服务型企业如何应对先咨询 ChatGPT 的客户？

过去的商业模式是：客户因为你掌握相关信息、能够采取行动解决他们的问题而找上门来。如今，这种模式正受到冲击：客户带着从 AI 那里得到的、尚不成熟的信息前来，却期望企业照此执行。AI 生成的答案可能出错，这并不令人意外，因为 AI 无法了解现实情况，也未必掌握有关问题的足够新信息。告诉客户他们错了，可能会冒犯他们；照着 AI 的结论行事，则可能让别人蒙受经济损失。

这种情况正在各行各业发生：患者带着AI 生成的诊断结果来到医院，旅行者则拿着AI 制定的个性化行程，计划前往根本不存在的目的地质疑旅行代理。客户先听取 AI 的意见再来咨询，正给许多行业带来挑战。会计行业该如何应对这一问题？

听取 AI 意见后再来咨询的客户

想象一下凯拉。她在皇后区经营一家小型企业。一天，她把一张 ChatGPT 截图转发给自己的会计师；截图中，聊天机器人建议她更改企业的注册方式，以便每年节省数千美元的税款。理论上，这种做法可行，但不适用于她的企业。纽约市的地方规定，以及她必须给自己支付的薪水，会抵消大部分节省下来的钱。她的会计师必须向她解释这一切，同时避免听起来像是在为自己辩解，以免凯拉犯下代价高昂的错误。然而，在这种情况下，有些人可能会开始不再信任自己的会计师，因为聊天机器人给出的答案看起来表面上无懈可击。

如今，这类情况越来越常见。OpenAI 报告称，美国与税务相关的 ChatGPT 查询量从 2025 年第一季度到 2026 年第一季度增长了四倍。OpenAI 自己发布的图表附有免责声明，指出 ChatGPT 并非旨在取代专业建议。同样，Adobe 发现，计划在 2026 年使用 AI 报税的美国员工占比为 26%，高于 2024 年的 11%。这意味着客户似乎只是表面上了解相关信息，而核实答案的责任落在了专业人士身上。

为什么会计行业尤其容易受到影响

虽然人们可以随时随地查阅税务规则，但规则的具体适用方式会因客户所在地、企业注册方式、纳税年度、客户过往情况，以及模型训练数据之外的其他因素而异。此外，起征点、截止日期和税收抵免等事项每年都会变化，模型可能会套用过时的规定。TaxBench 于 2026 年对 16 个前沿模型进行的评估显示，表现最好的模型在首次尝试时有 84% 的概率正确回答税务知识问题，但对于同一道题，在五次尝试中正确作答的比例只有 42%。

这些错误造成的隐性成本由专业人士承担：他们必须找出 AI 推理中的谬误，向客户解释，并说明 AI 为什么错了。纠正客户的错误，可能让服务提供方显得像是在为自己辩解，或是跟不上时代，从而造成信任悖论：客户看到聊天机器人给出了一套条理清晰的计划，便会怀疑自己是不是受到了欺骗。大多数公司甚至不会为这类工作收费，但责任仍然由公司承担。再加上经验丰富的会计师短缺，这份额外的工作量可能成为压垮骆驼的最后一根稻草。

给服务机构的实用建议

服务机构已经在应付繁重的工作量，因此必须制定策略来应对这一新挑战。

1. • 在客户入驻时明确双方的预期。说明公司如何处理 AI 生成的建议，以及谁应对提交的材料负责。这样可以厘清责任边界，避免出现已经投入工作却未收费，或从业者为本不属于自己的决定承担责任的情况。
2. • 将客户从 AI 那里得到的答案作为了解其真实顾虑的切入点。请客户分享他们提出了什么问题、得到了什么回答，以便找出那些令他们担忧、却又不敢开口询问的问题。
3. • 说明你是如何核实结论的。指出促使你作出判断的出版物或规则，而不是轻率否定客户那套由 AI 生成的方案。这也有助于客户了解聊天机器人的不足。
4. • 建立常见误解资料库，也可以说是一份常见问题解答。错误答案总是一再出现，因此应将回复标准化，并提前分享给客户。
5. • 最后，在自己的业务运营中部署 AI，为会计师腾出时间与客户沟通。完全依赖手工处理的公司很难落实上述任何解决办法，因为它们光是应付现有工作就已不堪重负，根本无暇回答额外的问题。

对服务机构的影响

随着技术不断进步，信息也日益丰富。服务型企业不再是知识的把关者，因为从理论上说，任何人都能自行了解如何获得相关服务。因此，卖点在于节省时间、让人安心。会计在金融基础设施中发挥着信任层的作用。随着客户越来越多地带着聊天机器人预先拟定的方案前来，专业人士的价值重心也从解释转向核实和决策。律师事务所、咨询公司和顾问机构也同样如此。这种信任只能由人来建立。

检验标准在于，企业是否正在为会计师腾出时间，让他们处理这类关系维护工作。尽管整个行业都面临会计师严重短缺的问题，人工智能实际上可以通过自动化处理常规工作来提供解决方案。因此，事先听取过人工智能建议的客户，实际上预示着行业将转而采用人工智能，以减轻工作负担，同时把实际决策和问题解决留给专业人士。如今，客户总会有第二种意见。企业的职责就是成为客户信任的对象。