自打上篇开始讨论"AI+税务"后，激发了小伙伴们对新兴技术在税务领域应用的学习兴趣，当然，也有很多读者表示不服气--难道所谓人工智能在税局应用就是服务大厅"摆摆Pose"吗？
　　税研认为，首先，从无到有，然后，不断发展，不能操之过急，也无法实现不切实际的目标。毕竟，人工智能属于黑科技，是当前全球科技的最前沿，很多都停留在思想和概念层面。国内一些税务机关能和顶级科技公司合作，制造甚至创造出一些机器人，并投入到实际应用，已经非常难能可贵了。何况，我们一下子弄出好多。
　　今天，税研跟大伙聊一项真实存在，并且足够实用的人工智能技术--机器学习(Machine Learning, ML)。百度百科告诉我们：机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。
　　税研认为，概念永远不是事物本身，还是先举个直观的例子--机器人律师，而且不止一款。
　　1、2015年，斯坦福大学19岁的二年级学生Joshua Browder开发了DoNotPay，它是世界上第一款律师机器人，它的第一版本在伦敦问世以来，已经就违停罚款对市政府的诉讼当中胜诉16万次。用户们可以登录DoNotPay网站，点击自动服务系统，网页会跳出即时聊天软件，用户在软件上就可以与机器人聊天，用户们可以问他们相关的问题。问完之后呢，这个机器人会将用户输入的信息转化成一个法律声音文件，然后会根据这些问题和声音文件来判断是否有上诉的依据，再一步步引导用户进行上诉。如今，这个机器人软件的使用范围已经扩展到了航班延误的补偿诉讼，为用户们带去了新的法律援助途径。
　　2、ROSS Intelligence 为美国的几家律师事务所安装了 ROSS 软件。律师 ROSS 机器人拥有 IBM Watson 的超级计算能力，它可以迅速处理大量数据，并且能够不断调整自己的性能来更好地为客户提供服务。该软件在几秒钟之内就可以完成任务的分类，而这如果交给人来做，得耗费好几个小时！BakerHostetler 是第一家「雇佣」ROSS 来处理破产案件的公司之一。你可以咨询ROSS一项13年前的含义不明的法庭裁决，ROSS不仅会立刻为你找出相关案例，还会以平实的语言向你解释这项旧的裁决对目前你手上的案子有何参考之处。
　　3、摩根大通开发了一款金融合同解析软件COIN。这款软件上线半年多，经测试，原先律师和贷款人员每年需要360000小时才能完成的工作，COIN只需几秒就能完成。而且，不仅错误率大大降低，它还不用放假。摩根大通最近为专门从事大数据，机器人和云计算基础设施的团队设立了技术中心，以找到新的营收增长点，同时降低费用和风险。COIN只是这家美国最大的银行的技术化开端。
　　理论上，AI 既然可以大范围地介入法律领域，也可以参与到税收领域，特别是纳税服务、税收法制、风险管理等重点领域。像 ROSS 和 DoNotPay 这样的能够自主学习的机器人税务师，最终将通过"机器学习"技术，日益完善最终成为尖端人工智能。这种人工智能学习和处理的案例越多，纠正错误的效果越好，最终会胜过绝大多数人类团队。加之超级计算能力和"零差错"执行能力，未来税收政策审查、法律课题研究和规范性文件起草也逐步自动化。
　　难怪有调查机构就"5年后10年内人工智能能否取代律师"的问题，调查了全美320所律师事务所的助理律师。结果，47%的管理阶层法律顾问以及37%的新律师(取得律师资格一年)均回答那是肯定的，其中，13.5%的律师也认为自己将会被人工智能取代。
　　OK，那么当机器人税务师出现之时，"AI+税务"时代是否就真的来临了呢？5年后10年……多么短暂而迅速的光阴呢……小伙伴们，还记得微信是什么是否进入我们生活的吗？
　　税研帮你回忆：2011年1月21日推出微信免费版。这才6年多一点哦：)
　　现在，"AI+税务"已经出现曙光，广大税务干部和税务师们有怎样的心情的呢？