国家税务总局内蒙古自治区税务局立足现有数据资源，运用大模型优化税费业务数据预填及风险预警场景建设，创新打造四类智能应用场景，将人工智能嵌入风险分析、指标生成、脚本开发、质量审核全链条，为税收风险管理减负增效。

　　据了解，项目推进过程中，内蒙古税务局依托现有的税收数据支撑平台，复用发票、财务报表等18个成熟主题模型成果，并对接税务总局获取优质大模型算力与专家资源保障，盘活数据资产。在此基础上，建立“税费关联图谱+业务场景知识库”双核心知识底座，深挖税税、税费、费费内在逻辑关联，梳理覆盖全区37个税费种的110项关联规则，整合多税种政策规则与历年实战风控案例，搭建专业化、可联动的知识库。此外，通过“小切口验证、中场景迭代、大流程贯通”三阶迭代工作法，先从发票品目与经营范围不符单点风险入手，逐步拓展至增值税申报校验、相关产业链全链条风控等场景，循序渐进打通风控业务流程。 

　　据了解，在模型需求编制环节，以往业务人员需耗费数天甚至数周逐页翻阅政策文件、风险案例，手动梳理风险手法特征，不仅要反复核对政策依据的准确性，还要在指标描述、扫描公式、应对指引等多个章节间来回打磨，平均每个模型需求生成周期长达7-10天，而依托大模型能力将风险案例、政策文件等知识进行整合、提炼后，仅需要10分钟即可自动生成初稿，帮助业务人员快速梳理思路、形成高质量模型需求，减轻案例提炼及文档整理压力。 

　　在模型脚本开发环节，经过将统一指标元使用的业务场景、表间关联逻辑进行详细注释，并将以往人工经验整合到知识库及提示词后，可以通过大模型解析用户需求，自动检索适配指标元表并映射语法规则，业务人员即使不懂任何数据库、代码等技术知识，也可以实现“2分钟想法变脚本”，有效降低了用数门槛，辅助基层人员开展数据分析及验证。 

　　在脚本质量技术评审环节，以往审核人员需逐行查看脚本代码，手动校验文本规范性、表使用合规性、空值校验等十余项维度，每个脚本的人工审核平均需1.5-2小时，不仅耗时耗力，还容易因经验不足忽略关键漏洞。依托大模型，可自动完成语法校验、性能筛查与业务逻辑研判，自动出具质量评估报告，2-3分钟内即可完成校验，问题识别率提升至99%以上，更将审核效率提升近10倍。   

　　在风控核查环节，以往基层人员需要通过多系统切换查询完成案头分析，而通过大模型调用数据支撑平台接口，将纳税人登记、申报、发票等数据进行归集，税务人员可通过“一问一答”的方式完成多维度涉税信息的个性化整合。 

　　内蒙古自治区税务局第二税务分局相关负责人表示，目前，已梳理形成模型生成优化、脚本质量迭代两项长效工作机制，编制标准化落地推广方案。下一步，将持续深化项目成果转化，不断扩充知识库优质语料、理顺彼此关联，做成一套可以大家一起维护、随时更新的共享资料库。