“请问如果企业在全球范围内找不到可比企业，要如何确定关联交易价格？”研讨会现场，记者向罗格科技集团研发的税务大模型罗格·罗拉提出了这样一个问题。对于很多企业财税负责人来说，这是一个“很现实的问题”。

就在记者猜想这款AI软件会如何回答时，仅仅两三秒后，罗格·罗拉给出了六个解决“方案”：您可以考虑成本加成法、市场价格法、交易案例法、利润分割法、合同条款法、专家意见法。与此同时，罗格·罗拉解释了每一个解决思路的具体含义，并强调企业在应用上述方法时，重要的是要确保定价过程的透明度、合理性，遵循相关国家和国际税收协定的规定。此后，记者又提出希望能够举例说明，罗格·罗拉很快就假设了一个案例，作出了很有针对性的分析——当然，这个分析还是比较粗线条的分析。

就同样的问题，记者向另外一款AI软件讯飞星火作了提问，得到了类似的解决方案。同时，讯飞星火还作了“总结陈词”：总的来说，在没有可比信息的情况下，确定转让定价价格是一项复杂的任务，需要综合考虑多种因素和方法。通过深入分析功能和风险、利用成本加成法、预约定价安排、利润分割法以及其他合理的方法，企业可以在缺乏直接可比信息的情况下制定出合理的转让定价政策。在这个过程中，企业应确保其转让定价政策的透明度和文档记录的完整性，以便在税务审查中能够证明其合规性。

罗格科技集团创始人鲁钰锋介绍，罗格·罗拉以国际税收、税收信息化专家彭启蕾博士的专业著述为基础训练内容，主要研究方向是国际税收、反避税和电子商务税收等。这款税务大模型的呈现形式类似社交软件，使用者在对话框中输入问题，以彭启蕾照片为头像的税务大模型会在数秒后给出答案。记者在体验的整个过程中，感觉真的在与彭博士在发信息聊天。

“这个问题让我本人回答，肯定没有罗格·罗拉全面。但是，如果就某个具体问题进行探讨，我可能比罗格·罗拉要深入。”在体验环节，看到对罗格·罗拉的即时回答，彭启蕾对“人”与AI的分析能力作了对比。彭启蕾说，AI能在短短数秒内回答出专业税收问题，是长期进行信息“投喂”和深度学习的结果。人脑的信息储存能力、信息搜索能力和全面反应能力，很难胜过AI。但是，如果讨论某个具体的案例细节，AI很可能会顾左右而言他。“对于‘人’的判断而言，AI在很短时间内给出的答案，无疑是一个重要的参考，这正是其价值所在。”彭启蕾说。

张瀚告诉记者，税务大模型在信息检索的速度、法律法规的完整性等方面有很大优势，通过税务大模型，可以快速查询相关信息和文件，基本解决了使用者的疑问。不过，财税管理工作的专业性较强。对于一些具体问题，比如在企业股权架构设计时需要考量哪些税务因素、企业的重大业务交易安排中可能存在哪些税务问题，税务大模型给出的答案颗粒度比较粗，需要企业财税管理人员结合业务实际做进一步的分析。“人机结合，才能更好发挥机器的作用。”张瀚说。

对此，罗格科技集团首席技术官刘学鹏深有同感。他介绍，税务大模型需要经过岗位角色定义、知识语料收集投喂和语义反复训练等多个训练环节，如果没有足够的训练语料，税务大模型就无法真正发挥作用。刘学鹏认为，发展税务大模型，并不意味着完全取代财税管理人员，而是要借助现代化技术提高工作效率，将财税管理人员从繁琐的基础性工作中解放出来，做一些更具有挑战性、更能创造价值的工作。

鱼跃百川元宇宙联合创始人、美国拓拉思公司董事魏广平告诉记者，ChatGPT（生成式预训练语言模型）是AI技术发展的重要节点，ChatGPT诞生前是机器智能阶段，ChatGPT诞生后则进入到通用智能阶段。基于大模型驱动下的AI逐渐具备主动学习的能力，在各垂直领域会有更为具体的应用。“AI在财税管理领域的应用前景，值得期待。”魏广平说。

鲁钰锋表示，随着数字经济的快速发展，AI、大数据等给全球生产力水平带来颠覆性影响，每一个行业、每一个领域都在积极适应这一影响带来的变化，税务领域同样如此。他坦言，现阶段的税务大模型只是初步的尝试和探索，相信在全行业的共同努力下，经过更加系统全面的强化训练，税务大模型在企业财税管理方面将会有更广泛的应用场景。“未来，替代财税人员的其实并不是AI，而是会使用AI工具的人——这不仅会改变企业税务管理，而且会改变涉税专业服务的方式。”鲁钰锋说。

本文刊发于《中国税务报》2024年8月30日B4版。