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【智库研究】谢波峰:智慧税务的实践现状和发展探索

来源:人大重阳网 | 作者:谢波峰 | 时间:2021-11-24 | 责编:申罡

文 | 谢波峰 中国人民大学财政金融学院副教授,尹天惠 中国人民大学财政金融学院博士研究生

《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》(以下简称《“十四五”规划和2035年远景目标纲要》)提出,深化税收征管制度改革,建设智慧税务,推动税收征管现代化。《关于进一步深化税收征管改革的意见》(以下简称《意见》)要求建设具有高集成功能、高安全性能、高应用效能的智慧税务。在这两个纲领性文件出台之前,我国各地税务部门已经在积极探索建设智慧税务,国外税务部门及各行各业在智慧系统建设方面也在快速发展。本文拟针对目前智慧税务的现状,结合国外税务部门及国内相关行业典型经验,归纳特点和总结问题,对未来的智慧税务发展进行探索,为“十四五”规划目标的实现提供政策参考和建议。

一、智慧税务现状

首先应厘清智慧税务与智能税务应用的关系。在本文中,智慧税务是一种总体的状态,而智能税务应用是智能技术在税务领域的应用,总体的智慧税务不仅仅是单项智能税务应用的加总,而且由于加总效应,实现由“能”到“慧”,即从计算机应用项目的被动赋能到模拟人类的主动寻“智”。这一区别类似科学界所提出的第三代人工智能(张钹等,2020)与前两代人工智能的区别,即第三代人工智能既要最大限度地借鉴大脑的工作机制,又要充分利用计算机的算力,通过二者的结合建造更加强大的能力系统。有鉴于篇幅,本文不对人工智能技术未来发展作进一步的展开论述。本文仅基于智慧税务与智能税务应用的上述区分,或者简单来说,即总体状态和单项应用的区别,从不同技术角度讨论智能税务的应用。

(一)从技术角度看智能税务应用分类

从目前我国智慧税务的探索实践来看,各地十分积极主动,各种应用不断涌现(阚歆旸等,2020;徐晓明等,2020)。如前所述,由于现阶段对智慧税务的理解不同,为了尽可能地厘清不同应用的智慧属性,本文拟从主要智能技术的角度进行梳理。

1.语音识别与自然语言处理

通过语音识别技术,并基于自然语言处理技术(NaturalLanguageProcess,NLP),可将海量涉税语音咨询电话和各种用户单据内容结构化,打上各类标签,挖掘分析有价值信息。这类智能技术应用不仅为纳税服务与税务管理等提供数据与决策支持,还可以通过语音合成技术,在对外的纳税人服务通道中,提供多模式融合(包括电话、网页在线、微信、短信及App等)的在线智能纳税服务,形成语音问答系统、智能纳税助理等各类智能税务应用。同时,根据各渠道纳税服务的情况,可进行业务咨询热点问题梳理统计,由机器进行自动学习,生成知识问答库和知识图谱,既可以针对热点和难点问题进行重点服务,还可以作为后续机器自动回复纳税人问题的参考依据。

2.计算机视觉与生物特征识别

在现有识别手段之外,计算机视觉与生物特征识别(如人脸识别)提供了智能化的纳税人认证与识别渠道。这类智能技术应用既是发票领用、代开发票、完税证明等各种纳税自助服务的重要入口,也是提供纳税提醒、企业信用等级、待办事项等个性化服务的基础。进一步来看,基于计算机对各种传统信息、纳税人、空间状态等识别而形成的统计数据,是智能税务的重要信息来源渠道,是监控纳税服务状态、提升纳税服务的依据。

3.机器学习与神经网络

通过大规模采用机器学习,导入海量税收大数据,使用包括深度学习在内的各种算法,可以从税收大数据中自动发现税收经济规律和行为模式,并提前进行预测,提供相应的税收对策。该类智能技术应用不仅是构建税收知识图谱的重要基础,还可以实现“纳税人画像”等应用,通过了解纳税人特征,提高纳税服务和风险管理的智能化水平。

4.实体机器人

通过综合运用各项技术,在纳税服务厅投放实体机器人,以可见的形式,实现指定区域自动巡航功能,可为纳税人提供导税服务,进行语音互动交流。实体机器人是智能技术的综合运用,根据不同的智能程度,甚至可以根据内嵌的税收知识库,针对纳税人的不同问题进行灵活的纳税咨询和问答,减少税务人员的重复性工作。

5.流程自动化

流程自动化更多的时候被称为机器人流程自动化(RoboticProcessAutomation,RPA)。与传统的内嵌程序自动处理不同,RPA能够监测不同的涉税应用软件输入界面,提供强大的功能使涉税软件的手动操作流程自动化。从这个意义来说,这种“机器人”是软件机器人。RPA最典型的应用就是预填式的自动涉税单据填写服务。

6.虚拟现实(VR)

除了利用实体机器人和RPA之类的“软件机器人”提供纳税服务外,税务部门还可以通过虚拟现实(VR)技术模拟办税服务厅的真实场景,为纳税人提供身临其境式的咨询和辅导。

以上技术角度的智能应用归纳如表1所示,在现实中,名称则是“税”“税务”“通”“智”“慧”“智慧”“智能”等关键字(词)的组合,如“税务通”“税小智”等。

当然,无论智能技术还是智能税务应用,都与其他信息技术和其他业务存在互相依托的紧密关系,并界定了一个狭义或广义的智能税务边界,这种边界也是前文所提及的智慧税务和智能税务应用的区别之一。毫无疑问,表1反映的是狭义智能税务的一个特征,而广义的智能税务或许是一个包括所有技术应用、覆盖所有业务的大系统。正是这种广义性,使之成为了新阶段深化税收征管改革的总目标。

(二)现状与问题

虽然我国各省市税务部门都在积极探索建设智慧税务,但从实现规划目标的全局长远角度来看,可能存在以下问题:

一是还需要加强对智慧税务理念、内涵的科学统一认识。虽然《“十四五”规划和2035年远景目标纲要》和《意见》已经提出了建设智慧税务,各地也在踊跃探索,但对于什么是智慧税务仍然有不同理解。有人认为,应用了新一代信息技术建设的税务信息化系统就是智慧税务;也有人认为,有利于税务管理和纳税服务的信息技术应用都是智慧税务,因此基于二维码的信息入口项目也是智能税务应用。正如前文所述,这些观点的产生有人工智能技术发展阶段性的背景,都有一定道理,但需要进一步理清逻辑,以有利于分阶段、分层次推进智慧税务建设。

二是还有待总结形成智慧税务建设理论和方法。从长期的税务信息化建设过程来看,通过理论和方法指导,比“摸着石头过河”的建设更有效率。智慧税务是当今税务管理现代化阶段性总目标,要反映和融通现代税务管理理论和中国税务实践经验,需要系统性地建设智慧税务,否则单个的智慧税务项目做得好,也不能认为是实现了智慧税务。作为总体的智慧税务,比单一的智能税务应用更需要理论体系的统一,更需要方法论的指导。

三是从税务部门整体来看,还需要一个具有可持续性的统一发展模式和建设框架。从前面的总结来看,各地探索的智慧税务项目不断出台,反映智慧税务的主要关键词各种组合,例如“助手”“灵通”之类的项目在各地层出不穷,一方面反映了各地积极性的发挥,另一方面则可能存在没有统一建设带来的浪费,以及将来无法互联互通的隐患。

换句话说,目前中国智慧税务的实践在统一认识、理论指导及发展模式上仍然需要进一步完善。

二、国外税务部门的智能税务应用经验

在前些年运用大数据、人工智能等技术探索税务人工智能的基础之上(谢波峰,2018),从最新的《2019年OECD国家及其他发达国家与新兴经济体税务管理比较》(TaxAdministration2019:ComparativeInformationonOECDandOtherAdvancedandEmergingEconomies)(OECD,2019)来看,各国税务管理部门基本上在申报处理、纳税服务、纳税咨询、税务审计、风险管理等税务业务中开展了智能税务应用。这些典型的应用,不少被冠以“smart”(英文本意“机灵”)的名字。通过对这些应用的介绍,我们可以获得对智慧税务的感性认识。总的来看,国外的智能税务应用具有以下特点:

第一,不仅通过智能技术使正常的业务流程自动化,而且针对异常情况,通过RPA赋能应用系统,提升应用的智能化水平。例如在申报处理中,爱尔兰税务局不仅通过预填技术智能地帮助纳税人将税务部门内部搜集的信息,自动填入所需要的申报表中,而且对纳税人自行填报部分中的异常情况(如大约有2%的所得税申报表会涉及已婚贷款扣除,进而需要额外提供配偶信息),通过自动化技术进行审查或更改,代替了税务人员的人工审查或更改,提高了这一过程的效率。类似的应用还有西班牙税务局针对欠税管理的自动化管理。目前来看,不少国家已经运用RPA等技术方式,在纳税申报、税款缴纳、税务审计等环节部分或全程实现自动化,可以处理正常流程及常见问题,避免了大量的重复性劳动。

第二,不仅在流程业务环节进行智能税务处理,实现从前台的积极纳税服务贯通到后台强大的税务管理,而且针对特殊业务应用智能技术,实现面向“流水线”智能到面向“产品和服务线”智能的飞跃。荷兰税务局的自动所得税收申报(Automaticprofittaxreturn)就是一个典型的例子。针对110万自由职业者的纳税遵从风险管理,荷兰税务局与软件开发商开发了智能会计程序,不仅可以自动处理涉税电子发票的信息,而且可以进一步“知道”每一笔交易的税务属性以及相应的纳税义务。例如,纳税人购买的汽油属于可扣除的经营支出,而三明治则属于不可扣除的消费支出。从2018年800名纳税人参与试点的统计结果来看,通过综合应用智能处理技术,纳税人及时申报和缴纳税款的比率提高了6%,并且90%使用该智能会计系统的自由职业纳税人表示满意。类似的做法,还有俄罗斯联邦税务局的综合风险管理(IRM)系统。IRM通过直接查询接入该系统的大型企业的会计信息,采用复杂的算法构建并应用于大数据集,建立多因素风险模型,自动检测企业风险并自动生成警告。

第三,不仅针对申报表等以数字为主的结构化信息进行智能处理,而且考虑到纳税人日常生活中的正常表达方式,将智能能力拓展到文本、语音等非结构化信息,越来越接近人类的正常信息输入输出方式。例如,荷兰税务局创建了基于自然语言处理技术的计算机智能应用,处理各种不同的来源于纳税人的消息,可以更好地理解、更及时地响应多达数十万条非结构化消息。该智能应用能够从中提取各种类型消息的关键信息,其中80%可以采用自然语言处理(NLP)算法直接回复,余下的20%转由人工处理。除了分析纳税人提供的信息之外,一些国家的税务局还深入分析纳税人的各种涉税行为,进一步提高智能水平。如新加坡税务局不仅应用文本挖掘工具提高智能化水平,而且将分析功能嵌入涉税流程,分析纳税人的行为数据。例如,在货物劳务税(GST)的退税过程中,智能应用通过收集和分析纳税人的行为模式,对退税进行更精确的上游风险评估。

第四,更值得期许的智能税务应用应该是税务虚拟助手。通过税务虚拟助手,可以模拟真实的税务人员,为纳税人提供非特定业务、非特定流程的全面服务,具备更通用的税务智能,实现“智能”到“智慧”的真正跨跃。从目前来看,有研究(肖红梅等,2021)归纳了各国智能税务咨询服务的情况,其中典型的虚拟助手包括新加坡税务局的杰米(Jamie)。杰米运用其自然语言处理引擎理解公众提出的问题,根据税务智能算法,作出适当答复。与其他智能应用项目相比,虚拟助手的互动性更强。如纳税人的问题过于复杂而无法马上作答,虚拟助手一般会通过进一步询问的方式,让纳税人输入更多信息。虚拟助手还可以与其他智能应用联通,全面识别纳税人信息进而实现个性化服务。

三、国内典型行业的智能应用经验

《“十四五”规划和2035年远景目标纲要》中提到了22处“智慧”,涉及智慧城市、智慧社区、智慧农业等诸多概念。目前相对比较成熟的有智慧城市以及逐渐进入我们生活的自动驾驶(智能驾驶),因此本文拟从这两方面进行借鉴。

第一,智慧城市。2014年3月,中共中央、国务院印发了《国家新型城镇化规划(2014-2020年)》,其中第十八章第二节提到“推进智慧城市建设”,并且在“专栏8”中将重点归纳为“六化”,即信息网络宽带化、规划管理信息化、基础设施智能化、公共服务便捷化、产业发展现代化、社会治理精准化。2016年,习近平总书记在网络安全和信息化工作座谈会和中共中央政治局集体学习中多次强调“建设新型智慧城市”。新型智慧城市的建设强调人的需求,而不仅仅是新一代信息技术的应用,要挖掘居民和城市的真需求、真问题、真痛点,要认识到智慧城市是一个由各子系统互相关联形成的复杂系统。站在全局来看,实现系统整体性能最优,需要完成数据和信息资源的配置重组,需要复杂的、系统的理论和方法。新一代智慧城市的概念就其综合性、系统性来看,与我们提出的智慧税务在总体目标上有着异曲同工的共识。

第二,自动驾驶。从借鉴的角度,如果不严格区分“自动”和“智能”两词的含义,自动驾驶对智慧税务最具意义的是其分级制度。2021年1月1日,工业和信息化部颁布的《汽车驾驶自动化分级》推荐性国家标准正式实施。这一标准根据驾驶自动化系统能够执行动态驾驶任务的程度、在执行动态驾驶任务中的角色分配,以及有无设计运行条件限制,将驾驶自动化分为6个等级:0级(应急辅助)、1级(部分驾驶辅助)、2级(组合驾驶辅助)、3级(有条件自动驾驶)、4级(高度自动驾驶)、5级(完全自动驾驶)。这一分级制度对于我们正确理解智慧税务建设的阶段性和长期性具有重要借鉴意义,或许智慧税务就其总目标而言,也存在着一个不断提升的阶段,本文在后续展望中将进行进一步的论述。

四、未来展望

从我国的智慧税务实践探索以及相关经验来看,我们已经认识到了“十四五”期间建设智慧税务面临的主要是系统性和总体性问题。本文将此分解为两个方面:一方面从税务管理业务来看,智慧税务的理念如何体现;另一方面则从技术建设的角度来看,如何建设智慧税务。

(一)体现智慧税务的税务管理理论

如果从技术上来看,广义的人工智能技术与税务的结合,可以称之为智能税务应用。而我们将要建设的是智慧税务,显然不应仅仅局限于技术视角,而应更加注重技术和管理的相互融合。因此,能够体现智慧税务的税务管理理论是指导建设智慧税务的重要基础。在已有研究提到的税务管理现代化模型中,从区块链技术的角度来看,现代税务管理中“自动、主动、互动”的三个层次都可以与其紧密结合。从智慧税务的角度来看,这一模型同样可以进行相应的扩展。

在三层次税务管理模型中,第一个层次的“自动”税务管理代表着自动化(Automation),主要基于统一规范的管理和服务流程进行自动税务服务。这种自动税务服务不仅仅是流程标准化的信息化实现,同时也是现代人工智能技术的前身之一——“模式识别技术”的主要任务。当然如前所述,这里的自动化概念仍然是狭义的。第二个层次的“主动”税务管理需要税务部门主动发起相关税务管理活动,实现精细的税务服务、精准的税收监管和精确的税收执法。在大数据背景下,这些活动离不开机器学习的支持。第三个层次的“互动”税务管理解决的是相对模糊的税务管理问题,需要征纳双方的互动交流,更需要现代人工智能所包含的各项技术的支持,比前面两个层次更加全面。如图1所示,税务部门通过这三个层次的税务管理模式,实现自动联通、主动发现、互动沟通等功能,达到“精细服务、精准监管、精确执法、精诚共治”。

(二)匹配智慧税务的技术建设思路

在我国信息化建设过程中,重要的经验之一就是业务和应用系统进行适当的匹配(谢波峰等,2020)。基于中国税务信息化的现实情况,税收业务与技术应用的匹配过程一般分为匹配切入、匹配锚定、基本匹配、动态匹配调整四个阶段。同样在智慧税务建设过程中,也会有类似的阶段。也就是说,税收业务与具体智能应用的匹配首先从匹配切入阶段开始,在逐个导入单项应用的基础之上,匹配锚定智能应用和业务需求,随着智能应用项目与业务完成基本匹配,各方面的应用不断增多,核心系统逐步实现智能化,整体系统的智慧程度越来越高,最后进入动态匹配调整阶段。从智慧税务项目状态来看,对应着少量的基本动态调整项目、中量的基本匹配项目、大量的匹配锚定项目(匹配切入)。从智慧税务的项目性质(管理属性)来看建设过程,在同一期则会存在大量的自动管理应用、中容量的主动管理应用、小容量的互动管理应用。这种项目性质和项目状态的动态磨合过程如图2所示,是把握智慧税务技术建设思路的基点。

(三)政策建议

从以上分析来看,下一阶段建设智慧税务应该至少注重以下方面:

第一,统一对智慧税务的认识。要认识到智慧税务相关各种概念的联系和区别,不要乱贴标签,既要认识到其内在的联系,也要形成统一的认识,从而对建设智慧税务有共识、有信心,持续地提高智慧税务的水平。

第二,统一规划。针对不同智能技术的应用以及智慧税务的不同层次,作出统一规划,以利于各地根据现实基础,判断所处的层次,选择适合自身特点的智能应用,因地制宜地阶段性推进智慧税务的建设,既不要盲目搞低水平重复建设,也不要不切实际地建设“高、大、上”的面子工程。

第三,重点突破,分享成果。客观来看,智慧税务建设仍然还存在着不少困难,融合税务管理和智能技术,匹配合适的建设方案,都是知易行难。尤其是智能技术还在不断发展,还需要不断把握技术发展趋势。因此要发挥税务部门特点,让有经验、有优势的省市突破重点领域、重点任务,其他省市在不断奠定基础的同时,通过借鉴不断提高,实现整体智慧税务管理水平的提高。


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