智慧纳税，畅享数字化时代的便捷服务——江苏省地方税务局网上办税平台引领潮流，

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金财互联这家公司是做什么的？

金财互联控股股份有限公司是一家以云服务为依托,运用大数据、人工智能和区块链等先进技术手段,对财税产业的产品、生产、营销和服务等关键环节进行数字化改造,进而重塑业态结构与生态圈。

金财互联子公司方欣科技自1998年成立以来,一直致力于财税领域的发展,是国家税务总局金税三期纳税服务平台承建商、国家税务总局实名办税与监控系统承建商,税务行业电子税务局解决方案引领者,为全国超千万企业提供办税综合服务。

主营业务:

互联网财税服务、热处理设备制造及服务。

新的税收征管改革，是否意味着税收严征管时代的来临？

我不认为新的税收征管改革意味着税收严征管时代的来临。

以***中央办公厅、***院办公厅名义发布税收征管改革的文件是比较少的，显示中央是把税收征管改革纳入国家治理体系来考虑的。

以我从事税务工作三十多年经验看，所谓税收严征管时代是上世纪的事，那时候市场主体少，经济活动范围狭窄，税务干部几乎能够紧盯着分管范围所有的经营行为，加之财政压力大，税收征管非常严。

现在小微企业和个体工商户税收起征点一提再提，经济业态层出不穷，市场主体数量急剧膨胀，“放管服”改革持续推进。虽然税收征管力度从法规上要求没有变化，实际上应该宽松许多。

新的税收征管改革文件刚刚下发，我的理解是依托信息化、大数据，推进税收征管现代化。纳税人将更加方便，税务部门应该提供高效的服务。

但是，不要试图摆脱监管，大数据时代给经济活动带来方便，也给税收监管提供了途径。大家都在网络上缴税、收税、办理业务，不打照面，说不定一张罚单就到了你的邮箱，税务局请你“喝茶”肯定就是大事不妙了。

新的税收征管改革个人认为有以下几大变化：

1.以票控税向大数据管税转变。这是税收征管改革的一个重要方向，未来的税收征管通过数据信息的监控进行税收风险识别，逐步摆脱以票控税的传统征管方式。未来相信会通过数据信息的共享与大数据分析，税收风险识别水平会进一步提升。

2.税收执法监督会进一步加大。税务机关工作人员是否公正执法、精准执法的内外部监督力度会加大。特别是整个执法过程的信息化管理，为执法监督提供了信息化平台，未来总局、省局都可以通过金税系统监督基层税务机关执法规范化情况。

3.对打击偷逃骗税行为进一步深化税收风险管理理念。对风险高发地区、行业、人群进行重点执法监督检查，提供随机抽查比例 扩大检查覆盖面。

4.加大高收入、高净值人群的税收服务与监管。目前高收入、高净值人群税收征管还存在很大漏洞，很多高收入、高净值人群收入申报漏报、少报，这样不利于公平税负。一部分高收入、高净值个人投资资产等快速增长，实际缴纳的个人所得税与之不能配比。一方面说明我们个人所得税税收征管存在薄弱环节，另一方面监督检查力度还不够。某明星巨额偷税案实际上就是一个明显的例证。

偷逃税与反偷逃是一个长期的过程，随着税收大数据时代的来临，税收监管会更加科学、精准，税收征管漏洞会进一步压缩。

恰恰相反，新的税收征管改革，对合法纳税、依法纳税的老百姓是好消息，将提供更好的服务！

但是对逃税扣税，特别是一贯如此的企业和个人，将通过大数据和互联网手段，实现更精准、更全面征收！

对新富起来的新业态群体，或者拥有数字财富的人将纳入其中！

因为数据表明，他们才是税收征集的大头！

我认为改革十分必要，国家这几年出台了很多税收优惠政策，但还有一些企业特别是一些小型服务企业瞒报收入，长期经营长亏不倒，你出台的优惠政策他不用享受自己就给自己全免了，长期收入零申报。还有一些企业为了上市为了***而利用增值税抵扣进项税的政策几个关联企业之间虚开增值税***，虚增收入财务***。希望加强税收监管，特别打通银行与税务的关联通道，让偷税者的每一笔收入都能照张纳税。如果有可能恢复产品税取消增值税。

税收征管漏洞税务部门一直以来在想方设法堵塞。征管体制改革也就是税务部门对待纳税人的税收管理模式的提升和转化，目的是凭借信息化手段实现税收大数据比对风险管理，更好为纳税人服务，减轻纳税人、税务机关的征纳成本。

可以说，对纳税人管理更加公平了，服务更好了。

你觉得人工智能技术的应用才刚刚开始吗？

谢谢邀答！

人工智能从被提出到现在，已有超过60年的发展历程，虽然中间也经历过暂短的热潮，都没有真正火起来，而直到去年3月阿尔法狗打赢了世界围棋冠军李世石，AI才掀起了新一轮的热潮。这轮热潮，在谷歌、Facebook 、微软、BAT等企业投资推动下，让AI走到大众视野，也走向实际应用。

但是，正如题主所说，人工智能应用才刚刚兴起，还是少数技术实力雄厚的重量级玩家在推动，大规模的商业化应用还没有落地。就像互联网技术一样，现在IT互联网行业应用落地，再逐渐向电信、金融、交通、制造等各行各业推进。人工智能技术也会遵循这样的进程，应用从IT互联网行业逐渐向各行各业深入。最终，AI+行业会成为现实。

目前推进AI向各行各业应用，数据量已不是问题！

计算、算法和大数据被看做是人工智能发展的三大支撑力。人工智能之所以最近两年才火起来，正式因为拥有了这三大支撑力。

数据量就是AI的“养料”。历经了十多年互联网行业快速发展所积累的数据***，为AI提供了充足的“养料”。例如，在 AlphaGo 的学习过程中，核心数据是来自互联网的 3000 万例棋谱。互联网和智能手机的快速普及催生了海量数据。无论是人们无论是用手机、跑步、看电视还是行驶在车流中，几乎所有的活动都会留下数字足迹，海量数据已汇成数据洪流。

随着数据量在继续暴涨，尤其是随着手表和汽车等更多设备接入互联网，数据量只会有增无减。比如：有人估计，无人驾驶汽车每秒将会产生100GB的数据.

再看看算法方面的更新。以人脸识别为例，在 2013 年深度学习应用到人脸识别之前，各种方法的识别成功率只有不到 93%，低于人眼的识别率 95%，因此不具备商业价值。而随着算法的更新，深度学习使得人脸识别的成功率提升到了 ***%。这离不开算法方面的进步更新。

当然，算法的更新也离不开大数据和计算力的支持——深度学习模型只有通过大量的数据训练才能获得理想的效果。相应地，海量数据的运算处理也必须有强大的计算作为支撑。

现在的人工智能系统可以使用成百上千个GPU 来提升的计算能力。这使得处理学习或者智能的能力得到比较大的增强。之前用 CPU一个月才能出结果，然后再去调整参数，一年只能迭代12次。GPU产生后大幅提升了计算量，现在用 GPU 可以一天就出结果，迭代的更快。

有了计算的基础，加上算法的突破与数据洪流的爆发，推动人工智能获得突破性的应用。可以说，人工智能技术已具备了普及和大规模商业化的基础。

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