2025年，在全球税收征管领域，人工智能（AI）的应用当数最令人瞩目的一大趋势。人工智能技术正以不可逆转之势重塑全球税收征管格局，从身份验证、申报服务到风险防控、行政效能提升，全方位变革着征管模式。一些国家税务部门通过差异化的探索，形成了一批可借鉴的实践案例，既彰显了技术赋能的巨大潜力，也揭示了需共同应对的挑战。

人工智能渗透至税收征管核心环节

近年来，人工智能已从边缘辅助工具跃升为全球税收征管变革的重要驱动力，应用规模与深度实现了跨越式发展。10年间，人工智能在税收领域的应用从几乎空白进入普及阶段。根据经合组织提供的数据，在58个受调查国家和地区的税务部门中，69%已正式部署人工智能工具，另有24%处于落地实施阶段，形成覆盖征管全流程的智能化转型浪潮。

与传统数字化的渐进式推进不同，人工智能技术凭借高效数据处理、自主学习迭代等优势，快速渗透至税收征管各个核心环节。其应用核心价值集中体现在3个方面：一是重构效率体系，通过自动化处理高容量、重复性任务，释放人力以聚焦复杂业务；二是提升治理精准度，依托多维度数据建模，实现风险识别、合规监控的精准化；三是优化服务体验，打破时空限制，提供全天候、个性化服务，降低税法遵从成本。这种变革不仅限于技术层面，更推动税收征管从“事后稽查”向“事前预警、事中干预”的全流程治理模式转型。

人工智能应用场景多样化

身份验证与数字身份管理。随着人工智能技术的普及，身份冒用、欺诈等风险日益复杂，人工智能成为强化身份管理的关键防线。各国税务部门通过人工智能技术构建多层次身份验证体系，提升安全性与便捷性。比如，加拿大税务局推出人工智能驱动的数字身份验证服务，大幅降低了呼叫中心的工作量与纸质邮件成本，后续他们还计划将该服务拓展至账户恢复等场景。荷兰税务部门探索将数字身份与电子钱包结合，借助区块链技术发行可验证凭证，在电子发票领域开展试点，通过增值税识别号验证在线商铺合法性，同时开发去中心化地址簿，实现发票信息的自动化核验。这些应用既提升了身份验证的安全性，又通过技术简化降低了纳税人的操作门槛。

申报缴纳与服务智能化升级。人工智能技术在申报缴纳环节的应用，实现了“减负增效”的目标。韩国国税厅推出“Hometax”平台，使用人工智能搜索引擎实现理解非专业术语查询，并根据用户情况推送个性化提醒。瑞士从2024年起强制要求企业通过电子门户提交增值税申报表，今年则实现了全行业数字化申报，智能会计软件直接对接税务局系统上传数据，大幅提升了申报效率。在咨询服务方面，多国部署人工智能虚拟助手与智能客服。韩国2024年推出的人工智能税务热线，可通过语音识别提供咨询服务，通话过程中实时推送常见问题解答、操作指南等链接。此外，人工智能还被用于优化服务反馈机制。加拿大税务局在官网设置反馈工具，收集用户关于注册、登录等功能的意见，通过生成式人工智能对9万条评论进行主题分类与摘要，识别出10个关键改进领域，最终使用户操作成功率提升158%。

合规管理与风险防控精准化。人工智能已成为各国税务部门强化合规管理、防控税收风险的核心工具，覆盖风险识别、审计选案、欺诈防控等全流程。在风险识别方面，87%的税务部门使用大数据分析，74.4%通过人工智能检测逃税与欺诈行为，借助机器学习模型分析企业财务数据、交易记录、第三方信息等，精准识别异常线索。以色列税务部门开发的人工智能模型，对超过5万谢克尔（1元人民币约合0.4577以色列谢克尔）的税务发票实行事前审批，通过应用程序编程接口（API）连接企业会计软件，每日可自动处理5万—10万个发票编号，2024年识别出价值300亿谢克尔的欺诈发票，挽回约60亿谢克尔的增值税损失。

在审计选案领域，人工智能实现从“经验驱动”向“数据驱动”的转变。澳大利亚税务局搭建先进分析云平台，在私有云环境中开发机器学习模型，精准识别非合规行为，尤其在欺诈风险快速变化的场景中表现突出。

在债务管理与追缴方面，人工智能模型助力提升回款效率。法国推出“Signaux Faibles”项目，整合税务、社保、银行等多部门数据，通过人工智能算法预测中小企业未来18个月的破产风险，相关部门可提前介入提供支持，同时防范税收流失。

行政效能提升与流程自动化。面对部分国家税务部门人员规模下降、服务对象持续增长的挑战，借助人工智能的自动化流程可提升行政效能，实现“人少也能多办事”。奥地利财政部开发语音机器人，处理关于数字身份验证的重复性咨询，支持24小时服务，且具备可扩展性，未来计划拓展至税务咨询、文件申请等领域。加拿大税务局应用机器人流程自动化技术，处理金融机构电子信息回复的分类筛选工作，预计每年可处理3万笔交易，既能缩短文件处理时间，还能加速税款追缴与账户结清。法国税务部门推出人工智能助手“Caradoc”，支持单文件上传查询与多文件跨文档检索，工作人员可快速获取政策法规、内部流程等信息，同时系统会标注答案来源，确保透明度。

在文档处理与知识管理方面，爱尔兰税务局通过人工智能与自然语言处理技术，自动分类纳税人咨询内容，准确率从65%提升至97%，而且简化了用户操作界面，无需手动选择分类标签，可鼓励更多纳税人使用数字化渠道。

未来人工智能应用面临的挑战不容忽视

当前，全球人工智能技术在税收征管中的应用呈现三大趋势：一是技术融合深化，生成式人工智能、大数据分析、区块链等技术协同应用，如荷兰将区块链与数字身份结合，实现发票核验全流程自动化；二是应用场景拓展，从申报、咨询等标准化场景，向跨境税收治理、转让定价调查等复杂领域延伸；三是服务与监管并重，在强化风险防控的同时，通过人工智能优化服务体验，降低遵从成本，实现“严监管、优服务”的平衡。

不过，未来人工智能在税收征管领域的应用仍面临多重挑战，如人工智能生成的图像和音频可能加剧身份冒用问题，需投入大量资源防范身份信息被盗；海量税务数据的整合、隐私保护与安全存储对各国提出更高要求；税务领域专业性强，通用人工智能模型需持续优化以提升准确性，同时各国均缺乏“税务+技术”复合型人才；部分人工智能模型的“黑箱”特性可能影响执法公正性，需建立可追溯、可解释的机制等。