当 AI Agent 开始自主决策，谁为其财税后果负责？

如果说 2025 年是 AI Agent 从技术概念走向大众认知的一年，那么进入 2026 年，AI 已经不再只是提供信息和生成内容的对话工具，而是开始以更高程度的自主性参与现实经济活动

根据 Coinbase 与 Chainalysis 数据，截至 2026 年上半年，仅在机器支付协议 x402 网络中，AI Agent 之间已累计完成约 1.65 亿笔交易，活跃 Agent 数量接近 7 万个。随着 AI Agent 开始自主发起交易、执行结算并参与经济活动，一个更深层次的问题逐渐显现：当 Agent 开始自主发起经济活动，谁应为其行为负责？

近期，提供加密货币财务及税务解决方案及其 AI 基础设施 的金融科技公司FinTax，与专注于可信 AI 基础设施建设的 Stair AI 达成战略合作。双方将围绕 AI 财税场景下的可信执行、业务知识沉淀与责任追溯能力展开建设，核心目的是：使 AI 的推理、决策和执行过程能够被记录、验证与审计，为 AI Agent 进入财税核心流程提供基础设施支撑。

信任成为 AI 财税落地的核心约束

AI Agent 的自主执行能力正在快速提升。Gartner 预测，到 2028 年，33% 的企业级软件应用将整合 AI Agent，15% 的日常工作决策将由其自主完成。在加密资产场景中，这一趋势表现得更加直接：AI Agent 可以7×24小时完成信息收集、策略制定、交易执行、支付与结算，越来越多的价值流转开始由 AI 驱动并自动完成。

在财税领域，通用 AI 虽然可以承担资料整理、信息提取和初步分析等辅助工作，但核心判断仍较难交由其自主完成。这一限制主要来自三个方面。其一，通用大模型通常只能呈现结论，难以同步提供完整、可复核的判断依据，无法满足审计场景对证据链的要求；其二，模型缺少具体企业的交易结构、会计政策和历史业务语境，可能形成偏离真实情况的判断，并进一步引发核算或税务风险；其三，多数 AI 的推理与执行过程缺乏系统化留痕，一旦出现错误，企业难以复盘决策路径，也难以确认责任发生在哪一环节。

上述问题源于信任机制和治理体系尚未形成。AI 本身并非会计责任或纳税义务的承担主体，其行为产生的财务与税务后果最终仍需由背后的个人或法人承担。因此，企业需要证明的不仅是某项结果是否正确，还包括该结果基于何种数据、遵循何种规则、经过何种决策过程，以及由谁授权和复核。在缺少这些机制的情况下，AI 应用只能停留在辅助层面，难以进入对结果负责的财税核心流程。

以执行账本构建可追溯的 AI 财税体系

FinTax 与 Stair AI 的合作，正是围绕上述信任与治理缺口展开。

FinTax 提供加密货币财务及税务解决方案及其 AI 基础设施，形成覆盖加密原生财务套件、全球税务 CARF 解决方案、区块链财务审计平台、金融聚合平台及加密税务咨询的产品体系，目前已服务超过 70 家加密行业机构客户，覆盖矿企与矿池、上市及拟上市加密企业、交易所、审计机构及资产管理公司等多个领域。

Stair AI 专注于可信 AI 基础设施建设，其核心产品 Reasoning Ledger 是一套面向 AI Agent 的执行账本，可对推理、决策与执行过程进行完整、可验证的记录。与仅保存最终答案不同，执行账本能够保留 AI 在任务处理过程中调用的数据、采用的判断路径及形成结果的具体过程，为事后复核、审计验证和责任追溯提供记录基础。

双方合作给出的方案包括：

• 针对 AI 的“黑盒”问题，建立过程留痕机制。Reasoning Ledger 将记录 AI Agent 在财税任务中的关键推理与执行步骤，使专业人员能够回溯结果形成过程，并对其中的数据来源、判断依据和处理动作进行核验。
• 针对语境缺失，FinTax 将交付过程、客户业务与历史项目中形成的专业经验转化为 AI 可理解、可调用的结构化知识资产，使模型能够基于具体企业的真实业务语境和专业规则开展分析，而非仅依赖通用公共知识进行推断。经人工审核确认的判断结果，也可以在严格的数据边界、权限管理与脱敏机制下持续沉淀，为后续类似任务提供复用基础。
• 针对 AI 难以进入财税核心业务环节这一行业现状，双方将 AI 能力嵌入服务交付、研发协同与产品应用三个层面。在服务交付环节，AI 可参与启动会材料准备、调研纪要整理及专业分析辅助；在研发协同环节，客户业务语境和专业规则将被引入产品开发过程；在产品应用环节，AI 将结合自然语言交互、账务异常识别和财务结果校验等能力，逐步进入具体财税工作流。

目前，部分能力已经进入实际应用阶段。AI OCR 模块可自动识别发票、采购单等财务单据并完成信息录入，并已在矿业客户场景中进行验证；AI 辅助对账与凭证生成功能则用于处理银行账户、链上资产和内部往来等多维度对账工作，减少重复性人工处理。随着大模型能力进一步嵌入财务流程，企业管理者也可通过自然语言获取财务分析结果，相关财税能力还将通过 MCP 协议向外部 AI Agent 开放调用。

从财税场景延伸至 Agent 经济治理

当前，围绕加密资产的税务申报与监管框架正在加速落地，CARF、欧盟 DAC8 和美国 1099-DA 等制度均对交易数据识别、记录留存和主体责任提出了更为明确的要求。随着交易频率提高、业务链条延长及自动化程度加深，财税系统不仅需要处理更多数据，还需要回答交易由谁发起、依据何种授权执行，以及最终责任由谁承担。在这一背景下，可审计、可追溯的 AI 财税能力正在从效率工具转变为合规基础设施。谁能够率先构建兼具专业能力、责任留痕与审计验证机制的 AI 财税体系，谁就更有可能在新一轮数字资产合规需求释放过程中占据关键位置。

从这个角度来看，FinTax 与 Stair AI 的合作意义或许不止于一次产品能力升级。随着 AI Agent 逐步参与真实经济活动，双方探索的可信执行、责任追溯与审计验证体系，也有机会成为连接 AI 经济与现实监管框架的重要基础设施组成部分。

Stair AI 联合创始人表示：“在金融与财税等高责任场景中，AI 能否规模化落地，关键不只是能否生成结果，而是结果能否被验证、过程能否被追溯。Reasoning Ledger 所提供的是覆盖推理、决策与执行过程的可信记录基础，使 AI 的输出能够进入真实业务流程并接受专业复核与审计。”

“当经济活动由 AI 与 Agent 驱动，如何让这些经济可以被识别、计算、审计和确认是当前法律制度和解决方案的空白。”FinTax 创始人兼 CEO Calix 表示，“与 Stair AI 的合作，让我们把可信 AI 嵌入我们的产品中，提升作业效率也为未来的硅基经济铺好坦途。”

据FinTax 透露，未来公司将继续从启动会材料、调研纪要和基础数据处理等高频环节推进 AI 应用，逐步扩展至研发协同和产品内嵌能力，并与 Stair AI 共同探索更多可验证的智能化财税场景。