Publieke Large Language Models (LLM’s) zoals ChatGPT, Google Gemini en Perplexity zijn razend knap. Een recent SEMrush-onderzoek laat echter zien dat ze voor een groot deel leunen op publieke bronnen zoals Reddit, Wikipedia en YouTube. Dat werkt prima voor algemene vragen. Maar fiscalisten vragen om meer dan handig taalgevoel. Zij hebben juridisch houdbare, herleidbare en actuele antwoorden nodig. In dit artikel legt Rron Nushi uit waarom een generieke LLM voor fiscalisten tekortschiet en hoe Tex dit oplost met gecontroleerde fiscale kennis. Zo benut je de kracht van een LLM voor fiscalisten, zonder concessies te doen aan betrouwbaarheid.
Wat publieke LLM’s goed doen
Publieke LLM’s blinken uit in taalbegrip en het leggen van verbanden. Ze herkennen snel de vraag en geven een logisch antwoord. Hun kennis is breed: van medische weetjes tot hobby’s en recepten. Daarnaast zijn ze laagdrempelig en direct beschikbaar.
Voor fiscalisten is die breedte echter ook gelijk de zwakte. Een model dat een appeltaartrecept kan verbeteren, past niet automatisch de nuances van belastingwetgeving correct toe. Een gram bloem meer of minder is iets anders dan een fout percentage in een advies.
Een fout in belastingadvies weegt zwaarder dan een gram bloem te veel in een appeltaart. Recepten volgen vaste stappen en ingrediënten. Belastingadvies draait om uitzonderingen en context. Die zijn vaak niet eenduidig beschreven. Daarom blijft de rol van de adviseur cruciaal. Geef de juiste context en stel scherpe prompts; dan wordt een LLM echt waardevol. Tegelijkertijd moeten antwoorden altijd steunen op betrouwbare bronnen. Zo worden ook alle uitzonderingen correct meegenomen in het advies.
Waarom een LLM voor fiscalisten meer moet kunnen
De fiscale praktijk vraagt om zekerheid en herleidbaarheid. Publieke platforms veranderen doorlopend en zijn vatbaar voor fouten. Een forumdiscussie of wiki-tekst is dan een vertrekpunt, geen bewijs. Voor een fiscalist telt: klopt het, is het juridisch houdbaar en kan ik de bron tonen?
Wat fiscalisten nodig hebben van een LLM
- Bronnen die door experts zijn gecontroleerd.
- Informatie die juridisch houdbaar is en als basis kan dienen voor advies.
- Antwoorden die relevant zijn voor fiscale vragen, zonder afdwalen of aannames.
Kortom: niet alleen een slimme assistent, maar een betrouwbare partner die bouwt op de juiste fundamenten.
Tex: LLM voor fiscalisten, ontwikkeld met experts
Daarom heeft Nextens Tex ontwikkeld, samen met fiscale experts. Tex is geen vervanger van ChatGPT of Gemini, maar werkt als een gerichte laag om zulke taalmodellen heen.
Wat maakt Tex uniek?
- Gefinetuned met fiscale expertise. De werking sluit aan op praktijkvragen van fiscalisten
- Uitsluitend geverifieerde bronnen. Tex put uit Nextens Naslag en andere gecontroleerde fiscale databronnen. Meerdere experts verifiëren die inhoud.
- Focus op relevantie. Tex is afgeschermd van irrelevante informatie. Alles draait om fiscaliteit.
Zo benut je de taalkracht van een LLM voor fiscalisten, met antwoorden die controleerbaar en onderbouwd zijn.
Zo benut je de taalkracht van een LLM voor fiscalisten, met antwoorden die controleerbaar en onderbouwd zijn.
Een concreet voorbeeld
Stel bijvoorbeeld de volgende vraag: “Welke klanten van mij zouden geraakt worden door de nieuwe Villa Tax?”
Een generiek taalmodel kan prima uitleggen wat de villa tax inhoudt, maar vaak duiken in de onderbouwing ook twijfelachtige bronnen op – denk aan reddit-threads waarvan je niet weet wie erachter zit of hoe betrouwbaar de informatie is. Tex pakt dit fundamenteel anders aan: het begrijpt je vraag, legt de koppeling met fiscale content en onderbouwt het antwoord met verifieerbare informatie uit de Nextens-database. Daarbij krijg je directe toegang tot de bron, inclusief relevante artikelen en jurisprudentie.
Focus loont: huisarts versus specialist
Publieke LLM’s zijn generalisten. Ze moeten alles weten en missen daardoor de scherpte die een specialistisch domein vereist. Vergelijk het met een huisarts en een specialist. Voor een generiek probleem ga je naar de huisarts. Heb je een ingewikkeld probleem aan je knie, dan telt de kennis van de specialist.
De rol van publieke LLM’s blijft waardevol
Publieke modellen blijven belangrijk voor taalbegrip en context. Ze leggen snel verbanden en helpen bij brede of creatieve opdrachten. Voor fiscalisten geldt echter: zonder herleidbare, betrouwbare bron heeft een antwoord in de praktijk beperkte waarde.
Tex: wel beter advies, geen recept voor een appeltaart
Het SEMrush-onderzoek bevestigt het beeld: publieke LLM’s gebruiken veel user generated content. Dat is niet voldoende voor de fiscale praktijk. Tex kiest daarom een andere route. Door de kracht van taalmodellen te koppelen aan geverifieerde fiscale bronnen, levert Tex snel een juridisch houdbaar antwoord. Tex is daarmee meer dan een chatbot: het is een praktische tool die fiscalisten helpt zekerder te adviseren en efficiënter te werken.
Wil jij ook snel een goed antwoord op een fiscale vraag?
