人工智能行业-合规风险分析生成式人工智能 税务海关管理应用.pdf
本技术笔记探讨了生成式人工智能（GenAI）在税务和海关管理中的合规风险分析能力。通过对GenAI技术的简要概念概述，以及四个通用用例的描述，说明了其在增强风险分析师工作中的应用。
**核心概念：**
* **生成式人工智能(GenAI):** 一种利用模式（用于识别、合成和建模）协同工作的人工智能，以生成类似人类的内容。
* **基础模型：** 在大量数据上训练以生成类人内容并执行各种任务的通用机器学习模型。
* **RAG技术(检索增强生成):** 用于为GenAI服务提供特定领域上下文，从而显著提高输出质量的技术。
**GenAI在合规风险分析中的应用：**
1. **助手AI：** 帮助税务官员快速总结大量文本和报告。
2. **顾问AI：** 在决策过程中提供深入分析和专家建议，例如识别欺诈模式。
3. **协作式AI：** 协助官员执行研究、分析和报告，例如分析贸易数据以识别违规趋势。
4. **自主代理AI：** 在预定义的决策边界内自主管理任务和流程，例如自动审查纳税人的常规通信。
**技术框架：**
* **部署选项：** 包括商业云、本地部署、专业和混合选项。
* **GenAI访问渠道：** 包括聊天机器人、虚拟助手和嵌入现有风险分析工具中。
* **风险分析用例：** 主要应用于辅助、咨询、协作和自主代理（替代）。
**使用GenAI的建议：**
1. 在人工智能提供明显优势时使用。
2. 明确人类的责任。
3. 预见变化并优先考虑员工培训。
4. 建立并保护一个包含机密合规信息的知识库。
5. 谨慎、逐步地采用GenAI。
**本地应用程序：**
本地部署选项（例如使用ASYCUDA系统）有助于降低感知到的风险，尤其是在数据主权法规以及对生成式人工智能服务背后供应链有限可见性的情况下。
**案例研究：**
1. **研究：** 评估货币贬值对税收收入和合规性的影响。
2. **分析：** 审查大型纳税人的风险，例如分析跨国矿业公司的年度报告以识别潜在的合规风险。
3. **分析：** 根据历史审计结果识别最有可能低报的中小纳税人。
**代理集成案例：**
展示了代理之间如何使用自然语言进行交互，通过SQL Coder, SQL Executor, 和 Data Analyst协同工作来处理用户提出的问题，并生成技术工件（例如SQL编程代码）。
**未来发展方向：**
GenAI的未来可能是一体化整合到数字工具和管理代理环境中，并迅速成为主流。这需要针对专业领域的定制解决方案的出现。
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