12月22日 年收入35亿美元的H&R Block，用GPT帮500万用户报税！

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你好，我是王煜全，这里是王煜全要闻评论。

前两天咱们聊了AI模型之间互相借鉴的话题，但是，有公司并不纠结在模型本身，而是借助模型优化了自己的业务。

12月14日，全球最大的报税服务商之一H&R Block宣布，他们开发了一款人工智能报税助手AI Tax Assist，用来帮助个人、个体户和小企业主简化报税流程。

这款报税助手具体有什么功能呢？

就像GPT等聊天机器人一样，用户和报税AI聊天就能快速完成报税、税收管理和查询等复杂的业务流程。

比如，用户可以直接和它说“我是一个Uber司机，我可以享受哪些扣税政策”，AI就会给出详细的清单。它还会解释各种税务术语，解答有关美国税法和税收政策的各种问题。

据称，他们的报税AI会最大限度地帮助客户提高退税率，减少纳税额度。

要知道，交税对很多美国人，尤其是中小企业主来说都是非常复杂的事情。

这是因为，美国的税法和相关规定相当庞杂。比如，美国联邦税法本身就很复杂，除了联邦税还有州税，每种税都有自己的规定和申报要求。

更麻烦的是，很多税务法规经常出现变化，即使你对当前税法有所了解，也可能很快就过时了。

单项税务规定可能比较简单，但是多种税交叉起来就成了繁重的任务，很容易让人焦头烂额。

但这种“简单却繁重”的工作恰恰适合交给人工智能来做。

实际上，OpenAI在发布GPT-4时，就演示了报税应用TaxGPT。它可以基于税务法规，计算出一对夫妻要缴纳多少税，而且还可以把计算过程写出来。

然而，直接用GPT报税会出现一个麻烦的问题，就是如何保证准确性。毕竟GPT的数据来源是全网数据，很多内容的准确性存疑，有时甚至会产生“幻觉”，也就是生成现实中不存在的错误数据。

但是，报税的核心就是准确。不只是报税结果准确，每个计算依据都要严格按照规定执行，不可能像生成绘画一样自由发挥。

那么，H&R Block是如何解决AI报税准确性问题的呢？

这家公司在1955年就成立了，到现在已经将近70年了，积累了500万客户，年收入35亿美元。

他们的高级副总裁Heather Watts表示，人们开始探索用人工智能提高效率，但只有在信息足够准确可靠时才有效。

所以，他们与微软合作，利用Azure OpenAI服务打造报税AI产品。

具体来说，他们不使用外部网络数据来训练模型，而是利用自己积累了70年的专业数据，以及60000名税务专业人士的经验，来训练报税AI。所以，他们敢于承诺100%的准确率。

这就意味着，他们充分认识到了大模型在报税应用领域的能力边界，然后利用自己的专有数据和专业能力，试图弥补GPT的准确性缺陷，给用户带来既便捷又准确的报税服务。

我在前哨大会上提出，生成式AI的应用分为四个阶段：技术调优、节能增效、简单服务和复杂服务。其中，“简单服务”就是像税务、法律、会计等一次性解决问题的服务。

可以说，报税AI是第三阶段开始的标志，人工智能学习了6万名专业人士的经验之后，以往需要人来提供的报税咨询服务，就可以被人工智能实现了，相当于工业革命时代的阿克莱特纺织厂出现了。

与此同时，法律领域也出现了类似的情况。最近，法律AI创业公司Harvey宣布获得8000万美元的B轮融资，估值达到7.15亿美元。

他们的业务逻辑和报税AI相似，都是基于GPT做服务。创始团队里就有专业律师，而且，还和国际律师事务所Allen & Overy建立了独家合作伙伴关系，大约3500名律师参与了模型测试，与Harvey模型对话了40000多次，结果自然比基础的GPT模型更加专业。

我们可以从中看到当年工业革命的韵脚，阿克莱特把蒸汽机当作自动化生产线中的一个环节。

报税AI也同样如此，只把GPT作为生成对话的动力源泉，但会基于自己的专业知识和经验严格控制生成结果。

然而，即使是报税AI也仍然有进化的空间。报税是根据已有的收支数据来计算纳税额度，不过，在数据产生之前，是可以做合理的税务筹划的，比如规划收入和支出的时机等等。

但是，这就需要人工智能长期跟踪客户的收支情况，了解客户的个性化需求，还要具备专家级的税务筹划能力，才能提前制定出有针对性的税务规划，而报税只是最后的流程。

到时候，人工智能就不只是报税助手了，而是你的高端财务管家，这可能是报税AI走向第四阶段“复杂服务”的潜在方向。

以上是今天的内容，更多详细的产业分析和底层逻辑，我会在科技特训营里分享。欢迎关注全球风口微信号，报名加入！

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王煜全要闻评论，我们下周见！