大模型在智能财务中的落地实践

在数字化时代，人工智能大模型已成为推动企业智能化转型的重要力量。然而，大模型在企业的落地过程中却面临着诸多挑战，尤其在智能财务领域。本文将深入探讨大模型在智能财务应用中的正确打开方式，帮助企业更好地利用大模型技术提升财务管理效率。

一、大模型在智能财务应用中的挑战

大模型在智能财务应用中的挑战主要来自于算力、数据、技术卡点以及具体需求等方面。

1. 算力瓶颈：高性能的硬件资源成本高昂，且管理和优化这些资源以支持大模型的运行和训练，成为了一项技术和经济上的双重挑战。这对资金实力有限的中小企业来说，无疑是一个巨大的负担。
2. 数据难题：严格意义上讲，企业缺少能直接拿来就用的数据，同时也缺乏处理这些数据的人才。数据的质量和结构问题，以及数据工程师的缺乏，都限制了大模型在智能财务应用中的效果。
3. 技术卡点：在智能财务的具体应用中，如财务审核、记账和分析等环节，大模型面临着非标票据的数据结构化处理、动态多变的审核规则自动化等难题。这些技术卡点导致系统自动化率难以达到100%。
4. 需求不明确：公司的业务复杂多变，大场景很难切入。业务问题越具体、越垂直，大模型越容易发挥作用。然而，许多企业在应用大模型时，往往缺乏明确的需求和具体的业务场景切入点。

二、大模型在智能财务应用中的正确打开方式

针对上述挑战，以下是大模型在智能财务应用中的正确打开方式：

1. 构建大模型应用平台：

   • 企业可以构建大模型应用平台，提供大模型接入、任务编排、提示开发等功能。这将有助于将成熟的第三方通用大模型与财务数字化系统建立紧密的连接，在财务管理流程中充分发挥大模型的价值。
   • 通过接入第三方大模型，企业可以借助通用IT技术厂商的既有成果，减少底层开发及训练成本，加速大模型应用落地。

2. 解决技术卡点：

   • 针对非标票据的数据结构化处理难题，企业可以调用大模型进行语料拆解、位置抓取和重新组装等步骤，实现数据结构化的自动化处理。
   • 对于动态多变的审核规则，企业可以利用大模型的语义分析能力和上下文理解能力，将纸面上的规则话术自动装进系统里，并做到可修改、可执行。

3. 选择合适的打开方式：

   • 在智能财务应用中，企业应结合具体业务场景选择合适的大模型打开方式。例如，在智能提单和智能审单环节，可以足量发挥大模型的优势；在智能记账、智能风控等环节，则需要根据实际效果进行适度应用；而在司库、BI等应用效果不足的领域，则需要谨慎评估后再做决策。
   • 企业还可以利用大模型的“用强弃弱”原则，找到大模型和智能财务工作的最佳结合点，实现最佳的应用效果。

4. 借助专业平台：

   • 在大模型落地过程中，企业可以借助像百度智能云千帆这样的整合平台。千帆平台提供了从模型开发到模型服务再到应用开发的全流程支持，有助于企业高效能、低成本地落地使用大模型。
   • 通过千帆平台的数据管理工具、模型训练工具和模型服务层等功能，企业可以高效地处理和清洗大规模数据集、提升模型训练速度和效果、实现灵活调用和按需服务。

三、案例分析：令才科技在智能财务中的应用实践

令才科技在财务智能审核、记账和分析领域深耕多年，利用大模型技术解决了非标票据的数据结构化处理和动态多变的审核规则自动化等难题。

1. 数据结构化处理：

   • 令才科技调用了两个大模型进行语料拆解、位置抓取和重新组装等步骤，实现了非标票据的数据结构化处理。通过GAN生成虚拟对话数据的方式规避了真实数据的隐私问题。

2. 审核规则自动化：

   • 令才科技利用大模型的语义分析能力和上下文理解能力将纸面上的规则话术自动装进系统里并做到可修改、可执行。这大大提高了系统自动化率并降低了人力成本。

四、总结与展望

大模型在智能财务应用中的落地实践是一个不断探索和完善的过程。企业需要结合自身实际情况和具体需求选择合适的大模型打开方式，并借助专业平台如百度智能云千帆等提供的全流程支持来加速大模型应用落地。

未来，随着技术的不断发展和应用场景的不断拓展，大模型在智能财务领域的应用将会更加广泛和深入。企业需要保持开放的心态和创新的精神，积极探索和实践大模型在智能财务中的应用新方式和新模式。

总之，大模型在智能财务应用中的正确打开方式需要企业从多个方面进行综合考虑和实践。通过构建大模型应用平台、解决技术卡点、选择合适的打开方式以及借助专业平台等方式，企业可以更好地利用大模型技术提升财务管理效率并实现智能化转型。