当前，社会保险费征缴争议处置存在“数据核实难、政策解释累、调解效率低”的问题，成为基层税务部门规范征收管理中难啃的“硬骨头”。据统计，江西省税务系统2024年受理各类社保费征缴争议1481件，牵扯基层大量精力。笔者认为，应深度应用人工智能技术，帮助基层税务部门提升预防、化解社保费征缴争议的能力。

争议预防。社保费征缴争议大多源于缴费人参保缴费意识不强、政策理解不到位或信息系统故障等。人工智能技术可以给争议预防机制的建立完善提供更多可能。一是构建智能预警机制。应用信息处理技术，对12366热线、电子税务局、政务服务平台的咨询投诉内容进行实时分析，自动抓取高频词汇。运用预警机制，一旦发现特定区域或群体针对某类问题的咨询投诉量出现异常波动，税务部门可考虑提前介入。二是实施精准政策推送。建立参保人员特征标签体系，根据年龄、职业、参保类型等属性，定向推送个性化政策解读。例如，向建筑行业职工推送工伤保险参保指引，为新就业形态劳动者推送社保转移接续操作指南，减轻基层政策咨询压力。三是实施动态风险评估。整合企业用工数据、缴费记录、行政处罚、信用等级评定等信息，构建风险评估模型，实施分级分类管理。对参保率严重偏低、缴费基数异常波动、频繁欠费的企业进行重点管理，将隐患消除在萌芽状态。

争议处置。社保费征缴争议涉及部门多、处置周期长，运用人工智能技术，可提高跨部门协作质量，提升处置效能。一是实行智能分类工单。通过争议工单人工智能分拣系统，对不同类型的争议事项按照预定的业务流程规范进行自动分类，并精准流转至对应部门和岗位进行后续处理，有效压缩人工分析判断和操作的时间成本，提升争议处置时效。二是开发智能调解系统。基于历史案例库构建决策模型，针对常见争议类型，如基数不实、断缴补缴等，快速检索并调用相似案例数据，为当前争议处置提供参考方案和调解思路，辅助税务人员制定更精准可行的解决方案。三是推行标准化文书生成。将法律法规、政策文件转化为结构化数据，开发文书智能起草模块。输入争议基本信息后，系统自动生成格式规范、内容准确的约谈通知书、事项告知书等标准化文书，税务人员再进行复核确认和修改完善，以确保文书质量，提高工作效率。

争议剖析。应通过人工智能进行争议数据拓展分析，推动政策完善和服务改进。一是建立争议溯源机制。运用机器学习算法，对各类争议数据进行深度挖掘。从争议类型、所属行业、地区分布以及涉及人群特点等多维度展开分析，生成可视化的争议分布图谱。清晰呈现争议高发点，精准定位高风险区域与重点问题领域，为后续的精准管控与政策制定提供依据。二是完善政策反馈闭环。通过人工智能分析海量争议数据，筛选社保费征缴领域的政策模糊地带和突出问题，据此调整和完善相关政策，提高政策的科学性与适应性。三是创新服务提升改进。收集和分析缴费人在争议处理过程中的意见和反馈，通过语义分析把准缴费人的痛点与期望，针对不同类型缴费人的常见问题，制定个性化的解决方案与服务指南，进一步提升服务体验。

（作者单位：国家税务总局江西省税务局）