随着人工智能（AI）技术的不断发展，越来越多的AI模型被应用于各行各业。AI模型是人工智能的组成部分，是实现人工智能功能的具体算法和架构，它主要包括机器学习、深度学习、强化学习、自然语言处理等类型。在税务领域的实际应用中，AI模型不仅提高了涉税咨询、纳税申报、数据处理等方面的效率，而且影响和改变了税务管理的传统模式，为提高税务数字化、智能化水平提供了更多可能。

从各国实践来看，在应用AI模型的过程中，也出现了数据质量偏差、数据隐私侵犯、深度伪造与虚假信息传播、模型的可靠性和稳定性不足、缺乏创新与同质化严重、监管滞后、法律责任界定不明确等问题。税务部门掌握着大量税收数据以及纳税人缴费人个人信息，需要处理好公平与效率、发展与安全的关系。笔者认为，应重点关注AI模型选择、模型训练、管理机制、试点运行等方面。

选——根据税务工作目标选择合适的模型。应根据模型的技术适配，对不同的AI模型开展全面的技术评估，包括模型的准确性、稳定性、可扩展性等方面。例如，通过模拟某项税务业务场景中的数据处理任务，对比不同模型的处理效果和效率，选择最适合该项税务工作需求的模型。考量税务部门现有的技术基础设施和数据资源，确保所选模型能够与之良好适配，避免因技术不兼容或资源限制导致的应用困难。在安全方面，应谨慎选择AI模型供应商，考察其技术实力、信誉度、售后服务等方面。与有丰富经验和良好口碑的供应商合作，以获得高质量的模型和技术支持。这也有利于建立与供应商的长期合作关系，共同探讨模型的优化和升级策略，以适应税务业务不断变化的需求。由税务业务专家参与模型选择，凭借对税务业务的深入理解和经验，评估模型在处理复杂税务问题时的适用性和有效性。同时，与技术人员密切合作，分析不同模型的技术特点和与业务需求的匹配度，确保选择的模型既能满足技术要求，又能符合税务工作实际。

育——通过模型训练提高人工智能能力。应提供大量的数据，让AI模型学习税务工作特征和规律，提升模型的性能。应确保用于训练模型的数据质量高、准确性强且具有代表性。税务数据涉及众多信息，应对数据进行严格的清洗和筛选，去除错误数据和冗余信息。例如，在税收申报数据中，识别并纠正填报错误的数值，确保数据的可靠性。同时，对数据进行合理的标注和分类，以便模型能够准确学习和理解数据特征。还应注意数据的隐私保护，在数据处理过程中遵循相关法律法规，对敏感信息进行加密或匿名化处理。在训练过程中，应采用合适的训练算法和参数设置，提高模型的训练效率和准确性。不断尝试和调整训练参数，如学习率、迭代次数等，以找到最佳的训练组合。开展充分的模型验证和测试，定期使用独立的测试数据集对模型进行评估，及时发现并解决过拟合或欠拟合等问题，确保模型的泛化能力。对于一些模糊或复杂的数据，人工判断和标注能够提高数据质量，从而提升模型训练效果。因此在训练过程中，应通过人工进行质量把控，确保数据标注的准确性和一致性。实时监控训练情况，根据经验判断是否需要调整训练参数或优化训练策略。例如，当发现模型训练出现异常波动或收敛缓慢时，及时采取措施进行干预。

管——健全管理机制保障AI模型稳定运行。应健全包括版本管理、状态监控、异常处理等在内的AI模型应用管理机制。在数据安全与隐私保护机制方面，应建立严格的数据访问控制制度，明确只有经过授权的人员才能访问税务数据。采用身份认证、权限管理等技术手段，限制数据访问的范围和操作权限。制定数据加密和传输安全规范，确保数据在存储和传输过程中的安全性。对重要的税务数据进行加密处理，防止数据泄露。建立隐私保护监督机制，定期对数据处理活动进行审计，确保纳税人缴费人的个人信息得到有效保护。对违反隐私保护规定的行为进行严肃处理。在算法公正性与透明度保障机制方面，应建立算法审查机制，定期对AI模型的算法进行公正性评估和审查。检查算法是否存在对不同纳税人的歧视性倾向，确保税收决策的公平公正。对算法的决策过程和依据进行记录和解释，提高算法的透明度。当纳税人对税务处理结果有疑问时，能够提供清晰的解释说明。在技术可靠性与稳定性保障机制方面，应制定技术维护计划，定期对AI系统进行检查、维护和升级。确保系统相关硬件设备、软件程序等处于良好的运行状态，及时修复系统漏洞和故障。建立应急预案，当AI系统出现突发故障或错误时，能够迅速切换到备用系统或采取人工处理方式，保障税收业务的连续性。在健全机制基础上，应压实人员责任。数据安全管理人员应严格执行数据访问控制和隐私保护制度，定期进行数据安全检查和风险评估，对违反制度的行为及时制止并追究责任，确保数据安全得到切实保障。算法审查人员应认真履行算法公正性和透明度审查职责，对AI模型的算法进行深入分析和评估，确保税收决策的公平公正和可解释性。运行维护人员按照技术可靠性与稳定性管理制度的要求，做好系统的日常维护和应急处理工作，保障AI系统的正常运行。

试——做好AI模型试点先行与逐步推广。应先在小范围的税务业务领域开展AI模型的试点应用，如在某个地区的税务分局或特定类型的税收业务中进行试验。通过试点，观察模型的实际应用效果，收集用户反馈和问题。根据试点经验，对模型进行优化和调整后，再逐步扩大应用范围。在推广过程中，应注意做好新旧系统的衔接和过渡，确保正常业务的平稳运行。同时，做好用户培训与技术支持。对涉及的相关岗位税务人员提供AI模型应用培训，包括模型的原理介绍、实际操作演示、案例分析等。建立运维支持体系等，使他们了解模型的功能、操作方法和注意事项，并为一线人员在使用过程中遇到的问题提供及时的技术支持和解答。在AI模型应用推广过程中，应积极与纳税人缴费人沟通，了解他们的需求和反馈，通过宣传手册、网站公告等方式宣传AI技术在税务处理中的应用，介绍AI带来的便利和优势，提高纳税人缴费人的认知度和接受度。设立专门的技术支持团队或热线电话，及时解决纳税人缴费人在接受AI提供的相关税务服务过程中遇到的问题，提高纳税人的满意度。

（作者单位：国家税务总局广西壮族自治区税务局）