税务行业标准大模型 基本情况 当下，人工智能正在成为全球数字技术创新的前沿领域。大模型 作为工业革命级的生产力工具，正在成为赋能百行千业向数智化跨越 升级的变革力量。为进一步落实数字化国家战略，推进产业数字化进 程，深度挖掘细分应用领域，打造具有差异化的企业级 AI 大模型，360 集团与中税集团合作共建了税务行业标准大模型，该模型旨在于解决 税务行业性、专业性问题。 税务行业标准大模型在人机交互、复杂内容和语言理解等方面， 具有强大的分析和学习能力，可以精准获取有效税务信息，高效处理 日常重复业务，在提高税收管理效率的同时，可以降低税收管理成本。 此外，大模型训练语料库涵盖了巨大的专业数据，其中包含中税 集团多年累积的超百万法规库、千万量级的案例判例、几万本税务电 子书，以及专家知识及实操案例等。 目前，税务行业标准大模型成为了税务这一垂直行业领域大模型 的典型应用，并在注册税务师考试中的成绩已经超越了 ChatGPT。凭 借其创新技术与应用表现，入选“北京市通用人工智能大模型行业应 用十大典型场景案例”。 技术简介 一、税务行业标准大模型的技术优势 2023 年以来，360 集团发布了自研认知型通用人工智能大模型— —360 智脑，成为引领企业级市场数智升级的重要驱动力。在应用方 面，360 集团与中税集团合作共建面向税务行业领域的大模型——税

项目编号： 税务稽查基于 DeepSeek AI 大模型应用 设 计 方 案 目 录 1. 引言............................................................................................................................................. ..............23 2.3 DeepSeek 在税务稽查中的优势......................................................................................................................26 3. 税务稽查现状分析........................... .........................................................................................27 3.1 当前税务稽查的挑战..............................................................................................

..........134 7.3 税务审计与风险控制............................................................................................................................................137 7.3.1 税务数据比对............... ........................................................................................140 7.3.2 税务风险预警............................................................................................... 度提升 3-5 倍，同时将人为错误率降低至传统方法的 1/3 以下。 具体而言，人工智能在审计领域的应用主要体现在三个维度： 首先是自动化数据采集与清洗，通过智能体对接财务系统、银行对 账单和税务平台，实现多源异构数据的实时归集与标准化处理，解 决传统审计中数据孤岛问题。某试点项目数据显示，采用智能体 后，数据准备周期从平均 72 小时缩短至 4 小时以内。其次是风险 识别与异常检测，

（5）固定资产及无形资产减值测试是否定期开展，是否存在未及时核销长 期闲置资产的情况？（抽查资产使用记录与评估报告） （6）税收优惠政策的适用是否符合法规要求，是否存在滥用税收筹划导致 税务合规风险？（核查税务申报材料与政策适用条件） （7）外汇业务损益核算是否准确，是否建立有效机制应对汇率波动对财务 报表的影响？（分析汇率敏感性测试结果） （8）中间业务收入确认是否完整，是否存在通过拆分合同或延迟入账规避 2 、客户准入与资质审查 （6）客户准入标准是否明确量化，是否存在人为放宽行业、区域或财务指 标门槛的情况？（对比客户档案与准入规则） （7）是否通过多维度验证客户财务报表真实性，如交叉比对税务数据、银 行流水及供应链信息？（抽样核实大额交易凭证） （8）对隐性集团客户或复杂股权结构是否进行穿透识别，是否存在多头授 信风险？（调阅工商信息及关联方核查记录） （9）是否对客户贸易 支机构拆分授信，规避集中度监管指标，需要整合全行客户数据与央行征信信息， 运用聚类算法识别分散授信的关联客户集群） （三）具体审计示例 1、贷前调查真实性审计：抽取 50 笔小微企业贷款档案，比对客户提供的财 务报表与税务申报数据、银行流水匹配度；通过工商系统核查企业实缴资本、 股 东关联关系，识别空壳公司或隐性集团客户；检查双人实地调查记录（如厂 房照 “ 片、库存盘点表）是否完整，是否存在 模板化 ”报告。

- 定级 32 测评目标 需要实施安全等级保护的信息系统为： - 党政系统 ( 党委、政府 ) ； - 金融系统 ( 银行、保险、证券 ) ； - 财税系统 ( 财政、税务、工商 ) ； - 经贸系统 ( 商业贸易、海关 ) ； - 电信系统 ( 邮电、电信、广播、电视 ) ； - 能源系统 ( 电力、热力、燃气、煤炭、油料 ) ； - 交通运输系统 ( 《金融行业信息系统信息安全等级保护实施指引》 JR/T 0071-2012 （中国人民银行发布） 《烟草行业信息系统安全等级保护实施规范》 YC/T 495-2014 （国家烟草专卖局） 《税务系统信息安全等级保护基本要求》（试行） （国家税务总局） 37 测评流程 资产调研 现场评估 对测评对象的网络架 构、系统构成、主要 业务、管理制度进行 前期调研。 启动会议 报告交付

用 销 售 费 用 管 理费用 不可预见费用 税务支出 投资收益： 毛利润 净利润 回报率 实际收支 项目收入： 房屋销售收入 商业销售收入 车位销售收入 物业租赁收入 成本支出： 拿地成本 规划成本 建安成本 市政配套成本 园林成本 税费支出： 财 务 费 用 销 售 费 用 管 理费用 不可预见费用 税务支出 投资收益： 毛利润 净利润 回报率 拿地支出 规划成本 工程建设 建安成本 配套成本 园林成本 营销招商 项目交付 管理费用 不可预见费用 税务支出 第 1 年 第 2 年 第 3 年 第 n 年 财务费用 财务费用 财务费用 销售费用 管理费用 管理费用 管理费用 税务支出 税务支出 税务支出 租赁收入 房屋销售 商业销售 车位销售 租赁收入 前期预测 后期实际收支与前期预测的对比 资金优化

业认证 和连接器认证后接入企业数据空间。企业运营过程中涉及的营 业执照、税务数据、经营数据等经企业法人授权后上传到企业 数据空间，并从对应机构（如工商、税务等）生成可验证凭证。 银行等办理办事机构通过类似的方式接入企业数据空间。企业 在银行办理贷款时需要对企业税务信息进行核验时，企业主通 过企业数据空间返回税务信息以及相应地可验证凭证，银行对 44 数据和可验证凭证进行确认后返回企业主授信额度。

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• 国土规划审批问题进行空间化展示 和实时合规性审查结果比对分析 项目索引列表 “ 一张图”展示模式 督办与批示 重点项目智能监控移动端 展示模式 P31 发改部门 规划和自然资源部门 税务部门 工信部门 “ 联盟链”管理模式 0 4 P32 成效与展望 主动自查， 提前发现 日常自检， 风险控制及防范 事前和事中、 事后全过程 及时整改， 保证工作质量 P33