探访光谷科技企业，AI赋能税收治理 —— 中南财经政法大学青年学子助力税收治理效能提升

中教网8月27日讯（通讯员 刘子璇）为积极响应“以数治税”的税收现代化战略，中南财经政法大学AI大模型赋能税收实践调研队以“以数治税，以智赋能”为主题，于暑期开展了为期一个月的社会实践活动。团队聚焦研发费用加计扣除政策执行中的监管难题，探索人工智能在税收风险防控中的应用，助力税收治理效能提升。

深入企业一线：多领域走访与基本资料搜集

近年来，国家多次优化研发费用加计扣除政策，持续加大税收优惠力度，但也带来了新的风险挑战：部分企业利用漏洞，凭虚假材料骗取政策红利；税务部门则普遍存在人力紧张、核查滞后等问题，难以完成20%的抽查任务。

武汉光谷作为国家科技创新的重要阵地，累计集聚高新技术企业9000余家、科技型中小企业近2万家，小队重点划定武汉光谷为实践区域，实践小队带着课堂上学过的研发费税收管理知识，带着问题走访东湖高新区的高新技术企业。

在老师和省税务局干部的带领下，小队于8月1日-8月6日期间赴武汉巨合科技有限公司、安翰光电科技有限公司、立得空间有限公司等企业开展了企业研发活动专项调研。在与企业财务及行政人员座谈中，企业财务和税务人员也纷纷提出了研发费管理上的税收疑难问题，为小队总结分行业的研发费税收风险提供了实践依据。在税务局干部的指导下，现场调取了部分企业的研发项目备案资料，现场就有争议的风险问题进行了意见交流。

图为团队成员前往实践地途中，孟抒熠供图

图为团队成员参观安翰科技，孟抒熠供图

图为团队成员参观立德空间，孟抒熠供图

完善技术设计：风险分析与智能工作流搭建

初步调研结束后，团队随即开展了系统化的风险点识别与分析工作，最终以“人员 - 费用 - 资产”三维框架展开核验，共整理出六大总方向与十一个风险点。包括研发人员身份界定不清、研发费用与生产费用混同、研发用固定资产重复列支等，并形成了详细的风险点清单及判定标准。

图为团队成员搭建的工作流，孟抒熠供图

在技术路径上，团队基于dify平台部署本地大模型，采用低秩适应（LoRA）技术，对通用大语言模型进行参数高效微调，与此同时，结合国家税务总局的政策法规、稽查案例与实务经验，团队构建多维度训练语料，开发出可自动审核辅助账、扫描风险点并生成分析报告的工作流demo，初步实现了AI智能体在申报审核环节的“嵌入式”应用。

技术实践落地：报告成果并收集优化意见

在实践末期，调研队于8月20日赴国家税务总局湖北省税务局，向相关管理处室展示交流实践成果，也发现了模型的风险报告的稳定性问题，税务人员对团队探索给予肯定，同时提出了三点优化意见：一是加强地方性补充政策的适配性，二是拓展数据获取的广度，三是增强风险预警的灵活性。团队逐条记录，并纳入后续迭代清单，以确保模型的实用性与普适性。

图为团队成员于税务局汇报交流，孟抒熠供图

从光谷企业调研到智能模型搭建，从一线座谈到成果交流，数周的实践让队员们深刻体会到“以数治税，以智赋能”的现实意义。作为新时代青年学子深知肩负使命，此次实践既是专业能力的锤炼，也是对服务国家战略、回应社会关切的真切体验。未来，团队将继续推动人工智能与税收实践的深度融合，以青春智慧助力税收治理现代化，为财税高质量发展贡献力量。

团队于湖北省税务局实践合影，孟抒熠供图

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