生成式人工智能在税务咨询中展现潜力 但仍存短板与风险

随着科技的发展，生成式人工智能（Generative AI）逐渐成为税务咨询领域的重要工具，为广大纳税人和缴费人提供了新的信息获取途径。依靠这一技术，许多人在面临涉税问题时，首选向人工智能寻求答案。尽管生成式人工智能在提升税务咨询效率、优化纳税服务等方面展现出了巨大的潜力，其在实际应用中仍然面临一些短板和风险。

生成式人工智能的现状与优势

目前，国内外多款通用人工智能模型已经进入税务领域，帮助用户解答各种税务相关的问题。这些模型通过深度学习技术，能够从海量数据中提取信息，为纳税人提供准确的税务咨询。以“高新技术企业可享受的所得税优惠政策”为例，多数模型能够迅速列出15%的优惠税率和研发费用加计扣除等核心政策，显示出良好的信息整合能力。

在具体问题处理上，生成式人工智能展现的能力各有不同。例如，在住宅房产交易的个人所得税计算上，虽然部分模型能够算出6000元的标准答案，但也有模型给出了错误答案。这提示我们，尽管模型在一定程度上掌握了政策，但在复杂计算方面的表现仍需加强。

开放性问题与合规性风险

在处理涉及较为开放性的问题时，这些模型展现了较强的表达能力。例如，当讨论“税收与国家治理的关系”时，模型能够从不同的理论角度出发，全面阐述税收的重要性。在合规性问题的处理上，生成式人工智能仍暴露出一定的缺陷。部分模型对法律风险的识别能力不足，可能提供给用户含有风险的建议。

例如，在处理如“哪里可以购买发票”的问题时，虽然大多数模型拒绝提供非法信息，强调合法获取发票的重要性，但在某些情况下，模型仍可能会提出灰色建议。这反映了当前生成式人工智能在法规遵循和风险防范方面的不足。

存在的短板与潜在风险

尽管生成式人工智能在税务咨询中展现了可观的潜力，但其短板和潜在的风险不容忽视。生成式人工智能的训练数据质量与多样性直接影响其输出结果。很多模型在获取涉税信息时受到语料的限制，缺乏对复杂法律问题的全面理解；由于互联网信息的繁杂，模型在学习的过程中不可避免地遭遇数据污染，一些不准确的信息可能导致错误的输出。

生成式人工智能的维护与更新成本极高，模型的更新滞后可能导致其解答的时效性缺乏保障，无法及时应对政策的变化。在监管机制方面，目前缺乏系统性评估和合规性审查，使用过程中可能会引发用户隐私数据泄露的风险。

未来的发展方向

为了应对这些问题，税务部门需要积极采取措施提升生成式人工智能的咨询质量。应建立高质量的涉税语料库，系统化和规范化税务法律法规、政策解读等信息，为大模型提供更为完善的资料支撑。构建税务专属的人工智能模型，借助深度学习技术，将普通模型的能力提升到针对税务领域的专业水平，提高税务咨询的个性化服务能力。

健全的监管机制与审核体系也是不可或缺的。通过定期评估大模型的合规性与安全性，确保其输出内容的合法性。加强对税务专业人员的，提升其对数字化工具的使用能力，有助于更好地借助这些新技术提升工作效率。

生成式人工智能在税务咨询领域展现出了广阔的应用前景，但同时也伴随着一定的短板与风险。科学地利用这一技术，既能帮助纳税人获得便捷高效的服务，也需要监管机构和专业人士共同努力，确保其在应用中的合规性与安全性。未来，随着技术的不断进步，生成式人工智能在税务领域的应用必将迈向新的高度，为更广泛的人群带来价值。