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人工智能在为税收征管“技术赋能”的同时，也因算法不透明、数据安全隐患、责任难认定等问题带来风险，还使纳税主体、课税对象、税基等要素界定与核算陷入困境，现行税制难以适配人工智能时代的价值创造规律。当前，我国人工智能尚处发展初期：税制设计以激励产业发展为导向，短期内不具备征税条件；人工智能虽已渗透至纳税服务、风险管理等场景，但仍存在个性化不足、精准度欠缺问题。借鉴国际相关经验，建议在税制层面，短期构建兼顾激励人工智能发展与失业人群保障的税收优惠政策体系，推动优惠从“普惠激励”向“精准滴灌”转型；中长期逐步探索构建鼓励创新、维护社会公平、符合税制规律的人工智能税收体系。在征管层面，建议构建“平台共建、安全严管、法治护航”支撑体系，重点建设“全国一体化税务大数据智能平台”并制定数据安全管理制度；夯实“数据驱动、人机协同”赋能基础；构建“多边参与、跨境协同、规则统一”的全球治理方案。
Abstract：While artificial intelligence(AI) empowers tax collection and administration through technological enhancement, it also brings risks due to algorithmic opacity, data security vulnerabilities, and difficulties in assigning responsibility. Moreover, it complicates the definition and calculation of key tax elements such as taxpayers, tax objects and tax bases, making current tax system ill-suited to the value creation patterns of the AI era. Currently, AI in China is still in its early development stage, and tax system design is oriented toward promoting industrial growth, and in the short term, AI does not meet the conditions for taxation. Although AI has already penetrated areas such as taxpayer services and risk management, it still suffers from insufficient personalization and lack of precision. Drawing on international experience, it is recommended that at the tax system level, a short-term system of tax incentives should be established that balances support for AI development with protection for unemployed populations, and gradually shift incentives from broad base to targeted, precision-based support. In the medium to long term, efforts should be made to progressively explore an AI tax system that encourages innovation, maintains social fairness, and aligns with tax principles. At the tax administration level, it is recommended to establish a support system of “platform co-construction, strict security management, and rule of law protection”, focusing on building a “national integrated tax big data intelligence platform” and formulating a data security management system; reinforce the empowerment basis of “data-driven, human-machine collaboration”; and develop a global governance plan that is “multilateral participation, cross-border coordination, and unified rules.
[1]孙伟平.智能时代的社会基本矛盾与社会发展动力[J].中国社会科学，2025(3):42-59,205.
[2]王伟域，王友风.人工智能应用于税收治理：实践、风险与路径[J].经济研究参考，2025(6):24-36.
[3]陈洁.欧盟成员国税收征管领域人工智能应用情况比较分析[J].国际税收，2024(4):49-54.
[4]张志勇.应对不平等与人工智能挑战：近期西方学者的几个财税论点[J].国际税收，2021(1):3-13.
[5]姚键.推动税收人工智能应用场景优化的考量[J].税务研究，2025(9):122-127.
[6]袁娇，成文倩，王成展.中国税收治理现代化：构建法治与数治双翼治理新格局[J].税务研究，2023(10):60-68.
1国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见[EB/OL].(2025-08-26)[2025-09-01].https://www.gov.cn/zhengce/zhengceku/202508/content_7037862.htm.
2 中共中央关于制定国民经济和社会发展第十五个五年规划的建议[EB/OL].(2025-10-28)[2025-10-31].https://www.gov.cn/zhengce/202510/content_7046050.htm.
3 《中华人民共和国个人信息保护法》第六条规定：“处理个人信息应当具有明确、合理的目的，并应当与处理目的直接相关，采取对个人权益影响最小的方式。收集个人信息，应当限于实现处理目的的最小范围，不得过度收集个人信息。”
4研发费用加计扣除允许企业在计算应纳税所得额时扣除超过其研发成本的费用，研发费用税收抵免指按照企业研发成本的一定比例抵减企业应纳税额，专利盒制度是指企业通过专利或类似知识产权获得的应税所得准予适用较低税率的政策。
5 Report with Recommendations to the Commission on Civil Law Rules on Robotics[EB/OL].(2017-01-27)[2025-09-01].https://www.europarl.europa.eu/doceo/document/A-8-2017-0005_EN.html.
6 Justia.2022 Nevada Revised Statutes Chapter 372B-Taxes on Passenger Carriers[EB/OL].(2022-05-01)[2025-09-01].https://law.justia.com/codes/nevada/2022/chapter-372b/.
7 OECD.Inventory of Tax Technology Initiatives[EB/OL].(2024-01-01)[2025-09-01].https://www.oecd.org/content/oecd/en/data/datasets/inventory-of-taxtechnology-initiatives.html.
8 OECD发布的《税收征管数字化与数字化转型举措》报告显示，72.2%的税务机关建立专门的数据管理战略，85.2%的税务机关具备大数据分析能力，51.9%的税务机关实现税务欺诈的实时检测。资料来源：OECD.Tax Administration Digitalisation and Digital Transformation Initiatives[EB/OL].(2025-06-17)[2025-09-01].https://www.oecd.org/content/dam/oecd/en/publications/reports/2025/06/tax-administration-digitalisation-and-digitaltransformation-initiatives_87f43a78/c076d776-en.pdf.
9 Inland Revenue Authority of Singapore.IRAS Bot[EB/OL].(2023-08-18)[2025-09-01].https://www.iras.gov.sg/digital-services/others/iras-bot.
10 IRAS Annual Report FY2022/23[EB/OL].(2023-09-06)[2025-09-01].https://www.iras.gov.sg/news-events/newsroom/iras-annual-report-fy2022-23.
11 OECD发布的《税收征管数字化与数字化转型举措》显示，各国税务部门积极借助人工智能优化交互体验。当前，74.1%的国家表示已配备聊天机器人等虚拟助手，其中有27.5%的国家通过人工智能技术对虚拟助手进行升级，使其能够应对纳税人提出的复杂问题并给出个性化建议。资料来源：OECD.Tax Administration Digitalisation and Digital Transformation Initiatives[EB/OL].(2025-06-17)[2025-09-01].https://www.oecd.org/content/dam/oecd/en/publications/reports/2025/06/tax-administration-digitalisation-and-digital-transformation-initiatives_87f43a78/c076d776-en.pdf.
12中国互联网络信息中心.第56次《中国互联网络发展状况统计报告》[EB/OL].(2025-07-21)[2025-09-01].https://www3.cnnic.cn/n4/2025/0721/c88-11328.html.
13 根据美国经济分析局（BEA）的数据，2022年美国个人所得税和社会保险税，占其税收总收入的比重分别为43.5%和23.7%，两者是美国税收收入的主要来源。
14 2022年，我国增值税收入占税收总收入的比重为30.9%、企业所得税收入占比为26.2%、消费税收入占比为10.6%、个人所得税收入占比仅为9.0%。数据来源于《中国税务年鉴2023》。
15 国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知[EB/OL].(2017-07-20)[2025-09-01].https://www.gov.cn/zhengce/content/2017-07/20/content_5211996.htm.
16 同脚注1。
17 智慧税务添“新”意税费服务更用“心”：白云税务应用“智税Call”优化纳税服务体验[EB/OL].(2022-12-29)[2025-09-01].https://guangdong.chinatax.gov.cn/gdsw/gzsw_jcdt/2022-12/29/content_b78143254b1c493f889b2ae445a55594.shtml.
18 钟经文.大连税务携手追一科技打造税务数字人“塔可思”[EB/OL].(2021-11-19)[2025-09-01].https://tech.chinad AIly.com.cn/a/202111/19/WS619704eba3107be4979f8f2c.html.
19深圳：AI数字人在线辅导为纳税人缴费人答疑解惑[EB/OL].(2025-01-24)[2025-09-01].https://www.chinatax.gov.cn/chinatax/n810219/n810739/c5238111/content.html.
20 企业办税便利度进一步增强[EB/OL].(2025-09-18)[2025-09-20].https://www.chinatax.gov.cn/chinatax/n810219/n810780/c5243191/content.html.
21 大连：携手工商联推广“智税联”服务机制[EB/OL].(2024-03-28)[2025-09-01].https://www.chinatax.gov.cn/chinatax/n810219/n810739/c5222108/content.html.
22 本文提及的所有调研资料，均为2025年8月1日—8月22日，笔者与云南省部分州市税务局和重点税源企业调研座谈中获取的资料。
23 杨阳腾.深圳税务引入AI为企业“画像”[EB/OL].(2019-06-28)[2025-09-01].http://www.ce.cn/xwzx/gnsz/gdxw/201906/28/t20190628_32466135.shtml.
24 政策找人+风险防控贵州多部门联动破解小微企业“成长烦恼”[EB/OL].(2025-07-25)[2025-09-01].https://guizhou.chinatax.gov.cn/zfxxgk1/fdzdgknr_5635312/gzdt/swxw_5635319/202507/t20250725_88334739.html.
25 江苏全面推行税费申报“智能审”[EB/OL].(2025-07-25)[2025-09-01].https://jiangsu.chinatax.gov.cn/art/2025/7/25/art_8678_512468.html.
26企业利用AI在生产管理与流程优化、数据分析与决策支持、技术创新与产品研发、客户服务与运营等方面提高经营效率，针对由此产生的超过社会平均利润率的经济收益征收“超额利润税”。
27政务领域人工智能大模型部署应用指引[EB/OL].(2025-10-10)[2025-10-13].https://www.cac.gov.cn/2025-10/10/c_1761819469929310.htm.
基本信息:
DOI：10.19376/j.cnki.cn10-1142/f.2025.11.003
中图分类号:F812.42
引用信息:
[1]王敏,王成展,袁娇.人工智能税收问题探索：国际实践与中国方案[J].国际税收,2025,No.149(11):3-14.DOI:10.19376/j.cnki.cn10-1142/f.2025.11.003.
基金信息:
国家社会科学基金重大项目“数字经济时代我国税收制度适配性研究”（项目编号：23&ZD063）;国家社会科学基金一般项目“数据要素驱动下税制适配偏差的形成机理及矫正路径研究”（项目编号：25BJY067）; 云南省哲学社会科学规划智库重点项目“税收营商环境助推云南沿边开放经济带建设的现实困境及破解路径”（项目编号：ZK2025ZD07）; 云南省“兴滇英才支持计划”青年人才专项项目（项目编号：XDYC-QNRC-2022-0436）的阶段性研究成果
2025-11-09
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