OpenAI совместно с Thrive Holdings и Crete разработали ИИ-агента для бухгалтеров, который автономно улучшает свои показатели на основе обратной связи от профильных специалистов.
3 мин
Компании OpenAI, Thrive Holdings и Crete представили Tax AI — специализированного ИИ-агента для подготовки сложных налоговых деклараций. Главная инновация проекта заключается не в автоматизации рутины, а во внедрении механизма самосовершенствования. Вместо того чтобы полагаться на инженеров для поиска и исправления каждой ошибки, система использует модель Codex для преобразования реального пользовательского опыта в структурированные сигналы, обеспечивающие автономное улучшение агента.
Системы искусственного интеллекта в реальных условиях часто ведут себя иначе, чем в лаборатории. Обычно команды разработчиков обнаруживают сбои только после запуска, а затем тратят недели на изучение крайних случаев (edge cases), корректировку подсказок и перевод обратной связи в стабильные обновления продукта. Этот цикл обратной связи является ручным, медленным и зависит исключительно от скорости работы инженеров.
В сфере налогового учета цена ошибки высока. Специалисты сети Crete ежегодно обрабатывают десятки тысяч деклараций, что требует анализа миллионов первичных документов. Для сложных случаев только ввод данных может занимать до восьми часов на одну декларацию. Именно этот этап стал идеальным полигоном для тестирования новых подходов к разработке ИИ-агентов.
codex windows > art card
В течение пилотного сезона Tax AI обработал 7000 налоговых деклараций (включая формы 1040 и 1041). Результаты внедрения показали существенный рост эффективности:
Однако наиболее важным показателем стала динамика обучения. На момент запуска только 25% деклараций достигали порога в 75% правильного заполнения полей. Спустя всего шесть недель этот показатель вырос до 86%. Система начинала с простых форм (W-2, 1099), постепенно переходя к сложным случаям, таким как графики аренды недвижимости и формы K-1.
MRC 1_1
Архитектура самообучения Tax AI опирается на три ключевых элемента:
Например, если бухгалтер исправляет извлеченное значение дохода от аренды, система не просто запоминает новое число. Она сравнивает ожидаемое значение с предсказанным, группирует похожие сбои и превращает повторяющиеся паттерны в новые цели для тестирования, которые Codex должен преодолеть в следующем цикле обновления.
Опыт создания Tax AI демонстрирует переход индустрии от статичных моделей к динамическим системам, способным к контролируемому саморазвитию. Этот подход открывает новые возможности для разработки ИИ в тех областях, где экспертиза человека имеет решающее значение — юриспруденции, медицине, финансовом аудите. В будущем ценность ИИ-продуктов будет определяться не только их начальной точностью, но и скоростью, с которой они способны интегрировать профессиональный опыт пользователей в свою базовую логику.
How OpenAI delivers low-latency voice AI at scale > art card
ИИ-агенты переходят от ручной отладки разработчиками к автоматизированным циклам самосовершенствования, где исправления пользователей напрямую формируют новые алгоритмы работы.
Ключевым элементом успеха стала детальная трассировка каждого действия: система фиксирует весь путь данных от исходного документа до финальной правки эксперта, превращая рутину в материал для обучения модели.
