新质生产力视角下《税务筹划》课程与AI技术的融合路径

摘要：税务筹划作为一门应用型课程，在新质生产力时代面临着诸多挑战。文章从新质生产力视角出发，探讨《税务筹划》课程与AI技术融合的理论基础和实践路径。主要包括课程内容设计融入AI技术元素、教学模式创新利用AI技术优化教学过程、改革考核评价突出AI技术应用能力考察以及深化产教融合构建校企共建的AI实践平台等四个方面。通过《税务筹划》课程与AI技术的深度融合，有望提升学生的税务筹划能力，培养符合新质生产力时代需求的高素质财税人才。关键词：《税务筹划》课程人工智能新质生产力近年来，人工智能、大数据、云计算等新一代信息技术的快速发展，正在深刻改变着传统的生产方式和经济形态，催生出新质生产力。新质生产力时代对各行各业提出了全新要求，高校《税务筹划》课程建设也面临着前所未有的机遇与挑战。《税务筹划》课程是财税专业的一门核心课程，旨在培养学生运用税收政策、法规进行纳税筹划的能力。但目前该课程存在内容陈旧、教学模式单一、实践环节缺乏等问题，难以满足新质生产力时代对创新型、应用型财税人才的需求。如何将AI技术与《税务筹划》课程进行有机融合，提升教学质量和人才培养水平，成为亟待解决的重要课题。一、新质生产力时代《税务筹划》课程建设面临的挑战新质生产力是指以人工智能、大数据、云计算、区块链等新一代信息技术为核心驱动力的先进生产力形态。新质生产力的兴起，对传统的生产方式、商业模式和经济结构带来了深刻变革，也对人才培养提出了更高要求。在此背景下，《税务筹划》课程建设面临着诸多挑战：课程内容更新滞后，难以适应日新月异的税收政策和纳税环境变化；教学模式单一，缺乏先进信息技术手段的辅助和支持；实践环节薄弱，学生缺乏在真实业务场景中运用所学知识的机会；考核评价方式单一，难以全面考查学生的税务筹划能力。面对这些挑战，需探索《税务筹划》课程教学改革的新路径。二、《税务筹划》课程与AI技术融合的理论基础人工智能是计算机科学的一个分支，旨在研究、开发能够模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统。将AI技术引入《税务筹划》课程教学，有望突破传统教学模式的局限，创新教学内容和方法，提升教学质量和效果。从学习理论来看，建构主义学习理论强调学习者在学习过程中的主体地位和积极性，主张学生通过与环境的相互作用来建构知识。AI技术可以为学生提供沉浸式、交互式的学习体验，激发学习兴趣，培养自主学习和探究学习的能力。例如，通过AI技术构建虚拟仿真实训系统，学生可以在逼真的业务场景中进行税务筹划方案的设计和优化，从而加深对理论知识的理解和掌握。从教学理论来看，智慧教学理论主张利用人工智能等先进技术手段，优化教学过程，提高教学效果。将AI技术融入《税务筹划》课程，可以实现教学内容的智能推送、学情的实时分析、学习路径的个性化定制等，从而因材施教，促进教学相长。例如，基于学生的学习行为数据，AI系统可以智能分析学生的知识掌握情况和薄弱环节，并推送个性化的学习资源和训练，从而提高学习效率。三、新质生产力视角下《税务筹划》课程与AI技术融合的实践路径（一）课程内容设计融入AI技术元素在《税务筹划》课程内容设计中，应主动融入人工智能、大数据分析、知识图谱等前沿技术元素，紧跟智能财税发展前沿，培养学生智能税务筹划的意识和能力。要及时将税收政策的最新变化、典型案例以及人工智能在税收征管和纳税服务中的应用等内容纳入课程，开阔学生视野，要合理设计实践教学环节，引入税收大数据分析、知识图谱构建等项目，锻炼学生运用人工智能技术解决实际税务问题的能力。以《消费税税务筹划》模块中的问题点1：应税消费品连同包装物销售的税务风险为例，在讲授税法规定和政策解读的基础上，可以补充人工智能在税务风险管控中的应用案例。某酒类企业利用机器学习算法和知识图谱技术，建立了涵盖税收政策、企业内部数据、产供销各环节的税务风险智能识别模型。通过该模型，系统可以自动审核销售合同和开票信息，识别酒类连同包装物销售可能存在的消费税纳税风险并预警，从而实现税务风险的事前防控。将这一案例引入课程，能加深学生对AI技术在税务领域应用价值的认识，激发学习兴趣。除了上述案例，在课程其他模块教学中，也可以有针对性地融入人工智能相关内容。比如在讲授改为《增值税税收筹划》时，可以介绍区块链电子发票在“物流—资金流—发票流—信息流”四流合一智慧税务管理中的应用，阐述区块链技术如何赋能企业数字化转型，实现精细化管理和降本增效的税务筹划目标。再如，在个人所得税模块中，可以讲解人工智能技术在个人所得税赋体系优化中的应用前景，如通过算法模型测算不同赋税模式下的减税效应，为个税改革提供量化分析支撑。（二）教学模式创新，利用AI技术优化教学过程教学模式创新是提升《税务筹划》课程教学效果的关键。传统的“教师讲授+学生听讲”模式已难以适应新时代的需求，亟需利用人工智能等现代信息技术手段变革教学形态，实现教学过程的智能优化。可以考虑从以下几个方面着手：一是开发智能教学助手，为教师提供备课资源推荐、教学过程记录分析等服务；二是应用智能适应学习系统，根据学生的个体特征和学习需求，提供个性化的学习路径规划和资源推送；三是搭建在线学习平台，拓展课程教学的时空范围，促进师生、生生之间的交互[1]。以《消费税税务筹划》模块中的问题点2：酒类产品生产企业销售酒类产品而收取包装物押金的税务风险为例，在课堂讲授环节，教师可以利用智能教学助手，对课堂教学过程进行全程录制和分析。该系统能够自动抓取教师的语音、板书、PPT等信息，智能提取关键知识点，生成课堂教学报告。通过对报告进行解读，教师能及时了解学生的听课状态和知识掌握情况，进而优化教学策略。此外，教师还可以利用智适应学习系统，针对性地为不同基础的学生推送学习资料和习题。比如，对于消费税涉税调整差额比较大的酒类生产企业财务人员，则重点推送相关政策解读、案例分析、税务处理流程图示等资料，帮助其全面系统地掌握该领域知识要点。智能教学助手和智能适应学习系统的应用，能有效解决传统教学中“一刀切”的弊端，实现因材施教、个性化教学。与此同时，为拓展课堂教学的时空边界，可以依托智慧教学平台，探索线上线下混合式教学新模式。比如，教师可以提前将课程微视频、电子教材、拓展资料等上传至平台，供学生课前预习；在课堂教学环节，再设置一些头脑风暴、小组讨论、情景模拟等参与式教学活动，并借助平台的实时互动、语音识别、情感分析等功能，支撑师生之间的便捷交流。课后，学生还可以通过平台完成作业、参与考试、查阅学习档案等。这种跨时空、沉浸式的学习体验，能充分调动学生的学习主动性，实现教学过程的动态优化。（三）改革考核评价，突出AI技术应用能力考察《税务筹划》是一门实践性很强的应用型课程，仅依靠期末闭卷考试难以全面评估学生的实际税务筹划能力。为此，有必要改革传统的考核评价方式，将AI技术应用能力作为重要考核点，引导学生加强实践锻炼。可以从以下几个方面着手：一是将平时成绩和期末考试相结合，综合评定学生能力；二是在期末考试中加大案例分析题型的比重，考查学生运用所学理论分析和解决实际问题的水平；三是鼓励学生参与教师科研项目，开展税收大数据、知识图谱构建等方面的研究[2]。以《消费税税务筹划》模块中的问题点3：应税消费品视同销售的税务风险为例，期末考试可以出具一道案例分析题。某酒类批发企业为了规避消费税，虚构了一份酒类内部领用的材料，并据此未缴纳消费税。要求学生运用所学消费税相关税收政策和征管规定，分析该企业的做法存在哪些税务风险，并提出解决方案。在解答过程中，学生需要综合运用税法、会计、审计等知识，对企业的经营管理流程和财务核算进行风险识别，设计税务风险防控流程。同时，还要求学生思考如何利用人工智能算法，建立企业内部风险识别和预警模型。通过这种案例考核，能较为全面地评估学生综合运用专业知识和前沿技术解决实际问题的能力。在改革考核评价的同时，还要注重引导学生参与教师的纵向科研项目，在项目研究中强化实践锻炼。比如，在某智慧税务专项课题中，学生通过梳理海量的企业申报数据、非结构化的税收政策文本，利用大数据分析、自然语言处理等人工智能技术，实现了企业税收风险的智能识别、精准画像和分级预警管理，形成了完整的企业税收风险管理知识图谱。在项目研究过程中，学生深度参与需求分析、数据标注、算法设计、平台开发、成果转化等各个环节，团队协作能力、知识综合运用能力得到充分锻炼，并最终形成了高质量的学术论文和软件著作权。（四）深化产教融合，构建校企共建的AI实践平台应用型人才的培养，实践教学环节不可或缺。而如何为学生提供足够的实践机会，是一直困扰高校的难题。针对这一问题，可以借助校企合作这一平台，充分发挥企业的资源优势，共同建设AI实践教学基地。一方面，走访税务机关和企业，了解智能税务建设情况，邀请有实践经验的业务骨干担任校外导师；另一方面，鼓励学生到企业实习实践，参与税务风险管理、税收筹划方案设计等项目，在实践中强化AI技术应用能力。以《消费税税务筹划》模块中的问题点4：混淆不同税率应税消费品销售的税务风险为例，学校可以与某大型商业集团达成校企合作协议，成立智能税务创新实验室。借助企业丰富的业务场景和真实数据，在实验室中搭建智能税务系统，涵盖多税种申报、风险管理、筹划决策等模块。针对白酒、啤酒、黄酒等不同税率的酒类产品，学生利用知识图谱、语义分析等人工智能技术，对销售合同、开票信息等进行智能审核比对，识别发票开具税率与商品实际税率不一致的异常情况，并设置预警。通过项目实战，学生将AI、税务等知识融会贯通，形成了税务风险防控的全局观念，综合实践能力得到锻炼提升。校企双方还可以在实验室的基础上开展联合攻关，促进智能税务领域科技成果的转化应用。在共建AI实践教学基地的基础上，学校还应积极拓展与龙头企业的深度合作。通过“请进来”的方式，邀请企业专家、税务机关领导等开设讲座，传授前沿实务经验，以“走出去”的方式，组织师生团队赴企业开展调研，以税收服务为抓手，为企业发展提供智力支持。长此以往，学校将逐步探索出一套行之有效的产教融合育人模式，围绕税收治理现代化这一国家战略需求，聚焦智慧税务中亟待破解的关键技术难题，发挥学校人才资源和企业实践资源的叠加效应，源源不断地为税务机关和企业培养既懂税收业务、又懂人工智能技术的复合型人才[3]。四