當 AI Agent 開始自主決策，誰為其財稅後果負責？

人工智慧代理（AI Agent）正從對話工具快速演化為能自主參與經濟活動的實體，但當它們開始自行發起交易、執行結算，產生的財務與稅務責任該由誰來承擔？這個日益迫切的問題，正促使金融科技公司與基礎設施業者聯手建構可信賴的AI財稅體系。近期，專注加密貨幣財稅解決方案的 FinTax 與可信 AI 基礎設施公司 Stair AI 宣布達成戰略合作，雙方將圍繞AI在財稅場景下的可信執行、業務知識沉澱與責任追溯能力進行開發，核心目標是讓AI的推理、決策與執行過程能被完整記錄、驗證與審計，為AI Agent進入財稅核心流程提供底層支撐。 根據 Coinbase 與 Chainalysis 的統計，截至2026年上半年，僅在機器支付協議 x402 網路中，AI Agent之間已累計完成約1.65億筆交易，活躍的Agent數量接近7萬個。這顯示AI不再只是被動的資訊提供者，而是開始以高自主性介入真實的經濟運作。Gartner 預測，到2028年，33%的企業級軟體應用將整合AI Agent，15%的日常工作決策將由它們自主完成。在加密資產領域，這股趨勢尤為明顯：AI Agent可以全天候進行資訊蒐集、策略制定、交易執行、支付與結算，越來越多的價值流轉已由AI驅動並自動化完成。 然而，在財稅領域，通用型AI雖然能承擔資料整理、資訊提取與初步分析等輔助工作，但核心判斷仍難以完全交由機器自主處理。這主要受限於三個因素：首先，通用大模型通常只呈現結論，無法同步提供完整且可複核的判斷依據，無法滿足審計場景對證據鏈的要求；其次，模型缺乏具體企業的交易結構、會計政策與歷史業務語境，可能做出偏離事實的判斷，進而引發核算或稅務風險；第三，多數AI的推理與執行過程缺乏系統化的留痕機制，一旦出現錯誤，企業難以回溯決策路徑，也難以確認責任歸屬。 上述問題的根源在於信任機制與治理體系尚未成形。AI本身並非會計責任或納稅義務的主體，其行為產生的財務與稅務後果，最終仍須由背後的個人或法人承擔。因此，企業需要證明的，不僅是某項結果是否正確，還包括該結果基於什麼數據、遵循什麼規則、經歷了怎樣的決策過程，以及由誰授權與複核。在欠缺這些機制的狀況下，AI應用只能停留在輔助層面，無法進入必須對結果負責的財稅核心作業。 FinTax 與 Stair AI 的合作，正是針對這項信任與治理缺口展開。FinTax 提供加密貨幣財務及稅務解決方案與AI基礎設施，產品涵蓋加密原生財務套件、全球稅務CARF解決方案、區塊鏈財務審計平台、金融聚合平台及加密稅務諮詢，目前已服務超過70家加密行業機構，客戶包括礦企與礦池、上市及擬上市加密企業、交易所、審計機構及資產管理公司。Stair AI 則專注於可信AI基礎設施，其核心產品 Reasoning Ledger 是一套專為AI Agent設計的執行帳本，能對推理、決策與執行過程進行完整且可驗證的記錄。與僅保存最終答案不同，執行帳本可以保留AI在任務處理過程中調用的數據、採用的判斷路徑以及形成結果的具體步驟，為事後複核、審計驗證與責任追溯提供紮實的紀錄基礎。 雙方提出的解決方案包含三項重點。第一，針對AI的「黑盒」問題，建立過程留痕機制。Reasoning Ledger 會記錄AI Agent在財稅任務中的關鍵推理與執行步驟，讓專業人員能回溯結果形成的過程，並對數據來源、判斷依據與處理動作逐項核驗。第二，針對語境缺失的痛點，FinTax 將服務交付過程、客戶業務與歷史項目中累積的專業經驗，轉化為AI可理解、可調用的結構化知識資產，使模型能基於具體企業的真實業務語境和專業規則進行分析，而非僅依賴通用的公開知識。經人工審核確認的判斷結果，也可在嚴格的數據邊界、權限管理與脫敏機制下持續沉澱，為後續類似任務提供複用基礎。第三，為突破AI難以進入財稅核心業務環節的現狀，雙方將AI能力嵌入服務交付、研發協同與產品應用三個層面。在服務交付端，AI可參與啟動會材料準備、調研紀要整理及專業分析輔助；在研發端，客戶業務語境與專業規則被引入產品開發流程；在產品應用端，AI則結合自然語言互動、帳務異常識別與財務結果校驗等功能，逐步融入具體的財稅工作流。 部分能力已進入實際應用階段。例如，AI OCR模組可自動識別發票、採購單等財務單據並完成資訊登錄，已在礦業客戶場景中完成驗證；AI輔助對帳與憑證生成功能，則用於處理銀行帳戶、鏈上資產與內部往來等多維度對帳，減少重複性人工作業。隨著大模型能力進一步嵌入財務流程，企業管理者也將能透過自然語言直接獲取財務分析結果，相關財稅能力還將透過MCP協議向外部AI Agent開放調用。 在監管層面，圍繞加密資產的稅務申報與合規框架正在加速落地。CARF、歐盟DAC8以及美國1099-DA等制度，都對交易數據識別、記錄留存與主體責任提出更明確的要求。當交易頻率提高、業務鏈條延長、自動化程度加深，財稅系統不僅需要處理更多數據，更需要回答交易由誰發起、依據何種授權執行，以及最終責任由誰承擔。在這樣的背景下，可審計、可追溯的AI財稅能力，正從效率工具轉變為合規基礎設施。誰能率先建立兼具專業能力、責任留痕與審計驗證機制的AI財稅體系，就有可能在數位資產合規需求的下一波釋放中站穩關鍵位置。 Stair AI 聯合創始人表示：「在金融與財稅這類高責任場景中，AI能否規模化落地，關鍵不只是能否生成結果，而是結果能否被驗證、過程能否被追溯。Reasoning Ledger 提供的正是一套覆蓋推理、決策與執行過程的可信記錄基礎，讓AI的輸出能進入真實業務流程，並接受專業複核與審計。」FinTax 創辦人兼執行長 Calix 則指出：「當經濟活動由AI與Agent驅動，如何讓這些經濟行為能被識別、計算、審計和確認，是當前法律制度與解決方案的空白。與Stair AI的合作，讓我們能把可信AI嵌入產品中，不僅提升作業效率，也為未來的矽基經濟鋪好道路。」

據FinTax透露，未來將繼續從啟動會材料、調研紀要與基礎數據處理等高頻環節推進AI應用，逐步擴展至研發協同與產品內嵌能力，並與Stair AI共同探索更多可驗證的智能化財稅場景。在這場AI自主決策的浪潮中，財稅責任的歸屬將不再只是理論問題，而是正透過技術基礎設施的建構，逐步找到實際的解答。