本报告聚焦人工智能在税收风险识别中的应用，系统梳理人工智能的技术基础（机器学习、大数据分析、云计算、区块链）的实践应用状况（风险识别模型构建、风险预警推送、智能稽查辅助）。通过对比传统方法的局限性，凸显人工智能在提升识别精准度、增强风险覆盖、降低主观偏差及强化实时监控方面的优势，并以深圳市税务局的实践案例验证其效能。同时，分析人工智能应用面临的技术局限（算法可解释性不足等）、数据问题（“数据孤岛”等）、法律合规挑战及实践障碍，进而从技术、数据、法律监管、实践应用四个维度提出优化路径，包括构建可解释性算法、完善跨部门数据共享、健全法律框架、培养税务人员AI技能。未来，随着技术融合与法律完善，人工智能将推动税收风险识别向智能化、精准化和合规化发展，有效推进以数治税。