RPA技术在税收征管数字化转型中的探索与思考

李威03

作者：
国家税务总局深圳市龙华区税务局课题组



人类社会正大步迈入数字经济时代。党的十九届四中全会首次将数据增列为继劳动、土地、资本和企业家才能之后的生产要素，要求运用大数据提高国家治理现代化水平。2021年3月，中共中央办公厅、国务院办公厅印发的《关于进一步深化税收征管改革的意见》（以下简称《意见》），明确提出“全面推进税收征管数字化升级和智能化改造”。在数字经济快速发展的大背景下，各行各业都面临着数字化转型，数字技术无疑为税收征管的数字化升级和智能化改造提供了新引擎和新手段。
在税务机关的日常工作中，税收征管、纳税服务与风险管理等事务性工作数量多、重复性高、处理时间紧。尤其对基层税务机关而言，既缺乏系统改造权限，又缺少技术开发人才，如果按照传统的思维和方式，依靠自身资源，难以将税务人员从简单重复日常的工作中解放出来。而以机器人流程自动化（Robotic Process Automation，RPA）技术为代表的自动化技术正是为解决以上问题而生。RPA技术通过基于规则的任务实现手工作业的自动化，能够有效解决基层税务机关日常工作中的痛点和堵点问题，进一步提高工作质效。

一、RPA技术与税收征管数字化转型的适配性分析
（一）RPA的技术优势与研究现状
RPA是一款通过预先设定程序，模拟人类办公操作，自动化执行重复性工作流程的软件，在运用原理上如同人类的手，负责接收指令和执行，能够进行“点击、输入、复制、粘贴”等智能化操作。RPA能够将人类从低附加值、规则固定、重复率高、业务流程简单的工作中解放出来，并且能够降低犯错率，缩短工作时间。
1.RPA的技术优势。RPA自身具备“三非”特征。一是非侵入性。RPA以独立用户为界面，不改变原有互联网技术（IT）系统和技术架构，无须系统对接或改造。二是非间断性。RPA可以全天候实时化处理，保证高效率和高准确度，且不影响其他正常工作。三是非单一性。RPA能跨平台、跨系统完成任务，应用范围广泛，实现对不同业务流程节点的数字化管理。
基于上述特点的RPA技术深受各行各业欢迎，目前在金融、医疗、零售、制造和服务等行业都有涉足，并渗透到财务、内控、销售、人力资源等重要环节。在财务管理环节，RPA技术的应用场景已涵盖数据检索与录入、图像识别与转换、跨平台上传与下载、数据重构与分析、信息监控与流程触发等方方面面。具体到税务领域，目前，比较成熟的RPA税务机器人可以实现增值税报税准备工作自动化、增值税发票批量识别、纳税一键申报等操作。
2.RPA技术的研究现状。目前，关于RPA技术的研究主要集中在两方面。一是关于RPA财务机器人的特点及优势研究。研究发现，RPA以其轻量、高效、快速、便宜的特质跨出了“机器做事”的阶段，步入“相当于人做事”的新领域。RPA财务机器人能够全天候不间断工作，对重复性、机械性财务操作更具有应用特色，其以外挂形式灵活部署，能够实现模拟用户操作与交互。RPA技术因其具备的“三非”特征且能做到敏捷交付与开发，交付周期短，因此，可落地性强，应用场景广泛（程平，2021；刘子闻，2020）。二是关于RPA机器人的应用实践研究。研究发现，RPA技术在信托公司费用报账、发票管理、税收征管等环节的应用，优化了固定资产新增、维护、转移及处置的全生命周期流程，提高了固定资产管理的效率与质量（徐琨，2020）。RPA技术投运于电力公司，业务处理效率比人工普遍提高了3～5倍，在设定场景下的业务处理准确率高达100%，所参与的业务场景的自动化处理水平都得到了显著的提升（马莉娟 等2018）。
（二）RPA技术与税收征管数字化转型的适配性
近年来，税务部门高度重视税收征管的数字化转型。RPA数字机器人是2017年在国际上兴起的一种数字化转型技术，它通过软件来模拟人工操作业务软件的流程、步骤和控制逻辑，实现复杂、烦琐工作的重复回放，十分契合税收征管数字化转型的现实需求。
1.RPA技术在税收征管中的应用精准践行了税收治理数字化理念。《意见》指出，要全面推进税收征管数字化升级和智能化改造，充分运用大数据、云计算、人工智能、移动互联网等现代信息技术，加快推进智慧税务建设。面对新形势新要求，积极探索现代信息技术在税务领域的应用是各级税务机关的应有之责、应尽之责。RPA技术利用软件模拟人对计算机的控制，与人工智能、数据可视化、区块链等技术相比，能够以“短平快”的方式减少人力成本、加快业务办理、解决数据孤岛难题、实现管理智能化改造，被认为是实现数字化转型的有效技术之一，美国国内收入局、芬兰税务局等已在试点RPA技术在税收领域的应用。在此大背景下，探索应用RPA税务机器人，契合税收治理数字化理念，符合税收征管数字化转型大趋势，更是推进智慧税务建设的可行路径。
2.RPA技术的应用环境高度契合税收业务场景。在大数据、云计算、人工智能、5G等现代信息技术快速更迭的大背景下，积极引入新技术手段，探索新技术在税收领域的应用，正成为税务部门进行数字化建设的大趋势。选择引入一种技术手段不是要看这种技术是不是最新、最先进的，而是要客观评判这种技术在特定税收业务领域的应用契合性。RPA作为一种软件自动化工具，最适合应用于基于确定性规则的重复性工作流程，其能自动执行低价值、高重复、大批量的日常事务操作。这类重复性工作流程、日常事务性操作遍布于各税收业务场景，更是当前税收征管服务中亟待解决的难题。有鉴于此，RPA技术高度适用于税收领域，是破解当前税收征管服务难题的有效手段之一。
3.RPA技术在税务部门的应用能够有效赋能税收征管服务。数字经济背景下，税务部门要更加突出运用科技和数据赋能的放大、叠加、倍增效应，提升科技驱动能力。将RPA技术应用于税收征管服务，可将机械重复性、烦琐易出错的税收征管服务业务交由RPA机器人来完成，最大化发挥RPA的技术红利，加速业务流程处理效率并减少人力投入，降低成本、提高效率，有效实现科技和数据的赋能效应，税务人员可以将更多精力投入到为纳税人提供更加高效便捷的个性化服务、充分发挥税收经济分析“以税资政”作用等高附加值工作上。

二、RPA技术在税收征管数字化转型中的应用实践及存在的问题
当前，在税收征管数字化转型持续深入的大背景下，各级税务机关从不同税务场景需要的“小切口”入手，率先运用RPA技术实现纳税人、税务人体验双提升。为探索实现RPA在税务场景的应用，部分税务机关以问题和需求为导向，发动各需求部门全面梳理业务流、工作流及相关的痛点堵点问题，充分挖掘RPA应用场景。
（一）RPA技术在税收征管数字化转型中的应用实践与成效
现阶段，部分税务机关已开发的RPA应用大致可以分为三类：一是基于规则的系统审批流程应用；二是数据采集和任务分发型应用；三是直接服务于纳税人的创新型应用。
1.基于明确规则的系统审批流程应用。此类RPA机器人目前收效最为明显，有效缩短了流程审批时间，能够切实把税务人员从重复、烦琐的系统操作中解放出来。以“三代”手续费支付流程为例（见图1，略），该业务从纳税人提出申请开始，到支付岗成功支付并销号结束，每笔业务需要经过5个岗位。“金税三期”流程设计的意图是让每一笔业务经过多岗位审核，避免出错，但在实际操作中效率不高：一是业务合规性审查流程时间较长；二是业务量大，支付岗需要通过银行系统批量处理完成；三是“金税三期”销号流程需根据成功销号清单逐笔进行手工操作。
将RPA机器人应用到“三代”手续费支付流程业务后，RPA机器人从受理流程开始介入，合规性逻辑审查在初审流程中完成，复审与终审流程因已排除人工判断带来的出错风险，故仅作为流程节点，不执行逻辑审查。同样，支付岗的清单比对及“金税三期”系统销号工作均由RPA机器人完成。
2.数据采集和任务分发型应用。此类RPA机器人的特点是在多个系统间进行操作，以达到数据采集和任务分发的功能。以智能舆情RPA机器人为例，舆情监测RPA应用根据预设的关键词定期检索论坛、微博和各大新闻网站，下载搜索结果集到本地后再根据判别逻辑、日期和既有搜索结果等分析过滤数据，并生成最新的舆情搜索报告发送到指定邮箱，由专人第一时间处理涉税舆情。另外，此类RPA应用基于互联网进行数据采集和任务分发，可结合问卷、邮箱和微信等，充分利用既有互联网应用的功能，以需求为导向快速构建服务于税收工作的程序，有利于缩短应用开发时间，快速提高工作效率。
3.直接服务于纳税人的创新型应用。在应对新冠肺炎疫情防控的大背景下，部分税务机关充分发挥了RPA技术“短平快”的优势，迅速搭建起纳税人与税务人之间的线上互动通道——“智助通道”。此应用新增了多项“一次不用跑”业务，实现扣缴税款登记、增值税异常比对、海关缴款书稽核比对异常等在申请—办理—反馈环节的“非接触式”办税，极大降低了征纳成本，提高了纳税人满意度（见图2，略）。同时，在既有安全网络通道的基础上，该应用实现了业务需求采集、业务数据传递和业务办理结果通知等功能，搭建了稳定的征纳互动线上通道，为线下业务转线上办理提供了可能。
将RPA技术应用到税收征管数字化转型中，呈现出以下应用成效。
一是纳税人体验优化。基于征纳两端的工作流程再造与人工智能应用，全面提升了办税效率与服务精准度，特别是基于RPA技术搭建的“智助通道”，拓展了“一次不用跑”范围，进一步让纳税人“少跑马路”。渗透到业务流程方方面面的RPA税务场景应用加快了业务处理速度，为纳税人提供了更快、更好的办税体验。
二是税务人效率提高。用RPA机器人替代人工完成日益增加的税务工作，业务处理质效普遍提升，而且极大地提升了准确率，降低了出错风险。RPA机器人的投入使用，将税务人员从大量烦琐重复性劳动中解放出来，使税务人员可以将更多的时间和精力投入到方式创新、流程优化等更具价值的工作中。
三是业务系统集成融合。RPA以外挂的形式部署在现有业务系统上，不影响原有IT基础架构，可以在不增加接口的情况下实现各业务系统的集成，有效促进业务系统融合，解决业务系统分散、存在数据孤岛等难题。
四是业务管理更加规范。RPA的应用基于既定的业务规则，要求税务机关全面梳理税收征管服务事项，对业务工作进行更加规范统一的管理。同时，业务的规范性和精准性，又进一步促进了业务数据的准确性和可靠性，为深入推进税收数字化转型奠定基础。
（二）RPA技术在税收征管数字化转型实践应用中存在的问题
1.大量税收数据缺乏可用性。一方面，在数据的质量上，由于历史遗留的数据口径不统一、各类软件不兼容、具体细则有差别、政策执行不规范、执法尺度不一致等问题，收集到的税收数据质量参差不齐，数据的完整性、准确性和关联性不够，可比性差，难以有效利用；另一方面，在数据的应用上，不同功能的信息系统缺乏强有力的统筹，底层数据仍然处于独立存储、分头获取、单独使用的状态，数据提取和运用效率不高。
2.RPA技术适用环境存在局限性。一是RPA税务场景适用范围较窄。RPA机器人完成的操作是基于设定好的规则，如果业务场景与规则不符，RPA机器人难以分析判断，对异常业务或个性化项目难以自动化处理。二是RPA有效运行的稳定性不够。一方面，RPA的有效运行需要稳定的税收业务系统作为保障，但税务机关工作平台系统较多且升级更新较快；另一方面，RPA的有效运行需要有相对固定的业务规则作为前提，但税收工作业务流程与工作规则变化较快。
3.组织构架和人力资源存在滞后性。数字化转型跟以往的信息化不同，推进部署需要组织构架、人力资源的同步支撑。目前，税务机关是按照税种和工作事项设置征管组织机构，未建立与数字化转型相适应的管理机构，缺乏数字化转型的组织保障。同时，RPA的拓展应用和数字化转型工作对数字化税务人才的依赖程度非常高。一方面，原有的信息化团队难以承担税务机关数字化转型重任；另一方面，税务机关特别是基层税务机关懂管理、懂业务、懂技术的复合型人才非常缺乏。

三、RPA技术助力税收征管数字化转型的建议
（一）夯实RPA应用数据基础
当前，税务系统积累了大量涉税数据，但难以直接作为待挖掘数据使用，需建立一个规范高效的数据处理平台对数据进行汇总、识别、清洗、转化、整合，并制定有针对性的抓取规则。整体流程为：平台提取数据进行汇总—识别清洗提高数据标准性、关联性—转化校验整合确保数据可靠性、可用性—算法处理分析数据—可视化结果分析。例如，在应用数据库中对年度、纳税人名称、数额等字段进行抽取并汇总，即可得到年度纳税总额数据，为后续分析提供便利。在具体实践中，应针对每一项专业工作，厘清办理过程中涉及的相关系统及辅助数据，核实日常工作中可以实现自动化的流程环节，将部分流程实现数字化改造，并加以深层次的分析和利用，从而为RPA数据处理打下基础。
（二）完善RPA适配运营机制
传统税收征管中存在大量人工记录、审核等重复性工作，而这些都可利用RPA机器人进行处理，但也要注意利用RPA机器人须根据自身税收征管工作的特点来选择合适的业务流程。首先要有清晰明确的规则，其次要频繁、大量发生，最后要有稳定的运行系统。在RPA技术应用过程中，税务机关应全面梳理业务流、工作流及其难点和堵点，建立适配RPA应用的标准化流程。税务人员也要实时监督RPA机器人的运行情况，及时人工干预个别无法处理的异常事件。同时，为了保证RPA机器人稳定、有序运行，日常运营需要快速响应系统升级等造成的业务需求变化，及时部署优化RPA机器人。在全面实施之后，还要建立一套总结验收和跟踪效益机制，以便进行优化和重新设计。
（三）推动数字化征管模式改革与人才队伍培育
做好税收征管数字化转型，一方面，要优化与数字化工作场景相适应的组织结构。要根据《意见》，围绕“数字化升级”的工作需求，开展数字化税收征管模式改革，构建与数字化转型相适应的组织构架。新的组织构架内，要设置一个数字治理中枢，为数字化转型工作提供战略驱动与参谋支持。另一方面，各级税务机关要大量吸纳与培养精业务、懂技术的人才。一是要加大税收征管数字化转型战略人才培养力度，形成一批具有研究能力和战略视野的数字税务专家，提升对税收征管数字化转型趋势分析的准确度与战略规划的科学性。二是要加大数字化工作人才培养力度，促进传统税务信息化人才向数字化工作人才转型升级，让税务干部了解和掌握RPA税务场景应用等数字化工作模式，确保各项税收征管数字化转型举措落实到位。
（本文为节选，原文刊发于《税务研究》2021年第12期。）

-END-
●对我国数字服务交易试行消费地征税原则的思考
●土地增值税的制度优化探讨
●全球税制改革的趋势、影响及应对分析
●数字经济下税制创新路径研究
●数字经济时代的税制改革路径：基于税制与征管互动关系的思考
●我国第三支柱养老保险税收政策完善研究
●实施积极应对人口老龄化的税收政策：挑战与实现机制
●完善税收优惠政策 加快推进第三支柱养老保险发展


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