浪潮“税务+”行业大模型
一、背景分析
随着数字经济的快速发展，税务行业正经历着前所未有的变革。交易模式的多元化与业务量的激增，而传统税务管理技术手段相对落后，使得传统税务管理面临数据量大、规则复杂等巨大挑战。
与此同时，人工智能技术的快速发展正深刻重塑产业格局，特别是人工智能（AI）技术的进步正在重构效率、风险与体验，实现从“人工处理”到“智能秒级响应”应用场景进一步扩展。从税收大数据平台到智慧服务平台，再到离境退税运营平台和智慧海关大脑平台，税务领域中的各个子系统都在不断探索与应用AI技术以提升效率和服务质量。
二、建设目标
浪潮“税务+”行业大模型聚焦于税务全场景智能化升级，通过自然语言处理（NLP）和机器学习（ML）技术构建动态知识库，实现政策解读、办税指南等智能问答服务；依托大模型的数据建模能力，支持自然语言生成SQL查询、智能问数，降低非技术人员的数据获取门槛；同时，结合税务大数据与物联网实时数据，自动生成风险报告并评估质量，提供精准风险应对指引；此外，通过行业经济分析模型，深度挖掘税收与宏观经济关联，为政策制定与监管决策提供数据支撑，最终形成“知识-数据-分析-决策”的闭环体系，推动税务服务与监管向智能化、精准化转型。
三、建设内容
浪潮“税务+”行业大模型的建设内容紧密围绕数字经济下税务管理的智能化转型需求，以AI技术为核心重构税务服务与监管范式，实现“精准服务、高效监管、科学决策”三位一体的税务现代化体系。通过大模型实现海量多元化交易数据的实时清洗、关联分析与规则自动化适配，解决传统税务管理的数据处理瓶颈；提升场景化AI应用，构建覆盖知识库问答、自然语言SQL生成、风险报告自动评估的智能服务体系；基于机器学习建立风险模型和分析模型实现动态风险防控和决策支持。最终形成“数据-算法-场景-决策”的闭环能力，推动税务管理从人工经验驱动向智能秒级响应跃迁。主要建设应用场景内容包括：
1、知识库构建与智能问答
通过深度学习海量税务法规、政策文件及历史案例，动态生成结构化知识图谱，并借助自然语言处理技术实现文档解析与自动分类，构建起全面、精准且时效性强的税务知识库,为智能问答系统提供核心支撑。
基于大模型的智能问答机器人依托Transformer架构，具备复杂语义理解与多轮对话能力，可针对纳税人个性化需求提供详细指导，同时通过实时反馈机制确保答案准确性,成为智慧税务建设的关键环节。
2、智能问数
依托大模型的数据分析与机器学习能力，深度融合税务大数据平台中的元数据、查询规则及业务逻辑，构建出高度智能化的数据查询工具。该系统通过深度学习算法解析多维度税务数据（如申报记录、纳税人信息、税收统计），构建细致的数据模型。其实时数据更新机制与灵活查询功能，确保信息时效性；同时集成可视化工具（如趋势图表、分布报表），帮助税务管理人员直观分析数据并辅助决策。通过简化操作流程、强化安全保障，成为推动税务数字化转型的关键支撑。
3、SQL生成
大模型技术通过自然语言理解与SQL生成能力，实现了用户意图到查询语句的智能转换。例如，用户只需输入“2024年缴纳增值税超100万的企业”，系统即可自动生成精准SQL查询，并集成错误检测机制（如字段拼写纠错、逻辑校验），确保结果可靠性。该技术显著降低人为错误率，将复杂查询耗时从数小时压缩至分钟级，同时支持多轮交互优化，使非技术人员也能高效分析大规模数据集。通过简化数据访问流程、提升查询准确性，是数字化转型中极具潜力的创新方向。
4、风险报告生成及质量评估
通过整合多源数据与自然语言处理能力，实现了风险报告的自动化生成与智能评估。为确保报告质量，大模型集成校验功能，通过数据一致性检查与维度完整性验证，避免信息误导；同时基于历史报告学习，提供语言简化、结构优化等建议，提升报告可读性。其持续学习机制支持用户反馈与专家评审，实现报告内容与形式的个性化定制。提升了风险管理效能与监管精准度，成为推动数据驱动决策的关键工具。
5、风险应对指引
通过深度学习和自然语言处理技术，系统性分析法规、政策及历史案例，构建出智能体以识别风险点并生成个性化应对策略。同时，依据企业经营状况和财务数据，系统能提出税务筹划建议。此外，系统还能动态调整策略以适应行业特点和市场变化，确保建议的操作性和前瞻性，并通过实时监控功能跟踪措施效果，形成闭环式风险管理，及时优化策略。基于历史优质案例和用户反馈，系统持续优化输出质量，提升整体效能。显著增强税务机关风险防控能力，为企业提供精准税务支持，推动税收征管向智能化、精细化发展，对促进企业健康和社会经济稳定运行至关重要。
6、行业分析与经济分析
通过整合税费数据与宏观经济指标，全面刻画区域或行业的经济态势。在行业分析上，基于历史与实时数据评估税收贡献率、税负变化及增长潜力，构建行业景气指数模型，精准掌握运行状态并识别风险，为产业政策调整提供数据支撑。在区域经济分析中，整合多源异构数据开展跨区域对比，识别发展潜力区域和重点产业，预测其未来成长空间与税收贡献，助力地方政府优化产业布局。大模型还具备可视化与预测能力，将复杂指标转化为直观图表，并利用时间序列分析等技术模拟未来税收增长趋势，为政府决策提供依据。此外，其作为政策模拟工具，可进行“情景推演”，量化评估政策影响，提升政策制定的科学性与可操作性，从而推动税收征管智能化与精细化，为经济社会稳定运行提供坚实保障。
7、趋势预测
利用大模型强大的数据处理、深度学习及多模态建模能力，为税收治理提供科学化、前瞻性支撑。在税务风险预测方面，提前识别风险，实现从“事后稽查”向“事前预警”的转变。在税收收入预估上，构建高精度预测模型，预测未来增长趋势，并结合外部环境提供多情景模拟，助力地方政府合理安排财政预算。此外，其扩展性与自适应性使其能持续更新模型参数。提升税务部门风险防控能力、增强财政预算科学性、优化税收政策制定与评估机制，实现税务行业从“经验驱动”向“数据驱动”、“被动响应”向“主动预判”的跨越式发展，全面推动税收治理现代化。
8、智能稽查与协同执法
通过强大的数据处理、多模态信息融合与智能推理能力，有效破解传统稽查手段面临的数据海量、线索分散、人工低效及跨部门协作难等挑战。在智能稽查层面，大模型整合多源数据，构建统一数据视图进行多维交叉比对。同时，其异常模式识别与案件分类能力通过综合建模时间序列、行为轨迹等数据，自动发现潜在规律与异常行为，并支持语义级自然语言理解，解析申报材料中的逻辑矛盾与避税术语，提升风险识别全面性。
在协同执法方面，大模型打破部门间数据壁垒，实现执法建议书自动推送与跨境资金流动信息共享，大幅提升执法效能。此外，平台支持稽查全程留痕与智能辅助决策，动态调整案件风险等级与处置策略，确保稽查工作科学闭环。不仅推动税务执法向“数据驱动、智能研判、协同作战”转型，还对提升监管能力、维护税收安全、优化营商环境具有深远意义，是智慧税务建设的关键支柱。
四、实施效果
浪潮“税务+”大模型通过八大核心场景化应用，实现税务服务智能化、监管精准化、决策科学化，有效提升风险防控能力、优化营商环境，并推动税收治理现代化。其技术突破不仅为税务机关提供高效工具，更为企业与政府决策提供前瞻性支持，成为数字经济下税务转型的关键引擎。
完成单位：浪潮软件科技有限公司
完成人：林帅、刘敬合、孙朋、王浩