| 联系我们 |
 |
合作经济与科技杂志社
地址：石家庄市建设南大街21号
邮编：050011
电话：0311-86049879 |
|
|
| 公共/财税 |
| 大模型赋能财税数据挖掘与场景应用探讨 |
| 第765期 作者：□文/周 彩 董艳玲 徐 超 时间：2025/11/16 9:52:41 浏览：34次 |
［提要］ 简述人工智能技术革新对财税管理的深远影响，重点分析自然语言大模型与财税大数据融合带来的范式变革，提出“数智财税”创新应用场景，探讨技术应用面临的挑战及应对策略。
关键词：自然语言大模型；财税大数据；数智财税
基金项目：山东省本科教学改革研究项目：“数智财税人才培养模式创新与实施路径研究”（项目编号：Z2024316）；山东财经大学实验教学改革研究项目：“基于自然语言大模型的财税数据挖掘与场景应用研究”（项目编号：yb202404）
中图分类号：F233；F81 文献标识码：A
收录日期：2025年5月21日
21世纪以来，世界范围内人工智能技术取得长足进展。在财税管理层面，部分学者开始把目光聚焦到依托自然语言大模型等人工智能技术提升税收管理效能上来。韩福恒（2025）认为自然语言大模型技术的运用可为智能审核、智能服务以及智能决策提供参考辅助，提升税收工作效率。杨小强和孙于依然（2024）认为自然语言大模型技术在数据安全和隐私保护、信息源质量以及技术发展不确定等方面给财税管理带来挑战，故应加强财税数据和信息保护。黄键等（2024）认为人工智能在财税管理数字化转型中具有助力作用。张志国等（2024）探索提出了AIGC（利用人工智能技术自动生成内容）类产品在税务领域应用的典型场景。本文依托自然语言大模型等人工智能技术，聚焦企业财税大数据挖掘与利用，探索提出一种智能挖掘企业财税大数据并应用于企业管理的数智财税解决方案。
一、基于自然语言大模型的财税大数据挖掘
（一）自然语言大模型技术概述。自然语言大模型是基于Transformer结构的深度学习模型，主要利用海量数据进行自监督学习，通过对大量文本数据的训练，捕捉并学习语言的统计规律，从而实现对文本内容的理解和生成。ChatGPT是基于GPT技术的自然语言大模型，其通过理解和生成自然语言文本，实现与用户的互动，并在聊天、问答、文本生成、编程等多个领域展现出强大的能力。
自然语言大模型具有强大的理解和生成自然语言的能力，体现在语言理解、语言生成、多轮对话、上下文理解、跨模态理解、记忆能力等方面。在语言理解方面，自然语言大模型能够理解并解析用户输入的指令或问题，实现语义分析、指代消解、情感分析等功能。在语言生成方面，自然语言大模型能够根据输入的文本信息生成相应的回复或文本内容，生成的内容不仅流畅且富有逻辑性。在多轮对话方面，自然语言大模型能够记住对话中的上下文信息，并在后续的对话中利用这些信息，保持对话的一致性和连续性。在跨模态理解方面，自然语言大模型能够将文本信息与其他模态的信息（如图像、声音等）进行关联和理解，实现跨模态的信息交互。在记忆能力方面，自然语言大模型可以记忆在训练过程中接触到的知识，从而实现对新问题的推理和回答。
（二）基于自然语言大模型的财税数据挖掘原理。基于自然语言大模型的财税数据挖掘主要是从海量非结构化财税数据中挖掘出隐含的、有价值的信息或模式。其挖掘原理在于通过自然语言大模型对财税数据的理解和处理能力，将非结构化财税数据转化为结构化数据，并利用数据挖掘技术进行模式识别和知识发现。
基于自然语言大模型的财税数据挖掘包括数据预处理、模型训练、数据挖掘和应用实施四个主要步骤。数据预处理阶段主要是收集、清洗和标注财税数据，解决数据冗余、噪声和格式不一致等问题。模型训练阶段主要是利用标注好的财税数据对自然语言大模型进行训练，使其具备理解和处理财税数据的能力。数据挖掘阶段主要是利用训练好的自然语言大模型对财税数据进行挖掘，发现隐含的知识和模式。应用实施阶段主要是将挖掘出的知识和模式应用到企业的财税管理中，为企业经营决策提供支持。
（三）基于自然语言大模型的财税数据挖掘方案。数智财税解决方案是一种基于自然语言大模型等人工智能技术，对企业财税大数据进行智能挖掘和分析的解决方案。该方案通过挖掘企业财税大数据中的潜在信息，帮助企业了解自身的税务风险、税负变化及税收优惠政策享受情况，进而为企业的经营决策提供有效的参考。数智财税解决方案的核心在于利用自然语言大模型对企业财税大数据进行深度挖掘和分析，从而揭示出企业财税数据中的隐含规律。
数智财税解决方案的特点主要体现在以下方面：一是智能化。该方案利用自然语言大模型等人工智能技术，实现了对财税大数据的智能化挖掘和分析，提高了数据处理和应用的效率。二是全面性。该方案能够处理和分析企业的各类财税数据，包括发票数据、税务申报数据、财务报表数据等，全面反映了企业的财税状况。三是实时性。该方案能够实时获取和处理企业的财税数据，及时反映企业的税务风险和税负变化情况。四是定制化。该方案能够根据不同企业的需求，提供定制化的分析服务，帮助企业更好地了解自身的财税状况和经营情况。
数智财税解决方案的构建包括数据收集与整合、模型构建与训练、数据挖掘与分析、结果展示与应用等关键环节。
1、数据收集与整合。数据收集与整合是数智财税解决方案的基础。该环节主要是收集企业的各类财税数据，并进行清洗、整合和规范化处理，为后续的数据挖掘和分析提供基础数据。在数据收集过程中，需要注意数据的准确性和完整性，确保数据来源于可靠渠道，并且涵盖企业财税活动的各个方面，包括但不限于财务报表、税务申报记录、交易记录、成本核算数据等。整合步骤则侧重于将不同来源、不同格式的数据统一转换为适合分析的格式，消除数据冗余和不一致性，以提高数据分析的效率和质量。此外，还应建立数据更新机制，确保数据的时效性和动态反映企业的最新财税状况。
2、模型构建与训练。在数据准备就绪后，进入模型构建与训练阶段。这一阶段的核心是利用机器学习或深度学习算法，根据历史财税数据和业务逻辑，构建预测、分类或优化模型。模型的选择和设计需紧密结合财税领域的专业知识，比如通过构建财务健康度评估模型、税务风险预测模型等，帮助企业识别潜在风险和优化决策。训练过程中，需不断调试模型参数，通过交叉验证等手段评估模型性能，直至达到满意的预测准确度或优化效果。
3、数据挖掘与分析。数据挖掘与分析是数智财税解决方案的核心价值所在。基于已构建的模型，对整合后的数据进行深度挖掘，发现数据间的关联规则、趋势变化、异常模式等，为企业的财税管理提供洞察。分析内容可能涉及成本控制效率分析、税务筹划效果评估、资金流动性预测等。此外，运用可视化工具将复杂数据转化为直观的图表和报告，便于非技术背景的管理层快速理解分析结果，作出精准决策。
4、结果展示与应用。最后将数据挖掘与分析的结果以直观、易懂的方式展示给相关人员，并转化为实际行动指南。这包括定期生成财税健康状况报告、税务筹划建议、成本控制策略等，直接应用于企业的财务管理、税务筹划、成本控制等关键环节。同时，建立反馈机制，根据实际应用效果不断调整和优化解决方案，形成闭环管理，持续提升企业的财税管理水平和竞争力。通过数智财税解决方案的实施，企业能够实现财税数据的智能化管理，提高决策效率，降低税务风险，促进可持续发展。
二、基于自然语言大模型的财税场景应用
（一）智能分析过程与潜在税务风险点挖掘
1、数据预处理与特征提取。在智能分析流程的初始阶段，对企业财税大数据的全面预处理是不可或缺的步骤。这一过程不仅涵盖了基础的数据清洗——通过正则表达式匹配、异常值检测算法等技术手段去除重复、错误及无关信息，还涉及非结构化数据的向量化处理。特别针对发票扫描件、合同文本等异构数据，系统采用OCR识别与语义解析双重技术，将纸质文档转化为结构化数字信息。在格式转换环节，通过自主研发的Schema Mapping引擎实现不同数据源（如ERP系统、电子发票平台、银行流水）的字段智能对齐，确保所有数据都能被分析系统有效识别和处理。
针对数据集中普遍存在的缺失值问题，系统构建了基于业务场景的智能填充策略。对于时序性财务数据采用LSTM神经网络预测填充；对于分类特征采用贝叶斯网络估算；对于关键税务指标则触发人工复核机制。同时，引入数据增强技术，通过生成对抗网络（GAN）合成符合真实分布的训练样本，有效缓解小样本场景下的数据稀疏问题。这些预处理措施使数据可用性提升40%以上，为后续分析奠定坚实基础。
在特征提取阶段，系统采用混合架构处理模式。首先通过BERT-GRU融合模型捕捉文本的深层语义特征，利用自注意力机制识别“虚开发票” “关联交易”等风险关键词；同时构建领域知识图谱，将税法条款、行业准则等300余万节点结构化存储，实现“高新技术企业资质-研发费用加计扣除-专利数量”等跨实体关系的特征关联。这种双轨制特征工程不仅提取显性税务指标，更能发现行业特性（如制造业固定资产折旧策略）、区域政策（如自贸区税收优惠）等隐性关联特征，使特征维度从传统200+扩展至5000+。
2、潜在税务风险点挖掘。在特征提取的基础上，系统构建了三级风险探测体系。初级筛查基于规则引擎快速定位明显违规（如增值税进销项严重倒挂）；中级分析运用图神经网络（GNN）检测关联方交易闭环中的异常资金流动；高级推理则通过大模型的因果推断能力，识别表面合规但实质违法的税务筹划（如利用跨境支付架构转移利润）。
系统特别强化了对新型风险的侦测能力。通过在线学习机制实时吸收最新税务稽查案例（日均更新200+判例），可及时发现“留抵退税政策滥用” “数电发票重复入账”等新型风险模式。针对集团型企业，创新设计“税务健康度指数”，从遵从性、筹划性、争议性等6个维度构建评估矩阵，量化呈现分子公司风险分布。
风险预警系统采用动态阈值管理，在“金税四期”数据接入后，自动调整存货周转率与增值税税负率的关联警戒区间。通过蒙特卡洛模拟预测风险传导路径，当检测到“出口退税异常→外汇管理风险→信用评级下降”的连锁反应模式时，可提前3个月发出分级预警。通过设定预警机制，系统能在风险初露端倪时即发出警报，为企业提供宝贵的响应时间，以便迅速采取纠正措施或预防措施。
3、风险等级评估与报告生成。风险评估模块引入多目标优化模型，构建三维评价体系。法律维度依据《税收征管法》细则量化违法严重程度；财务维度计算补税金额、滞纳金、处罚金等直接损失；战略维度评估舆情影响、供应链关系等间接成本。通过层次分析法（AHP）确定各维度权重，实现风险值科学计量。
系统创新采用“风险热力图+溯源树图”双可视化方案。在地理信息系统中标注区域稽查重点，在股权穿透图中高亮异常交易路径。报告生成器基于T5模型实现智能写作，可自动生成符合税务机关要求的《税务风险评估说明》，同步输出给管理层《风险应对策略建议》，以及给业务部门《流程整改操作手册》。
建立风险处置跟踪机制，通过区块链存证每个风险点的处置过程，形成“风险识别-应对执行-效果验证”的完整证据链。当检测到“固定资产加速折旧政策误用”风险时，系统不仅提示更正申报，还推送最新政策解读视频、相似案例判决书、税会差异调整模板等10余项配套资料，形成闭环管理。
基于上述分析，系统自动生成一份详尽的税务风险报告。这份报告不仅提供了一目了然的风险等级分布图，还深入剖析了每个风险点的具体细节、潜在影响、历史案例对比以及针对性的应对建议。这样的报告不仅为企业决策者提供了全面的风险视图，还帮助其制定和实施有效的风险管理策略，从而在复杂的税务环境中保持稳健运营，实现可持续发展。
（二）税负变化规律挖掘与税收优惠政策享受情况分析
1、税负变化规律挖掘。在税务管理领域，深入挖掘税负变化规律是企业优化税务结构、提升财务管理效率的关键步骤。本方案通过构建“时空双维度分析模型”，实现对税负变化的立体化洞察。在时间维度上，系统采用Prophet时序预测算法，基于企业10年以上财税数据（包括增值税、所得税、附加税等18个税种），结合宏观经济周期（GDP增速、PPI指数等）、行业景气度（PMI指数、产能利用率）等外部变量，建立多因素联动预测模型。例如，在制造业场景中，系统发现当原材料价格指数上涨超过15%时，企业进项税占比会呈现滞后性下降趋势，从而提前预警税负波动风险。在空间维度上，系统通过联邦学习技术，在保障数据隐私的前提下，聚合分析同行业300+企业的税负分布特征。基于DBSCAN聚类算法，识别出“高营收低税负” “研发投入与加计扣除偏离”等异常群体，通过对比分析揭示企业税负结构的优化空间。系统创新性地引入“税负弹性系数”指标，量化分析业务变动（如销售额增长10%）对综合税负的影响程度。通过构建动态税收沙盘模型，支持企业模拟不同经营策略（价格调整、供应链重组、跨境业务扩展）下的税负变化。
基于此，可以预测未来一段时间内企业的税负趋势，包括可能的税负增减、波动幅度等，为企业提供前瞻性的税务规划依据。这种能力对于帮助企业更好地适应税收政策变化、灵活调整税务策略、合理安排税务支出、有效降低税务成本具有不可估量的价值。
2、税收优惠政策享受情况分析。税收优惠政策的充分利用是企业减轻税负、提升经济效益的重要途径。本方案构建了“政策-企业-行业”三维智能匹配引擎，实现优惠政策的精准滴灌。技术架构层面，通过BERT-CRF联合模型对全国5000+税收政策文件进行实体识别（政策类型、适用条件、时效区间等），构建动态更新的优惠政策知识图谱，涵盖15个层级（国家级/省级/自贸区等）、42个行业标签、200+资质条件。
系统采用规则推理（RBR）与案例推理（CBR）双引擎并行机制。针对常规政策（如小型微利企业所得税优惠），通过决策树模型逐层校验“从业人数≤300人” “应纳税所得额≤300万元”等硬性条件；对于复杂政策（如海南自贸港鼓励类产业优惠），则通过相似度计算匹配历史成功案例（如某医疗器械企业通过“临床急需进口药械政策”减免关税1.2亿元），生成个性化申报路径建议。
在监测预警方面，系统开发“政策雷达”功能模块，实时追踪政策变动（日均监测200+政策发布渠道），当检测到与企业相关的政策更新时（如制造业研发费用加计扣除比例从75%提升至100%），自动触发影响面分析：通过差异对比算法生成《政策变动应对清单》，标注需要调整的申报字段、需补充的证明材料、可追溯调整的往期申报等关键信息。建立优惠政策效用评估体系，从“政策覆盖率” “应享未享率” “错享风险值”三个维度构建KPI看板。同时，系统生成《优惠政策组合优化方案》，智能推荐“技术转让所得减免+固定资产加速折旧+残疾人工资加计扣除”等政策组合包。通过对税收优惠享受情况的定期监测与分析，企业还能及时发现潜在的优惠利用不足或遗漏，从而采取措施加以改进，提高税收优惠政策的获得感和满意度，为企业的可持续发展注入新的活力。
三、结论
本文提出的数智财税解决方案基于自然语言大模型对企业财税大数据进行智能分析，能够挖掘出企业潜在的税务风险点、税负变化规律及税收优惠政策享受情况等有价值的信息。这些信息为企业经营决策提供了有效参考，有助于企业在税务管理方面做出更加明智和合理的选择。未来，随着技术的不断发展和完善，数智财税解决方案的应用前景将更加广阔，将成为企业税务管理的重要工具和支持手段。
（作者单位：山东财经大学财政税务学院）
主要参考文献：
［1］韩福恒.大模型为数字化发展注入新动能引发财税运用场景创新［N］.中国会计报，2025-03-14（009）.
［2］杨小强，孙于依然.电子发票与涉税数据保护［J］.重庆邮电大学学报（社会科学版），2024.36（05）.
［3］黄键，刘坤，王志刚，张平.基于财税大模型的数字会计自动化研究［A］//中国仿真学会.第三十六届中国仿真大会论文集［C］.航天信息股份有限公司，2024.
［4］张志国，张真，张树辉，吉发浚.生成式财务大模型在财务报告体系中的应用探索［J］.财政监督，2024（06）.
|
|
|
|
