尹錫悅妻子金建希出席逮捕必要性審查
2026-02-17 02:45 5,617次浏览涉稅專業服務機構在幫助經營主體依法處理涉稅業務、促進企業稅法遵從等方面發揮著積極作用。然而，有部分不法涉稅中介和從業人員為牟取私利，嚴重踐踏法律紅線，個別稅務人員與不法中介勾結，共同實施違法犯罪行為，擾亂稅收秩序，妨礙市場公平競爭。 近日，山西陽泉、內蒙古興安盟、安徽滁州、黑龍江牡丹江等地稅務部門依法查處並曝光4起相關典型案件，這是稅務部門首次對涉稅中介違法違規案件進行詳細披露。 曝光「黑中介」敲響行業警鐘 稅務部門此次曝光的4起案件詳細內容中，有的不法中介機構直接實施稅收違法行為，指使其員工虛假註冊、購買空殼企業，並虛構業務鏈條虛開增值稅發票；有的為招攬業務，夥同虛開團夥辦理註冊登記、資金周轉、發票領用等全流程服務，充當虛開犯罪的「技術幫兇」；有的在被代理公司不知情的情況下，冒用被代理公司身份對外虛開增值稅發票，偷逃稅款；還有的與稅務人員內外勾結共同實施涉稅違法行為…… 集美大學財經學院教授羅昌財表示，涉稅中介違法行為的社會危害不容忽視，這些「黑中介」機構知法犯法，不僅會加劇徵納矛盾，提高全社會的稅收遵從成本，還會摧毀行業公信力。涉稅中介機構應以此為戒，堅守法律底線，回歸服務本質，以專業能力真正為經營主體創造價值。 羅昌財認為，稅務部門持續強化對涉稅中介的規範與管理，查處並曝光涉稅中介及其從業人員違法違規案件，對整個行業形成了強大震懾，維護了稅收法治公平，保障了國家稅收利益和納稅人繳費人合法權益。 涉稅中介須以誠信為本 當前，涉稅專業服務行業迅速發展，服務領域涉及經濟社會的各個方面，其執業行為的規範性直接關係到納稅人合法權益的保障。 近年來，稅務部門持續完善制度建設，全面加強對涉稅中介的規範管理。今年3月，《涉稅專業服務管理辦法(試行)》(以下簡稱《管理辦法》)出臺，明確了涉稅專業服務機構的執業邊界、行為準則和法律責任。 「《管理辦法》與已有的信息採集、信用評價、職業道德守則等文件形成閉環，實現從機構準入到執業過程的全鏈條監管，構建起覆蓋執業全流程的制度框架體系。這意味著稅務部門對涉稅專業服務機構及其人員的服務監管將更加精準規範，對涉稅專業服務機構自身的合規性提出了更高的要求。」哈爾濱商業大學教授蔡德發表示。 蔡德發認為，在涉稅專業服務合規監管時代到來的背景下，個別涉稅中介機構的違法違規行為或許能短期獲益，但其弄虛作假的行為不過是「飲鴆止渴」，最終必將面臨法律的嚴懲，得不償失。 山西省代理記帳行業協會會長、山西省稅務協會副會長李豔表示，誠信是最好的名片。涉稅服務機構應當以專業優質服務為基石、以誠信合規經營為準則，既做企業合規經營的「好幫手」，以專業能力為服務對象提供合規的涉稅服務，幫助其充分享受稅收優惠、規避稅務風險；也要守住法律邊界的「基準線」，堅決抵制任何形式的涉稅違法活動，與稅務部門共同維護稅收公平秩序，實現行業健康可持續發展。 多方協同助力稅收公平 目前，我國超1億戶涉稅經營主體中，中小企業佔絕大多數，基本都有代理記帳等涉稅服務需求。各類經營主體在依法納稅、合規經營基礎上，應增強合規意識和風險防範意識，警惕不法中介損害自身權益。 安徽財經大學財政與公共管理學院副教授鄒蓉表示，廣大經營主體在秉持合規經營原則的同時，選擇涉稅中介服務時，不能被不法中介所謂的「節稅妙招」和精心炮製的節稅騙局所蒙蔽，應全面考察中介機構的資質、信譽、專業能力和服務質量。她建議，優先選擇信用等級高的涉稅專業服務機構及相關人員。 「稅務部門通過實名認證、信用評價、動態監管等制度設計，對涉稅中介機構及從業人員提出全方位規範要求，進一步規範遏制行業亂象。對企業而言，在選擇涉稅中介時，應優先核查其是否納入稅務機關備案名單、信用等級是否達標。」內蒙古財經大學經濟學院院長劉成龍表示。 劉成龍認為，監管部門、中介機構、經營主體三方協同形成合力，方能更好地保障納稅人合法權益，助力稅收法治公平和優化稅收營商環境，為經濟社會高質量發展賦能增效。
當前，人工智慧已深度融入經濟社會發展的方方面面，在深刻改變人類生產生活方式的同時，也成為關乎高質量發展和高水平安全的關鍵領域。然而，人工智慧的訓練數據存在良莠不齊的問題，其中不乏虛假信息、虛構內容和偏見性觀點，造成數據源汙染，給人工智慧安全帶來新的挑戰。 數據是人工智慧的基礎 人工智慧的三大核心要素是算法、算力和數據，其中數據是訓練AI模型的基礎要素，也是AI應用的核心資源。 ——提供AI模型的原料。海量數據為AI模型提供了充足的訓練素材，使其得以學習數據的內在規律和模式，實現語義理解、智能決策和內容生成。同時，數據也驅動人工智慧不斷優化性能和精度，實現模型的迭代升級，以適應新需求。 ——影響AI模型的性能。AI模型對數據的數量、質量及多樣性要求極高。充足的數據量是充分訓練大規模模型的前提；高準確性、完整性和一致性的數據能有效避免誤導模型；覆蓋多個領域的多樣化數據，則能提升模型應對實際複雜場景的能力。 ——促進AI模型的應用。數據資源的日益豐富，加速了「人工智慧+」行動的落地，有力促進了人工智慧與經濟社會各領域的深度融合。這不僅培育和發展了新質生產力，更推動我國科技跨越式發展、產業優化升級、生產力整體躍升。 數據汙染衝擊安全防線 高質量的數據能夠顯著提升模型的準確性和可靠性，但數據一旦受到汙染，則可能導致模型決策失誤甚至AI系統失效，存在一定的安全隱患。 ——投放有害內容。通過篡改、虛構和重複等「數據投毒」行為產生的汙染數據，將幹擾模型在訓練階段的參數調整，削弱模型性能、降低其準確性，甚至誘發有害輸出。研究顯示，當訓練數據集中僅有0.01%的虛假文本時，模型輸出的有害內容會增加11.2%；即使是0.001%的虛假文本，其有害輸出也會相應上升7.2%。 ——造成遞歸汙染。受到數據汙染的人工智慧生成的虛假內容，可能成為後續模型訓練的數據源，形成具有延續性的「汙染遺留效應」。當前，網際網路AI生成內容在數量上已遠超人類生產的真實內容，大量低質量及非客觀數據充斥其中，導致AI訓練數據集中的錯誤信息逐代累積，最終扭曲模型本身的認知能力。 ——引發現實風險。數據汙染還可能引發一系列現實風險，尤其在金融市場、公共安全和醫療健康等領域。在金融領域，不法分子利用AI炮製虛假信息，造成數據汙染，可能引發股價異常波動，構成新型市場操縱風險；在公共安全領域，數據汙染容易擾動公眾認知、誤導社會輿論，誘發社會恐慌情緒；在醫療健康領域，數據汙染則可能致使模型生成錯誤診療建議，不僅危及患者生命安全，也加劇偽科學的傳播。 築牢人工智慧數據底座 ——加強源頭監管，防範汙染生成。以《網絡安全法》《數據安全法》《個人信息保護法》等法律法規為依據，建立AI數據分類分級保護制度，從根本上防範汙染數據的產生，助力有效防範AI數據安全威脅。 ——強化風險評估，保障數據流通。加強對人工智慧數據安全風險的整體評估，確保數據在採集、存儲、傳輸、使用、交換和備份等全生命周期環節安全。同步加快構建人工智慧安全風險分類管理體系，不斷提高數據安全綜合保障能力。 ——末端清洗修復，構建治理框架。定期依據法規標準清洗修復受汙數據。依據相關法律法規及行業標準，制定數據清洗的具體規則。逐步構建模塊化、可監測、可擴展的數據治理框架，實現持續管理與質量把控。 國家安全機關將在以習近平同志為核心的黨中央堅強領導下，全面貫徹總體國家安全觀，與有關部門一道防範針對我人工智慧領域的數據汙染風險，依法維護人工智慧安全和數據安全，不斷築牢國家安全屏障。 來源：國家安全部微信公眾號
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