上海，2025年11月6日——普华永道中国税务科技合伙人林榕在第八届中国国际进口博览会上发表了“税务AI应用最新展望”的主题演讲。与此同时，普华永道中国税务科技...
上海，2025年11月6日——普华永道中国税务科技合伙人林榕在第八届中国国际进口博览会上发表了“税务AI应用最新展望”的主题演讲。与此同时，普华永道中国税务科技总监潘伟俊现场为来宾介绍了GenAI战略。
在GenAI（生成式人工智能）技术迅猛发展的时代背景下，税务行业正迎来智能化转型的关键机遇。随着GenAI技术进一步与财务、税务以及法务等关键业务流程深度融合，这一过程正催生出一个更为成熟的企业内部联合智能生态系统，将“财、税、法”三个领域更紧密结合，显著提升了企业运营管理效率，也为风险防控提供了全新的视角。
然而，税务智能化创新并非易事，企业往往面临着技术接入和场景深化的困惑。普华永道税务科技团队，通过对GenAI领域的深度研究与技术落地实践，开发并上线了更适合国内用户需求的税务智能工作系统，并在此过程中积累了更丰富的GenAI实施经验。实践证明，税务智能化升级远不只是简单扩展工具平台那么简单，而需要更深层次地结合企业税务领域的特定场景，针对复杂的业务需求进行细致的深入探索和研究。
税务智能化升级：税务管理新模式的探索
在GenAI技术的浪潮中，税务智能化升级不仅是技术层面的优化，更是税务管理模式的深刻重塑。
首先，垂直场景下强化生态接入是税务智能化升级的首要前提。税务业务涵盖发票、税务申报、风险管理、税收政策解读和应对等多个环节，我们需要对垂直领域下各个场景进行深入分析，以明确如何更方便地接入整个AI生态，适合用什么技术，以及采用何种形式实现，并据此制定升级规划。对税务业务有深厚的理解，并结合前瞻性的思维，才能够精准把握智能化升级的方向和重点。
其次，税务核心数据治理是税务智能化升级的核心基础。高质量数字化的税务数据是智能化决策的基础，其准确性和完整性对升级应用的效果具有决定性的影响。Agentic AI的应用让AI自己决定调用的工具及访问的数据，那么准备好供AI访问的系统和调用的数据，保障信息源的可靠性和数据质量，构建并持续更新税务知识图谱，才能为智能化决策提供坚实的数据支撑。
此外，Deep Research模式的引入也是税务智能化升级的关键技术。税务业务的复杂性往往体现在多层次的政策解读、跨部门数据整合以及动态风险评估等环节，这些问题通常涉及海量信息源的交叉验证和逻辑推理。使用Deep Research模式进行复杂税务问题的查询及解答，能让AI模拟税务专家的思考路径：先拆解核心问题成可操作的子问题，然后逐一查询权威数据源（如政策库、历史案例、实时法规更新和专家解读），最后汇总并交叉检查结果，确保输出逻辑严密且高度贴合业务实际。
最后，管理机制的变革和创新是税务智能化升级的重要保障。建立与智能化升级相适应的管理机制，包括组织架构的调整、工作流程的优化、人员的培训和技能升级、对AI应用的文化共识等方面。特别是提高税务人员对GenAI技术的理解及掌握，提供工具实现税务人员与GenAI的高效交互，让AI智能体融入税务工作的日常，更能让AI 真正成为组织的内生能力。
普华永道如何助力企业实现税务智能化升级
普华永道凭借其丰富的税务咨询服务实践经验，与先进的人工智能技术结合，形成了一套税务智能化升级的方法论框架，从决策层、执行层到企业文化三个层次构建模块化路径，企业完全可以参考这样的方法论逻辑，建立一套针对税务智能化的升级框架：
一、决策层
治理的核心并非一味的技术导入或忽略风险，而是根据企业实际业务范围和税务数字化建设水平，明确领导力与监督机制，确保“数据可控、风险清晰”。通过评估税务场景中的业务流程和实际需求，帮助企业识别哪些税务工作环节最适合应用GenAI技术。同时，建立内部协同及反馈机制，在税务合规与智能化效率之间取得平衡，让企业“能评估”，系统“能运行”，让整个税务管理在智能化的道路上达到“能决策”的目标。
二、执行层
技能提升方面，对税务人员进行培训与人才准备度评估；同时组建具备专业税务知识的咨询顾问及技术人员小组，对核心场景进行有计划的智能体开发。
数据准备方面，评估业务、财务、法务数据的完善程度，实现数据的快速整理与补充，并通过标准化数据模型支持多源数据的挖掘与风险指标计算。
技术与系统方面，打通各上下游系统，实现税务数据的“可视、可控、可扩展”，并引入专业税务智能化工具如税务AI工作台，支持多种场景应对法规变化和各种税务场景。
法规与合规方面，设计政策解析、流程优化以及执行三个方面的管理规范，并对税务法规进行本地化调适，以符合发票管理、跨境交易等复杂要求。
风险与监督方面，明确审计与预警机制，实施定期风险监测及专项分析作为企业对税务场景的管控抓手。
三、企业文化
公司整体需要形成更加务实的企业文化，奖励解决具体问题的团队，关注实际应用效果。通过系统使用频率、每个功能的使用次数，对话次数、大模型消耗量等客观数据了解AI应用落地的现状。
税务智能化绝非技术工具的简单叠加，而是一场对财税治理体系的全面重构。企业唯有把 AI 的爆发力沉淀为可持续、可复用的长期效率引擎，才能让“治理”真正进化为“赋能”，在智能赛道上持续领跑。