构建偷逃税行为智能研判体系

税务稽查工作政策性和技术性较强，涉及大量的财务会计政策及资料的案头分析，对于时效性、精准性等方面的要求较高。人工智能的应用，有利于推动税务稽查工作的科学化、精细化、智能化。 笔者在工作中发现，人工智能在税务稽查领域的应用十分有限，针对偷逃税问题目前仍以人工专家研判为主。这是因为，目前对偷逃税行为识别研究不足，缺乏足够数据训练人工智能模型。今后应重点从以下方面下功夫。 构建偷逃税行为智能研判体系。通过人工智能知识管理和学习技术，根据被查企业及行业经营特点，整合关联相关税收法规、案例、政策等信息，为税务稽查人员提炼归纳不同税种、涉税场景和稽查目标中涉及的税法政策要点、常见偷逃税风险疑点、适用检查方法等内容，帮助税务稽查人员确定稽查思路，提高工作质效。同时，利用人工智能预测分析技术，更好预判高风险纳税人行为，进一步优化资源配置，将稽查资源投放到高风险税收违法领域中，帮助税务稽查集中力量提前介入、精准打击。 为各部门涉税数据共享提供制度保障。建立健全相关制度，明确共享数据的部门、涉税信息的范围及其在数据共享过程中的责任与义务，确保各部门之间实现涉税数据共享。搭建高度共享的数据交换平台，规范数据交换的渠道，统一数据使用标准，并加强数据共享网络安全保障，在保障国家数据安全、企业商业机密安全、个人基本隐私安全的前提下，尽可能开放更多数据。进一步加强与公安、海关、人行、工商等部门的沟通，确保数据共享的准确性、时效性。 （作者单位：国家税务总局深圳市税务局）