在人工智能技术深度融入产业发展的当下，AI通用大模型已经在各个领域展现出广泛的应用潜力。然而，在财税服务领域，由于专业知识壁垒高、规则体系复杂多变，通用模型已难以满足企业对深度场景化应用的需求，需要更专业的行业垂直智能体为行业数字化提质增效。

一直以来，财税领域的智能化发展离不开政策环境的支持。近年来，国家高度重视人工智能与实体经济的深度融合，并出台了一系列推动数字化转型、发展新质生产力的政策文件。其中围绕数据要素市场建设、行业数字化转型，以及人工智能在各行业的深度应用，形成了明确的政策导向，这为细分领域或者说财税领域探索AI应用、发展垂直智能体等提供了有力的指引和护航。

然而，如何借助AI技术精准解读高频更新的财税政策、高效处理庞杂的企业财务数据、提升风险识别与决策支持能力等，仍然是影响财税服务企业数字化转型的关键课题。

突破专业壁垒，构建“通用+精专”的协同路径

财税领域的特殊性体现在政策法规更新频次高、会计准则体系多维交织、企业数据结构复杂且关联性强。这些特性使得财税领域的AI应用存在专业壁垒与开发成本较高的问题。当前市场上的主流通用大模型，因主要基于公开语料训练，在处理具体财税业务时，常面临政策解读时效性不足、业务逻辑精准度欠缺、风险识别存在偏差等挑战。

为应对上述挑战，财税领域正探索企业级AI的深化应用路径。随着通用大模型开源趋势的发展，各行业纷纷开展专业领域AI智能体的开发，并取得了不同程度的进展。例如，不久前微风企推出的财税垂直智能体，采用“通用能力融合”与“场景化精调”的双重架构，形成了财税领域差异化的AI应用路径。该智能体凭借较强的专业性与相对可控的实施成本，获得了业内的广泛关注。

据了解，微风企财税垂直智能体技术，一方面依托通用模型的底层算力，构建政策文本解析、数据语义理解等基础能力；另一方面以自研财税垂直大模型为技术内核，整合企业在财税、征信等领域的服务经验，对政策语料、行业知识图谱进行结构化训练。这种技术应用方式，既保持了通用模型的普适性，又通过垂直领域知识的"浸润式学习"，提升了对复杂业务场景的适配能力，让AI真正能够"懂政策、通业务、精数据"。

便捷式生成税务风险分析报告、快速整合分散的财税数据、精准解读高频更新的税收政策……随着财税垂直领域AI智能体的持续发展，企业财税管理的效率与精准度将逐步提升，推动财税服务向智能化、高效化方向深度演进。

理性看待技术赋能，财税智能体仍需持续精进

有业内财税专家指出，财税垂直领域的AI智能体具备广阔发展空间。随着这类智能体在各行业场景的深度应用，可助力企业强化风控管理、优化决策质量、提升运营效率，成为推动企业数字化转型与新质生产力发展的重要助力。

同时，关于财税AI垂直智能体的发展与应用，企业也需保持理性认知：AI本质是辅助工具，并非万能。垂直领域智能体虽能提供较强的决策支持，但相关建议仍需专业人员进行最终审核与监督；更需要注意的是，这类智能体的持续优化需要长期的资源投入与技术维护。

微风企中小企业数据研究院院长、微风企总经理潘成挺表示：“为持续提升并完善深寻财税大模型的技术能力，我们将持续推进算法优化与专业知识体系的迭代。目前，团队正积极与财税、金融、算法等领域的专家及专业人才开展深度合作，通过多领域的智慧整合为深寻财税大模型的发展提供支撑，以实现技术与行业应用层面的更进一步提升。”

财税垂直智能技术的兴起，标志着行业数字化正步入更注重“价值创造”的新阶段。这不仅是技术应用的深化，更是对行业服务模式的优化升级。可以预见，财税垂直大模型技术将进一步推动专业服务升级，成为驱动行业提升效率、优化决策、实现高质量发展的关键力量之一，同时助力各领域向更高阶的“新质生产力”迈进。

翁丹娜