生成式AI税务语料库研究观点概览

《面向生成式人工智能的

税务语料库建设研究》

观点综述

引言：

伴随生成式人工智能技术的快速进步，大模型与行业应用的深度融合已成为数字化变革的关键方向。税务领域作为国家治理的重要环节，迫切需要高质量专业语料库来推动智能化升级。泰州市税务学会课题组撰写的《面向生成式人工智能的税务语料库建设研究》，系统探讨了税务语料库建设的完整过程，深入阐述了其建设背景、核心价值、实施路径与未来趋势，为税务人工智能发展提供了坚实的理论依据。该论文荣获全省税收科调研优秀成果奖。本文基于该研究成果，从核心内涵、建设基础、实践架构及发展展望四个角度，对主要观点进行系统梳理。

一、税务语料库的核心内涵与定位

税务语料库是指围绕税务专业领域系统收集、整理、标注的文本、音频、图像等多种类型数据集合，重点关注税收术语、政策逻辑、业务流程等专业内容，具有高度针对性和实用性，与覆盖广泛领域的通用语料库不同。其核心价值在于为税务大模型提供高质量数据支持，解决通用大模型在专业场景中出现的“知识幻觉”“答非所问”等问题，助力实现税收征管的精准化、智能化与高效化。

从政策背景看，国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》明确要求加强人工智能高质量数据集建设，为税务语料库建设提供了政策依据。在行业实践中，税务语料库已呈现多元化发展态势，既有服务“走出去”企业、中小微企业的专项语料库，也有聚焦风险应对、纳税人咨询的主题语料库。税务总局在“税珍珠”应用建设中，通过组织全国税务干部开展查询语义标注，初步构建了具有税务特色的语料基础，为后续标准化建设积累了经验。

税务语料库的数据源具有鲜明的行业特征，涵盖结构化与非结构化两类数据。其中，结构化数据已实现总局集中管理，非结构化数据则包括税收政策法规、执法案例、风险应对报告、纳税服务咨询记录等，这些数据共同构成了语料库建设的核心资源，为税务大模型提供了丰富的知识储备。

二、税务语料库建设的必要性、可行性与重难点

（一）建设必要性

税务语料库是构建税务大模型的核心要素，与算法、算力共同构成大模型发展的“三驾马车”。相较于算法的快速迭代和算力的资金依赖性，高质量语料库是税务大模型持续优化的基础，直接决定模型的语言理解能力、知识储备深度与生成可靠性。同时，语料库建设契合“以数治税”战略方向，通过整合内外部涉税数据，推动税务执法、服务、监管的制度创新与业务变革，为智慧税务建设提供关键数据支撑。

（二）建设可行性

技术层面，数据采集、清洗、标注、存储等语料库建设关键技术已趋于成熟，可根据税务工作特性进行适配调整。社会效益层面，语料库作为基础设施建设，能为税务大模型提供语言能力基础、知识