作为一名税收风险的“巡防员”，我曾有过多次到深夜还在与Excel表格和代码“鏖战”的经历。如今，我的电脑里多了一位“隐形同事”——AI。基于数据安全的要求，我们未向AI输入业务数据，但依靠AI强大的分析推理能力，我们可以让它优化处理流程、生成代码框架，在严守安全边界的前提下，将原本需要数日的数据分析工作压缩至几个小时。
AI最让我叹服的，是它在处理标准化任务时如流水线上“机械臂”般的高效率。比如，在筛查企业虚开发票风险时，以往需要依靠专家经验，从申报表、发票流向、行业均值等维度人工比对数十项指标，再计算异常阈值。这种方式不仅耗时，且指标容易滞后。现在可以通过AI探索指标设计方向，输入“分析某行业高风险特征”，AI便能基于公开案例库，推荐关联发票、申报表、海关数据等潜在风险指标，并展示正常企业与风险企业的指标分布差异。这种“沙盘推演”模式，既能启发分析思路，又无须提交真实数据。更奇妙的是，它还能从海量案例中总结出人类难以察觉的规律。
尽管工作效率提升了，但我也产生了新的困惑：如果AI越来越能干，税务人的价值应该锚定何处？
去年的一次核查任务启发了我。经过大数据筛查后，系统自动将一家酒店标记为“高风险”，理由是“少计或未计销售收入”。实地核查后发现，2023年因疫情原因酒店业受到较大冲击，这家酒店索性趁客流低谷重新装修，数据异常实属无奈。那一刻我意识到，AI和大数据一样都有局限性，虽然能计算和分析既有数据，但也容易忽略现实的复杂性。
更令人无奈的是“AI幻觉”的出现。比如，当我尝试用AI辅助编写《税务处理决定书》时，它给出的内容辞藻华丽，却通篇“一本正经地胡说八道”。AI能检索全网数据，却无法分辨虚假与真实；AI能模仿法律术语，但读不懂文书中的裁量智慧，更理不清“法理情”的辩证统一。
AI终归只是工具，用得好不好取决于我们自己，例如，我们可以让AI处理80%的标准化筛查任务，剩下20%依赖行业经验、政策裁量的任务则交由有经验的税务人员审核把关。
有同事问我怕不怕被AI取代？我的答案是：不怕。一次实地核查给了我深刻的体会，风险扫描提示一家日用杂货店，连续数月“零申报”，疑似存在隐匿收入。当我们走进店里时，一位白发苍苍的店主颤巍巍地掏出皱巴巴的账本，解释每一笔“异常数据”背后的故事：那年，台风导致店面受损，停业整修了三个月，复业后老主顾流失大半，因此营业额一直不高，虽达不到起征点，但仍应依法申报。那一刻我意识到，再强大的AI也做不到政策执行中“法理情”的微妙平衡。
所以，与其焦虑被AI取代，不如思考如何让它“为我所用”。毕竟，真正的风险防控，防的是偷逃税，守的是公平底线。这份初心，终究要由人类赋予温度。
