大模型落地财税场景为何不好用？
8月28日，西安交通大学计算机学院副教授师斌在上海举办的“财税数智芯·Agent新纪元”会议上表示，财税产品的智能化需求迫切，但财税行业知识专业性强、人工标注成本高，依法治税的刚性决定了大模型对推理准确率的要求更高，而现有通用大模型难以支撑这些需求。
师斌介绍，截至2025年6月，国内共发布大模型1509个，数量仍在快速增加，垂直领域将成为大模型应用的主战场，将行业积累与大模型相结合，有效解决行业痛点，能够为行业发展提供新动能。
现有通用大模型面临财税知识缺乏、推理能力弱及垂域适配慢等核心问题。
在数据方面，一来缺乏专业知识，财税稽查和服务高度依赖行业知识，但目前主要依赖人工经验，国内仍缺乏覆盖全行业的行业知识库。二来缺乏实务知识，财税政策法规与实际业务操作存在巨大鸿沟，要实现全流程自动化的财税服务，“政策-实务认知库”不可或缺。
与此同时，大模型基于数据的概率性关联进行预测，缺乏对逻辑因果关系的深度理解，不擅长复杂推理。财税应用往往具有多目标、多领域等特点，依赖单个模型解决所有问题往往导致通而不精、顾此失彼。此外，基础模型迭代更新速度快，而垂域模型同步更新滞后，缺乏快速适配能力。
因此，师斌认为，必须构建强知识、重推理的财税大模型，建设行业和实务知识库，为财税应用推理提供深度认知，同时以多智能体协作、竞争、对抗协同推理来替代数据驱动的单个智能体推理。
财税信息化综合服务提供商税友股份（603171.SH）旗下亿企赢网络科技有限公司首席产品官周源表示，AI已经成为人们日常生活中不可或缺的工具。未来模型能力将持续变强，成本继续降低，模型将向多元化专精方向发展。这些变化是一次深刻的市场教育，利好规模化的爆款AI应用诞生。
从智能体产品开发角度看，周源表示，用户对智能体产品的认知变得越来越成熟，依靠DEMO和玩具抢得先机的一批AI产品已逐渐淡出视线。智能体产品的门槛正在变高，用户选择变得更加谨慎理性，越发关注智能体产品的成熟度、交付、能否真正解决问题。他认为，智能体产品的演进速度并不取决于对AI技术的掌握程度，而是取决于企业原有的客户洞察力、SaaS（软件即服务）能力、解决方案能力和交付能力，这是B端智能体爆款产品诞生的先决条件。
来自：澎湃新闻 记者 张静
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