人工智能为数字经济源泉扣缴提供技术可行性

变革税收征管模式适应数字经济发展已成为全球税务部门的共识。2024年12月召开的第17届经济合作与发展组织税收征管论坛（FTA）提出，将嵌入式税收征管推进到实施阶段，视嵌入式税收征管为应对数字经济挑战的核心工具。嵌入式税收征管是源泉扣缴原则的具体应用。人工智能在税务领域的应用，为这一征管模式的实现提供了技术可行性。 源泉扣缴是一种以所得支付者为扣缴义务人，在支付款项时代为扣缴税款并缴入国库的税收征收方式，其特点是在税源产生地产生时给予扣缴。在我国当前税收征管实践中，源泉扣缴原则主要应用在工资薪金的个人所得税代扣代缴、非居民企业的所得税征收，以及非贸易付汇，特别是跨境技术交易或技术贸易等情形。在支付环节扣缴的特点使得这一原则对数字经济主体的模糊性有较强的适应性。 嵌入式税收征管是将税收征管自动化嵌入企业管理系统，使征管各环节无缝衔接，从而大大减轻税收遵从负担。FTA将嵌入式税收征管视为应对数字经济挑战的核心工具。在数字经济交易支付环节实施源泉扣缴，支付平台作为扣缴义务人，能够实现征管环节前移和源头管控，有助于降低征管成本、提高征管效率，也有助于降低纳税人遵从成本，增强税收征管的公正性。 目前，利用数字认证、智能合约等技术，多国税务部门对数字经济平台上的虚拟化、碎片化交易实现有效规制。爱沙尼亚2018年应用税务机器人对接电商平台支付接口，实现增值税实时扣缴，将扣缴时点从传统的月度申报提前至毫秒级交易瞬间。欧盟自2021年7月起实施《电子商务增值税新规》，要求亚马逊等平台对非欧盟卖家的企业对消费者（B2C）交易直接代扣代缴增值税。亚马逊2023年跨境卖家税款代扣数据显示，实施支付环节预扣后，欧盟成员国增值税征收率从68%提升至92%。印度2020年修订《所得税法》，要求电商平台对卖家收入实施1%的源泉扣缴，实施首年，政府新增税收收入12亿美元（约合人民币83亿元）。 人工智能的广泛应用，为实现数字经济税收的源泉扣缴提供了更加有力的技术支持。利用人工智能的海量数据分析能力，能够更加精准地识别数字经济税基，监测和分析纳税人行为，识别异常交易模式和潜在的逃税行为。笔者认为，未来的税收征管或将变成税务人工智能体嵌入数字经济运转过程，广泛采集或过滤涉税数据，推动课税对象覆盖“虚”“实”两种形态，运用税收规则进行应税判断与计算，并在交易支付环节通过源泉扣缴实现征缴，推动税收征管从“事后稽核”向“实时控制”转变，同时持续降低合规成本。 实现嵌入式征管的一个重要条件是信息的收集。当前，我国已初步构建起关于涉税信息保护和授权的法律框架。税收征管法及其实施细则等法律法规对税务部门获取和使用涉税信息的权限、程序作出规定，同时强调对纳税人信息的保密义务。应进一步完善相关法律体系，为税务人工智能体的应用提供法律支撑和限制边界。 完善涉税数据应用立法。应细化涉税信息应用授权的法律规范，明确不同主体获取和使用涉税信息的授权方式、范围、期限以及授权撤销的程序等。强化对第三方数据提供者的监管，通过立法明确其在涉税信息提供过程中的审核义务、安全保障责任以及违规处罚措施，防止数据泄露和滥用。建立健全纳税人权益救济机制，当纳税人发现其涉税信息被不当使用时，能够便捷地通过法律途径获得纠正。修订税收征管法，明确“实质交易控制方”的扣缴责任，区分梯度责任，约定核心扣缴人（主要责任）、辅助扣缴人（连带责任）、数据提供方（配合义务）的权利与义务。例如，欧盟《税收行政合作指令》已将平台经营者纳入法定扣缴义务人范畴。 明确税务人工智能体应用范围和权限。根据税收征管法及个人信息保护法，涉税信息处理以“法定授权”或“知情同意”为合法性基础，但人工智能需要超大规模数据来训练，这与个体逐项授权模式存在矛盾。应建立规范、合法的涉税信息应用授权机制，对税务人工智能体的接入和数据采集权限赋权，明确税务人工智能体的合法应用范围、使用方式以及相关主体的权利和义务，以便获取纳税人在不同税务机关、金融机构以及第三方数据平台的财务数据、交易记录、纳税申报历史等多维度涉税信息。同时，保护用户隐私，确保数据安全。 保障人工智能算法透明度和可解释性。税务人工智能体的开发者和使用者对算法的原理、逻辑和决策过程应进行披露和解释，防止算法黑箱问题。通过定期审查和更新算法等，加强对人工智能税务应用的监管和评估，确保其在合法、合规、安全的框架内运行。 （作者单位：国家税务总局杭州市钱塘区税务局）