快评税收征管法草案——千呼万唤始出来,千言万语难交代
发文时间:2025-04-01
作者:叶永青
来源:菜花来了
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       一、征管的系统性大大提升,平衡考量略有不足

  因应新时代税收管理的需要,草案本身在税收征管的系统性上体现出了明显的进步。草案第一次把电商平台的协力义务纳入了征管体系,从而在网络时代为税收征管的实质信息化奠定了基础;草案明确了中介机构的相关责任,为从中介机构入手构建诚信的税收环境明确的重要的管理方向;在发票电子化,税收征收和税款追缴执行,税收登记等方面,草案都充分考量了现行征管中的现实问题做出了合理因应。

  美中不足的是,草案对电商平台的义务规定不够明确,对协力义务设置的处罚明显过高,某种程度上已经设置了类似连带责任的管理逻辑,对平台的权利义务设置有失平衡。毕竟在行政处罚法对行政处罚的正当性合理性要求越来越高的时候,这样的处理似乎有失偏颇。

  从税收的征管角度,改变以普遍性惩罚为主的征管逻辑,构建事先提供确定性,事后分情形处理,该罚的重罚,而责罚相当的体系是我们认为税收征管法发展的重要方向。我们在原有草案中对滞纳金改为利息的建议,结合对偷税认定的定义修改和扩大其实是在寻求一种征管平衡。就是一般而言,对于纳税人的少缴税款行为,应当以资金成本作为对价,而对于纳税人的明显恶意行为才施以重罚。从这个意义上,未来如何修改刑法,明确严重偷税行为的刑事处罚适当降低刑罚的现有门槛,统一虚开和偷税的刑罚指向从而与征管法的责任体系相衔接,真正实现罪责相当,也还有一段路要走。这样的思路也和世界各国的一般征管逻辑更为接近,在税务机关已有机会在征管上全面取得相关的信息,进行充分的证据认定情况下,应该在纳税人义务和法律责任设置中留有余地。

  二、纳税人的权利保护有所进步,但草案在此方面亮点稍欠

  草案在纳税人的权利保护上最大的亮点是在行政复议上取消了税款前置,从而为纳税人自身存在的税收争议合理主张打开了路径。在过去几年里,各级税务机关在行政复议实质化解争议上取得了不断的进步,大量的税收争议通过行政复议程序得以化解。从法理和实践上看,此次修改都体现了国家税务总局从善如流的做法。

  然而,由于行政复议衔接行政诉讼的现行规则只有15天的时间,如何保障纳税人的争议权利在这个角度又产生了新的问题,那就是15天内是必须完成纳税(担保)和确认的流程还是只要提出相关申请就可以,双方有无充足的时间来进行相应的程序流程,这些就变成了新的疑问。在实践中还涉及到,如果提供担保继续诉讼程序在其他方面是否会对纳税人产生影响。

  草案除了这个重要变化,还在税款征收中明确了税务机关查处税收违法行为的基本原则,我们相信这些原则会在未来的稽查程序修订中有所反应。略微遗憾的是,草案并没有在预先裁定、纳税人信息安全、纳税人的发票申领权利等方面对目前存在的重大需求做出因应。以预先裁定为例,上海和北京先后做出的尝试,作为征管改革中提升税收管理确定性的重要举措,如果没有上位法的最终确认和支持能走多远就很值得担心。即便规则层面做出合理的授权但把改革的具体尝试交给地方,也是一个值得考量的问题。

  三、法律的逻辑整体自洽,与其他法规有效衔接但仍有具体问题的处理值得商榷

  征管法体系的完善,包括与破产法的衔接,在优先权上的调整,处处体现了与其他相关法律相互衔接的努力和友好姿态,也是立法技术进步的重要体现。

  然而在迟纳金的规则上,送审稿的修改意图不明。如果送审稿修改名称只是为了明确税收滞纳金和行政强制法的滞纳金的不同,完全可以理解。但是如果是希望借此来改变滞纳金被法院认定不能超过本金的现实状况,可能就有点不切实际了。毕竟滞纳金不超过本金的司法状态其实并非建立在司法机关不了解两者的差异而错误适用行政强制法的基础上,而是考虑到滞纳金本身明显的惩罚性而做的平衡性限制。换句话说,如果不改成迟纳金而把每年万分之五降到万分之二,都有可能改变司法的认定方式,但如果只是改名显然是不可能实现这一目标的。国家税务总局在消费税征管中曾经多次指出是否属于消费税的应税内容不取决于名字是不是混合芳烃还是X芳烃,而是要看产品和业务的实质。当局者迷,在迟纳金的修改上,我们理解税务机关担心去掉或降低税款的滞纳责任和惩罚性可能会给税收征管的威慑性带来一定的影响,然而,靠普遍惩罚带来的威慑性其实并不能在现有条件下有效促进征管。特别是,在征管环境发生重大改变之后,在新的经济形式下,高昂的滞纳金越来越成为税收征管的阿克琉斯之踵,成为税收争议中的矛盾焦点。这些问题都需要认真的对待。

  站在务实的角度,如果滞纳金的威慑性不能取消,至少在滞纳金减免条件中考虑到纳税人的过错程度,把现行的免除条款从税务机关有责变为纳税人无责,一个小小的改变和授权都可能成为实质化解争议的重要手段和方式。

  一部征管法,十年编修路,百练可成钢,千言待谨行。法律的规定,需要长期的稳定,而在时代的巨变中,既要考虑历史的重重因素,也要站在继往开来的角度为税收征管新时代的到来打开大门。


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AI开票时将“柚子味鱼排”写成“柚子”,怎么办?

当下人工智能(AI)应用逐渐深入各行各业,如何依托全面数字化电子发票推广赋能企业开票,将传统需要人工判别的开票内容,转变为规则自动化、判别智能化的AI链路数智化开票,值得关注和探索。

  人工开票面临“选码”难题

  随着经济的快速发展,新兴产品快速涌现。传统开票系统依赖开票员人工选取每个商品的开票信息,存在个体主观认知偏差且人工处理速度较慢等问题,难以适应复杂的行业特性与政策变迁。

  商品编码、税目及税率的选择需同时匹配国家税务总局、国家市场监督管理总局及海关总署颁布的《商品和服务税收分类编码表》《全国主要产品分类与代码》《商品名称及编码协调制度》等多套编码体系。

  以常见的薯片为例,因工艺不同,在税收分类编码中分为两个不同的条目。原切薯片的税收分类编码条目为“焙烤松脆食品”(编码103020105),对应中国物品编码中心产品通用名“原切马铃薯片”;薯泥压制薯片的税收分类编码条目为“膨化食品”(编码103020104),对应中国物品编码中心产品通用名“膨化食品”。有的财务人员未接触过生产线,见“薯片”即选“膨化食品”,将不同工艺混为一谈,导致选错、用错、开错发票。

  一方面,目前的商品编码体系较多,有待统一;另一方面,编码设计滞后于新业态的发展速度。一些新兴产品、复合型商品等没有与之完全对应的条目,存在“无码可选”的问题。有的企业“自主创标”,根据自有业务管理便利创建内部类目,无法与现有商品编码直接对应。有的电商平台自建分类标签,对部分携带附加服务属性的复合型商品等,开票选码依赖电商平台财务人员主观判断,不同电商平台开具发票信息可能不同。

  当前人工智能同样可能误判商品信息

  全面数字化的电子发票推广后,纳税人可将原税控设备中的客户和商品编码等信息批量导入电子发票服务平台,通过特有名词、关键词匹配的线性逻辑实现快速开票,解决了人工选码效率低、跨平台数据割裂等问题。但是商品编码体系较多、对复合商品的赋码标准缺乏等影响因素依然存在。

  笔者认为,可探索“数据获取—语义理解—多维校验—动态优化”的AI全流程链路开票模式,以更好应对复杂开票场景。依托AI语义处理能力,理解复杂的业务并简单描述,再将其自动匹配到最接近的编码,结合业务合同、支付记录等多维数据交叉校验,不断优化匹配规则。

  从目前来看,实现链路开票尚存待解难题。

  数据质量有待加强。数据校验和机器学习对数据质量要求较高,目前纳税人自行填写商品信息开票的模式让开票行为自由度更高,一定程度上也导致了有效数据与无效数据掺杂的情况。例如,有的物业管理公司兼营物业管理和停车服务,开票时惯性思维选择“现代服务”税目,适用6%的增值税率,未将停车服务对应的销售数据正确开具为不动产经营租赁发票,适用9%的增值税率。这使得日常税收征管中预警模型对风险识别的误判率上升,需要人工耗费大量精力追溯数据链路、校准算法逻辑。自由填报数据后失真的错误数据可能“污染”AI模型,AI可能将错误模式视为合理行为,导致错误推荐编码、税率错配等。

  AI应用的技术水平也有待加强。当前AI对非结构化数据解析能力有限,开票项目名称中出现多种规格名、品牌名等数据时,会对商品适用税率判断造成干扰。如开票项目名称为“柚子味鱼排”,AI可能误判商品为“柚子”。同时,在诸如混合销售或减免税政策等复杂业务场景下,AI误判率增加,需要人工介入复核。

  此外,各个行业的商品分类逻辑差异显著,单一AI模型难以兼顾各行业特征,每个垂直领域模型调试都需要耗费大量时间,并且随着行业发展、政策变动等因素还需要模型能够快速迭代响应,调试成本较高。

  “链路开票”落地的解决方案设计

  针对上述问题,笔者建议,进一步优化商品编码,升级税率、征收率的智能推荐系统等,推动实现销售货物或劳务过程的争议前置、校验前移、标准先定、链路闭环。

  构建商品全生命周期溯源体系。在商品编码与《商品和服务税收分类编码表》《全国主要产品分类与代码》等现有编码规则匹配之外,拓展匹配中国物品编码中心的GS1编码数据,构建开放共享的商品服务编码知识库。可通过AI自动生成基础词条,匹配对应商品,根据行业标准、优惠政策等变化及时更新对应词条,供纳税人和税务人实时查询使用。通过应用程序编程接口实时调取商品名称、规格、材质等基础信息,依托GS1编码基础标识体系,为每个商品生成独有的“税收数字身份证”,保证企业开具发票时可以“识码寻码”,通过单个商品唯一的“税收数字身份证”选择与之对应且正确的商品编码和税率、征收率。通过管理商品“税收数字身份证”,获取相关商品的流通路径和销售情况,为行业趋势和经济分析提供数据支撑。

  推动分类体系规范融合。基于增值税暂行条例的服务注释条款,探索构建“业务场景—服务类型—编码税率”模型。在数电发票开票平台通过自然语言处理技术解析业务合同和商品关键词,根据关联属性强、中、弱三层清分处理。对于强关联的关键词自动关联匹配相应商品编码和税率,初步清分出标准化商品征收信息。对于中、弱关联的商品做好人工复核标记,提示转入人工确认环节,可人工一键处理的简单复核业务在确认后更新开票模型知识库。同时,由税务与行业领域的专家代表组成编审委员会,对清分后无法判别的弱关联争议条目进行人工裁定,将可能存在的争议环节前置,提供企业异议申诉渠道,会商解决后定期更新商品服务编码知识库,通过动态增补尽量实现所有货物服务商品代码、名称及税率、征收率的正列举和更新维护。

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  通过“系统智能化预填+人工校验修正”的人机协同模式,自动获取纳税人前期人工预填数据,根据业务类型自动预填必填项目,纳税人仅需人工核对补充,解决标准化系统难以覆盖复杂交易场景的问题,同时通过人工修正结果反哺系统迭代开票监测,双向反馈降低误开率。开票系统增设描述词过滤模型,自动屏蔽“柚子味”“芝士味”等风味描述词,聚焦核心商品词预填,当人工核对时弹出提示框“检测到风味描述词,请确认实际商品是否为鱼排?”确认即开票,修正即通过人工修正补充商品特征描述,训练模型提示预填准确度。

  对未纳入GS1编码体系的非标商品,如定制商品、手工制品等,可以采用“图像特征提取+语义分析”技术识别商品外观、结构,智能生成推荐编码,并按照对应税率开具相应发票。