guān)鍵在于稅務(wù)機(jī)關(guān)獲取數(shù)據(jù)的方式與程度。其主要包括數(shù)據(jù)采集的模式、數(shù)據(jù)采集的目的、數(shù)據(jù)采集的權(quán)限等。

1.數(shù)據(jù)采集的模式差異

數(shù)據(jù)采集模式可以分為匿名化模式與假名化模式，區(qū)分關(guān)鍵在于具體數(shù)據(jù)與實際主體之間能否形成有效聯(lián)系。我國稅費信息共享機(jī)制尚未明確數(shù)據(jù)采集模式。按照《通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例》第四條第五項的界定，“匿名化”指的是在采取某種方式對個人數(shù)據(jù)進(jìn)行處理后，如果沒有額外的信息就不能識別數(shù)據(jù)主體的處理方式?！凹倜眲t強(qiáng)調(diào)對個人數(shù)據(jù)進(jìn)行處理得到數(shù)據(jù)集后，數(shù)據(jù)控制者或數(shù)據(jù)處理者能夠通過一定方式識別數(shù)據(jù)主體的具體信息。在SyRI案中，荷蘭選擇了假名化方案，即數(shù)據(jù)管理部門采用唯一標(biāo)識符取代采集納稅人個人信息的全部數(shù)據(jù)，并進(jìn)行風(fēng)險分析。當(dāng)行政機(jī)關(guān)接受風(fēng)險提示并最終確定可疑案例后，便可通過一定程序借助數(shù)據(jù)管理部門持有的專門密鑰，實現(xiàn)對可疑案例所涉及的納稅人個人信息顯名化。從納稅人方面來看，匿名化與假名化模式的差異決定了行政機(jī)關(guān)的職責(zé)分工與權(quán)力邊界，這是涉稅信息能否受到有效保護(hù)的關(guān)鍵一環(huán)。

2.數(shù)據(jù)采集的目的不清

數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的兩種模式均需明確處理采集目的問題。在通常情況下，稅務(wù)機(jī)關(guān)獲取涉稅數(shù)據(jù)主要來自納稅人自行申報以及第三方代扣代繳所生成的數(shù)據(jù)。除此之外，根據(jù)《通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例》第三十九條，稅務(wù)機(jī)關(guān)最遲必須在采集個人數(shù)據(jù)時確定目的，數(shù)據(jù)捕撈模式與數(shù)據(jù)傳輸模式均將面臨合法性質(zhì)疑。同時，基于未來發(fā)展趨勢，雖然各國均不同程度地完成了中央數(shù)據(jù)庫的建設(shè)，但稅務(wù)機(jī)關(guān)能否從中直接獲取數(shù)據(jù)以及獲取數(shù)據(jù)后的使用范圍則較為模糊。若不規(guī)范稅務(wù)機(jī)關(guān)采集數(shù)據(jù)的目的，則有悖稅務(wù)機(jī)關(guān)資源有限的基礎(chǔ)條件。即使稅務(wù)機(jī)關(guān)能廣泛采集涉稅數(shù)據(jù)，但因為執(zhí)法資源有限仍將面臨選擇性執(zhí)法問題。此種從稅務(wù)欺詐規(guī)制向稅務(wù)欺詐管理的重要轉(zhuǎn)變，意味著稅收公平和整體稅收合規(guī)性被嚴(yán)重破壞（Feria，2020）。此外，還存在另外一種可能，即在大多數(shù)情況下，收集這些信息是為了確保稅法的準(zhǔn)確適用，而有時稅收和信息之間的關(guān)系卻是顛倒的，即收集信息是目標(biāo)，而稅收則用來迫使信息披露（Deeks和Hayashi，2022）。

目前，我國尚未建立數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)使用的目的明確機(jī)制。各地正積極探索稅費信息共享機(jī)制，主要是由地方政府牽頭建立的大數(shù)據(jù)資源平臺，它要求稅務(wù)機(jī)關(guān)在依法履行職責(zé)過程中需共享使用其他部門公共數(shù)據(jù)的，可以通過大數(shù)據(jù)資源平臺提出公共數(shù)據(jù)共享需求申請，并明確需求類型、應(yīng)用場景等內(nèi)容。同時，針對稅務(wù)機(jī)關(guān)采集數(shù)據(jù)的方式、范圍與限度，部分地區(qū)開始對此進(jìn)行規(guī)范。例如《上海市稅費征收服務(wù)和保障辦法》第十八條條明確規(guī)定：“稅務(wù)機(jī)關(guān)等相關(guān)部門和單位，收集涉稅涉費數(shù)據(jù)，應(yīng)當(dāng)限于實現(xiàn)處理目的的最小范圍，不得超出履行法定職責(zé)所必需的范圍和限度。通過共享方式獲取的涉稅涉費數(shù)據(jù)，不得擅自擴(kuò)大數(shù)據(jù)的使用范圍，不得擅自將納稅繳費情況作為辦理業(yè)務(wù)事項的前置條件?！钡珕栴}在于，履行法定職責(zé)所必需的范圍和限度應(yīng)該如何界定，超出范圍和限度的責(zé)任應(yīng)該如何配置。

3.數(shù)據(jù)采集的權(quán)限不明

數(shù)據(jù)采集的目的與權(quán)限存在一定關(guān)聯(lián)。在‘SS’SIA案中②，歐洲法院生成三項準(zhǔn)則：（1）稅務(wù)機(jī)關(guān)采集數(shù)據(jù)應(yīng)當(dāng)遵循《通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例》對個人數(shù)據(jù)保護(hù)的保護(hù)水準(zhǔn)。（2）僅當(dāng)存在明確的法律授權(quán)時才得以減損對個人數(shù)據(jù)處理原則的遵守。（3）個人數(shù)據(jù)的采集權(quán)限并非直接依據(jù)國家稅法，而應(yīng)主管公共機(jī)構(gòu)的要求而產(chǎn)生，稅務(wù)機(jī)關(guān)應(yīng)根據(jù)公共利益或行使公共權(quán)力來明確采集目的，不得以普遍且無差別的方式收集個人數(shù)據(jù)。同時，稅務(wù)機(jī)關(guān)還需證明其已尋求盡可能減少要采集的個人數(shù)據(jù)量。這意味著：一方面，稅務(wù)機(jī)關(guān)無差別采集數(shù)據(jù)缺乏權(quán)力基礎(chǔ)，即便法律授權(quán)也需明確采集目的；另一方面，稅務(wù)機(jī)關(guān)采集一定范圍納稅人數(shù)據(jù)時仍需證明其已盡可能控制需采集的數(shù)據(jù)量，以降低對納稅人的影響。

我國《稅收征收管理法》并未賦予稅務(wù)機(jī)關(guān)主動采集相關(guān)數(shù)據(jù)的權(quán)限，具體涉稅數(shù)據(jù)一般隨納稅申報而被稅務(wù)機(jī)關(guān)獲悉，稅務(wù)機(jī)關(guān)的涉稅數(shù)據(jù)采集已逐步呈現(xiàn)出稅種齊全、動態(tài)性強(qiáng)以及跨平臺交互等特點（樊勇和杜涵，2021）。當(dāng)前，雖然我國正在加快推進(jìn)“金稅四期”、稅務(wù)大數(shù)據(jù)及相關(guān)數(shù)據(jù)庫建設(shè)，但《稅收征收管理法》《個人信息保護(hù)法》并未能夠向稅務(wù)機(jī)關(guān)提供充分的權(quán)力基礎(chǔ)。這種模式仍然會出現(xiàn)了一些數(shù)據(jù)泄露情形①。而《個人信息保護(hù)法》采取了“一體調(diào)整”立法模式，將行政機(jī)關(guān)處理個人信息納入調(diào)整范圍。行政機(jī)關(guān)處理個人信息應(yīng)作為一種具體行政行為，但相關(guān)規(guī)則框架存在缺失（王錫鋅，2022）。

（二）事中：風(fēng)險管理系統(tǒng)的運行不暢

風(fēng)險管理系統(tǒng)的法律風(fēng)險在于無法有效幫助納稅人理解其數(shù)據(jù)是如何被處理的。一般而言，風(fēng)險管理系統(tǒng)包括兩大分支：風(fēng)險評分系統(tǒng)與風(fēng)險檢測系統(tǒng)。在此基礎(chǔ)上，各個分支系統(tǒng)還將由多種算法、模型等技術(shù)構(gòu)成。風(fēng)險管理系統(tǒng)自身需注意準(zhǔn)確性、歧視性、透明度三大問題，同時還需關(guān)注系統(tǒng)與系統(tǒng)之間、不同算法、模型之間的銜接問題。因此，稅務(wù)機(jī)關(guān)必須保持警惕、不斷監(jiān)測、隨機(jī)審核，對風(fēng)險管理系統(tǒng)的結(jié)果持一定的懷疑態(tài)度，并逐漸形成長效法律機(jī)制。

1.準(zhǔn)確性問題

準(zhǔn)確性是稅務(wù)人工智能的關(guān)鍵合法性基礎(chǔ)。風(fēng)險管理系統(tǒng)準(zhǔn)確性不足的根源有二：一是數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性問題；二是人工智能技術(shù)的準(zhǔn)確性問題。此外，即便是準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)與準(zhǔn)確的人工智能技術(shù)，歷史數(shù)據(jù)所承載的潛在偏見仍需留意，避免智能化系統(tǒng)放大此類偏見。總體而言，由于“垃圾”數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)偏差或過度擬合，設(shè)計不當(dāng)?shù)娘L(fēng)險管理系統(tǒng)可能會產(chǎn)生不準(zhǔn)確性問題。例如誤報（在沒有歷史證據(jù)表明違規(guī)情況下某納稅人被標(biāo)記為潛在稅務(wù)欺詐者）或漏報（系統(tǒng)忽略標(biāo)記實際的稅務(wù)欺詐者）；且前者的損害遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出后者。同時，對于風(fēng)險管理系統(tǒng)輸出結(jié)果的準(zhǔn)確性和質(zhì)量，人類客觀上并不具備實施有效監(jiān)督的能力（楊和洛奇，2020）。這表明，風(fēng)險管理系統(tǒng)的準(zhǔn)確性問題應(yīng)重點關(guān)注。

2.歧視性問題

風(fēng)險管理系統(tǒng)的主要影響因素包括數(shù)據(jù)真實性與技術(shù)偏見。一方面，數(shù)據(jù)采集的準(zhǔn)確性、標(biāo)準(zhǔn)化都將一定程度影響到非歧視原則的落實；另一方面，當(dāng)風(fēng)險管理系統(tǒng)處理的歷史數(shù)據(jù)包含未檢測到的偏差或不能準(zhǔn)確地代表目標(biāo)群體時，或當(dāng)模型中的權(quán)重對某些個體、群體產(chǎn)生不成比例的影響時，稅收歧視便在傳統(tǒng)稅收征管框架下產(chǎn)生。在此基礎(chǔ)上，用數(shù)據(jù)驅(qū)動的指標(biāo)來證明繼續(xù)采取既有做法的合理性并不充分，這或?qū)⒁欢ǔ潭壬涎谏w歧視性問題。

3.透明度問題

透明度是算法可解釋議題的分支。在既有的案例中，政府及稅務(wù)機(jī)關(guān)往往拒絕公開模型、算法等更為具體的解釋信息，其核心理由在于避免潛在違規(guī)者通過這些信息規(guī)避風(fēng)險管理系統(tǒng)的審查。但對納稅人而言，這意味著在傳統(tǒng)稅收征管框架之外，可預(yù)見性基本消失，不確定性在加劇，且對稅收征管活動無法形成有效監(jiān)督。而數(shù)字化、智能化改革還將繼續(xù)深入推進(jìn)。因此，有部分專家指出，在透明度和可解釋性問題完全解決之前，公共決策不應(yīng)采用風(fēng)險管理等系統(tǒng)。如果采取類似德國“危及稅收一致性與合法性則不公開”的做法，那么透明度不足必須在其他方面充分補(bǔ)償，以保障納稅人基本權(quán)利。此外，與透明度關(guān)聯(lián)的問題是，當(dāng)稅務(wù)人工智能關(guān)鍵指標(biāo)發(fā)生變動時，是否應(yīng)以適當(dāng)方式提醒納稅人？在我國基層稅務(wù)實踐中，基層稅務(wù)機(jī)關(guān)適時調(diào)整模型權(quán)重與關(guān)鍵指標(biāo)的做法往往被視為一種積極、優(yōu)異的做法①。從此類實踐來看，透明度規(guī)則的范圍與程度也是我國稅收征管智能化轉(zhuǎn)型所必須回答的問題。

（三）事后：智能分析結(jié)果的適用受限

在稅務(wù)人工智能運作得到智能分析結(jié)果之后，如何用好這些結(jié)果是各國稅務(wù)機(jī)關(guān)所面臨的共同難題。乃至于是否存在一種額外的人工智能系統(tǒng)，幫助稅務(wù)機(jī)關(guān)從智能分析結(jié)果中挑選出合適案例，也是當(dāng)下各國稅務(wù)機(jī)關(guān)所關(guān)注的重點內(nèi)容。這個過程亦是稽征效率原則的具體體現(xiàn)。

1.智能分析結(jié)果的法律屬性

在行政法框架下，稅收征管智能化運行結(jié)果存在定性爭議：通過稅務(wù)人工智能得出階段性結(jié)果是否具備《通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例》第二十二條所強(qiáng)調(diào)的“法律影響”（Law Effect）？一般而言，無論是個體納稅人的風(fēng)險分析報告（包括風(fēng)險提示、疑似案件等）抑或是納稅信用評級，均屬于稅務(wù)機(jī)關(guān)的內(nèi)部管理活動，對外不產(chǎn)生法律效力。但這些內(nèi)部管理活動往往與納稅人關(guān)聯(lián)緊密，與其他政府機(jī)構(gòu)、社會組織交織復(fù)雜。從實質(zhì)來看，此類智能分析結(jié)果往往意味著納稅人被審查的可能性加大，一旦被錯誤判定，納稅人將遭受較大影響。在SyRI案中，原告認(rèn)為，稅務(wù)機(jī)關(guān)提交風(fēng)險報告應(yīng)被視為具有法律影響的行為，其至少對數(shù)據(jù)主體有重大影響。法院采納了后一種認(rèn)定，強(qiáng)調(diào)稅務(wù)機(jī)關(guān)提交這樣一份風(fēng)險報告并不具有法律影響。但稅務(wù)機(jī)關(guān)提交風(fēng)險報告并將其納入風(fēng)險登記入冊的行為，是考量評估風(fēng)險管理系統(tǒng)是否違反《歐洲人權(quán)公約》第八條的一個關(guān)鍵因素。因此，智能分析結(jié)果的法律屬性不明一定程度上將會影響《個人信息保護(hù)法》《跨境數(shù)據(jù)保護(hù)規(guī)則》《稅收征收管理法》與傳統(tǒng)行政法的有效銜接適用。

2.智能分析結(jié)果的選擇性執(zhí)法

在傳統(tǒng)征管框架內(nèi)，為杜絕選擇性適用執(zhí)法的弊端，在稅法上要特別注意避免過度區(qū)分，導(dǎo)致實際上為個案量身立法或行政的情形（黃茂榮，2011）。此外，我國現(xiàn)行《稅收征收管理法》更加強(qiáng)調(diào)納稅人“如實申報”，而缺乏稅額確認(rèn)一般程序。這意味著，納稅人“未如實申報”的發(fā)現(xiàn)與處理高度依賴于稅務(wù)機(jī)關(guān)的征管能力與涉稅資源，也一定程度上暴露出某些稅務(wù)機(jī)關(guān)選擇性執(zhí)法的苗頭。因此，《稅收征收管理法》（征求意見稿）②規(guī)定的稅額確認(rèn)要求稅務(wù)機(jī)關(guān)對每一份納稅申報表的準(zhǔn)確性進(jìn)行核實、確定，對于申報存在問題的，一律以稅額確認(rèn)通知書的形式予以回復(fù)，并要求納稅人據(jù)以辦理補(bǔ)（退）稅。

面對稅收征管改革智能化的趨勢，智能分析結(jié)果仍存在著稅務(wù)機(jī)關(guān)執(zhí)法資源不足的現(xiàn)實約束。尤其是在海量數(shù)據(jù)與優(yōu)質(zhì)算法加持下，被稅務(wù)人工智能篩選出的納稅人違規(guī)案件數(shù)量將呈指數(shù)級爆發(fā)。對于此種場景，稅務(wù)機(jī)關(guān)需要確定哪些案件應(yīng)優(yōu)先進(jìn)入執(zhí)法程序。其過程本身就是一種選擇性執(zhí)法，并且在此過程之中還包含著政策考量、執(zhí)法剛性、腐敗案件等諸多因素。而在傳統(tǒng)稅務(wù)執(zhí)法過程中，稅務(wù)機(jī)關(guān)多依賴內(nèi)部分工來實現(xiàn)對權(quán)力濫用的制約。例如，稅務(wù)稽查案件要求實行選案、檢查、審理、執(zhí)行分工制約原則①。因此，有必要將此種過程進(jìn)一步規(guī)范，以保證智能分析結(jié)果在執(zhí)法端的平等適用。

四、授控結(jié)合：稅收征管智能化的法治回應(yīng)

在數(shù)字化、智能化的浪潮下，部分國家稅務(wù)機(jī)關(guān)的敗訴案例一定程度上警示了我國在推進(jìn)稅收征管智能化過程中應(yīng)重點關(guān)注改革合法性議題。這既要求稅收法律以較為全面的框架來規(guī)范智能化稅收征管的運行，也要求當(dāng)前稅收征管框架盡快將相關(guān)內(nèi)部管理活動予以外部化，并降低智能系統(tǒng)與人工系統(tǒng)銜接過程被人為因素作用而導(dǎo)致干擾公正執(zhí)法。

（一）事前：數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)明確機(jī)制

目前，我國正積極推進(jìn)涉稅數(shù)據(jù)采集的規(guī)范化、標(biāo)準(zhǔn)化，包括但不限于數(shù)據(jù)共享協(xié)調(diào)機(jī)制與信息傳遞機(jī)制等。然而，既有的法律框架并未全面處理稅收數(shù)據(jù)采集的模式、目的、權(quán)限問題。例如，《個人信息保護(hù)法》《數(shù)據(jù)安全法》與《稅收征收管理法》之間尚未形成有效協(xié)同。

1.數(shù)據(jù)采集模式應(yīng)選擇有限制的假名化模式

我國稅收數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)應(yīng)采用假名化模式。一方面，假名化模式才能實現(xiàn)稅收征管的基本初衷，即協(xié)助具體納稅人實現(xiàn)稅額確認(rèn)與稅務(wù)稽查；另一方面，只有能夠明確潛在不規(guī)范情況所對應(yīng)的具體納稅人，才能及時協(xié)助納稅人合規(guī)遵從，降低因納稅人非主觀故意所產(chǎn)生的錯漏而導(dǎo)致更為嚴(yán)重的不利影響。在此基礎(chǔ)上，還應(yīng)進(jìn)一步明確顯名化密鑰的使用主體、權(quán)限、程序，以降低稅務(wù)機(jī)關(guān)濫用權(quán)力的風(fēng)險。具體而言：（1）數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的控制人應(yīng)與顯名化密鑰控制人相區(qū)分?？紤]到稅收監(jiān)管范圍與稅收治理的需要，我國應(yīng)由國家稅務(wù)總局作為數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的控制人，并由省級稅務(wù)機(jī)關(guān)掌握所屬區(qū)域稅收數(shù)據(jù)顯名化密鑰。（2）假名化數(shù)據(jù)使用人應(yīng)與顯名化密鑰控制人之間形成“申請顯名化”銜接機(jī)制?；鶎佣悇?wù)機(jī)關(guān)通過查詢數(shù)據(jù)或?qū)崟r監(jiān)測發(fā)現(xiàn)疑似風(fēng)險后，可以向顯名化密鑰控制人申請顯名化，以進(jìn)一步核查具體納稅人信息并反饋最終核查結(jié)果。（3）數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的控制人應(yīng)定期審核假名化數(shù)據(jù)使用人“申請顯名化”行為效率，以避免出現(xiàn)基層稅務(wù)執(zhí)法中的違規(guī)現(xiàn)象。

2.數(shù)據(jù)采集目的應(yīng)引入分階段的明確框架

目前，中央層面跨部門數(shù)據(jù)共享機(jī)制正在逐步推進(jìn)，各地“稅費征收保障辦法”也已經(jīng)確立地方政府部門信息共享機(jī)制②，稅務(wù)機(jī)關(guān)控制的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)仍應(yīng)遵守目的與手段相適應(yīng)的要求。但考慮到納稅人的規(guī)模特征與地域、行業(yè)差異，應(yīng)允許稅收數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)嵌入分階段的明確框架：其一，《稅收征收管理法》應(yīng)增加涉稅數(shù)據(jù)采集條款，要求稅務(wù)機(jī)關(guān)采集涉稅數(shù)據(jù)時必須明確目的及用途。這樣將能滿足銜接《個人信息保護(hù)法》與《數(shù)據(jù)安全法》在采集涉稅數(shù)據(jù)目的、時限、方式等方面的要求。其二，基層稅務(wù)機(jī)關(guān)要求納稅人及第三方主體傳遞納稅人相關(guān)數(shù)據(jù)時，應(yīng)嵌入市場主體防御機(jī)制，避免納稅人隱私及商業(yè)秘密被泄露。

3.數(shù)據(jù)采集權(quán)限應(yīng)設(shè)置有條件的啟動框架

《稅收征收管理法》在授權(quán)稅務(wù)機(jī)關(guān)采集數(shù)據(jù)時，應(yīng)明確數(shù)據(jù)采集的目的、范圍、邊界，內(nèi)嵌數(shù)據(jù)采集啟動框架，并及時告知納稅人。為保證數(shù)據(jù)采集的標(biāo)準(zhǔn)、口徑及質(zhì)量，我國應(yīng)統(tǒng)一數(shù)據(jù)采集標(biāo)準(zhǔn)、口徑、格式，并進(jìn)一步區(qū)分稅務(wù)數(shù)據(jù)庫與公共數(shù)據(jù)庫。同時，還應(yīng)避免稅務(wù)機(jī)關(guān)就數(shù)據(jù)采集、儲存、利用等事項出現(xiàn)不良競爭，防止數(shù)據(jù)采集成為納稅人辦理業(yè)務(wù)事項的前置條件。在此基礎(chǔ)上，應(yīng)全流程監(jiān)督數(shù)據(jù)采集、儲存、利用、查詢等程序，加強(qiáng)留痕管理，切實保護(hù)納稅人信息。

（二）事中：風(fēng)險管理系統(tǒng)控制機(jī)制

稅務(wù)機(jī)關(guān)使用風(fēng)險管理系統(tǒng)的難點在于準(zhǔn)確度、非歧視原則的落實，以及納稅人信賴?yán)娴谋Ｗo(hù)。雖然當(dāng)前工作重心是預(yù)防稅收逃漏行為，但其最終目標(biāo)應(yīng)是幫助納稅人更高效地合規(guī)，以有效地降低稅收征管成本。目前，我國雖然尚未推出全國層面的統(tǒng)一風(fēng)險管理系統(tǒng)，且各地風(fēng)險管理系統(tǒng)實踐類型多樣、指標(biāo)復(fù)雜，但可以預(yù)見的是，未來各地稅務(wù)機(jī)關(guān)風(fēng)險管理系統(tǒng)將逐步得到統(tǒng)一，并實現(xiàn)從全國層面上數(shù)據(jù)指標(biāo)模型的共享公用和持續(xù)優(yōu)化。為此，當(dāng)前應(yīng)重點規(guī)范地方實踐，并形成有益經(jīng)驗。

1.風(fēng)險管理系統(tǒng)的準(zhǔn)確度應(yīng)及時向社會公示

目前我國稅務(wù)機(jī)關(guān)已基本建立執(zhí)法質(zhì)量控制機(jī)制，強(qiáng)調(diào)稅務(wù)執(zhí)法的精確度，但風(fēng)險管理系統(tǒng)的準(zhǔn)確度尚未嵌入整體稅收征管框架之中。因此，一方面，我國應(yīng)及時建立各地稅務(wù)機(jī)關(guān)風(fēng)險管理系統(tǒng)的準(zhǔn)確度評估系統(tǒng)，并將其作為執(zhí)法質(zhì)量控制機(jī)制的一部分來加強(qiáng)內(nèi)部稅收治理。特別是，隨著國家風(fēng)險管理系統(tǒng)的推出，若各地稅務(wù)機(jī)關(guān)風(fēng)險管理系統(tǒng)的準(zhǔn)確度長時間較低時，其使用自有風(fēng)險管理系統(tǒng)的權(quán)力應(yīng)受到限制。另一方面，各地稅務(wù)機(jī)關(guān)風(fēng)險管理系統(tǒng)的準(zhǔn)確度應(yīng)及時向社會公開，并作為考察地方稅收營商環(huán)境的潛在指標(biāo)。這將有助于敦促各地稅務(wù)機(jī)關(guān)優(yōu)化風(fēng)險管理系統(tǒng)，提高稅收征管效率。

2.風(fēng)險管理系統(tǒng)應(yīng)銜接非歧視原則的執(zhí)法框架

雖然風(fēng)險管理系統(tǒng)中的歧視現(xiàn)象只有在稅務(wù)執(zhí)法中才能顯現(xiàn)，但若各地稅務(wù)機(jī)關(guān)所使用的自有風(fēng)險管理系統(tǒng)一旦出現(xiàn)直接歧視和間接歧視，其產(chǎn)生的損害范圍廣、持續(xù)時間長，故稅務(wù)機(jī)關(guān)使用風(fēng)險管理系統(tǒng)的行為本身應(yīng)當(dāng)受到一定監(jiān)管。這是因為風(fēng)險管理系統(tǒng)與稅收征管活動高度相關(guān)，其應(yīng)保持中立性的原則，以及不應(yīng)變更營業(yè)的公平競爭關(guān)系（陳清秀，2016）。目前我國《反壟斷法》已確立公平競爭審查制度的法律地位，各地稅務(wù)機(jī)關(guān)的風(fēng)險管理系統(tǒng)應(yīng)積極與之相銜接。與此同時，各地稅務(wù)機(jī)關(guān)基于本地實踐以及征管工作需要，調(diào)整風(fēng)險管理系統(tǒng)的關(guān)鍵風(fēng)險指標(biāo)也應(yīng)經(jīng)過公平競爭審查制度的審核。

3.風(fēng)險管理系統(tǒng)可通過案例公開制度實現(xiàn)透明度規(guī)則的間接落地

由于披露一些風(fēng)險指標(biāo)對于消除一些間接或直接歧視的風(fēng)險是必要的，但披露所使用的所有風(fēng)險指標(biāo)可能危及稅務(wù)執(zhí)法的效率與統(tǒng)一，故原則上稅務(wù)機(jī)關(guān)不應(yīng)直接公布其風(fēng)險管理系統(tǒng)的相關(guān)指標(biāo)。例如，SyRI案中立法者在不公開風(fēng)險指標(biāo)的同時，給出了幾個風(fēng)險指標(biāo)的例子，以幫助納稅人了解具體情況。因此，為了促進(jìn)全體納稅人合規(guī)效率的提升，我國稅務(wù)機(jī)關(guān)應(yīng)及時公開典型案例，幫助非涉案納稅人及時獲取信息，糾正潛在違規(guī)行為。

（三）事后：智能分析結(jié)果監(jiān)督機(jī)制

在既往的稅務(wù)實踐中，智能分析結(jié)果的核心功能在于消除稅收逃漏行為，卻忽略了幫助納稅人提升稅務(wù)合規(guī)性的潛在功能；而后者實際上是可以從源頭上減少稅收逃漏行為數(shù)量的。因此，充分利用智能分析結(jié)果將有助于從整體上降低稅收征管成本，提高稅收征管效率。

1.未被選中的智能分析結(jié)果應(yīng)在合理時限內(nèi)告知相應(yīng)納稅人

智能分析結(jié)果雖然核心功能在于消除稅收逃漏行為，但其發(fā)揮功能的范圍僅限于被選中的案件。未被選中的智能分析結(jié)果若無法在其他場域發(fā)揮效用，則意味著稅收征管智能化在是否滿足成本效益原則方面還存在說服力不足的問題。因此，未被選中的智能分析結(jié)果應(yīng)在合理時限內(nèi)告知相應(yīng)納稅人，并及時嵌入稅收征管法律框架之中。這樣，一方面，可以幫助納稅人了解自身風(fēng)險點并及時進(jìn)行糾錯；另一方面，還可以通過“提醒—糾正”機(jī)制有效發(fā)現(xiàn)智能分析結(jié)果的不當(dāng)之處。當(dāng)然，后者對于優(yōu)化稅收征管智能化而言意義更為重大。

2.智能分析結(jié)果的選案過程應(yīng)滿足分工制約原則的要求

智能分析結(jié)果的使用應(yīng)從傳統(tǒng)選案過程中分離出來，以滿足分工制約原則的現(xiàn)實要求。既有研究指出，選案絕非簡單的內(nèi)部行為，其結(jié)果會產(chǎn)生很大的外部影響，應(yīng)當(dāng)積極制約此種權(quán)力（劉劍文和熊偉，2004）。因此，從智能分析結(jié)果到具體稅務(wù)執(zhí)法的銜接過程中仍需要充分程序與相應(yīng)機(jī)制予以介入。一般來說，思路有兩種：一是調(diào)整風(fēng)險管理系統(tǒng)中的風(fēng)險指標(biāo)，使得風(fēng)險管理系統(tǒng)產(chǎn)出的結(jié)果數(shù)量與稅務(wù)執(zhí)法能力相當(dāng)；二是不干預(yù)風(fēng)險管理系統(tǒng)中的風(fēng)險指標(biāo)，而通過進(jìn)一步增加一個單獨的智能選案系統(tǒng)并最終匹配稅務(wù)執(zhí)法能力。但無論何種思路，均應(yīng)客觀記錄整個過程，避免人為及其他因素干預(yù)最終稅務(wù)執(zhí)法的效果。

參考文獻(xiàn)：

[1]國家稅務(wù)總局福建省稅務(wù)局課題組.數(shù)據(jù)生產(chǎn)視角下稅收征管數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究[J].稅收經(jīng)濟(jì)研究，2023，（6）.

[2]陳" 治，趙磊磊.“以數(shù)治稅”背景下的稅收征管：算法化趨向及其風(fēng)險防范[J].稅務(wù)研究，2024，（4）.

[3]茅孝軍.算法治稅：人工智能時代稅收治理的范式優(yōu)化與架構(gòu)設(shè)計[J].河北法學(xué)，2023，（10）.

[4]范扎根.聚集精細(xì)服務(wù) 不斷提高納稅人繳費人滿意度[N].中國稅務(wù)報，2021-08-27.

[5]國家稅務(wù)總局深圳市稅務(wù)局課題組.稅收風(fēng)險管理數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究[J].稅務(wù)研究，2020，（11）.

[6]陳清秀.稅法總論[M].臺北：元照出版公司，2018.

[7]弗吉尼亞·尤班克斯.自動不平等：高科技如何鎖定、管制和懲罰窮人[M].李明倩，譯.北京：商務(wù)印書館，2021.

[8]樊" 勇，杜" 涵.稅收大數(shù)據(jù)：理論、應(yīng)用與局限[J].稅務(wù)研究，2021，（9）.

[9]王錫鋅.行政機(jī)關(guān)處理個人信息活動的合法性分析框架[J].比較法研究，2022，（3）.

[10]凱倫·楊，馬丁·洛奇.馴服算法：數(shù)字歧視與算法規(guī)制[M].林少偉，唐林垚，譯.上海：上海人民出版社，2020.

[11]黃茂榮.法學(xué)方法與現(xiàn)代稅法[M].北京：北京大學(xué)出版社，2011.

[12]陳清秀.稅法各論[M].北京：法律出版社，2016.

[13]劉劍文，熊" 偉.稅法基礎(chǔ)理論[M].北京：北京大學(xué)出版社，2004.

[14]Ashley Deeks，Andrew Hayashi.Tax Law as Foreign Policy[J].University of Pennsylvania Law Review，2022，（2）.

[15]David Hadwick.Behind the One-Way Mirror：Reviewing the Legality of EU Tax Algorithmic Governance[J].EC Tax Review，2022，（4）.

[16]David Hadwick.“Error 404–Match not found”：Tax Enforcement and Law Enforcement in the EU Artificial Intelligence Act[R].Eucrim-The European Criminal Law Associations’Forum，2023.

[17]OECD.Recommendation of the Council on Artificial Intelligence[R].OECD Publish，2019.

[18]Rita de La Feria.Tax fraud and Selective Law Enforcement[J].Journal of Law and Society，2020，（2）.