2025年被业内人士视作人工智能AI应用端爆发元年，科技领域的竞争从芯片、大模型等技术层转向应用层。在财税领域，一些涉税大模型智能体近期亮相——杭州精算家人工智能技术有限公司发布大模型智能体“深蓝财鲸”，杭州融易算科技有限公司发布为中小企业研发的财税AI智能体“DeepTax财税助手”，永诚嘉益（北京）税务师事务所与罗格科技集团联合研发“AI+税务”服务大模型……

“持有上市公司股票的自然人股东可能需要处理哪些税务问题？”“今年12月，海南自贸港全岛封关将正式启动，将会带来哪些税收优惠？”近日，在北京甘肃企业商会财税金融服务公益大讲堂的现场，参会企业纷纷向屏幕上的“AI+税务”大模型智能体永诚·罗拉提问。记者注意到，在输入问题时，即使出现了几处错别字，大模型智能体也能加以推测、逐条分析并快速给出回答。那么，企业对大模型智能体在财税领域的应用需求究竟如何？初步的体验是怎样的？还有哪些需要注意的事项？带着这些问题，记者采访了相关的企业和专家。

企业对大模型智能体的需求各有侧重

在人工智能时代，一些涉税大模型智能体相继出现。对此，一些企业认为其“还不成熟”，但还有一些企业尝试寻找适合自己的应用场景和应用方式。“相比较而言，财务体系健全的大型企业与中小微企业，应用场景和侧重功能是不同的。”永诚嘉益（北京）税务师事务所董事长柴成山说。

柴成山告诉记者，在应用涉税大模型智能体时，大型企业更注重涉税大模型智能体与现有系统的融合和工作效率提升程度，而中小微企业更侧重通过AI技术提升财务处理能力。这是因为，大型企业信息化基础相对较好、财务管理流程相对规范，企业更关注数据准确率。特别是对于发票开具这一具有高重复度的操作，大模型智能体能够有效保持数据质量的稳定，力求实现更高的数据精准度，错误率远低于人工操作。中小微企业在应用AI技术时，希望实现技术与人工经验的结合，从而减少对高专业度团队的依赖，通过人机协同，在尽可能降低成本的同时实现税务合规目标。

“从智能制造、医药工业、电商到金融等行业，不同行业企业在财税管理上对大模型智能体的应用展示出了不同特点。”罗格科技集团产品研发负责人刘学鹏举例说，供应链企业希望AI在税务风险识别和预警中发挥作用，以有效控制传导成本；批发零售企业更侧重从整体税务合规角度优化管理规则，突出业务和税务融合的特性；传统制造业涉及的税种复杂、业务形态多样，更看重大模型智能体与企业财税人员业务能力的互补性，辅助企业在多业态、多税种间搭建风险管控架构；互联网企业涉及的税种相对简单，但因业务多为新兴业态和创新型商业模式，在税务合规上更需要大模型智能体对财务科目匹配、业务过程、数据精准度把控等方面提升管理效能。

部分企业尝试应用大模型智能体

目前，随着涉税大模型智能体的相继亮相，已经有一些企业开始“尝鲜”。

国城控股集团有限公司是一家综合性现代企业集团，业务范围包含锂电材料、有色稀贵金属、钛化工循环经济等领域，拥有10余家控股实业公司，业务分布在十多个省市自治区。国城控股集团有限公司副总裁郭巍表示，在应用“AI+税务”大模型智能体永诚·罗拉的时候，“AI风险快诊”功能给他们留下了比较深刻的印象，这一功能可以自动识别500+税务合规指标，而且数据分类清晰、关键风险点会用高亮标注，能够快速对财务数据中的异常指标（如税负率波动、进项销项背离）进行实时扫描并生成风险清单，供财务人员复核，在基础风险预警方面已经基本可以满足企业的需要。

大禹节水集团股份有限公司主要从事节水灌溉材料及设备的研发、制造、销售和安装。大禹节水集团股份有限公司税务总监朱秀霞认为，现阶段的大模型智能体可以通过自然语言交互引导用户完成纳税申报表单填写，自动校验逻辑错误（如申报表间的数据关系），从而可以大幅降低新手操作失误率，在帮助企业防范风险方面发挥一定作用。

“从技术角度来讲，企业对于AI的具体应用，还有明显的行业特点，需要专业服务机构和技术创新企业共同推进。”刘学鹏认为，当前企业税务合规已经进入4.0版本，从一开始的“被动合规”到现在的“互动优化”，大模型智能体在不同行业的具体落地是关键一步。

警惕大模型智能体基于“幻觉”的答复

尽管涉税大模型智能体已经在一些领域代替人工开始“高效工作”，参会企业的财税负责人，从实际应用的角度提出了一些完善建议——希望涉税大模型智能体可以从“被动响应”转向“主动服务”，成为企业税务管理的“智能中枢”，帮助管理层作出更精准的商业决策，特别是在复杂交易场景中为人工决策发挥更加个性化的决策支持作用。例如，可以结合企业实时经营数据和投资计划，自动生成全流程税务合规方案。

罗格科技集团创始人鲁钰锋告诉记者，AI大模型基于岗位角色定义、知识语料收集投喂和语义反复训练等多个训练环节，最终通过推测生成结果，因此在推测过程中可能产生两个完全相反的逻辑，并“一本正经”地生成说不通的回答，这就是AI的“幻觉”。鲁钰锋认为，对于金融财税领域的大模型来说，这种AI幻觉率带来的影响可以用“失之毫厘，差之千里”来形容。企业在运用AI大模型来管理涉税事项时，依然离不开人工标注。“‘幻觉’控制须结合芯片、硬件、算法、模型等多个技术方面，继续控制减少‘幻觉’，是我们下一步改进的重点之一。”鲁钰锋说。

换言之，当前即使涉税大模型应用在日常业务咨询上，依然离不开人工校对的辅助，人工确认依然是大模型应用的最后一道“保险绳”。中科迅联智慧网络科技（北京）有限公司联合创始人陈玉刚认为，人工智能技术在财税方面的应用需要大量的数据作为训练语料，尤其是在给企业定制化需求时，往往需要企业提供大量过往资料，企业须密切关注涉税数据的安全性与隐私保护。“效率提升和风险防控需要同时抓。”陈玉刚说。