Basis 稅務自動化整合 GPT-6 Astra

Basis 已整合 GPT-6 Astra 以自動化手動會計任務，使完成複雜稅務試算表的效率提升兩倍，內部評估分數亦提升 20%。此效能提升源自模型對使用者意圖的更佳理解與更高效的任務執行能力。

複雜稅務試算表中的效能提升

GPT-6 Astra 完成包含 50 張工作表的複雜稅務試算表所需時間，僅為 GPT-5.6 Sol 所需時間的一半。根據 Basis 聯合創辦人 Mitch Troyanovsky 所言，該模型展現出對使用者意圖及會計師欲解決的具體問題更強的理解能力。

此速度提升歸功於任務起始階段更優的決策能力。模型能更快識別正確路徑，減少修正錯誤的時間，並更有效率地使用 token。

動態推理與資源優化

Basis 利用 GPT-6 Astra 能根據任務難度調整推理努力程度的能力。模型可在困難步驟中增加運算，在簡單步驟中減少運算，同時維持其快取。此動態調整可降低回應時間與營運成本，使長時間執行的會計任務更具經濟效益。

可靠性與意圖理解的提升

Basis 觀察到內部評估分數提升 20%。此改善源自數項關鍵能力：

• 意圖辨識： 更好地判斷何時提出釐清問題、標記假設，以及遵循特定指示。

• 上下文推論： 模型能從較廣泛的上下文中推論出預期行為——例如遵循範本、查閱主要稅法來源，以及自我檢查工作成果——而無需太多明確指示。

• 降低規則依賴： 由於模型能推論預期行為，Basis 已減少針對個別情境撰寫明確規則的需求，進而提升對代理在內部測試未涵蓋的邊際情況處理能力的信心。