当前，随着人工智能和大数据技术的快速发展，许多传统领域开始向智能化方向转型，财税领域也不例外。然而，实现财税智能化并不容易，面临的挑战和难点很多。
一、大量数据获取和处理难度大
财税领域的数据非常多，包括税收、会计、金融、政策等等各方面的数据，规模巨大。数据的整合及清洗是智能化财税的前提，但数据源方面，我国缺少统一的财税数据中心管理机构，数据不同步、重复、重复记录等问题依然存在。数据处理方面，相比一般企业的数据简单直接，财税领域的数据一般情况下都是非结构化数据，如收据、发票等，需要建立专业的数据清洗和转换系统，这些都需要耗费大量的人力、物力和财力。
二、传统开发模式难以适应智能化
传统的财税领域开发模式多为表单化管理，业务流程单一并高度集中，而随着人工智能的蓬勃发展，财税领域的开发模式也在变革中。一个全面的财税智能化平台需要涵盖诸多的领域，并受到复杂的的政策法规监管，因此传统的瀑布模式难以胜任，需要变成迭代模式为主、模块化开发为辅的软件开发模式。
三、应用场景多样化
应用场景比较多样化，财务会计、税务管理、征管等领域都有不同的智能化需求。其中，税务数据的分析和处理是财税智能化的一个核心难点，以过去单一的税源征管为例，其中涵盖税收征管、稽查处罚等多个方面，各方数据以手工为主，在业务部门信息孤岛化的状况下，税务部门在处理税收数据上非常困难。
四、安全性问题
随着财税信息技术的不断普及和应用，其数据安全问题备受关注。利用AI分析财税数据需要共享大量数据信息，因此数据安全方面的风险大大增加，包括黑客、网络攻击、内外部人员合谋窃取数据、篡改数据等，这些恶意攻击都如果而暴露会带来可观的经济损失和社会影响，因此，在财税智能化的过程中安全性问题是必须要特别关注的。
总的来说，实现智能化财税领域还需要面对许多挑战。随着技术的不断发展和趋于完善，智能化财税技术必将实现规模化应用，服务于财税业务管理的各个方面，推动全社会财税管理的现代化进程。
