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售后服务上门服务电话，智能分配单据：财税专家：及时修复纳税信用 筑牢合规发展根基

　　北京6月17日电 (记者 赵建华)2025年，国家税务总局发布了《纳税缴费信用管理办法》，近期首次适用该《办法》的纳税缴费信用评价结果陆续公布。合规经营、诚信纳税企业纳税缴费信用级别持续优良，部分因疏忽或短期困难出现失信行为的企业，面临信用降级、经营受限、融资受阻等连锁影响。

　　近日，安徽省税务部门发布了首批纳税缴费信用修复企业典型案例，为经营主体及时纠偏、合规经营、守信兴企提供可借鉴的实践范本。中央财经大学政府管理学院教授杨燕英表示，案例中的企业，以主动纠正失信行为、履行法定义务来重塑信用形象，为经营主体轻装前行、合规发展提供了有力支撑。

　　杨燕英表示，纳税缴费信用修复有法可依、有据可循，《办法》构建起制度化、规范化、人性化的纳税缴费信用修复体系，直击企业“失信易、修复难”的痛点堵点，打破“一处失信、处处受限、长期困扰”的惯性约束。

　　长期以来，欠缴税费信用修复设置“全额缴清方可修复”的刚性门槛。部分经营困难企业短期无力一次性缴清欠缴税费、滞纳金及罚款，陷入“信用修复无门、生产经营承压”的困境。《办法》突破性引入欠缴税费指标渐次修复机制，根据企业补缴税费款占比和补缴及时性，综合计算信用修复加分，让企业“早补缴、多补缴、快提分”。

　　杨燕英分析，欠缴税费渐次修复机制是税费服务更加精细、营商环境更有温度的重要体现。它将过去“无力全额补缴即无法修复”的“终点”，转化为“分步补缴、渐次提分”的起点，有效破解了企业“欠缴税费—信用降级—融资受阻—经营恶化—更难补税”恶性循环，引导企业主动纠错、提升税法遵从度。(完)

本月监管部门公开新成果财税专家：及时修复纳税信用 筑牢合规发展根基

　　北京6月17日电 (记者 赵建华)2025年，国家税务总局发布了《纳税缴费信用管理办法》，近期首次适用该《办法》的纳税缴费信用评价结果陆续公布。合规经营、诚信纳税企业纳税缴费信用级别持续优良，部分因疏忽或短期困难出现失信行为的企业，面临信用降级、经营受限、融资受阻等连锁影响。

　　近日，安徽省税务部门发布了首批纳税缴费信用修复企业典型案例，为经营主体及时纠偏、合规经营、守信兴企提供可借鉴的实践范本。中央财经大学政府管理学院教授杨燕英表示，案例中的企业，以主动纠正失信行为、履行法定义务来重塑信用形象，为经营主体轻装前行、合规发展提供了有力支撑。

　　杨燕英表示，纳税缴费信用修复有法可依、有据可循，《办法》构建起制度化、规范化、人性化的纳税缴费信用修复体系，直击企业“失信易、修复难”的痛点堵点，打破“一处失信、处处受限、长期困扰”的惯性约束。

　　长期以来，欠缴税费信用修复设置“全额缴清方可修复”的刚性门槛。部分经营困难企业短期无力一次性缴清欠缴税费、滞纳金及罚款，陷入“信用修复无门、生产经营承压”的困境。《办法》突破性引入欠缴税费指标渐次修复机制，根据企业补缴税费款占比和补缴及时性，综合计算信用修复加分，让企业“早补缴、多补缴、快提分”。

　　杨燕英分析，欠缴税费渐次修复机制是税费服务更加精细、营商环境更有温度的重要体现。它将过去“无力全额补缴即无法修复”的“终点”，转化为“分步补缴、渐次提分”的起点，有效破解了企业“欠缴税费—信用降级—融资受阻—经营恶化—更难补税”恶性循环，引导企业主动纠错、提升税法遵从度。(完)

11月25日消息，据新加坡媒体报道，新加坡国家人工智能计划（AISG）正在进行一次重大战略调整，在其最新的东南亚语言大模型项目中，放弃了Meta模型，转向阿里巴巴的通义千问Qwen开源架构，标志着中国开源AI模型在全球影响力版图中的一次关键扩张。

AISG于11月25日宣布推出的“Qwen-SEA-LION-v4”模型，在一项衡量东南亚语言能力的开源榜单上迅速占据首位。这一转变旨在解决一个长期痛点：此前以Meta的Llama系列为代表的开源模型，在处理印尼语、泰语和马来语等区域性语言时表现不佳，严重制约了本地化AI应用的开发效率与性能。

这一转变也凸显了阿里巴巴通义千问在全球开源AI领域的崛起。自2023年全面开源以来，阿里Qwen已经超越Llama、Deepseek等模型，成为全球性能最强、应用最广泛的开源大模型。截至目前，Qwen系列模型的全球下载量已突破6亿次。

Qwen的影响力已渗透至美国科技腹地硅谷。AirbnbCEO布莱恩·切斯基公开表示，公司正“大量依赖Qwen”，因其比OpenAI的模型更快速、更出色。另一位行业巨头，英伟达CEO黄仁勋则指出，Qwen已占据全球开源模型市场的大部分份额，并呈现持续增长之势。

在全球技术社区积累极高声誉的同时，阿里巴巴也在拓展AI消费者市场。其基于Qwen模型推出的“千问APP”，上线首周下载量即突破1000万，成为史上增速最快的AI应用。

责编：张靖雯、王瑞景

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