陳 迪

(南京審計大學金審學院，江蘇 南京 210033)

0 引言

21世紀的數(shù)字化浪潮中，稅收征管作為國家治理的重要組成部分，正經(jīng)歷著前所未有的變革。隨著人工智能技術的突破性進展，尤其是神經(jīng)網(wǎng)絡組合模型的興起，稅收征管領域面臨著既充滿挑戰(zhàn)又蘊含機遇的新局面。這種技術革新不僅對提高稅收管理的效率和有效性具有深遠影響，也對國家財政穩(wěn)定和經(jīng)濟持續(xù)增長起著至關重要的作用。在此背景下，本文的研究著眼于融合理論深度和實踐價值，通過剖析神經(jīng)網(wǎng)絡組合模型在稅收征管中的具體應用，旨在為稅收管理的現(xiàn)代化進程貢獻新的理論見解和實踐經(jīng)驗。這不僅對提升稅務系統(tǒng)的智能化水平有著指導意義，也對推動國家治理體系和治理能力現(xiàn)代化具有重要的啟示作用。

1 稅收征管中的神經(jīng)網(wǎng)絡組合模型

1.1 稅收征管中的神經(jīng)網(wǎng)絡組合模型的主要內(nèi)容

神經(jīng)網(wǎng)絡是一種模擬人腦神經(jīng)元連接的計算模型，能夠通過學習大量數(shù)據(jù)來識別和分析復雜的模式。它由大量相互連接的節(jié)點(神經(jīng)元)組成，每個節(jié)點可以接收、處理和傳遞信息。神經(jīng)網(wǎng)絡組合模型通常結合多種神經(jīng)網(wǎng)絡結構，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡等，以提高模型的準確性和泛化能力。這種組合方式可以有效處理各種類型的數(shù)據(jù)，如圖像、文本和時間序列數(shù)據(jù)，從而在多個領域發(fā)揮其強大的數(shù)據(jù)處理能力[1-2]。

其中，神經(jīng)網(wǎng)絡組合模型在稅收征管中的應用主要體現(xiàn)在自動化風險評估、智能數(shù)據(jù)分析、提高納稅人服務質(zhì)量等方面。通過學習大量稅收數(shù)據(jù)，神經(jīng)網(wǎng)絡可以幫助稅務機關更準確地預測稅收風險、識別稅收欺詐行為，以及優(yōu)化納稅服務流程。

1.2 稅收征管中神經(jīng)網(wǎng)絡組合模型的優(yōu)勢

第一，提高數(shù)據(jù)處理效率是神經(jīng)網(wǎng)絡的一個核心優(yōu)勢。神經(jīng)網(wǎng)絡能夠快速處理海量稅收數(shù)據(jù)，顯著提升數(shù)據(jù)分析的效率和準確性。對稅務機關來說，這意味著能夠更迅速地識別和處理稅收問題，大幅提高工作效率。在自動化重復性任務方面，神經(jīng)網(wǎng)絡能夠提高準確性和效率，揭示隱藏的趨勢和模式，這在處理大量經(jīng)濟信息、分類和預防稅務欺詐方面尤為有效[3]。

第二，精準預測與風險評估方面，神經(jīng)網(wǎng)絡通過分析稅收數(shù)據(jù)，可以更準確地預測稅收趨勢和風險。這種高度的預測能力有助于稅務機關及時采取措施，防范和減少稅收損失。例如，通過算法檢測可能的不規(guī)則行為和實時交易分析，可以有效減少基于復雜深度學習系統(tǒng)的欺詐行為。

第三，神經(jīng)網(wǎng)絡組合模型在適應性與靈活性方面表現(xiàn)出色。它們能夠根據(jù)不同的稅收環(huán)境和需求調(diào)整其結構和功能，更好地適應稅收征管的復雜性和動態(tài)變化。這種適應性和靈活性對處理復雜的稅務問題至關重要，尤其是在變化不斷的經(jīng)濟和法規(guī)環(huán)境中。

1.3 稅收征管中神經(jīng)網(wǎng)絡組合模型的應用背景

在經(jīng)濟全球化和數(shù)字化的大背景下，稅收征管面臨著前所未有的挑戰(zhàn)。由于跨國經(jīng)營和電子商務的興起，稅基侵蝕和利潤轉(zhuǎn)移等問題日益凸顯，使得稅收征管工作的復雜性和難度急劇增加。這不僅要求稅務機關提高征管效率，還要求其在處理日益復雜的稅收事務時更加精準和高效。在這樣的背景下，新興的信息技術，尤其是人工智能和大數(shù)據(jù)分析，開始在稅收征管中發(fā)揮越來越重要的作用。這些技術通過自動化處理和智能化決策，極大地提高了稅務管理的效率和準確性。其中，神經(jīng)網(wǎng)絡組合模型作為這些技術的前沿應用，已經(jīng)開始在稅收征管中展現(xiàn)其強大的潛力。神經(jīng)網(wǎng)絡組合模型通過模仿人類大腦的處理方式，能夠處理和分析大量復雜的數(shù)據(jù)。這種模型不僅能夠提高數(shù)據(jù)處理的速度和效率，還能夠通過深度學習不斷優(yōu)化其處理方法和策略[4]。

神經(jīng)網(wǎng)絡組合模型在稅收征管中的應用，為解決傳統(tǒng)方法難以應對的問題提供了新的思路。例如，在處理復雜的跨國稅務數(shù)據(jù)時，傳統(tǒng)的方法往往效率低下且容易出錯。而神經(jīng)網(wǎng)絡組合模型可以快速準確地分析這些數(shù)據(jù)，識別潛在的稅基侵蝕和利潤轉(zhuǎn)移行為，從而有效提高稅收征管的質(zhì)量和效率[5]。此外，這種模型還能夠幫助稅務機關預測稅收趨勢，評估政策變化對稅收的影響，從而為制定更加合理和有效的稅收政策提供支持。

此外，神經(jīng)網(wǎng)絡組合模型在提高納稅人服務質(zhì)量方面也展現(xiàn)出巨大潛力。通過智能分析納稅人的數(shù)據(jù)和行為，稅務機關可以提供更加個性化和高效的服務，例如自動化的稅務咨詢和定制化的稅收籌劃建議。這不僅提高了納稅人的滿意度，也提高了稅收征管的公平性和透明度。

2 神經(jīng)網(wǎng)絡組合模型在我國稅收征管中的應用現(xiàn)狀

2.1 自動化風險評估與管理

神經(jīng)網(wǎng)絡模型在識別稅收風險方面的應用，是智能化稅務管理的重要組成部分。這些模型通過深入分析歷史稅收數(shù)據(jù)，能夠?qū)W習并識別潛在的風險模式。神經(jīng)網(wǎng)絡的強大學習能力使其能夠從龐雜的數(shù)據(jù)集中提取復雜的特征和模式，而這是傳統(tǒng)手動處理方法難以實現(xiàn)的。例如，神經(jīng)網(wǎng)絡能夠識別出異常交易模式或潛在的逃稅行為，這些都是通過簡單的手動審核難以發(fā)現(xiàn)的復雜模式。

神經(jīng)網(wǎng)絡預警機制的主要優(yōu)勢在于其預測性能力。相比于傳統(tǒng)的反應性風險管理，神經(jīng)網(wǎng)絡提供的預測性方法能夠在風險實際發(fā)生之前識別出可能導致風險的因素。這使得稅務官員能夠基于模型的分析結果及時采取預防措施，有效降低風險的發(fā)生概率。這種方法不僅提高了風險管理的效率，而且還增強了整個稅收征管系統(tǒng)的安全性。在實際應用中，這種先進的風險評估方法已開始在我國稅收征管系統(tǒng)中發(fā)揮作用。稅務機關通過運用神經(jīng)網(wǎng)絡模型，不僅提高了審計效率，還優(yōu)化了稅收政策的制定和執(zhí)行。這一切都標志著我國稅務管理正向著更加高效、智能化的方向發(fā)展。

2.2 智能數(shù)據(jù)分析與預測

神經(jīng)網(wǎng)絡在處理大規(guī)模稅務數(shù)據(jù)方面的應用，顯示了其在數(shù)據(jù)分析和預測領域的強大能力。由于稅務數(shù)據(jù)通常既復雜又龐大，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方法往往效率低下，且無法深入挖掘數(shù)據(jù)中的潛在信息。神經(jīng)網(wǎng)絡的高效計算能力使其能夠快速處理這些數(shù)據(jù)，并識別出其中隱藏的趨勢和模式。例如，神經(jīng)網(wǎng)絡可以分析稅收數(shù)據(jù)中的時間序列、企業(yè)行為模式等多維度信息，從而預測未來的稅收趨勢。這種預測不僅對稅務機關進行有效資源分配和政策規(guī)劃至關重要，而且還為政府的財政決策提供了強有力的數(shù)據(jù)支持。

此外，神經(jīng)網(wǎng)絡在數(shù)據(jù)分析過程中的另一個重要應用是識別異常模式。在稅務管理中，這一能力尤其關鍵，因為它有助于及時發(fā)現(xiàn)和防范稅務欺詐行為。通過識別與常規(guī)數(shù)據(jù)模式不符的異常交易或行為模式，神經(jīng)網(wǎng)絡可以幫助稅務機關有效地識別潛在的風險和欺詐行為，從而采取相應的預防和應對措施。

2.3 提高納稅人服務質(zhì)量

神經(jīng)網(wǎng)絡在處理自然語言方面的強大能力，使得智能助理能夠準確理解并回應納稅人的咨詢。這種技術的應用，不僅加快了納稅人咨詢的響應速度，更重要的是提高了回答的準確性。與傳統(tǒng)的人工服務相比，基于神經(jīng)網(wǎng)絡的智能助理能夠更快速地處理大量查詢，減少了納稅人在咨詢過程中的等待時間。例如，納稅人通過智能助理可以迅速獲取關于稅率、申報流程和相關政策的詳細信息。這不僅大大簡化了稅收流程，而且提高了整個稅務系統(tǒng)的透明度和可訪問性。此外，智能助理還能根據(jù)納稅人的歷史交互記錄和行為模式，提供定制化的服務。這種個性化的服務方式不僅優(yōu)化了納稅人的體驗，還有助于提高納稅人對稅務系統(tǒng)的滿意度和信任度。

2.4 電子稅務合規(guī)性監(jiān)控

2.4.1 神經(jīng)網(wǎng)絡在自動化檢測稅務合規(guī)性方面顯示出了強大的能力

這種技術可以自動分析稅務記錄和交易數(shù)據(jù)，識別可能的不合規(guī)行為。這種自動化監(jiān)控不僅提高了稅務合規(guī)性檢測的效率，而且還提高了其準確性。

2.4.2 神經(jīng)網(wǎng)絡在稅務審計中的應用尤為顯著

神經(jīng)網(wǎng)絡通過快速分析大量數(shù)據(jù)，能夠有效識別異常模式，這對審計人員極為重要。它幫助審計人員更有效地定位問題區(qū)域，減少對正常交易的無謂審查，從而提高了審計的效率和精確性。例如，神經(jīng)網(wǎng)絡可以識別出與正常模式顯著不同的交易行為，從而迅速發(fā)現(xiàn)潛在的稅務欺詐或逃稅行為。

3 神經(jīng)網(wǎng)絡組合模型在我國稅收征管中的應用問題

3.1 技術實施中的障礙

神經(jīng)網(wǎng)絡組合模型雖然在稅收征管中展現(xiàn)了巨大潛力，但其實施過程中也遇到了諸多挑戰(zhàn)。首先，技術復雜性是一個重大障礙。神經(jīng)網(wǎng)絡模型的設計和調(diào)整要求深入的專業(yè)知識，這種知識在傳統(tǒng)的稅務領域內(nèi)相對匱乏。例如，構建一個能夠準確識別稅務欺詐行為的神經(jīng)網(wǎng)絡，需要對稅務政策、數(shù)據(jù)科學和機器學習算法有深入的理解。這種跨學科的知識結合對很多稅務機關來說是一個挑戰(zhàn)。

其次，專業(yè)人才的缺乏是一個重要問題。雖然對數(shù)據(jù)科學和機器學習的需求日益增長，但能夠熟練運用這些技術的專業(yè)人才在稅務領域仍然稀缺。這限制了神經(jīng)網(wǎng)絡技術在稅務系統(tǒng)中的廣泛應用和發(fā)展。

最后，與現(xiàn)有稅務系統(tǒng)的兼容性問題不容忽視。許多現(xiàn)有的稅務系統(tǒng)是在過去幾十年內(nèi)建立的，它們可能無法與最新的神經(jīng)網(wǎng)絡技術無縫集成。這種技術和系統(tǒng)的不兼容性可能導致實施過程中的額外成本和時間延誤。

3.2 數(shù)據(jù)質(zhì)量與安全問題

3.2.1 數(shù)據(jù)質(zhì)量是神經(jīng)網(wǎng)絡有效運作的關鍵

不準確或低質(zhì)量的數(shù)據(jù)會導致錯誤的預測和分析結果，這在稅收征管領域尤其嚴重。例如，如果稅務數(shù)據(jù)記錄不完整或存在錯誤，神經(jīng)網(wǎng)絡可能無法準確識別稅務欺詐或逃稅行為，從而影響整個稅收系統(tǒng)的效能和公正性。

3.2.2 數(shù)據(jù)安全是一個至關重要的問題

稅務數(shù)據(jù)通常包含敏感的個人和企業(yè)信息，在使用神經(jīng)網(wǎng)絡進行數(shù)據(jù)分析時，必須確保這些信息的安全得到有效保護。這不僅涉及技術上的保護措施，如加密和訪問控制，還包括對數(shù)據(jù)處理過程的嚴格監(jiān)管，以防止數(shù)據(jù)泄露或濫用。

3.3 法規(guī)與倫理挑戰(zhàn)

神經(jīng)網(wǎng)絡在稅收征管中的應用還面臨法規(guī)和倫理方面的挑戰(zhàn)。使用神經(jīng)網(wǎng)絡處理個人稅務數(shù)據(jù)可能觸及個人隱私問題。例如，神經(jīng)網(wǎng)絡可能需要分析個人的收入、資產(chǎn)和交易記錄來評估稅務合規(guī)性，這可能會被視為對個人隱私的侵犯。因此，制定相應的法律法規(guī)至關重要。這些法規(guī)需要在確保神經(jīng)網(wǎng)絡技術應用的有效性和技術發(fā)展的需要，以及保護個人隱私權之間找到平衡點。例如，可以限制對敏感數(shù)據(jù)的訪問，同時確保數(shù)據(jù)分析過程的透明度和可審計性。

4 神經(jīng)網(wǎng)絡組合模型在我國稅收征管中的優(yōu)化策略

4.1 技術創(chuàng)新與升級

為了克服在實施神經(jīng)網(wǎng)絡組合模型時遇到的障礙，技術創(chuàng)新和升級至關重要。首先，需要開發(fā)更加高效和穩(wěn)定的神經(jīng)網(wǎng)絡算法。這意味著要提高算法的處理速度和準確性，同時保證其在各種稅務場景下的適用性和可靠性。例如，通過引入深度學習和強化學習等先進技術，可以提高模型處理復雜數(shù)據(jù)的能力。其次，提高神經(jīng)網(wǎng)絡模型與現(xiàn)有稅務系統(tǒng)的兼容性是另一項關鍵任務。這包括優(yōu)化軟硬件接口，確保新技術可以無縫集成到現(xiàn)有的稅務系統(tǒng)中，從而減少系統(tǒng)升級的成本和復雜度。最后，對稅務工作人員進行相關的技術培訓也非常重要。通過培訓，稅務人員可以更好地理解和應用人工智能技術，從而提高整個稅務系統(tǒng)的工作效率和服務質(zhì)量。

4.2 數(shù)據(jù)管理與安全保障

在神經(jīng)網(wǎng)絡的應用中，數(shù)據(jù)管理和安全保障是核心要素。首先，確保輸入神經(jīng)網(wǎng)絡的稅務數(shù)據(jù)準確和完整至關重要。這需要稅務機關建立嚴格的數(shù)據(jù)質(zhì)量控制體系，包括對數(shù)據(jù)的收集、存儲和處理過程進行精確監(jiān)控。其次，數(shù)據(jù)安全保障同樣至關重要。稅務機關應采用先進的加密技術和嚴格的數(shù)據(jù)訪問控制措施，以保護納稅人的隱私和敏感信息。例如，使用區(qū)塊鏈技術可以在保護數(shù)據(jù)不被未授權訪問的同時，確保數(shù)據(jù)的透明性和可追溯性。最后，建立透明的數(shù)據(jù)處理和使用流程對增強納稅人對稅務機關使用人工智能技術的信任也非常重要。這包括公開數(shù)據(jù)使用政策、處理過程和結果，以及確保納稅人對其數(shù)據(jù)的使用有足夠的了解和控制權。

4.3 法規(guī)框架與倫理指導

首先，在神經(jīng)網(wǎng)絡技術應用于稅收征管的過程中，遵守法律法規(guī)和倫理原則至關重要。政府和稅務機關需要制定和完善相關的法律框架，這包括明確規(guī)定神經(jīng)網(wǎng)絡技術在稅收征管中的應用范圍、方式和限制。

其次，還應提出相應的倫理指導原則。這些原則應確保稅務機關在使用神經(jīng)網(wǎng)絡技術時尊重和保護納稅人的權利，特別是在個人隱私和數(shù)據(jù)保護方面。例如，應制定明確的指導原則來限制對個人敏感數(shù)據(jù)的訪問和使用，確保技術的應用不會侵犯納稅人的隱私權。

5 結論

本文深入探討了神經(jīng)網(wǎng)絡組合模型在中國稅收征管領域的應用現(xiàn)狀，特別是在自動化風險評估與管理、智能數(shù)據(jù)分析與預測兩個關鍵方面的實踐應用。通過分析得出結論：神經(jīng)網(wǎng)絡模型在稅收征管中展現(xiàn)出的卓越能力，不僅改變了傳統(tǒng)的稅收管理方法，而且為稅務機關提供了更高效、準確的風險評估和數(shù)據(jù)分析工具。這種技術的引入，極大地提升了稅收征管的效率和準確性，有助于構建更加公正、透明的稅收環(huán)境。然而，也必須認識到，神經(jīng)網(wǎng)絡技術在稅收領域的應用還處于不斷發(fā)展和完善的階段。為了充分發(fā)揮神經(jīng)網(wǎng)絡組合模型在稅收征管中的作用，需要不斷進行技術創(chuàng)新與升級，加強數(shù)據(jù)管理與安全保障，并建立健全法規(guī)框架與倫理指導。通過這些措施，可以確保神經(jīng)網(wǎng)絡技術在稅收征管中的應用既高效又安全，為國家財政收入的增長和稅收治理體系的現(xiàn)代化做出重要貢獻。