ChatGPT與稅收征管智能化：依據、范圍和挑戰

李光龍 余文強

一、引言

ChatGPT 是通過海量數據訓練而成的新一代生成式人工智能類語言處理模型，具有強大的學習思維能力，自推出以來覆蓋范圍和世界影響力迅速擴大，推動人工智能進入新的發展階段。人工智能是技術變革的核心驅動力，是人類社會發展到一定程度的技術產物和必然結果。目前，人工智能已經成為全球新一輪轉型的主要推動力，許多國家正在抓住人工智能革命的機遇，在各級政府活動中應用人工智能，例如，澳大利亞政府對人工智能的使用包括公共安全、環境監測、交通管理以及稅收服務等領域，以提高政府各方面的效率（Yigitcanlar et al.，2022）。

沃森（Watson）是首個應用于稅收領域的人工智能，可以學習稅收代碼，與稅務機關和納稅人進行稅收相關的對話，檢測風險、納稅申報等，沃森的成功應用證明人工智能應用于稅收征管實踐的可行性（翁武耀等，2018）。倪娟等（2021）認為人工智能的飛速發展為稅收管理的數字化提供了數據和技術支持，提升稅務機關信息共享、稅收風險管理以及納稅服務水平。葛玉御等（2018）認為新一代生成式人工智能的發展將大幅提升稅收征管信息化水平，重塑稅務機關的工作方式，在根本上提升納稅人遵從度，推動稅收現代化建設。

ChatGPT 具有的新一代生成式人工智能技術實現了傳統人工智能的質變，這一技術為各個領域的發展提供了新方向。已有對ChatGPT 的研究集中在醫療、法律、教育、科研等領域，ChatGPT 的影響范圍正在迅速擴大，勢必會波及到稅收征管領域。周智博（2023）研究提出ChatGPT 可以實現公共服務的智能性，提高數字政府的服務效能和科技賦能，助力“智能政府”的建設。當前稅務機關工作中應用的人工智能與以ChatGPT 為代表的國際生成式人工智能的差距較大，提出將ChatGPT人工智能技術引入稅務領域，能更好的推進稅務領域的智能化。稅務機關要把握ChatGPT帶來的機遇，積極推進“ChatGPT+稅收征管”的建設，優化人工智能技術在稅務領域的發展（國家稅務總局深圳市稅務局課題組，2023）。蔡昌和龐思誠（2023）提出Chat-GPT在財稅領域征稅人端可以提升稅務執法效率，便捷納稅服務的流程以及通過風險預警進行稅收監管。在推進稅收征管智能化改造背景下，ChatGPT將會對稅收征管產生什么樣的影響？應用于稅收征管會帶來哪些挑戰？如何應對？本文基于以上問題探究ChatGPT 對稅收征管智能化改造的重要意義。

二、ChatGPT的原理和特點

（一）CnatGPT的原理

ChatGPT是美國OpenAI于2022年12月推出的一種以人工智能技術驅動的自然語言處理工具，基于Tansfoemer 的神經網絡構架，使用RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedbac，人類反饋強化學習）技術對ChatGPT 進行了訓練，且加入了更多人工監督進行微調。ChatGPT 的訓練過程分為三個階段：第一階段是訓練監督策略模型，從數據集中隨機抽取問題，由標注人員給出回答，使用標注好的數據微調；第二階段是訓練獎勵模型，使用第一階段模型對隨機抽取的問題生成多個回答，由標注人員對回答綜合考量排序，使用排序結果訓練獎勵模型；第三階段通過強化學習優化模型，先使用近端策略模型對隨機抽取的問題生成回答，再使用第二階段的獎勵模型給出評分，通過強化學習的方式更新模型，不斷重復得到高質量的結果（Wu et al.，2013）。ChatGPT 被認為是人工智能領域的一項重大突破，通過根據使用者的要求進行文本生成、信息分析及整合，可以應用在寫作、翻譯、代碼生成、科學研究、教育、醫療等多個領域。

（二）CnatGPT的特點

1.強化學習能力。ChatGPT 與普通AI 機器人不同，集合了深度學習、無監督學習、模型微調、多任務學習、文本學習和強化學習等功能，它能在與用戶交流過程中不斷學習然后生成新的信息知識，自動調整對用戶的信息反饋。ChatGPT 的人工反饋的強化學習能力是在各個領域的信息資料庫和文本語言資料庫基礎上預訓練而成的大型語言模型，它具備無限吸收新數據的能力，在使用過程中深度學習能力不斷加強（令小雄等，2023）。隨著使用者的成倍增加，數據庫也在成倍擴充，人機對話的頻率增加，ChatGPT的信息生成速度也越快。

2.海量數據預訓練。ChatGPT模型的邏輯能力與輸出能力是建立在以海量數據為基礎的計算機學習與預訓練生成上的，早在2018年推出的GPT-1就通過1.17億的數據預訓練，到2020年GPT-3通過了1750 億的預訓練，訓練數據量就達到了約45TB，GPT-4 尚未公布，但預訓練數據可能有一個巨大的增長。在預訓練好的模型上進行微調，并使用新的數據更新模型參數，這使得ChatGPT在以數據為基礎的工作中高效、迅速、準確。

3.上下文分析處理能力。ChatGPT最重要的是它的分析能力和理解能力，其分析能力在很大程度上得益于其深度學習模型中的注意力機制和Transformer 模型的架構。它具備上下文的交互修正能力，是智能的高級體現，原始數據在不斷的交互修正過程中更加符合人類的意圖，能夠根據上下文的數據信息進行特征提取，不僅局限于文本數據，也包括圖像、視頻等多形態的數據模型，表現出強大的數據分析、處理、生成能力。

三、ChatGPT應用于稅收征管的基本依據

人工智能參與稅收征管應以稅收征管基本理論為支撐，以稅收征管目標為指引，符合稅收征管基本原則的要求。

（一）稅收征管理論

1.納稅遵從理論。納稅遵從是指納稅義務人依據稅收法律、法規的要求，及時、準確向稅務機關繳納稅款的行為。世界各國普遍將促進納稅遵從作為稅務機關的管理目標，使納稅人從被動治理轉向主動參與治理（馬敏，2019）。現實生活中納稅人存在稅收不遵從的現象，這就要求稅務機關通過優化服務、稅務檢查、處罰不遵從等行為提高納稅人的稅收遵從度（樊勇等，2021）。ChatGPT 通過自身大規模數據的分析，可以提高納稅評估、稅收檢查的準確度；通過自然語言處理系統提供更優質的稅收咨詢服務，降低納稅遵從成本，幫助稅務機關監管納稅人的稅收活動，提高納稅人的稅收遵從度。

2.信息不對稱理論。信息不對稱是指參與市場活動的雙方掌握信息的不同而處于優勢或劣勢。在稅收征管過程中存在嚴重的信息不對稱問題，信息是稅收征管活動的基礎，稅務機關的各項工作都圍繞信息展開（楊得前，2007）。一方面，納稅人可能存在隱匿真實信息或提供虛假信息的行為，稅務機關無法掌握納稅人完整的數據信息，納稅評估、稅務稽查能力弱，造成稅款流失的風險。另一方面，不同級別、地區的稅務機關之間也存在信息不對稱，各稅務機關掌握信息不同，數據信息共享不完善，阻礙稅收征管活動。信息不對稱理論表明稅務機關要轉變稅收征管方式，運用現代信息技術，打通數據信息之間的壁壘，實現稅收征管智能化改造。ChatGPT 可以助力稅務機關打通數據信息之間的壁壘，參與納稅人數據信息的獲取和共享，降低信息不對稱對稅收征管的阻礙。

（二）稅收征管目標

我國稅收征管的基本目標是提升稅收征管的質量和效率，近年來稅收征管改革的目標有稅收征管現代化、信息化、智能化改造等，時代的發展不斷豐富稅收征管目標的內涵。張雷寶（2015）提出新時代稅收征管的目標應該是現代化稅務人才支撐、現代化信息技術手段支撐及“人腦”與“電腦”高度有機整合，不是簡單的稅收征管工具現代化，稅收征管的理念、制度體系也要現代化。ChatGPT是人工智能的新突破，不僅可以有效提高稅收征管質量和效率，而且為稅收征管現代化和智能化提供新的技術支撐，可能對未來稅收征管改革提出新的目標。馬偉等（2016）提出稅收征管人工智能發展的最終目標是要建立以稅收專家系統為核心、智能人機對話系統為媒介、自動化信息處理系統為助手的智能化稅收信息管理體系。ChatGPT 是一種自然語言處理工具，可以作為稅收工作中人機交互的媒介。

（三）稅收征管原則

1.法治原則。稅收征管的法治原則就是稅收征管主體的權力和義務必須由法律規定，在稅收征管全過程中做到有法可依、有法必依、執法必嚴、違法必究。人工智能時代各種各樣的新技術迅速發展，無論是個人還是政府都無法跟上這些技術的發展，缺乏適當的立法來保障新技術的長期發展，因此，第一步是建立適當的政策和立法框架，幫助挖掘人工智能的巨大潛力（Vinuesa et al.，2021）。ChatGPT 參與稅收征管活動必須立足于稅收法治原則，要完善稅收征管法律法規，首先要使得Chat-GPT在稅收征管中有法可依，為ChatGPT的引入提供法律保障。

2.公平原則。稅收征管的公平原則就是要使每個納稅主體、納稅義務人都得到公平公正的待遇。公平的稅收環境有利于社會主義市場經濟的發展，對稅收征管活動提出了更高的要求，稅收機關在進行稅款征收、稅收分析、稅收稽查等征管活動中要更加科學化、精細化、全面化。利用ChatGPT獲取稅收信息數據，運用各種指標進行分析，能夠得到更加科學和全面的結果，提高稅收征管信息化的效用。ChatGPT 輔助稅收征管理性結果大于感性結果，對所有納稅主體一律平等，創造更加公平的稅收征管環境。

3.效率原則。稅收征管的效率原則就是要求在稅收征管過程中以最小的人力、物力、財力獲得最大的征管效果。《稅收征管法》明確規定國家要有計劃地用現代信息技術裝備各級稅務機關，加強稅收征收管理信息系統的現代化建設。ChatGPT 作為一種新興人工智能產物，應用于稅收征管活動可以提高數據處理效率，極大縮減稅收征管的時間，符合效率原則對稅收征管的要求。

四、ChatGPT在稅收征管領域中的應用

人工智能已應用在稅收征管的各個環節，稅務登記、納稅評估、稅務稽查等征管環節均已初步實現智能化。挖掘ChatGPT生成式人工智能技術，利用其先進的算法和模型，稅務機關可以更好地管理涉稅數據，實現有限稅收征管資源的有效配置（楊森平等，2023）。ChatGPT 具有獨特的強學習功能，聘用專業人員對ChatGPT 進行稅收征管相關的訓練，將數據處理、文本報告、稅收評估等工作交由ChatGPT，在納稅申報、納稅評估、稅收分析、稅收服務、稅收稽查等稅收征管流程中輔助稅務機關。從技術和功能兩方面，在稅收征管的流程中助力稅收征管智能化的成熟。

（一）納稅申報

納稅人發生納稅義務后，應在規定的時間內進行納稅申報，建立人工智能申報程序，實現申報數據的自動收集和填報。

1.提高納稅申報的準確性和全面性。利用ChatGPT根據納稅人的信息數據，自動識別、篩選、整理，初步從大量數據中篩選掉無用的信息，使其轉變為有效的信息，根據納稅申報的程序，識別納稅申報表的要求，將納稅人的信息準確填報在相應的位置，自動對填報信息標注解釋，給予納稅人類似專家的指導。例如，自然人的納稅申報，當前多數納稅人實行手機App自動申報，主要問題是自然人稅收知識有限、自我納稅意識淡薄，互聯網的發展使得越來越多的自然人加入涉稅經濟活動，自然人數量龐大分布零散，ChatGPT能幫助納稅人全面準確進行納稅申報，減少稅務機關后續因申報錯誤造成的工作。

2.納稅申報由被動轉為主動。傳統間接征稅方式覆蓋范圍有限，納稅申報很大程度上依靠納稅人的自愿遵從度來實現，納稅人存在僥幸心理不申報或少申報的情況。將納稅人法人代表、生產經營地、財務負責人及辦稅人員的聯系方式、稅種鑒定等基礎信息納入ChatGPT數據庫統一管理，自動識別異常交易和異常申報。

（二）納稅評估

納稅評估是稅務機關運用數據分析與對比分析的方法，對納稅人以及扣繳義務人納稅申報情況的真實性和準確性做出定性和定量的判斷（吳旭東，2019）。這不僅要求稅務人員擁有從大量數據中提取有用信息的能力，也要及時更新自己的知識儲備，人工智能作為一種高效的數據處理和分析工具，幫助稅務機關解決冗雜的數據分析過程，將時間精力應用于判斷處理結果上。

1.人機結合提高效率。納稅評估是基于納稅人的各項數據報告，要遵循信息支撐、專業管理、人機結合等原則。在整個納稅評估過程中，ChatGPT的數據庫與稅務機關結合進行初步審核，對納稅人申報結果分析識別，生成不同等級的評估排序，對于評估等級小的納稅人由ChatGPT 通知納稅人改進，對于評估等級大的納稅人，交由稅務機關下一個部門根據實際情況選擇處理方式。在評估審核的過程中，可以將納稅評估資料的收集、整理、分類歸檔等工作由ChatGPT 處理，生成納稅人信息報告，縮短評估信息整合時間。

2.提高評估質量。稅務機關可以依靠人工智能，把好信息采集關，確保采集數據的真實、全面、準確，提高納稅評估信息的收集能力和應用質量。建立完善的“ChatGPT+稅收征管”評估機制，對企業的實際經營情況，如銷售明細、資金流動等原始資料進行多方位對比分析，提高納稅評估質量。另外，ChatGPT 對新政策新方法的更新快于人類，可以作為稅務人員的輔助工具，提高評估準確性。

（三）稅收分析

稅收分析是稅務機關運用科學的理論和方式，對一定時期的稅收與經濟稅源、稅收政策以及稅收管理等相關影響因素進行分析、評價，尋找稅收管理中存在的問題，進而完善稅收征管的一項管理活動（吳旭東，2019）。稅收現代化背景下稅務機關必須改變傳統的稅收分析手段，充分發揮人工智能在稅收分析中的應用。

1.強化稅源分析。稅源是稅收征管的起點，稅源的流動性和隱蔽性給稅務機關的征管帶來挑戰。人工智能助力稅源管理數字化轉型，稅源數字化可以實現檔案收集、整理、歸納的智能化管理，稅務機關可以更清晰準確的監測稅源的情況，強化稅源管理和分析。ChatGPT 可以憑借強大的數據采集和分析能力，對不同稅源精準定位，動態預測稅源的變動趨勢，形成對稅源的登記、評估、稽查和風險預警的全生命周期管理流程。

2.強化稅收風險分析。稅收風險主要是納稅人沒有履行納稅義務給國家帶來的稅款流失以及可能發生的偷逃稅行為。當前稅收風險分析工作是根據納稅人事前填報的信息數據，對已經發生的納稅事項進行反饋，風險管理局限于事后防控，難以實現預測風險，稅收風險分析的手段和技術落后，依賴于稅務人員的經驗判斷和人工分析（劉昊，2020）。ChatGPT 以大數據為基礎，根據特定的算法公式生成納稅人的各項稅收指標和非稅收指標，全方位分析結構化、非結構化數據之間的關聯性，對納稅人存在的稅收風險的分布范圍、輕重緩急精準分類評分。另外，針對當前稅收風險分析中的滯后性問題，可以利用ChatGPT在掃描納稅人數據庫過程中對納稅人的交易活動進行分析，根據之前出現的類似交易風險，生成一份納稅人交易風險可能性報告，再由稅務機關對疑點納稅人進行稅務稽查。

（四）稅收服務

稅收服務是稅務機關對納稅人、扣繳義務人以及與納稅相關的人員提供的有關納稅方面的服務。納稅服務貫穿于整個稅收活動中，稅務機關提供稅收服務包括線上咨詢辦理和線下服務廳辦理兩種方式。現階段為了激勵特定行業發展以及緩解后疫情時代的經濟壓力等，政府部門及稅務機關制定了一系列的稅收優惠，這也給稅務部門帶來許多重復類似的咨詢問題以及相關業務辦理的問題。稅務機關引入人工智能，有助于提高工作效率和質量。ChatGPT可以智能的分析納稅人提出的問題，龐大的數據庫使其成為納稅人的百科全書，精準全面地生成納稅人需要的信息，幫助納稅人了解稅務最新政策分析，減少納稅人適用政策的錯誤率，同時也減少稅務機關的工作量。面對稅收活動多樣化帶來多環節、異地辦稅和多流程填表等事項，通過ChatGPT 集中線上處理，自動生成辦稅報告，高效處理納稅人的程序化需求。ChatGPT 強學習功能使其在咨詢服務過程中，不斷更新信息，咨詢回復的速度和滿意度提升，人工智能對重復問題耐心細致的解答也增加納稅人主動咨詢了解稅收政策的意識。稅務機關可以讓ChatGPT 對每周或每月納稅人咨詢情況生成一份統計報告，使稅務人員及時了解納稅人近期的主要問題或需求，針對性地做出統一回復。

（五）稅收稽查

稅收稽查主要是稅務機關依照法律法規對納稅人的納稅情況進行監督檢查的一項活動。企業、平臺和個人之間的交易呈現出多樣化、虛擬化、零散化以及跨國界等特點，復雜的數據信息增加了稅務機關進行稅務稽查時的難度和成本，對傳統稅收稽查方式造成沖擊。將人工智能引入稅收稽查，監測納稅人各項實體及虛擬交易活動，稽查異常企業、異常業務、異常行為，篩選重點稽查對象，再由稅務稽查人員親自查驗是否存在稅收風險問題（王愛清等，2020）。利用ChatGPT 的數據提取功能對納稅人稅收數據信息進行篩選，將復雜的數據信息以簡單直觀的形式展現給稅務人員，使得稅務稽查更加準確，稅務機關辦事效率提高。建立“ChatGPT+稅收征管”的檢查系統，對納稅人資料進行對比、分析、排列和組合等，從中選出重點稽查對象，使用ChatGPT建立稅收稽查數據庫，便于稅務人員后續參考。

五、ChatGPT 的引入對稅收征管變革的挑戰及對策

ChatGPT 參與稅收征管活動既是機遇也是挑戰，本文將從技術支持、成本效益權衡、數據安全管理、稅務部門組織架構、法律建設五個層面分析ChatGPT 對稅收征管的挑戰，制定應對策略，助力人工智能在稅收征管領域的發展，防范和化解應用風險。

（一）技術支持

ChatGPT 應用于稅收征管工作對稅務人員的技術提出了更高的要求，ChatGPT在稅收征管中的應用并不是完全獨立的，需要有專家不斷地更新它的信息數據，訓練它的學習能力，強化ChatGPT 與稅務人員相結合的適配性。目前，稅務部門人工智能、計算機相關領域的技術型人才短缺，無法緊跟稅收征管智能化改造的步伐。對此，稅務部門可以采取以下措施為引入ChatGPT 提供技術支持。第一，適當提升技術性人才的薪資待遇，建立人才引進政策，吸引人工智能、計算機領域的專業人才由市場流入稅務部門。第二，加強對稅務人員智能化技能的培訓，培養掌握稅收理論與技術的復合型人才，開展稅務部門與科研機構、院校之間合作，考慮將人工智能課程引入財稅專業的學習中，在稅務局人員錄用中，不僅關注知識型人才，也要注重技術應用型人才，以滿足稅收征管智能化改造對人才的新要求。第三，鼓勵稅務人員在征管過程中將人工智能與“金稅三期”、智慧稅務、大數據等相結合，創新稅收征管技術和理念，當前稅務機關對人工智能的應用主要在簡單的稅收咨詢層面，要充分運用各種技術在數據分析、稅收預測等方向努力，提高精準度，降低稅收征管的風險。

（二）成本效益

在稅收征管中引入ChatGPT 需要考慮成本和效益，預計未來可能產生的成本和效益，只有當收益大于成本時稅務機關才能考慮引入此項技術。成本包括稅務機關角度的成本以及納稅人角度的成本，一方面，稅務機關要考慮引入ChatGPT 需要花費的成本、對ChatGPT進行反復訓練以實現預期結果需要的成本以及人力成本；另一方面，稅務機關也要考慮此技術的成功給納稅人帶來的的風險成本和零逃稅、零避稅成本。從長期效益方面看，如果此項技術成功將提高稅務機關的效率，節約時間成本，減少稅款流失風險，實現信息共享，也會給予納稅人一定的幫助。

（三）數據安全管理

在政府機構中應用人工智能系統取決于不同部門之間收集、存儲、處理和共享數據的能力，收集、存儲、處理和共享數據需要與數據管理相關聯，以保護公民的隱私，確保數據的安全使用，同時提供資源，以便人工智能系統能夠運行。ChatGPT的輸出能力是建立在海量數據的基礎上訓練而成的，數據被賦予極大的價值，在數據收集、存儲、處理和共享過程中，涉稅信息的安全性難以得到有效的保障。因此，首先應該規范數據的獲取和共享。稅務人員獲取和共享數據時必須經過主管部門的審批，嚴格規定數據獲取和共享的方式、范圍和責任權限，保障“人機結合”過程中數據源頭的安全。其次，建立數據監管機制，在人工智能參與稅收征管活動中要加強對納稅人數據信息的保護，非必要不進行“地毯式”的收集，定期進行安全檢查，杜絕在數據使用過程泄露納稅人隱私數據，參與征管活動的稅收人員應恪守職業道德，對違反數據保密行為的稅務人員予以重大處分。最后，在《稅收征收管理法》中修訂人工智能數據安全類條款，對納稅人信息數據的保護提供法律保障。

（四）稅務部門組織架構

ChatGPT 的引入將會推動稅務部門的組織架構變革，一方面，ChatGPT 作為一種新興的人工智能類工具，若要引入稅務機關需聘請相關領域的專家和技術人員，設立ChatGPT 的開發訓練、應用管理等新部門，并且做好ChatGPT 與“金稅三期”、智慧稅務之間的協調，避免產生沖突。另一方面，ChatGPT 參與稅收征管中納稅申報、納稅評估、稅收分析、稅收服務、稅收檢查以及稅收會計等工作，對稅務機關各個領域的人員配置產生影響，包括人員的增減變動、高技術人才的分配以及相關部門的合并等，對此稅務部門要盡快建立健全人工智能應用所需要的組織結構，以應對ChatGPT等新一代人工智能的時代，助力稅收征管智能化。

（五）法律建設

ChatGPT 尚不完善，在使用過程中可能出現一系列不確定性安全問題，將ChatGPT引入稅收征管的程序中給稅務機關帶來了便利性，但也會給稅收征管造成挑戰，依法治稅是推進稅收改革的基本準則，針對人工智能可能帶來的風險，建議完善人工智能稅收法律法規，明確人工智能與稅務機關之間的法律責任劃分。人工智能在法律中并不能作為法律主體，無法承擔法律責任，人機結合過程中出現問題時責任應該歸咎于誰難以界定，稅務人員可能因此逃避責任。因此，要完善人工智能稅收法律責任劃分，明確人工智能在應用場景中的責任階段，可以以風險產生的階段確定稅收法律主體，若風險產生在稅務人員使用過程中，則由稅務機關相關人員承擔責任，應區分是故意非法使用還是操作不當分別給予處分或教育；若風險出現在人工智能應用過程中，則問題出現在人工智能上，要及時檢查修正人工智能的程序。由于人工智能并不具備完全獨立進行稅收征管活動的能力，因此應建立“以稅務機關為主、人工智能為輔的法律責任劃分”。

六、結論

人工智能通過模擬人類思維以分析問題、解決問題，目標是產生超過人類行為的決策，旨在促進更快的服務交付和策略實施、降低成本、提高效率和準確性。稅務部門旨在實現信息化、智能化，人工智能應用于稅務部門是提高稅收征管效率的重要工具。ChatGPT 作為新一代生成式人工智能將會對稅收征管產生一定的影響，本文探究ChatGPT對稅收征管的變革，認為ChatGPT應用于稅收征管過程中存在可行性，能夠輔助稅務機關進行納稅申報、納稅評估、稅收分析、稅收服務、稅收稽查等活動，提升稅收征管的效率和質量，為實現稅收征管智能化改造提供了新的思路。但是ChatGPT 尚不完善，并不能完全取代人類的思維，參與稅收征管活動存在不確定的風險問題，要建立健全稅收征管制度體系，防范ChatGPT 對稅收征管的挑戰。總之，以ChatGPT為代表的生成式人工智能參與社會經濟活動勢不可擋，稅務機關應該緊跟人工智能的發展，以辯證的思維看待人工智能對稅收征管領域帶來的變革，把握主動創新稅收征管方式。