人工智能改变税收行业的七种方式
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政府正在医疗保健、交通运输、国防以及国家安全等诸多领域动用AI与机器人技术。各国政府对于这些新兴成果的运用，也给各类政府服务——特别是税收——带来创新层面的全新机遇。税收是政府的主要资金来源，也是支持各公共部门基本职能的核心前提。缩短征税工作的时间周期并尽可能降低违约者数量，能够显著提高征税活动的效果与效率。而这种效果好、效率高的征税能力，将进一步帮助政府充分投资于各公共部门，最终提高相关职能水平。
机器人与AI在税收领域的两大主要用途，分别是防止税收违约以及向纳税人提供服务。在AI与机器人技术的帮助下，我们可以分析并监控纳税者的财务数据，从而轻松找到纳税额过低甚至根本未行纳税义务的违约者。除此之外，AI还能为自动税务申报等现有服务带来改进，同时教育北引导纳税人承担税务申报义务。可以说，机器人与AI技术完全能够在税收领域中的多个层面发挥重要作用。
>>>机器人与AI技术在税收领域中的应用
在税收领域中对机器人与AI技术的应用，可以表现为众多狭义且有针对性的案例。我们可以利用AI系统与不同人群进行差异化沟通，例如准确识别并提醒隐瞒真实收入的群体，而非单纯执行调查并要求对方配合。下图中展示了机器人与AI技术在税收领域能够带来的各项收益：
>>>重复流程自动化
AI技术目前最基础但同时也最有现实意义的应用方向之一，在于处理各类重复性流程。税务专业人员日常工作中最费时费力的部分，就是应对各类重复性流程，具体包括处理文档以及撰写报告等等。部署具有AI功能的机器人，能够帮助从业人员摆脱这些重复性任务，从而将精力集中到更具挑战的其他工作当中。例如，可以利用机器人将账户名称或者资产ID填写至电子表格当中，或者利用机器人执行财务结算与报告。
税务专业人员可以利用财会软件计算企业的财务数据，机器人就可以自动将相关基础信息从电子表格导出至财会软件当中，从而显著降低从业者的负担。机器人的介入，会显著加快原本冗长的程序并快速给出准确税额。在这样的基础之下，企业收取应缴税款通知的速度更快，留给他们的每月、季度以及年度结算时间也就更长。
>>>从税务文件中提取关键性数据
在税务生命周期之内，税务团队首先需要对各类凭证进行分类，找到需要输入的凭证来源，同时定义凭证中包含有哪些有价值信息。只有完成这一系列操作，后续处理才具有可行性。AI技术能够显著加快文档分类、定义文档类别以及从文档当中提取所需数据的过程。在机器学习算法的加持下，AI型机器人能够轻松检测企业的资本收益与慈善捐款额度，处理评估通知以及其他可用于文档分类的指标。AI型机器人还能够轻松快捷地提取关键数据，例如账号、简单上的应付款数、税单上的折扣额度以及其他数据。这种准确的关键数据提取能力，将帮助我们轻松缴税并快速提交纳税申报表。
>>>发现逃税问题
从某种意义上说，逃税甚至可能阻碍国家的正常发展。因此，逃税也成为各国政府日益关注的重大问题。审计师在工作就是从税务文件中找出欺诈行为，但从成堆的卷宗内找出特定信息无异于大海捞针。借助机器学习算法，我们可以构建起支持AI的系统，从而快速识别出大型数据集内包含的异常条目。另外，利用预测分析，AI技术还有助于进一步打击逃税行为。AI能够基于多种指标检测欺诈活动，例如对方的就业情况、以往是否曾经接受审计，以及与非法收入来源相关的蛛丝马迹。
>>>扫描税务报告
出于种种原因，某些人在税务评估过程中会不断变更所在地。这些人在一年内会不断前往不同区域，并根据所在地的税收政府上报自己的收入并缴纳税款。这意味着具体纳税方式将根据所在国家/地区的要求而有所不同。从不同国家收集信息显然是个费时费力的过程。但在光学字符识别（OCR）与AI技术的帮助下，税务人员甚至能够利用智能手机随时随地查阅这些差旅人士的税务文件。OCR与AI这对组合不仅能够加快文件搜索速度，同时能够将文本内容扫描并上传至数据库内。很明显，搜索数据库内容要比翻阅物理形式的纸质文件简单得多。
>>>预测纳税负担
AI系统还能通过预测分析，做出更准确可信的税收数额变动趋势。AI算法能够按照每年、每月甚至更高频率检测市场交易变化，引入天气指标以确定特定区域交易因气候变化受到的影响。此外，AI系统还能够将交易活动与税收负担关联起来，并据此提出关于投资收益最大化的建议。例如，假设某人购买某家企业的股票；从历史趋势出发，预测分析能够检测到该公司股票在一年中何时处于价格高位、何时处于价格低位。以此为基础，AI系统能够建议投资者何时卖出股票以获取收益，同时尽可能控制纳税负担。
>>>提高透明度
税务领域的贿赂行为同样会严重影响到国家的正常发展。纳税者可能出于多种不同理由向政府官员行贿。虽然目前各国政府都在实施各类旨在控制腐败活动的法律，但腐败程度似乎并没有得到有效控制。这是因为在传统上，税收监管部门几乎不可能追踪每一位纳税人。但展望未来，自动化征税流程将不给腐败留下任何空间，而且机器人对纳税者的监管也要轻松快捷得多。因此，AI型机器人有望显著遏制腐败并提高纳税透明度。
>>>确定可能的税收减免与税收抵扣额度
AI型机器人还非常适合执行深度数据分析。通过对以往税收文件的学习与预测分析，AI机器人能够全面了解税收趋势，同时掌握每年政府变化所带来的最新影响。以此为基础，税务从业人员能够更轻松地把握动向，思考如何在合理范围内降低纳税额度。
AI技术的崛起正在给复杂的税务领域带来全面影响。机器人与AI技术在税收层面的应用，则有望减少劳动力需求并降低人员工作负担。由于不存在腐败需求，因此机器人与AI技术还将大大削减腐败行为的出现。当然，在这一波转型浪潮当中，政府各部门不应盲目制定规模过大的项目，而最好先在小规模税收实践当中引入这两项重要技术成果，同时关注纳税人是否愿意在税收流程中使用机器人方案。不过从长远角度来看，机器人与AI技术的介入无疑将显著加快以往极为冗长的税务程序，并在总体上为税务部门乃至整个国家带来巨大助益。
我国发展人工智能产业扶持政策汇总
图片来源于摄图网
2015年以来，人工智能在国内获得快速发展，国家相继出台一系列政策支持人工智能的发展，推动中国人工智能步入新阶段。2019年，人工智能连续第三年出现在政府工作报告中，继2017、2018年的“加快人工智能等技术研发和转化”，“加强新一代人工智能研发应用”关键词后，2019年政府工作报告中使用了“深化大数据、人工智能等研发应用”等关键词。从“加快”、“加强”到“深化”，说明我国的人工智能产业已经走过了萌芽阶段与初步发展阶段，下个阶段将进入快速发展时期，并且更加注重应用落地。
截至2019年7月国家层面人工智能政策汇总
1、2015年5月，《中国制造2025》
加快推动新一代信息技术与制造技术融合发展，把智能制造作为两化深度融合的主攻方向;着力发展智能装备和智能产品，推进生产过程智能化。2.
2、2015年7月，《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》
将人工智能列为其11项重点行动之一。具体行动为：培育发展人工智能新兴产业;推进重点领域智能产品创新;提升终端产品智能化水平。主要目标是加快人工智能核心技术突破，促进人工智能在智能家居、智能终端、智能汽车、机器人等领域的推广应用。
3、2016年3月，《中华人民共和国国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》
加快信息网络新技术开发应用，重点突破大数据和云计算关键技术、自主可控操作系统、高端工业和大型管理软件、新兴领域人工智能技术，人工智能写入“十三五”规划纲要。
4、2016年4月，《机器人产业发展规划(2016-2020年)》
到2020年，自主品牌工业机器人年产量达到10万台，六轴及以上工业机器人年产量达到5万台以上。服务机器人年销售收入超过300亿元;工业机器人主要技术指标达到国外同类产品水平;机器人用精密减速器、伺服电机及驱动器等关键零部件取得重大突破。
5、2016年7月，《“十三五”国家科技创新规划》
发展新一代信息技术，其中人工智能方面，重点发展大数据驱动的类人智能技术方法，在基于大数据分析的类人智能方向取得重要突破。
6、2016年9月，《智能硬件产业创新发展专项行动(2016-2018年)》
重点发展智能穿戴设备、智能车载设备、智能医疗健康设备、智能服务机器人、工业级智能硬件设备等。
7、2016年11月，《“十三五”国家战略性新兴产业发展规划》
发展人工智能，培育人工智能产业生态，推动人工智能技术向各行业全面融合渗透。具体包括：加快人工智能支撑体系建设;推动人工智能技术在各领域应用，鼓励各行业加强与人工智能融合，逐步实现智能化升级。
8、2017年3月，《2017年政府工作报告》
“人工智能”首次被写入全国政府工作报告：一方面要加快培育新材料、人工智能、集成电路、生物制药、第五代移动通信等新兴产业，另一方面要应用大数据、云计算、物联网等技术加快改造提升传统产业，把发展智能制造作为主攻方向。
9、2017年7月，《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》
确定新一代人工智能发展三步走战略目标，人工智能上升为国家战略层面。到2020年，人工智能技术和应用与世界先进水平同步，人工智能核心产业规模超过1500亿元，带动相关产业规模超过1万亿元;2025年，人工智能基础理论实现重大突破，部分技术与应用达到世界领先水平，核心产业规模超过4000亿元，带动相关产业规模超过5万亿元;2030年，人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平，核心产业规模超过1万亿元，带动相关产业规模超过10万亿元。
10、2017年10月，十九大报告
人工智能写入十九大报告，将推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合。
11、2017年12月，《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018-2020年)》
从推动产业发展角度出发，结合“中国制造2025”，对《新一代人工智能发展规划》相关任务进行了细化和落实，以信息技术与制造技术深度融合为主线，以新一代人工智能技术的产业化和集成应用为重点，推动人工智能和实体经济深度融合。
12、2018年3月，《2018年政府工作报告》
人工智能再次被列入政府工作报告：加强新一代人工智能研发应用;在医疗、养老、教育、文化、体育等多领域推进“互联网+”;发展智能产业，拓展智能生活。
13、2018年4月，《高等学校人工智能创新行动计划》
到2020年，基本完成适应新一代人工智能发展的高校科技创新体系和学科体系的优化布局，高校在新一代人工智能基础理论和关键技术研究等方面取得新突破，人才培养和科学研究的优势进一步提升，并推动人工智能技术广泛应用。
14、2018年11月，《新一代人工智能产业创新重点任务揭榜工作方案》
通过在人工智能主要细分领域，选拔领头羊、先锋队，树立标杆企业，培育创新发展的主力军，加快我国人工智能产业与实体经济深度融合。
15、2019年3月，《2019年政府工作报告》
将人工智能升级为智能+，要推动传统产业改造提升，特别是要打造工业互联网平台，拓展“智能+”，为制造业转型升级赋能。要促进新兴产业加快发展，深化大数据、人工智能等研发应用，培育新一代信息技术、高端装备、生物医药、新能源汽车、新材料等新兴产业集群，壮大数字经济。
16、2019年3月，《关于促进人工智能和实体经济深度融合的指导意见》
把握新一代人工智能的发展特点，结合不同行业、不同区域特点，探索创新成果应用转化的路径和方法，构建数据驱动、人机协同、跨界融合、共创分享的智能经济形态。
17、2019年6月，《新一代人工智能治理原则——发展负责任的人工智能》
突出了发展负责任的人工智能这一主题，强调了和谐友好、公平公正、包容共享、尊重隐私、安全可控、共担责任、开放协作、敏捷治理等八条原则。
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