爆郑爽偷税亿元，我发现了 AI 金融“几个亿”的新商机

搬砖间隙摸鱼冲浪，突然发现所有社交平台被“郑爽日薪 208 万元”刷屏了：

女艺人郑爽的前男友张恒爆料，郑爽通过阴阳合同在《倩女幽魂》项目中获得收入 1.6 亿元，按 77 个工作日计算，日薪超 208 万元。

那按月薪 1 万来算，咱们大概要工作 17 年才能赚到爽子一天的钱（……）

你以为我还会在乎吗，这个数字已经伤不到我了，我在大润发杀了十年的鱼，我的心已经和我的刀一样冷了。

根据张恒的描述来估算，爽子这一年劳逸结合能赚 6.4 亿。

……BATJTMD 看了都直呼好家伙

相比之下，逛超市不付款、对宠物狗不负责之类的瓜好像都是洒洒水了……

重点是，在张恒的“雷神之锤”五分钟小视频里，各种证据还锤了郑爽涉嫌“偷税漏税”“阴阳合同”：

网友怒生一计，建议以后明星的实绩就以纳税额来算。

什么专辑销量电影票房品牌代言杂志封面，都不如为国缴税来得直接√

虚假的打工人还在被明星的高薪水深深刺痛，但真正的打工人，已经发现了一个巨大的商机。

作为本行业资深 Top 500000 的一位观察者，我敏锐地意识到：

AI 用于反偷漏税，用于审查阴阳合同，这不就是现成的 AI 金融应用场景吗！

这要是能安排上，前面的按税排番，肃清娱乐圈风气，岂不是指日可待？

但是不是真的可行，当然还是要大胆假设小心求证。

我们与数家 AI 金融公司简单聊了聊，发现这类技术解决方案做得并不算多，只是有些风控方案中会考虑纳入税务数据作为参考维度。

真正做 AI + 反偷漏税的玩家，似乎十分低调。

一位较著名的杭州 AI 独角兽透露，他们与杭州某区曾经合作搭建税务平台，由他们提供部分模块的建设，但他们也强调：

“这事儿还是得政府牵头完成。”

啊这，难不成这事儿很有难度？

相关人士表示：

“我认为这没有任何技术难度，但难就难在税务数据的打通，和税务模型的构造上。常见的避税手段就这么多，可以拿足够多的财务报表去训练模型，去计算相关结果有没有偏离财税比率。我觉得这没有什么太强的科研要求。”

如果拿不到政府机构内部的数据，用外部数据来操作，可行吗？

技术大佬：倒也没有很可行。

一位不怎么知名的机器学习工程师，就跟我们详细地掰扯了一下 AI + 反偷漏税的应用逻辑：

AI 本质上能做的是学习相关性。

那对查偷税漏税来说，可以寻找某些数据指标和真实收入之间的关联性，预测大概能挣多少钱，然后实际报税收入没那么多就是一个怀疑的理由。

从最单纯的情况开始 ——

假设某平台上一亿粉丝、每日一亿互动的明星一年拍 2 部戏有 10 亿收入，2 千万粉丝、2 亿互动的可以有 1 亿收入。

抓取的数目项目越多，比如囊括更多平台更多数据、囊括每年有多少广告合作，对实际收入的预测就有可能越准确。

▲ 榜单很多，不要问我哪个才是最准的

但这仍然是很难的：比如公开的数据并没有标准格式、需要大量的清洗整理；

比如娱乐圈的市场报价，对外行人来说，也根本就不是公开的。

另一方面，明星每年实际报了多少税，只有税务局自己知道；

这些报税数据，也本来就应该属于个人隐私，所以也只有税务局自己建立一个这样的系统，才能拿到这一头的数据。

再接下来，即便模型显示预测的收入和实际报税收入有差距，也还是一个很弱的证据，为了能具体确认数额和处罚，还是需要人工找到具体的偷漏税的合同。

说到底，就算真有这样的系统，帮助也不是很大吧。

还有业内人士接着吐槽数据打通问题：

中国证券公司系统发展二十几年了，交易所之间、证监会和交易所之间的数据都还没打通呢，估计税务部门也是一样。

此前也有报道：

目前，各省的数据库都是相互割裂的（企业在全国各地有分支机构的逃税更容易），在 AI 系统下，政府所有的数据库，包括财产、商品、国际贸易、商业登记等数据信息，将会连接互通。

比起技术本身实现的难度，对于税务数据的来源、归属和打通，其实才是问题的关键吧。

不过之前 AI + 税务有没有呢？其实是有的。

在国外，这种应用已经红红火火地用起来了，比如 Intuit 就是一家智能财税软件巨头，C 端拳头产品 Turbo Tax 就是帮用户准备报税。

但说实话国情差异比较大，外国要填的税单复杂到三天三夜都说不完，这部分的详细介绍我们有空再说。

具体到 AI + 税务的应用方向，之前就已经有人梳理出了这么几类：

第一种，帮税务人员做表，重复的流程都替代掉。

第二种：扫描税务报告。

这就与 OCR（光学字符识别）有关了，OCR+AI 这对组合拳可以让文本内容扫描并上传至数据库内，这不比翻纸质文件香吗？

第三种：帮税务人员看文档。

这个大致也涉及语义理解方向，比如分类凭证和文档，从中提取关键数据，像是企业营收，应收应付款项，税单折扣额度之类的。

前三种可能算是青铜级别的难度，其实最近两年大热的 RPA 已经在做类似的工作了，财税也正好是 RPA 在金融领域规模化部署跑得最快的一个场景。

白银级别的，就上升到预测税负、分析税收趋势。

黄金级别的，就是发现逃税、漏税，提高税务领域透明度的水平了。

比如借助机器学习算法，快速识别出大型数据集内包含的异常条目；

比如基于多种指标检测欺诈活动，例如对方的就业情况、以往是否曾经接受审计，以及与非法收入来源相关的蛛丝马迹。

其实早在 2019 年底，就有报道讲过 AI 反偷税漏税了：

AI 系统已嵌入到金税系统的核心，后者是国家税务总局使用的软件，是国家金税工程中开具国税增值税发票的开票子系统。

据了解，该 AI 系统由北京金税的主要承包商航天信息股份有限公司，与哈尔滨工业大学和北京邮电大学的科学家合作开发。

航天信息旗下的航天金税，就是国家重点工程“金税工程”的北京地区服务商。

给大家画几个重点：

可以标记超过 95％的违法行为，包括一些大多数税收征收者不熟悉的新手法；

已经在东部几个城市进行试点，取得了“非常积极正向”的效果；

过去三年（那就是 2016~2019 期间？），有近 30 万税务稽查人员，一直在参与调试；

这套系统能自动升级算法，保证与最新的税收法规保持一致；

能连通政府的所有数据库，税务稽查更高效；

AI 通过交叉检查，从中找出虚假数据，做出标记，最终查出逃税；

不仅是企业逃税，个人逃税也在调查范围。

报道举了两个例子：

1. 一家建筑公司在报税时，为了增加抵税，夸大了水泥的价格。AI 能把公司的报价，与当时的市场均价比较，数据异常则做出标记。

2. 有的企业为了减少应税收入，会以不合理的低价格，将产品出售给关联公司。数据连通后，公司的分支机构，产品的市场价格，都会被自动检测出来，然后被标记。

当时南华早报的报道里还说到，研发人员表示，范冰冰那样的九亿事件将会成为历史！

但那个时候郑爽已经过上了日薪 208 万的快乐日子。

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