收益：
- 能够将税务和会计任务结合在一个安全的人工智能支持的工作流程中，从研究到申报
- 通过将验证门、质量检查表和专家/专业批准点嵌入到工作流程中，能够在发布前审核每个关键可交付成果
- 能够将保密原则、现行立法、来源完整性和签名责任转变为永久的专业习惯
模块考试
1.在回答税务问题时，人工智能会显示具体的所得税法条款和税务裁定号。在专业工作中使用此输出之前，最好采取什么行动？
- A) 从官方来源打开文章和裁定号并确认其内容和当前有效性✔
- B) 当模型自信而详细地回答时，直接写下意见
- C）看到这个数字似乎合理并在不公开来源的情况下传递它
- D）告诉客户“这就是人工智能所说的”并将责任留给模型
解释：大型语言模型可以伪造项目和特征数字，就好像它们是真实的一样（幻觉）。税收立法也在不断变化。因此，所显示的每一篇文章、通知和裁决必须从官方来源（官方公报、GIB、立法门户）逐字打开并确认其内容和当前有效性，才能使用。
2. 财务顾问想要分析包含 3,500 名员工的客户的姓名、ID 和工资信息的工资表。哪种做法才是最正确的呢？
- A) 将数据上传到它找到的第一个免费网络工具并请求摘要
- B) 使用公司批准的车辆或通过屏蔽姓名和 TR ID 等标识符进行匿名化 ✔
- C) 工资稍微改一下，留下姓名和ID
- D）按原样共享数据并担心隐私
说明：纳税人数据受 KVKK 和税务程序法的保密义务保护。将个人数据上传到不受控制的免费工具属于违法行为。应使用公司认可的工具来保证数据保留，或者应通过用代码/掩码替换名称和 TR ID 等标识符来对数据进行匿名化。
3、人工智能计算增值税基数和应纳税额时最关键的验证步骤是什么？
- A）相信模型流畅的解释和自信的语言并接受结果
- B）只看结果看起来是一个合理的数字
- C) 手动或在电子表格中独立重新计算每个基数、比率和金额 ✔
- D) 完全不检查，直接将账户转入报关
说明：大型语言模型在生成文本方面功能强大，但可能会默默地犯算术错误并自信地呈现错误的结果。即使税收计算中的一个小错误也可能导致税收损失和处罚。因此，每个基数、费率和金额都必须手动或使用表格独立重新计算。
4. 为什么在税收立法研究中使用人工智能时，“当前性”是一个单独的验证标题？
- A）当前性并不重要，因为立法从未改变。
- B）无需控制，因为模型始终了解最新的立法
- C) 只要有正确的法律名称就足以保持最新状态。
- D) 立法经常变化，应单独检查每项规定的生效日期，因为模型的信息可能已过时 ✔
描述：税收立法变化非常频繁：税率、免税限额、通知和做法甚至可以在一年内更新。该模型的训练数据在特定日期被切断，并且可以呈现已废除的条款，就好像它仍然有效一样。因此，应分别检查每项规定的生效日期和修订日期。
5. 在人工智能支持下准备申报的责任关系是什么？
- A）人工智能输出可以直接转换成语句，责任在于模型
- B) 责任由签字专业人员和纳税人承担； AI只是一个需要验证的绘图工具✔
- C) 当申报由人工智能准备时，不会有错误，无需控制。
- D) 责任属于软件提供商
说明：该声明的法律责任由签署该声明的专业人士和纳税人承担。 AI只是一个草稿控制、一致性、忘笔提醒的工具；输出无法直接转换为声明。最终数字必须得到官方系统和立法的确认，并得到专业人士的批准。
6. 为什么在财务报表分析中单独解释比率（例如流动比率）会产生误导？
- A) 无需比较，因为费率始终相同。
- B) 如果没有行业基准和定期比较，比率就没有意义；没有上下文的评论具有误导性✔
- C）单一比率始终反映公司的整体财务状况
- D) 只有人工智能才能对费率进行解释，人类不应该干预
说明：比率只有在有基准的情况下才有意义：行业平均水平、前期情况以及公司的具体情况。人工智能可以将单个比率标记为“好”或“坏”；但如果没有行业和时期的比较，这种解释就会产生误导。解释应始终结合上下文进行。
7. 使用人工智能起草提交给税务局的异议申请时，最关键的风险是什么以及如何管理？
- A) 没有风险；该模型始终正确生成法律文本
- B) 唯一的风险是请愿书的措辞；无需内容控制
- C) 模型可以给出拟合项/周期；因此，每个基准都应该从官方来源确认，并且期间不应留给单一基准✔
- D）询问模型次数就足够了，不需要额外的控制
解释：人工智能可以伪造请愿书中不存在的条款、通知或期限；此外，诉讼和异议期限也是有害的。因此，草案中的每一项法律依据都应从官方来源确认，人工智能永远不应该成为有时限权利的唯一依据。
8. 以下哪一项是人工智能在税务审计准备中的适当作用？
- A) 代替纳税人参加审查并单独进行公务答辩
- B) 作为一个编制文件、绘制共识和批评点并对其输出进行验证的准备工具✔
- C) 建立自动渠道直接回复审核员
- D）将辩护完全留给模型而不收集任何文件
描述：人工智能；它是一个强大的准备工具，可用于编制文件、核对金额、找出可能的批评点以及起草辩护论点。但最终的辩护和声明是专业人士和纳税人的责任；每一个论点都必须有立法和文件证据的支持。
9. 人工智能输出在转让定价等复杂问题上以及需要CPA认证的情况下有何作用？
- A) 它取代了CPA认证，可以直接准备模型报告。
- B）人工智能在这方面根本无法使用，因为它很复杂
- C) 如果出现错误，责任将转移给模型提供者。
- D) 制定框架和草案，但批准、批准和最终责任仍由主管专家承担 ✔
描述：针对此类问题，人工智能可以生成报告框架、方法比较和文档草稿；但注册会计师报告并不能取代认证和官方批准。结果应由现行立法、通告和惯例确认，最终责任应由主管专家承担。
10. 在为人工智能编写良好的税务/会计提示时，哪个元素最能提高输出质量？
- A) 使提示尽可能简短和笼统，例如只需“计算税金”
- B) 明确角色、任务、给予的资源、期间/年份、格式和界限（禁止伪造、标签待验证）✔
- C）要求模型用自己的预测来填充缺失的信息。
- D) 请求普通帐户但未指定具体年份
解释：模糊的需求导致模型猜测和夸大。明确角色、任务、给定来源（立法文本、表格）、期间/年份、格式和界限（“仅依赖我提供的来源，撰写文章，如果不确定是否应该验证则标记”）可以使输出准确且安全。
11. 在端到端人工智能支持的税务工作流程中，“验证门”（检查点）意味着什么？
- A) 关闭人工智能互联网访问的设置
- B) 允许自动发送声明的按钮
- C) 在进入下一步之前，专业人员根据来源、账户和立法检查和批准关键输出的点 ✔
- D) 会计软件的备份功能
描述：验证门是专业人员根据来源、帐户和立法检查和批准人工智能输出的点，然后再进入下一步（特别是声明、官方信函或客户）。税基、立法参考、请愿书和声明等关键成果必须通过这些大门才能发布；该过程变得可追溯。
12. 为什么直接依赖人工智能内存中的税率或免税额存在风险？
- A) 费率和免税金额经常变化；模型的记忆值可能已过时，应从官方来源进行验证✔
- B）由于比例永远不会改变，模型给出的总是正确的
- C) 模型每天自动更新费率
- D) 不用验证比率，使用近似值就足够了
说明：税率、免税和扣除限额几乎每年都会变化（有时在一年内）。模型的信息被冻结在训练日期中，并且可能会返回旧的汇率，就好像它是当前的一样。因此，周期性参数应始终从当年的官方来源进行验证，并且不应信任模型记住的值。
13. 使用人工智能创建合规检查表时最常见的陷阱是什么？
- A) 使用该清单作为初步草案并将其与立法联系起来
- B) 将各项内容与企业实际情况相匹配
- C) 按原样使用该清单，其中包含一般性和过时的项目，而不将其与立法和公司的现实联系起来 ✔
- D) 在关键步骤中添加人工审批门
说明：人工智能可以生成一份包含一般、不适当或过时项目的列表。其价值在于将每个项目与相关立法和公司的实际情况联系起来，并为每个关键步骤添加人工审批关卡。自动化并不能消除责任。
14. 如果人工智能输出出现税务错误（例如，错误的税基申报），会产生什么后果？这对核查纪律有何影响？
- A) 不会产生任何后果；责任在模型中
- B) 仅模型给出警告，无需额外控制
- C) 只有一个小警告，没有罚款或利息
- D) 可能产生税务损失、罚款、利息和专业责任；因此，每个关键输出都必须经过来源、账户和逻辑验证 ✔
说明：虚假陈述可能会导致专业人士的税务损失、税务损失罚款、滞纳金和连带责任。 “人工智能是这样计算的”并不是一种辩护。这些严重的后果恰恰使得每一个关键输出都需要从来源、计算和逻辑上进行验证；未经验证的输出是未签名的草稿。