大数据、人工智能及宇宙等新一代信息技术，正在引发全球经济的深度变革，推动着社会迈向数字化与智能化的新时代。金融业税政管理模式正在经历根本性转变，从传统人工操作走向智能化与自动化的发展方向。

金融税政智能化应用的特征与变革趋势

经济转型中大数据等前沿技术重塑金融税政管理格局，智能化技术在金融税政领域多元融合场景驱动，推动税务管理从传统经验向数据智能模式转变。同时，经济转型进程中金融税政智能化展现出阶段性演进规律，技术应用的深度及广度不断拓展。

智能化技术在金融税政领域的融合应用特点

智能化技术在金融税政领域呈现多元技术深度融合与全流程数据智能驱动的显著特征。大数据技术构建统一涉税数据管理体系，达成业务与财务及税务信息的全面整合与实时同步。人工智能算法借助机器学习模型对海量税务数据进行智能分析与精准预测，有效解决了传统人工处理模式下的数据孤岛及信息不对称问题。区块链技术依靠不可篡改及可追溯特性为跨机构税务数据共享提供了可信基础。智能合约技术可自动执行税务相关约定，显著提升了交易处理效率。元宇宙技术通过数字孪生的应用为税务管理人员构建沉浸式可视化管理环境，生成式AI技术凭借自然语言处理能力实现税收政策法规的智能解读。

经济转型期金融税政智能化的演进路径

经济转型期金融税政智能化发展呈现从局部试点到全面深化，从功能单一到系统集成的渐进式演进特点。初期阶段工作主要聚焦于发票电子化及基础数据采集环节，依靠建立电子发票管理系统达成纸质凭证向数字化凭证的根本转变。中期发展阶段以“金税四期”系统建设作为标志性事件，实现税费全业务、全流程、全数据的云端一体化管理，推动征管模式从“以票管税”向“以数治税”的战略转型。深化发展阶段呈现人工智能技术与税务业务深度融合的明显趋势，金融机构通过部署智能化全税种管理系统实现税务计算、申报、风控全流程自动化处理。

传统金融税政管理应用模式的局限性分析

传统金融税政管理模式在数字经济时代面临严峻挑战，技术手段滞后与处理能力不足等问题日益凸显。海量税务数据难以高效处理，复杂涉税场景识别精度有限，实时风险监控能力薄弱，这些局限性制约了金融机构税务管理效能的提升，亟须通过智能化技术手段加以改进及突破。

海量数据处理不足与算法缺失

传统金融机构在税政管理过程中面临双重困境，即数据处理能力严重不足及智能算法应用缺失。因为银行业务涉及多分行、支行及营业网点等复杂组织架构，各机构产生的税务数据具备海量、多源及异构的特征，而现有的人工处理模式及传统IT系统难以有效整合分析这些庞大的数据资源。具体表现为税务工作人员要在线下对大量信息进行人工搜集、审阅、梳理、整合计算，这种操作方式不仅效率低下，还存在诸多易错风险点，尤其是部分与税务申报相关的数据无专门会计科目核算时，工作人员需从明细账中进行手工整理，工作量巨大且易出现数据遗漏或计算错误。

复杂涉税场景识别效率低准确性不高

金融业务类型变得多种多样且涉税场景越发复杂，这让传统人工识别模式在处理效率与准确性上都有明显不足。随着“营改增”政策开始实施以及金融创新产品的不断出现，银行要面对金融商品转让与贷款损失管理及减免税优惠管理等专业性较强的税务事项。每种业务类型所涉及的税种、税率及优惠政策都不一样，传统的人工识别及处理模式很难保证准确性与及时性。因为大部分税务工作人员还同时兼任资产管理与总账管理等工作，专业能力及处理效率都受到了限制，面对复杂的涉税场景时常常依靠个人经验及主观判断，缺乏标准化的识别流程，这就使得对相同涉税事项的处理结果可能会因人而异。

实时风险监控滞后与预警缺位

传统金融税政管理模式在风险监控上存在明显滞后性，同时预警机制处于缺位状态，主要体现在缺乏实时监控技术手段及前瞻性风险识别能力方面，这就导致税务风险常常在问题暴露之后才被发现和处理。

现有的风险控制措施主要依靠事后检查与人工审核，没办法对业务流程当中的税务风险进行实时识别及预警。例如，在税务机关进行检查的时候才发现银行存在贷款减值损失等企业所得税前扣除资料缺失问题，这种被动应对模式不但增加了合规成本，而且还损害了银行信誉。因为缺乏有效的风险预警指标体系及智能监控系统，银行难以在第一时间发现税负异常波动与申报数据异常等风险信号。

高科技驱动金融税政智能化的应用创新措施

面对传统税政管理的局限性，金融机构积极运用科技手段推进税政智能化创新。通过构建机器学习驱动的数据处理平台与部署深度学习算法的场景识别系统，以及打造AI与数字孪生融合的决策体系，系统性解决传统管理模式的痛点，实现税政管理全流程智能化升级改造。

构建机器学习海量税务数据智能处理平台

金融机构构建基于机器学习技术的海量税务数据智能处理平台，能有效解决传统人工处理模式下数据孤岛及处理效率低下的根本问题。此平台以业务需求为驱动，运用先进数据挖掘及清洗技术对涉税业务与财务数据资源系统进行梳理及治理，建立起企业涉税数据管理标准，通过数据驱动方式构建各个税种的计税来源及计税依据。平台核心功能包含涉税数据采集、数据清洗及格式转换等服务，通过建立全集团发票池来“集全”所有票据信息，实现跨系统联动及票税勾稽关系智能匹配，机器学习算法对历史税务数据进行深度学习，能自动识别异常数据模式及潜在风险点。

部署深度学习多场景涉税自动识别系统

深度学习多场景涉税自动识别系统，通过神经网络算法及自然语言处理技术，能够智能识别及处理银行业特有的复杂涉税场景，包括金融商品转让税务管理与贷款损失管理及减免税优惠管理等定制化功能模块。系统运用卷积神经网络及循环神经网络相结合的深度学习架构，对海量历史案例数据进行训练学习，构建涉税场景识别模型库，能够自动分析业务特征与交易结构及合同条款等关键要素，准确判断适用的税种、税率及优惠政策。通过集成光学字符识别技术及图像识别算法，系统可自动处理特定格式发票及税务凭证，实现发票信息的智能提取与验证。

打造AI预警与数字孪生实时风控决策体系

AI预警及数字孪生相融合的实时风控决策体系，通过构建虚拟映射与智能预警双重机制，为金融机构提供全方位立体化税务风险防控能力。AI预警模块基于机器学习算法构建涉税风险识别模型，覆盖税负异常与申报数据异常及发票使用异常等各类风险场景，通过设置相关指标预警条件及阈值，与行业均值进行实时比对，动态计算及监控各个弹性指标与税负变动率等评估指标数值。数字孪生技术借助三维可视化界面，将复杂税务数据关系以直观形式呈现。

结束语

展望未来发展，伴随量子计算与脑机接口等下一代技术逐步走向成熟，元宇宙税务办公与AI税务助手等应用场景将会变成现实。金融机构需要前瞻布局新兴技术领域并加大智能化基础设施投入，还要培养复合型数字化人才，从而在技术驱动的变革浪潮中抢占先机。

（雷萌莉 陕西煤业股份有限公司）