2021年中共中央办公厅、国务院办公厅《关于进一步深化税收征管改革的意见》（中办发〔2021〕12号）第二部分提到“全面推进税收征管数字化升级和智能化改造”。数智技术在中国式现代化进程中的深度嵌入，不仅改变了生产范式、经济结构，也正在重塑包括税收征纳权力（利）结构及其运行在内的税收治理体系，税收征管数智化转型已成为数字中国建设的重要组成部分。

税收易于量化，因此属于非常适合人工智能驱动的领域。根据经济合作与发展组织2025年报告《税收征管数字化与数字化转型措施》（下称“税收数字化报告”），在经合组织税收征管论坛（FTA）的54个成员国家和地区中，有超过70%的税收征管机关使用人工智能，最常见的是监测逃税和骗税行为，其次是税收风险评估。即使在对于数智技术创新应用监管相对严格的欧盟，其税收征管机关也已成为利用人工智能系统行使国家权力最多的公共机构，且几乎所有欧盟成员国都在探索将人工智能应用于对税收风险的实时监测及评估预测等领域。“税收数字化报告”还显示，有75%的税收征管机关正在与其他政府组织及外部伙伴合作，以促进税收征管的数字化转型。以涉税数据服务商、税收软件服务商等为代表的征管科技企业凭借技术优势在税收征管中全面渗透和深度嵌入。税收征管领域的公私合作促进了“权力技术化”“技术权力化”的双向融合发展，进而衍生了主体“客体化”和客体“主体化”，作为工具的技术“反客为主”，影响了税收征纳活动中“人”的主体地位。

一方面，这颠覆了税收征纳二元主体结构范式。征管科技企业作为独立于征纳主体的征管技术辅助人，经由政府技术服务采购合同辅助征管机关开展纳税人画像、税收风险动态识别监控以及智慧征管决策等，不仅参与纳税服务、税务管理、税款征收、税务检查乃至违法处罚等活动，而且作为涉税数据采集处理技术提供者和算法设计者，全面嵌入税收征纳活动及征纳关系中，使得税收征管领域形成“工具+主体”的双重嵌套。尽管征管科技企业在实施征管技术辅助行为时并没有直接介入税收公法之债，但作为税收征纳关系的参与者，其加入使得“征税主体—纳税主体”的线性结构演化为“征税主体—征管科技主体—纳税主体”的三角型结构，构造出三元互动的技术嵌入型税收征纳关系。

另一方面，这重塑了税收征纳权力（利）结构生态。基于技术优势，征管科技企业实质上拥有了一定的税收征管控制力。相较于既有的税收征管权和纳税人权利，这一耦合了技术、资本与权力三重运行逻辑的新型权力，不仅引发了税收征管方式的根本性变革，而且因其更高的技术性、更强的隐蔽性和更深的侵入性而出现扩张态势，形成工具理性对价值理性的凌驾。这不仅可能越界侵蚀税收征管权，影响其行使过程及效能，也可能压缩纳税人权利行使空间，甚至引致处于技术和权利双重弱势境遇的纳税人陷入税收“隐私侵害”“数据偏差”“算法妨害”“算法黑箱”等技术笼网，使得本应作为数智税收治理核心目标的“纳税人权利保障”被架空。

党的二十届三中全会将“研究同新业态相适应的税收制度”“深化税收征管改革”确定为“进一步全面深化改革、推进中国式现代化”的重要举措。2025年《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十五个五年规划的建议》强调，要“加强人工智能治理，完善相关法律法规、政策制度、应用规范、伦理准则”。在新一轮财税体制改革暨财税法治建设背景下，基于技术中立、科技向善的目标引领，厘清征管科技企业作为征管技术辅助人的地位，确定征管技术辅助权的性质及其行使边界，在征管技术创新发展与权力规制之间实现平衡，已然成为我国税收治理现代化转型发展的重大时代命题。

涉税数据采集处理、税收风险动态识别监控以及智慧征管决策等活动的技术性和专业性，决定了征管机关除了要通过自主学习迭代实现“权力技术化”外，也离不开征管科技企业的技术支持。

（一）公私协力新型行政关系中的税收征管技术辅助权

为满足税收征管数智化转型的需求，税收征管机关一般会与征管科技企业签订技术服务采购合同，共同完成国家税权确认和实现的行政目标，由此形成公私协力新型行政关系。

征管科技企业并没有法定的税收协力义务，其主要基于技术服务采购合同，以技术辅助参与税收征管活动。一方面，征管科技企业与征管机关基于意思自治约定各自的具体权利、义务和责任。另一方面，合同的缔结和履行因服务于国家税收征管行政任务的实现而具有了“行政性”和“公益性”底色。作为公私协力新型行政关系中的私主体，征管科技企业在税收征管中主要从事数据处理以及算法系统设计、运行、维护等技术性事务，扮演着税收“行政助手”或“行政辅助人”的角色。

征管科技企业不能以自己的名义直接行使税收征管权，但其利用技术资源和优势协助征管机关共同完成税收征管行政任务时，征管主体权力的内容和行使效果等将相应地发生改变。一方面，征管机关囿于技术能力限制，一般只能以自然语言进行概括性的任务委托，征管科技企业作为模型和系统的设计者、控制者，在“语言处理转换”过程中，对于税收征管技术辅助任务的完成显然具有一定的独立性和自主性。另一方面，征管科技企业可以通过数据聚合、接口设置、算法编排等技术手段，对税务行政决策的流程、内容乃至结果施加实质性影响。通过实施税收征管辅助行为，征管科技企业不仅实质参与税收征纳关系，而且基于技术资源的垄断优势实现了“技术权力化”，在一定程度上获得了对于国家税权确认和实现的事实上的控制力和支配力，即功能意义上的权力。因征管科技企业在税收征管公私协力新型行政关系中处于行政辅助人的角色，故可将其权力称为税收征管技术辅助权。

（二）税收征管技术辅助权的来源

税收征管技术辅助权不是法定权力，其产生并非源于国家主权，亦不是税收征管权的“物理”延伸，故无法直接纳入税收征管权力谱系中。然而，在技术服务采购合同签订后，征管科技企业作为权利方（此时征管机关是义务方），通过合理索取和自我赋予“辅助税收征管权力”，形成征管机关对征管科技企业的赋权（技术方获取了权力）。

1.征管机关的合同赋权与权力技术化

税收征管技术辅助权是数字技术与公共权力叠加后所产生的“量变”乃至“质变”“突变”的结果。尽管行政权不得以契约方式让渡，但是不影响征管机关将相关非高权行政性质的征管技术辅助事务委托给私人主体完成。不同于行政授权，这种行政委托既不产生新的行政主体，也不导致行政行为效果的转移，只是在税务行政关系中增加了一个实施税收征管辅助行为的主体，故其在本质上属于功能的民营化，而非实质的民营化。征管机关最终承担受托征管科技企业实施相关行为的法律后果，公法上的可问责性构成了这种行政委托的底线。因此，这种委托并不违背“行政机关不得自行处分权力”原则，属于在法律保留原则之外给予征管机关选择合适方式执行税收征管任务的裁量空间。

税收征管技术辅助权是在合同外观下的“权力技术化”。为确保合同目的实现，在遵循“核心权限不可让渡”的行政法治逻辑的前提下，征管机关需要通过合同向征管科技企业适度“赋权”，从而衍生出税务检查技术辅助权、税务违法处理技术辅助权等税收征管技术辅助权。例如，广东省税务局在金税三期系统中嵌入由中软公司受托开发的行政处罚裁量基准智能模型，中软公司在该模型中载入“首违不罚”事项清单和税务行政处罚裁量基准等规则，实现处罚决策及处罚金额、程序全部由系统判断。在此过程中，征管科技企业通过涉税数据分析处理、风险识别判断预警乃至算法开发设计等实质上获得了影响税务行政决策及税收债权实现的权力。

2.征管科技企业的自我赋权与技术权力化

尽管征管科技企业属于私权主体，但其辅助行为的“技术性”外观无法掩盖其内嵌的“权力性”内核。凭借其开发的载入了征管规则、税收执法决策和裁量标准的算法系统以及对征管技术系统基础数据、数据访问、业务逻辑等底层架构的控制，征管科技企业深度嵌入税收征管权力运行的全过程，不仅成为税收数字征管体系不可或缺的构建者与维护者，而且一定程度上获得了对税收征管活动及其结果的控制力和支配力，实现了自我赋权。

征管机关向征管科技企业采购技术服务时，囿于技术资源及能力限制，对征管科技企业的委托通常难以具象于技术运用细节。例如，河北省税务局在与中软公司签订的采购合同中只是将技术任务概括描述为“对税务人端进行运维总集成、问题处理、环境保障及版本发布”，包括但不限于应用系统的集成管理、版本验证与发布、配置优化和系统参数维护、生产环境监控等。这种概括设定难以推动征管科技企业全面公开算法，征管科技企业也缺乏主动向征管机关公开算法技术及代码的动力。对于征管机关而言，征管科技企业的算法技术处于“黑箱”之中。

作为模型和系统的设计者、控制者，征管科技企业在“语言处理转换”过程中，需要针对每个项目提供一整套解决方案，实际承担了代码编译的工作。代码编译不仅直接决定了税收征管中如何将税法规范的理念及内容准确转化为技术语言，而且编译后的代码在应用于税收征管个案时将影响征管机关具体决策的作出，直接关涉税收征管权行使的正当性及效果。征管科技企业在税收风险监测模型搭建中，通过代码的编译，将法律语言转化为程序语言并进行智能风险判断。“如果代码是法律，那么对代码的控制就是权力，代码作者越来越多地是立法者。”在此意义上，征管科技企业获得了税收征管规则的辅助“制定”权。

在辅助税收征管过程中，基于对技术独立性的主动追求以及资本脱离约束实现逐利扩张的强烈本能，征管科技企业不仅持续实施“技术权力化”，且遵循技术“自足”及自主运行、更新的逻辑，导致前述“技术权力化”行为产生强烈的“自我指涉”效应。不仅如此，在应用过程中，算法系统会根据自身运行产生的数据反馈进行自动调整和优化，进一步引发“自我强化”效应。这使得征管机关不仅难以对税收征管技术辅助行为进行反思性的评价，更难以对技术运行进行有效的审查和监管。

（三）税收征管技术辅助权的性质

数字社会改造了权力的运行环境，带来权力运行机制的调整。税收征管技术辅助权属于数字权力范畴。相对于行动权力、工具权力、权威权力而言，数字权力是一种产生于数智时代的全新的技术权力形态。这一权力的产生、运行及监督受到数字技术开发主体、运营主体的深度塑造甚至控制，其运行效果不仅依赖于掌握该权力的主体是否具有完善的技术资源，也取决于那些可能受权力支配的人面对风险时的脆弱性及其应对风险的能力。税收征管技术辅助权是数智时代权力社会化和去中心化背景下，基于技术的加持而衍生于税收征管技术辅助活动的一种新型权力。正是数字技术、公共权力与资本的融合共生，催生出了聚合经济权力与技术权力双重特质的税收征管技术辅助权。

尽管从权力来源层面，税收征管技术辅助权并不属于规范意义上的独立权力，但在功能层面，其是一种独立的权力。它通过辅助税收征管权的行使，实质性地影响甚至塑造税收征纳关系。例如，在风险识别阶段，征管科技企业开发风险识别模型，设定算法参数和风险阈值，算法的筛选结果实际上决定了哪些纳税人将被“重点关注”。再如，当征管机关完全依靠自动化系统进行纳税评估或风险应对时，算法系统可以直接生成处理建议甚至自动作出决策。在这些情形中，技术实际上代行了部分行政裁量功能。

就功能意义而言，税收征管技术辅助权是具有一定公权属性的私权力。首先，权力功能及权力主体的属性决定了税收征管技术辅助权的私权力特质。征管科技企业是私主体，其权力的来源和基础在于以数据和算法为核心的数智技术。相对于税收征管权而言，它是一种隐性的私权力。其次，税收征管技术辅助权具有一定的公权属性。有别于征管科技企业的民事权利以及纳税人权利，该权力的内核是对于税收征管活动及其结果的影响力和控制力，行使目的及效果的公共性使得该权力具有一定的公权力属性。而且，其权力客体是国家税收公法之债的确认和实现，权力行使最终指向的对象是纳税人。故而，税收征管技术辅助权是独立于作为公权的税收征管权和作为私权的纳税人权利的新型权力形态。

依托于辅助税收征管的功能性价值，税收征管技术辅助权与税收征管权、纳税人权利共生于数智时代技术嵌入型税收征纳关系之中，形成三元权力（利）结构。这种技术与征纳活动相互作用的嵌套状态或交互过程引致税收征管领域形成了公权力与私权力并存的双重权力生态，衍生出征纳权力（利）新的博弈及制衡需求。

相较于税收征管权及纳税人权利，税收征管技术辅助权本身具有知识技术的垄断性、封闭性、隐蔽性、渗透性以及易扩张性等特征。基于技术自身不断强化既定运行模式的刚性，叠加运行程序的相对封闭性和自足性，征管技术辅助权在运行中也在自我强化和扩张，形成“数字征管利维坦”。

（一）越界侵蚀税收征管权

当技术深度嵌入税收征管过程时，征管机关越发依赖算法，算法全面参与税收征管权力运行系统。因征管机关缺乏参与系统分析技术选择、风险与不确定性处理、对假阳性/假阴性结果的偏好设置以及置信度阈值确定等能力，税收征管中的代码编译成为征管科技企业的自治场域，作为系统开发者和运行维护者的征管科技企业基于算法成为税收征管的“技术决策者”。

首先，税收法律“代码化”可能引发“过度加工税收政策内容”“任意曲解税收政策目的”等技术越界问题。代码“法律化”使得“技术翻译”过程甚至成为变相的“二次立法”，从而架空税法规范对技术结论的控制力。例如，关于罚款类税务行政处罚，我国税收征收管理法及其实施细则对违法行为“罚”与“不罚”界限的规定较为原则，多个条款表述为“可以处......”。再如，涉及法律责任的条款多处出现“情节轻微”“情节严重”等表述，但未对判断情节轻重的法定条件作出明确规定。这些充满弹性的概念和条款显然难以被简化为简单的代码。

然而，着眼于商业法则以及“成本—收益”的经济理性，同时受制于数据的数量和质量、算法对于人类语言的理解及转化等因素，技术资本更倾向于遵循效率优先原则及数理逻辑，选择简单化、标准化、定量化的程序，对于存在不确定法律概念或自由裁量空间的法律规范，可能放弃将其转化为代码，也可能在转化过程中出现错误表达、扭曲简化。例如，在美国科罗拉多州福利管理系统开发中，承包商电子数据系统公司直接使用了阿肯色州项目的代码，因两州福利政策差异明显，导致2004年系统应用后关于食品券及福利资格认定、通知错误频发。而且，该系统开发中还将对900余条规则的错误理解转化为代码。这些导致医疗补助、食品券领取等福利资格认定和计算的大规模错误，扭曲了联邦和州的福利政策。因该公司长期拖延修正错误代码，最终产生数十万份错误的资格认定决定和福利计算结果。在荷兰人权法学家委员会等诉荷兰政府案（下称“荷兰育儿津贴案”）中，福利欺诈检测工具（SyRI）系统设计时不加筛选地将领取育儿津贴的双重国籍家庭直接设定为“具有欺诈行为”，要求其退还津贴并处以高额罚款。

在代码转化过程中，对于相关法律概念或规范进行错误表达或扭曲简化，不仅限缩了税收征管自由裁量的空间，而且使得征管科技企业通过控制算法实质获得了“造法”的权力，显然有违税收法定原则。

其次，税收征管权行使标准的统一性和权威性可能受到威胁。算法系统的决策质量高度依赖训练数据，若历史征管数据中对特定人群或行业、地区企业的税收信用及纳税遵从存在偏见，不透明的税收征管算法系统可能复制并放大这类偏见，导致过度监管。例如，在“荷兰育儿津贴案”中，SyRI系统就是基于数据偏见，自动将领取育儿津贴的双重国籍家庭错误认定为“具有欺诈行为”。2023年美国斯坦福大学经济政策研究所的一项研究揭示，由于美国国家税务局用于税务稽查选择的算法是基于历史数据进行训练，而历史上黑人纳税人申请劳动所得税抵免被稽查审核率偏高，算法学习并放大了这一偏见，使得黑人纳税人被选中审计的可能性是其他纳税人的3至5倍。相反，某些新兴企业或行业则可能因用于算法训练的历史数据样本不足而被作出错误的风险评估，导致其规避稽查监管。例如，域外对于加密货币这一新兴且匿名化的领域，由于缺乏历史合规数据来训练有效的风险评估模型，大量逃税行为未能被发现。

最后，技术资本基于扩张本性，有动力把设计者或开发者的商业逻辑乃至潜在的利益诉求植入算法系统。在辅助税收征管过程中，技术资本凭借对技术、信息的垄断，可能将其利益偏好经由影响涉税数据采集处理范围、损失函数选择以及超参数调节等方式渗入税收征管活动中，通过不断侵蚀税收征管权、压缩行政裁量空间，生成由资本掌控的“算法征管”样态，产生自我优待、权力寻租等道德风险。例如，征管科技企业利用“算法黑箱”，增加技术门槛，阻隔征管机关对于系统开发、运行的知情和参与，导致征管机关控制权的“实质性衰减”，严重挑战了税收正当程序制度。再如，征管科技企业选择性地处理涉税数据或者泄漏数据信息，甚至在程序中私自设置技术“后门”，通过操控算法等不正当手段减轻自身税收负担或者协助其他纳税人逃税或避税，违法获得商业利益。这不仅侵害纳税人涉税数据安全，侵蚀国家税收利益，而且损害税收征管权行使的公平性。

（二）侵害压缩纳税人权利

因征管科技企业可以实质性地影响税收征管权，故纳税人所面对的不仅是一个受公法规范约束、以公共利益为导向的税收征管主体，还包括一个混合了公私利益且行为逻辑难以预测和抗辩的“技术利维坦”。正如2024年欧盟《人工智能法案》所担忧的，“如果人工智能系统可能以歧视性、错误或不公正的方式针对特定个人，重要的程序性基本权利，包括有效救济权、公正审判权、辩护权及无罪推定原则的行使可能受到阻碍，尤其是在人工智能系统缺乏足够透明度、可解释性和文档记录的情况下”。

首先，纳税人对于“画像”依据、过程及结果并不知情，更难以参与、评价和监督，征管科技企业可能基于“数据偏见”“主体歧视”等，选择性使用或不当使用数据，侵蚀纳税人权利。在“荷兰育儿津贴案”中，SyRI自动链接公民数据，将“双重国籍”设定为风险指标，错误地认定欺诈行为，并且未经人工核查即自动发出追讨通知。这不是单一的技术性错误，而是违规数据收集、算法歧视与“全有或全无”的执法原则及系统缺陷叠加的结果。因此，荷兰海牙地区法院最终裁定SyRI的使用违反《欧洲人权公约》第8条第2款“反对过度侵犯个人及其家庭隐私”的精神，涉及该系统使用的相关立法不具有约束力。

其次，算法决策的技术性、复杂性、封闭性、瞬时性等特质，导致纳税人事实上难以对基于算法作出的税收决定事先行使算法拒绝权，更无从知晓算法规则是否存在歧视性、错误性逻辑，纳税人的知情权、保密权、陈述申辩权乃至税收救济权等将遭受技术性限缩或侵蚀。在2022年西安增值税发票系统锁定案中，航天信息公司接受国家税务总局委托，负责研发和维护增值税发票税控开票软件，并辅助设计智能风险管控系统。在纳税人被纳入风险纳税人管理名单后，系统将自动采取限制开票、锁定纳税申报系统等风险防范措施。基于技术优势，作为软件开发者及算法设计者的航天信息公司实质上获得了对于发票管理的技术裁量权。因上述发票管理决策的依据及逻辑处于“黑箱”状态，纳税人仅能证明其增值税发票系统（金税盘版）开票被限制，故法院裁判认为，锁定纳税申报系统的行为没有税收征管机关的主观意志，该行为不属于可诉的行政行为。

最后，如果算法决策的结果是通过分析大量数据并深度挖掘各项数据间的非线性关联得出的一组数据，即使向纳税人公开模型的底层代码，其也很难从决策结果倒推出算法评价的生成逻辑，其陈述申辩权和救济权还是难以保障。例如，在辅助判断某企业实际申报的年销售收入是否异常或者是否存在隐瞒收入情形时，算法可能会首先统计该企业使用设备的用电情况，计算其电费数值大致对应的工作时长，而后依据该企业的生产效率，计算该工作时长应该产出的产品产值，继而估算其销售收入。此时，即使纳税人对自动化系统的判断结果存在异议，也很难想到需要通过举证电费与生产效率之间的关联，证明自己没有隐瞒收入。

数字技术的复杂性与征管科技企业对数字征管技术及其相关基础设施的独占性，决定了技术逻辑与税收征管法治逻辑之间存在巨大张力甚至冲突，传统上限制公权、保障私权的税法规范难以发挥有效的规制作用。征管技术辅助权的规制必须立足“技术+权力”的关系范式，限定征管科技企业应用数据和算法的时空场域及程度，尤其要限制算法介入税收决策的边界。

（一）通过行政委托合同的规制

征管技术服务采购合同属于行政委托合同。行政委托合同既是重要的行政政策工具，也是对受托主体进行规制的依据。基于该合同，征管机关与征管科技企业形成行政外部委托关系，征管机关有权对征管科技企业及其基于税收征管权所衍生的征管技术辅助权进行监督和控制。在此意义上，合同提供了一种可供选择的替代国家权威的机制。通过合同实现规制目标，不仅是一种行政管理手段，甚至被认为是行政机关的一项新特权。

行政合同兼具行政性和合同性，将“行政管理”与“契约精神”相链接。征管机关不仅应对征管科技企业的服务质量、标准、保密义务等提出要求，而且应对其数据处理、系统设计和运维等征管技术辅助行为进行指导和监督。美国2023年发布、2025年撤销的《关于安全、可靠、可信地开发和使用人工智能的行政命令》（Executive Order 14110）第10.1条（f）曾要求，包括美国国家税务局在内的各机构应采取风险管理措施，与供应商协商设立合理的服务条款，实施确保符合记录保存、网络安全、保密性、隐私及数据保护要求的措施。然而，我国征管技术服务采购合同中的规制条款主要是保密义务，对于服务质量、标准的规定一般较为概括，缺少对于数据采集处理标准、系统开发维护权限等的具体规定，难以实质性指导和监督税收征管技术辅助权的行使。为有效落实征管机关的指导权和监督权，提升合同规制的效能，应在国家税务总局层面针对性地研究制定税收征管技术服务采购合同示范文本，明确涉税数据采集处理、税收风险动态识别监控、智慧征管决策等征管技术服务的质量，并统一相关技术标准，推动实现技术的规范化。

税收征管技术服务采购合同属于经济合作型行政合同，相较于行政规制型行政合同，其履行结果不完全受控于行政机关，还取决于合同相对方，因而可归属于弱行政性合同。此处的“弱”，并非指征管机关法定职责削减和行政权力弱化，而是指权力的行使方式变化，即征管机关通过更具弹性的、弱强制性的协商方式实现税收征管行政任务，但仍然享有指导、监督等权力。在实践中，征管技术服务采购合同对合同变更、解除情形的约定主要立足民事合同语境并按照征管机关单方变更权或解除权的思路设置。这种以相对方违约为前提的合同变更或解除条款立足意思自治、交易公平及契约严守原则，但缺乏对于国家利益、社会公共利益以及税务行政任务的关注。为保障征管技术服务采购合同履行不偏离国家利益和社会公共利益，确保合同规定的行政任务——“辅助国家税收公法之债有效确认和实现”的顺利完成，应将征管机关对于合同的单方变更权和解除权等行政优益权的行使条件和程序等予以明确化、具体化，规定在合同履行期间，因法律、法规、政策调整导致合同继续履行可能严重损害涉税数据的安全乃至税务系统运行的稳定性、国家安全，或者出现其他严重损害国家利益、社会公共利益以及严重影响税务行政任务实现的情形，且没有其他替代方案时，征管机关可以行使合同单方变更权、解除权，但应当对变更、解除合同的事实、法律依据、必要性等承担举证责任，且履行事先告知、说明理由、听取陈述申辩等义务。若因此给合同相对方造成损失的，征管机关应当予以补偿。

（二）强化税收征管机关的数字监管

税收征管技术服务采购本质上属于行政外部委托，受托实施主体与最终责任主体不同，且受托主体的合同履行行为具有脱离行政监督机制约束的可能性，故此类行政外部委托原则上应当受到比行政内部委托更严格的规制。相应地，在税收征管技术辅助权的规制中，应通过委托规则和监督机制确保受托主体行为契合税收征管的公益目标，尤其应注重“以技术制约技术”，关注技术程序的正当性，强化对于征管科技应用的审查和监管，以便及时发现并阻断技术权力的不当扩张和异化。

首先，健全算法审查机制。2021年中央网络安全和信息化委员会《“十四五”国家信息化规划》强调“建立和完善数字技术应用审查机制和监管法律体系，开展技术算法规制、标准制定、安全评估审查、伦理论证等工作”。审查主体的专业性和独立性是提升算法审查质量的基础保障。2024年美国国家税务局在内部设立AI保障团队、算法验证与质量保证团队，以确保算法系统开发与应用合规，促进技术应用的公平、可靠和透明。前者负责审查人工智能应用场景的合规情况，认定人工智能项目的权利影响和安全影响，并就其部署提供意见。后者负责算法及其应用的审核，尤其是AI应用中的潜在偏见，以确保其符合美国政府关于数据隐私、国民权利和公民自由等要求，特别是美国国内税收法典关于纳税人权利保护的规定。税收算法和涉税数据信息保护与逃税、避税行为的预防紧密相关，应在征管机关内部设立专门的机构或者聘请独立的算法审计机构进行审查，实现一定范围内的算法公开，适度矫正其不可理解性。需要说明的是，尽管特朗普政府上台后，美国国家税务局前述机构的AI治理职责被暂停，但是其强化算法审查的理念及思路值得汲取和借鉴。

推动静态审查与动态审查充分结合是保证税收算法审查全面有效的关键举措。静态审查只审查源代码，包括自动化系统的使用目的和权限、专业技术人员的植入行为、自动化决策的对象范围及公平性等，动态审查则重点审查运行程序，评估特定输入后的算法输出结果或者程序运行时的状态，包括法律规范及法律要件转化为数据代码的过程、自动化决策的程序等。目前，我国对于税收算法主要采取静态审查，侧重于“对技术实现”本身的审查，关注算法满足税收征管需求的程度以及一般性的网络安全。例如，2025年湖南省郴州市专门采购了源代码审计服务，对郴州市财税综合信息平台全部源代码进行审计，检查其是否符合法律法规和国家财税行业相关标准，识别并修复潜在的安全漏洞、逻辑缺陷及性能问题。静态审查的优点在于成本相对较低且可以在算法开发早期发现问题和潜在风险，但无法预测算法实际运行中的动态变化。因此，应推动建立动态审查机制，明确开展税收算法的压力测试、对抗测试等具体要求，确保代码转化后的技术性规则符合税法规范、政策的要求，以及可以通过人工干预的方式对税收自动化决策过程予以审查。

其次，严格全过程测试方案验证。我国目前实行单元测试、集成测试、系统测试、验收测试等多阶段算法测试，其中，单元测试、集成测试和系统测试一般由开发方完成，验收测试由征管机关自行完成或者选择具有软件测试资质的第三方完成。就测试主体而言，是以开发方自行测试为主，征管机关对于开发方测试的审查和监管有限。就测试内容而言，主要聚焦于系统功能及安全层面，尚未关注到征管技术辅助权行使对税收征管权和纳税人权利的影响。

为了验证和校准税收征管技术辅助系统的动态运行逻辑，一方面需强化征管机关对于开发方测试的审查和监管，尤其要明确规定开发方的配合义务。如2018年美国国家税务局《承包商安全信息条款》第13条就强调，承包商应在发布任何新代码、修改系统设置、增强系统功能或启用新功能前至少30天，向美国国家税务局提供所有测试计划和测试结果，并且必须支持美国国家税务局评估和监控该系统及其基础设施的工作，提供对其设施、技术能力、运营、文档、记录和数据库的访问便利。另一方面需评估测试算法的效果及影响，尤其要关注对税收征管技术辅助风险的测试。在税收自动化系统上线前、实施期间以及每次变更时都要严格测试，不仅要基于历史数据与模型进行量化预测，设计预期假设的应用场景，也要着眼于系统性故障、网络攻击等突发性事件设定非预期假设的应用场景，按照系统开发的规范标准进行严格的测试方案验证，以便及时识别和消除技术资本的逐利扩张及程序员的偏见等，防范技术权力对于税收征管权和纳税人权利的不当侵蚀。

最后，完善审计跟踪制度。为了确保征管机关对于算法开发和应用过程的实质监督，尤其是对个案中算法决策的规则依据和事实依据进行审查，应着眼于“技术性正当程序”的要求，保证税收算法决策的可追溯性。

我国在税收征管实践中已经初步建立了审计跟踪制度，但主要关注征管机关的审计义务，且局限于通用领域的性能、安全等层面，对于税收征管技术辅助风险的关注有限。尽管部分省级税务局要求，征管科技企业的技术人员对于日常技术支持应详细记录，处理疑难或重大紧急问题时应编制问题记录单，对补丁升级应进行记录并形成报告，但尚缺乏系统周详的记录规则、记录提交规则及防范篡改机制等。为此，一方面应关注对于“隐私侵害”“数据偏差”“算法妨害”等税收征管技术辅助风险的审计跟踪，通过部署预警模型，对审计跟踪记录进行实时分析和持续审查，促进税收数字监管由事后追责向事前、事中延伸。另一方面应明确并强化征管科技企业的记录提交义务，包括通过专门审计模块和程序，借助加密、区块链等技术，对系统内所有相关操作与事件按时间顺序进行连续的、不可篡改的日志记录，并将记录作为核心技术基础设施。美国国家税务局针对信息技术系统应用和服务采购明确规定，承包商应确保系统以经批准的自动化格式提供审计轨迹，并有义务向其提供系统日志以及服务器实施的授权范围内的服务和云服务的日志。对此，可以考虑在征管技术服务采购合同中明确记录提交的格式、频率、传输方式等，并要求征管科技企业对日志数据进行深度分析，针对系统运行的安全状态、异常行为、风险事件等向征管机关报告。

（三）以人工干预约束税收征管自动化决策

税务行政决策涵括事实认定、法律适用和裁量权行使等，直接关涉国家税收利益及纳税人权益。因此，任何完整的税务行政决策都应以实现特定的价值为目标，需要体现决策者的主观价值判断。然而，囿于认知深度及价值判断、语境理解等能力限制，算法系统一般仅能建立变量间的相关性，难以揭示因果关系，亦缺乏把握人类社会深层互动逻辑的能力。此外，税收算法创制的封闭性、代码编译过程的复杂性、算法学习的自动性等可能导致税收算法决策结果偏离税法既定的轨道，甚至自动化决策失灵。基于目前弱人工智能阶段技术的不确定性和风险，且为有效约束征管技术辅助权行使，对于税收征管领域算法自动化决策的范围和程度应有所限制。

限制的方式是以人工干预约束税收征管自动化决策，但应注意区分人工干预的时点、方式以及人的主体性发挥程度的差异。2019年加拿大政府制定的关于政府公共部门自动化决策的指令依据自动化决策对个人的权利、健康或社区的福祉、经济利益等的影响程度，将其分为四个等级。其中，一级决策是几乎没有影响或影响可逆且短暂，二级决策通常会产生可逆且短期影响，这两类决策可以在没有人工干预的情况下直接由系统自动作出。对于三级决策和四级决策，即通常会产生难以逆转且持续性影响的自动化决策，以及通常会产生不可逆转且永久性影响的自动化决策，必须有人工介入，且最终决定必须由人作出。基于自动化决策的影响及复杂程度，我国确定人工干预约束机制时应作如下区分：

一是，对于复杂程度低、裁量空间小且对纳税人等相关主体影响不大的领域，可直接应用自动化决策结果，一般无需人工审核，但应提供事后的人工纠错机制。这些领域包括：非强制性的纳税协助与咨询服务领域；涉及标准化流程处理且法律规范已作出具体明确的程序性规定的事项，如法定税率与计税依据的适用、税款追征期间的确定等。同时，征管机关应贯彻“人在回路”原则（human-in-the-loop），确保有能力及时进行事后纠错。

二是，对于复杂程度高、裁量空间大且对纳税人等相关主体影响大的领域，税收算法系统的作用应仅限于辅助提供决策建议，必须确保决策中“人”的主体性和自主判断，未经征管机关审核，不得直接将自动化决策结果作为最终的税务行政决策。实践中，四川、湖北等地方税务局已尝试通过系统集成裁量基准、自动计算罚款金额，基本实现了税务行政“首违不罚”裁量智能化甚至是“首违不罚”的自动化判断。广东省税务局在金税三期系统中嵌入行政处罚裁量基准智能模型，实现“罚不罚、罚多少、怎么罚”全流程由系统判断。然而，这些智能化税收算法系统主要在事实识别、裁量匹配、金额计算等环节承担判断功能，其自动化决策结果仅是提供建议，最终仍需征管机关审核并作出税务行政决定。因此，至少在以下两个领域，征管机关在采取相关税务行政措施之前必须设置人工审核程序，对自动化决策的结果进行复审、核验，同时检查算法是否契合税法规范和政策：（1）具有强制性的关涉纳税人重大权益的税收核定、税务稽查、税收保全、税收强制执行以及税务违法处罚等领域；（2）裁量情形复杂程度高、自动化决策易产生错误或算法偏见、对裁量结果一致性要求低以及需要进行二次价值判断和实质衡量的领域，如新型商业模式的税法适用、特殊性税务处理的适用条件判断、避税安排的认定标准等。

（四）基于风险分类的差异化规制

在税务网络可信身份体系建构、全面数字化电子发票改革、涉税信息采集与部门间共享、纳税人服务与沟通、智能化风险管控、打击税务违法犯罪行为等不同场域，税收征管技术辅助权对税收生态结构以及纳税人权益的影响程度亦存在差异。因此，应将税收征管技术辅助权行使引发的风险划分为不同等级，并按照风险程度采用差异化的规制手段，设置梯度化的规制强度，尤其注重规制措施的比例性，使规制与风险程度相匹配。

首先，针对低风险领域宜采用低强度的宽松规制。低风险领域包括两类：一是数智纳税协助、咨询服务等以提供高效便捷的纳税服务为目标的给付税务行政或授益税务行政领域；二是智能文书生成、纳税申报流程自动化处理、发票自动采集与智能验真等程序性税务行政领域。对于这些领域中税收征管技术辅助权的规制，应在强化征管科技企业内部治理的基础上，以合同规制为主，落实征管科技企业的数据安全保护义务、保密义务以及定期审计义务。征管机关可以直接依据自动化决策结果作出税务行政决定，但应建立事后人工纠错机制，尤其是人工审核触发机制，基于预设风险阈值、系统异常、当事人异议等触发条件，将决策事项从自动化处理及时转换至人工审核。

其次，针对中等风险领域宜采用中等强度的适度规制。在税收风险识别、纳税评估、稽查选案等税务行政检查领域，征管机关可以依职权利用自动化技术系统对纳税人是否遵守税收管理规定进行检查。对于该领域中税收征管技术辅助权的规制，应以强化征管机关的数字监管权为主，以合同规制为辅。征管机关在对系统自动生成的初步筛查甄别结果及决策建议进行人工复核后，才能作出税务行政决定。虽然税务行政检查领域涉及范围广泛、内容繁杂，但是同质化、标准化程度相对较高，且不涉及对于纳税人权益影响较大的损益税务行政行为，为提高人工审核效率及征管效能，征管机关一般可对同类型案件的初步筛查甄别结果及决策建议进行批量复核。为了防范算法失灵导致系统性偏差，在批量复核的基础上，征管机关应按一定比例进行抽样审查，重点评估筛查甄别过程及决策建议的质量。若发现存在足以导致系统性偏差的风险，应立即停止批量复核，将该批次案件转为人工个案复核，同时针对批量复核中发现的问题和特定风险启动专题审计，并督促征管科技企业及时履行对于技术系统的监测维护义务。

最后，针对高风险领域宜采用高强度的严格规制。纳税核定、自动化信用评级与惩戒等直接影响纳税人税负和纳税资格的领域，以及实施税务行政处罚、税收保全与强制执行等直接减损纳税人财产权、经营自主权等损益税务行政行为领域，均属于高风险领域。对此，一方面应强化征管机关的数字监管权，并强制引入独立的、权威的第三方审计机构，对征管科技企业技术措施的有效性及其对征管机关监管措施的执行度等进行专业审查。必要时，由法律专家、技术专家、纳税人代表等组成专门机构，对征管科技具体应用场景中的系统测试与性能评估、歧视风险识别及法律遵从性等予以审查。另一方面应确保征管机关在决策中的主体地位。征管机关必须在税务行政决定作出前对自动化决策结果进行严格的人工个案审核，对算法决策的关键依据如基本案件事实、数据来源支撑、法律规范及案例适用、风险指标认定标准以及论证过程等进行逐案审核，并形成书面意见。

随着人工智能技术的迭代发展，税收征管技术辅助权的应用场景及风险特征也将随之变化，为避免制度僵化与过度规制，应在差异化规制中设置动态调整机制和对高风险领域严格规制的豁免机制。一是“因事调整”机制。即使在税收征管技术辅助权行使的低风险领域，若同一自动化决策结果引发较多纳税人异议，甚至大规模投诉、税务行政复议或行政诉讼，也应当对其施以提级规制。二是“因时调整”机制。应根据数智技术的发展及其对于纳税人权益影响程度的变化，适时调整相关领域的风险划分等级及规制强度。三是对严格规制的“豁免机制”。在确保风险可控的前提下，可考虑通过“授权改革”设置“沙箱”，尝试对高风险领域予以降级规制。在有足够证据证明风险显著降低时，也可按照法定程序豁免规制。