财税智能体DeepTax:AI重塑财税,场景化智能体开启效率与生态新纪元

温故智新AIGC实验室

在杭州算力小镇,融易算科技发布了财税智能体DeepTax,标志着AI技术从概念探索迈入深度赋能实体经济的阶段,尤其是在高频重复的财税领域,通过自动化、智能化实现效率飞跃、主动规划和成本转化创效。此举不仅展示了AI在特定场景下的巨大潜力,更预示着一个由场景化智能体驱动、以生态共建为核心的产业新格局正在形成。

2025年6月25日,中国杭州,一场名为“财税智能体DeepTax发布会暨场景化AI联盟大会”的盛会,在中国(杭州)算力小镇拉开帷幕。此次大会不仅是杭州融易算科技有限公司发布其核心产品“DeepTax财税助手”的舞台,更是一次关于AI技术如何从底层竞争转向应用深耕,以及场景化智能体如何重塑传统行业生态的深度探讨。与会者包括杭州市临平区政府官员、头部投资机构代表、AI领域技术先锋及行业领袖,共同描绘了AI赋能财税乃至更广泛企业级服务的未来图景。

AI赋能财税:DeepTax的技术突破与效率革新

融易算推出的“DeepTax财税助手”被定位为一款划时代的财税智能体,旨在解决中小企业在财税管理中面临的效率、合规与人才“三重之门”困境。该智能体构建了从票据智能识别税务申报的_全链路解决方案_,通过AI技术全流程赋能财税管理,并同步实现风险检测与安全保障能力。融易算创始人兼董事长刘超强调,DeepTax将带来三大革命性改变:让财税效率实现质的飞跃;从被动处理变为主动规划;将财税从成本支出转变为创效环节。1

支撑DeepTax实现这些变革的核心,在于融易算多年来沉淀的“护城河”优势。技术负责人王福平阐述了其四大核心:百亿级训练语料自研智能财税平台100+互联网平台流量以及200+财税服务商网络。这不仅意味着DeepTax拥有海量的行业特定数据进行模型训练,确保了高精度和高可靠性,还表明其具备自主可控的技术底座,并已构建起强大的市场触达和落地服务能力。这使其不仅仅是一个工具,更像是一个“财税生态体”,为后来者设置了极高的模仿门槛。

场景化智能体的崛起:生态共建与投资热潮

此次大会的核心议题之一,便是探讨AI驱动下“场景智能新机遇”。临平国投董事长朱海波指出,当前科技领域的竞争正在从芯片、大模型等通用技术层,转向像财税这类高频重复领域的应用层。这一观点与投资机构的视角不谋而合。钟鼎资本合伙人朱迎春强调,投资方更关注团队基于场景数据的产品定义能力快速商业化能力。红杉资本副总裁范永林则提出了投资四大要素:强劲的AI技术能力、垄断性市场份额、速度优势以及核心人才的获取与保留。这些洞察共同指向了一个趋势:AI的价值正越来越多地体现在其与特定行业场景的深度融合程度,以及由此产生的商业落地效应。1

“场景化AI联盟”的成立和“火种计划”的启动,正是这一趋势的具象化体现。融易算联合创始人兼CEO上官春美表示,联盟的发心在于整合跨领域智能体资源,构建开放共享的技术中台与数据资产池,为企业客户提供贯穿全生命周期的智能服务。这旨在打破行业信息孤岛、数据与技术壁垒,共同提升智能体使用体验与厂商发展效能。1 “火种计划”更是旨在赋能渠道合作伙伴,共享万亿级市场红利,现场已有16家企业签约加入。这表明,AI在企业级应用领域,正从单点技术突破走向生态化协作与竞争

挑战与前瞻:AI重塑下的财税服务未来

尽管DeepTax和场景化AI联盟展示了AI在财税领域的巨大潜力,其推广和深度应用仍面临诸多挑战。数据安全与隐私保护,尤其是在处理敏感财务数据时,将是技术提供商和企业用户都需要高度关注的核心问题。此外,传统财税从业者的技能转型也是一个不容忽视的社会议题。正如超万户福建合营合伙人游鹏所言,未来的财税精英将是“财税专家+AI训练师+企业顾问”的三位一体。这意味着AI带来的不仅仅是工具的迭代,更是一场从底层思维到商业模式的全方位革命,要求从业者不仅理解财税知识,还要掌握如何有效地与AI工具协作,甚至“训练”AI。1

从更宏观的层面看,DeepTax的发布也反映了中国在AI应用层面的独特优势。凭借庞大的市场场景、丰富的数据资源以及工程师红利,中国企业在将AI技术转化为具体的商业价值方面,展现出强大的能力。然而,如何在高增长的同时,确保技术应用的伦理合规性,平衡效率提升与就业结构变化,仍是需要深思的议题。

此次在杭州算力小镇举行的盛会,不仅为我们展示了财税行业智能化转型的最新进展,更提供了一个观察AI产业未来走向的窗口:通用大模型奠定基础,而垂直场景的智能体则负责将AI的潜能转化为实际生产力。 未来,这些特定领域的“AI智能体”将如同无数个神经元,共同构建起一个更加智能、高效的数字经济体。

引用


  1. 财税智能体DeepTax发布会暨场景化AI联盟大会在杭举行 · 36氪 · (2025/6/27)· 检索日期2025/6/27 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎