段永平，這位著名的投資人、“中國的巴菲特”，坐擁千億商業(yè)帝國的大佬，前段時間提到了一個可能會讓法律人聽了“背脊發(fā)涼”的觀點：

大家聽到這句話害怕嗎？

尤其是在企業(yè)普遍削減預(yù)算的當(dāng)下，第一刀往往砍向的就是法律顧問費。老板們開始覺得：“既然AI能審合同，我為什么還要花錢請顧問律師？”

為了驗證這個結(jié)論是否站得住腳，我決定做一個硬核測試。

這是一份總額100萬的物料制作與安裝合同，我投喂給了 3 類AI大模型，讓它們來審核。

這是我基于真實業(yè)務(wù)改編的一個合同，沒有涉稅相關(guān)的條款。適用的場景很常見：公司舉辦大型活動，需要制作物料并進行現(xiàn)場搭建。

如果舉辦一個 100 多人的小活動，1-2萬塊錢的物料制作安裝合同，大家基本不會怎么糾結(jié)稅的問題。但如果是一個萬人規(guī)模的活動，金額上到了百萬級，稅的問題就成了大問題。

那AI，是怎么做合同審查的呢？AI是否能識別出來這份合同里的涉稅問題呢？

我一共進行了3輪測試，接下來，是我具體的測試情況。

01第一輪測試：國內(nèi)外通用大模型

首先，我把合同扔給國內(nèi)的一個通用大模型，提示詞很簡單：“幫我審核一下這份合同，我是甲方。”

先別急著吐槽這個提示詞太簡略，講的不夠明白，要知道，這基本也是老板們最真實的用法。

AI的回答看起來非常專業(yè)，洋洋灑灑列了很多條。該說不說，沒那么懂法的企業(yè)老板看了真的會覺得“還不錯，挺滿意”。

作為咱們法律人，換到律師的視角來審查這份合同，你會發(fā)現(xiàn)：其中，有一個很關(guān)鍵的點——這整份合同里，沒有關(guān)于“稅”的條款。

基于此，AI的確也識別到了一些風(fēng)險，并給出了對應(yīng)的優(yōu)化建議：

但，這就夠了嗎？

對于老板來說，他關(guān)心的不是自己這個交易要開什么樣的發(fā)票這些流程性的注意事項。他關(guān)心的，是自己到底要交多少稅？

這筆交易到底是適用13%的稅率，還是9%，亦或是6%？

AI給出的優(yōu)化建議里，并沒有講明白。

100萬的合同，作為甲方（老板），如果你能拿到13%的專票進行抵扣，進項稅額約為11.5萬。如果對方給你開的是3%的票，你的抵扣額只有2.9萬。

這一來一去，相差了整整8萬多塊錢！

所以，你看，如果老板不懂法，更不懂稅，就這么草草用AI提問，后果會是怎么樣的。

除了國內(nèi)的大模型外，我也遵循大佬的思路，用同樣的提示詞方法，問了問國外的通用大模型。

結(jié)果，AI給出的審核結(jié)果里，根本沒有提到“稅”相關(guān)的風(fēng)險。

即便我特意強調(diào)、提示了讓AI針對發(fā)票和稅，給出相關(guān)的風(fēng)險提示。但AI給出的結(jié)果，卻仍然是一些似是而非、無法給出核心要點的內(nèi)容。

02第二輪測試：稍微有點“稅意識”的追問

如果老板稍微懂點行，有點稅的意識呢？

那他在審核合同的時候，很可能會追問一句，讓AI更進一步修改一遍：

通用大模型開始瘋狂輸出：

長篇大論三四頁，都基本是“正確的廢話”，其中，只有這一句是關(guān)鍵的。

懂稅的律師，自然是一眼能看出：

物料制作與安裝服務(wù)，可能會適用不一樣的稅率。

但對于絕大多數(shù)老板來說，他沒辦法從這三四頁的修改建議里，精準(zhǔn)地識別出這一個最為關(guān)鍵的點。

這句話得懂稅的律師告訴老板。

到這里，老板經(jīng)律師提點，可能會接著發(fā)出這個問題：

先不論AI回答的稅率適用是否正確。

如果這個老板懂點稅，又有懂稅的律師給他提供了一些思路，那么，他有可能繼續(xù)問出如下的問題：

基于這個問題，AI給出的答案如下：

那么，AI給出的這個回答，真的可信嗎？

我們必須得發(fā)揮自己的專業(yè)判斷力來判斷了，不是AI給啥回答，我們就信啥。

我們來看看，人是怎么來回應(yīng)這個問題的：

首先，這篇文章里，A是這么說的：

其次，另外一篇文章，B是這么說的：

A說的和B說的結(jié)論，截然相反。

那AI到底聽誰的？

是不是AI都懵了。

首先，AI是基于概率的模型，它會產(chǎn)生“幻覺”，所以AI引用的案例和法規(guī)很有可能是假的。

再加之，AI數(shù)據(jù)來源的質(zhì)量沒有保障，且AI不一定能很好地區(qū)分垃圾信息和高質(zhì)量信息（現(xiàn)階段確實沒辦法做到，所以才會有“AI投毒”的說法和做法），AI無法在具體的商業(yè)場景幫老板做出精準(zhǔn)判斷。

這些判斷、復(fù)核的工作，得交給懂的人來做。

沒有判斷力的人，拿到AI的結(jié)果真的也用不好，因為，他判斷不了AI給出的結(jié)果，到底可不可信、能不能被采用。

而這時，懂稅律師的價值就出來了。

03第三輪測試：垂直法律大模型

我把合同喂給法律垂類模型。

它確實比通用模型強，識別出了“發(fā)票條款缺失”的風(fēng)險，并給出了修改建議。

但是，它在修改條款里赫然寫著：“稅率為6%”。

為什么？

可能是因為它看到了合同里的“廣告”二字，就機械地套用了“現(xiàn)代服務(wù)業(yè)-廣告服務(wù)”的6%稅率。

它完全忽略了合同的商業(yè)實質(zhì)——這是物料制作，是實物交付，在稅務(wù)上屬于“貨物銷售”，法定稅率是13%。

直到我反問了它一句：“為何不適用13%的稅率？”

這時候，AI就立刻修改了：

大家發(fā)現(xiàn)問題了嗎？

只有我已經(jīng)知道正確答案，我去“逼問”AI，它才能給我對的結(jié)果。

如果是一個不懂稅的老板，看到AI如此“專業(yè)”地推薦6%，他大概率就照簽了。這一簽：

作為甲方：你少抵扣了7個點的稅（13%-6%），也就是5.83 萬（11.5 萬-5.67 萬）。

作為乙方：你可能面臨“虛開發(fā)票”或“偷稅漏稅”的風(fēng)險，因為你明明賣的是貨，卻開了服務(wù)的票。

接著，我又試了試另一個垂類模型。

它提示要“明確是否含稅”，但對于具體的稅率、發(fā)票類型（普票還是專票），它只字未提。

這解決不了問題：含的是多少點的稅？對方開什么票？ 它只能告訴你“這里有坑”，但填坑的方案，它給不了。

測試到這里，你會發(fā)現(xiàn)，垂直大模型也就這樣了，只能告訴你有沒有稅的條款。但是有，具體應(yīng)該怎么有？稅率到底為何？和交易模式有啥關(guān)系？AI在提示詞（也就是老板的判斷力）不到位的時候，是沒辦法給到老板指引的。

04結(jié)論

綜合這3輪測試下來，你會發(fā)現(xiàn)，AI在單就合同審查稅務(wù)風(fēng)險的問題上，依然停留在“文本處理”階段，沒有“法稅同審”的業(yè)務(wù)邏輯。

提示詞的質(zhì)量，反映的是使用者的判斷力。

只有你懂稅，你才能駕馭AI，寫好提示詞，審好合同。

這也是為什么，我會說：2026年，即便AI大行其道，但每一位創(chuàng)業(yè)者都需要花錢請懂稅的律師。

老板可以不請律師寫文書（AI能寫），但他必須花錢請一位懂稅的律師幫他把關(guān)稅務(wù)合規(guī)、做好商業(yè)決策，因為這直接關(guān)系到他那到手的真金白銀。

因此，我真的建議大家，2026年，一定要成為一名“懂法、懂稅、懂AI”的復(fù)合型律師。

如果你想了解更多稅法商融合的業(yè)務(wù)思路，想要學(xué)習(xí)優(yōu)秀的律師都是怎么在做涉稅業(yè)務(wù)的，想聽實務(wù)一線的律師、資深的法務(wù)總監(jiān)、財稅機構(gòu)專家老師等多方專業(yè)人士，從他們的角度來講講，律師為什么要懂稅、如何入局、如何合作......

在下周，我們會舉辦《啟程2026·“法財稅”一體化服務(wù)新征程實戰(zhàn)論壇》，群內(nèi)每天都會有嘉賓，根據(jù)他們的實戰(zhàn)經(jīng)驗進行分享。

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