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Australian Taxation Office
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AI 开发者分享 3 条准确集成金融数据的规则
一位 AI 开发者详细介绍了将 AI 代理与敏感金融数据集成时遇到的三个关键挑战，强调准确性比仅仅貌似合理更重要。第一个问题是模型编造数字，通过使用模型上下文协议 (MCP) 指导 AI 使用外部、最新的数据源，而不是依赖其训练数据来解决。第二个问题是区分正确答案和侥幸猜中，通过要求每个数据点都有出处，例如来源和验证日期来解决。最后，AI 和其他接口之间出现事实不一致的问题，通过确保两者使用单一、共享的数据引擎来解决，从而维护单一事实来源。
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LLM税务工具使用开放标准进行可审计数据检索
由Anthropic开发的开放标准模型上下文协议（MCP）使LLM能够访问外部数据和工具。一个由2Fin托管在taxmcp.ai2fin.com上的新的公共税务数据MCP服务器，允许用户查询88个国家的税率和估算。此实现通过在每次查询时包含来源权威和验证日期来强调可审计的响应，从而防止了提供自信但无法证实的常见LLM故障模式。
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澳大利亚商业注册局数据有助于调查，但缺乏所有权详情
澳大利亚商业注册局（ABR）由澳大利亚税务局管理，为包括公司、慈善机构和个体经营者在内的各种实体提供11位数字标识符（ABN）。该注册局对于调查采购、政治捐款和分包链至关重要，提供了法律名称、状态和行业分类等详细信息。然而，ABR不披露所有权信息，例如董事或受益所有人，这些信息通常在ASIC公司记录中可以找到。