大語言模型在財務(wù)共享中心中的應(yīng)用探究

李 娜

（作者單位：人民網(wǎng)股份有限公司）

財務(wù)共享中心是集中處理和管理財務(wù)數(shù)據(jù)、提供財務(wù)服務(wù)和支持的中心化機構(gòu)。在企業(yè)經(jīng)營發(fā)展中，財務(wù)共享中心可以通過集中處理財務(wù)數(shù)據(jù)、制定標準化財務(wù)流程、提供專業(yè)財務(wù)服務(wù)等方式，實現(xiàn)財務(wù)管理的集中化和優(yōu)化。但財務(wù)共享中心建設(shè)及應(yīng)用仍面臨多語言交流、翻譯、信息查詢等方面的挑戰(zhàn)。為應(yīng)對挑戰(zhàn)，有必要應(yīng)用大語言模型，為財務(wù)共享中心提供便利與支持。據(jù)此，本文將探究大語言模型在財務(wù)共享中心中的應(yīng)用，并重點介紹其在不同角色中的具體應(yīng)用。

一、大語言模型概述

大語言模型是一種基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)訓(xùn)練的自然語言處理模型[1]。該模型能夠利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)處理輸入文本，并生成相應(yīng)的輸出文本，在自然語言處理、語音識別、對話型人工智能（Artificial Intelligence, AI）等多個領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用。大語言模型可以用于機器翻譯、文本摘要、情感分析、語義理解等多個領(lǐng)域，為人們提供更智能、更高效的語言處理服務(wù)[2]。同時，大語言模型在語音識別領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用，能夠?qū)⒄Z音轉(zhuǎn)化為文本，并通過深度學(xué)習(xí)技術(shù)進一步處理和分析這些文本，為用戶提供更便捷、智能的交互體驗。

大語言模型的參數(shù)規(guī)模較大，具有良好的涌現(xiàn)能力、學(xué)習(xí)能力。同時，自然語言處理的范式遷移使模型能夠根據(jù)任務(wù)需要動態(tài)修改自身描述，提升模型范式的靈活性和模型的潛在能力。常用的大語言模型包括LaMDA、BlenderBot、文心一言、通義千問、ChatGPT。

二、大語言模型在財務(wù)共享中心中的具體應(yīng)用

（一）客戶支持專家

大語言模型在財務(wù)共享中心中的客戶支持專家應(yīng)用場景如下：

第一，自動化客戶支持。大語言模型可以用于構(gòu)建智能的客戶支持系統(tǒng)，對用戶問題進行自動解答和處理。客戶支持專家可以利用大語言模型訓(xùn)練出的模型，使其能夠根據(jù)用戶提供的問題快速給出準確的答案，提高客戶支持的效率和質(zhì)量。

第二，文本摘要和分析。財務(wù)共享中心需要處理大量的財務(wù)文本數(shù)據(jù)，包括報告、合同、賬單等[3]。大語言模型可以用于自動摘取和分析這些文本數(shù)據(jù)，提取關(guān)鍵信息和數(shù)據(jù)，并生成簡潔明了的摘要，幫助客戶支持專家更好地理解和處理財務(wù)數(shù)據(jù)。

第三，風(fēng)險評估和預(yù)測。大語言模型可以通過對歷史數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)和分析，幫助財務(wù)共享中心進行風(fēng)險評估和預(yù)測。客戶支持專家可以利用大語言模型生成的模型，預(yù)測潛在的風(fēng)險和挑戰(zhàn)，為客戶提供更加準確的建議和解決方案。

第四，自動化報告生成。大語言模型可以根據(jù)財務(wù)共享中心的數(shù)據(jù)和指標，生成規(guī)范化的財務(wù)報告[4]。客戶支持專家可以利用這些自動生成的報告，為客戶提供詳細的財務(wù)信息，幫助他們更好地理解和管理財務(wù)狀況。

以文心一言大語言模型為例，該模型對于“費用報銷流程”的回答如下。

費用記錄：員工需要準確記錄和歸類所發(fā)生的費用，如差旅費、招待費、辦公用品費等。

費用審核：提交費用報銷申請后，財務(wù)部門會對所提交的費用進行審核。

報銷審批：審核通過后，費用報銷需要經(jīng)過相應(yīng)的審批流程。

報銷支付：一旦費用報銷獲得批準，財務(wù)部門將進行支付。

記賬和歸檔：完成費用報銷后，財務(wù)部門會對相關(guān)信息進行記錄和歸檔。

（二）運營分析專家

大語言模型在財務(wù)共享服務(wù)中心的運營分析中扮演著重要角色，通過提供分析思路，幫助企業(yè)抓住關(guān)鍵問題和痛點。

首先，大語言模型可以通過分析財務(wù)共享中心產(chǎn)生的業(yè)務(wù)和財務(wù)數(shù)據(jù)，幫助企業(yè)發(fā)現(xiàn)運營中存在的問題。通過深入挖掘數(shù)據(jù)，模型可以識別出潛在的業(yè)務(wù)流程瓶頸、成本過高的環(huán)節(jié)、效率低下的操作等關(guān)鍵問題。

其次，利用大語言模型的強大算力和先進算法，可以建立一個完善的業(yè)務(wù)和財務(wù)流程指標計算體系，并為其提供代碼支持。企業(yè)可以利用模型的能力，自動化計算并跟蹤關(guān)鍵指標，如成本控制、效益評估、資金管理等，從而更好地監(jiān)控和管理財務(wù)共享中心的運營情況[5]。在自然語言模型的建構(gòu)方面，大語言模型可以利用已有的業(yè)務(wù)和財務(wù)數(shù)據(jù)，進行模型訓(xùn)練和學(xué)習(xí)。通過對數(shù)據(jù)的深入分析和理解，模型可以生成準確的自然語言描述，揭示數(shù)據(jù)背后的趨勢、關(guān)聯(lián)和異常情況，為運營分析提供更全面和深入的視角，幫助企業(yè)更好地理解和解決運營中的問題。

最后，在分析結(jié)果解讀方面，大語言模型可以生成具有統(tǒng)計學(xué)和會計學(xué)含義的報告，為企業(yè)提供對數(shù)據(jù)的解讀和解釋，可以指導(dǎo)企業(yè)制定相應(yīng)的決策和行動計劃。通過與業(yè)務(wù)專家結(jié)合，模型生成的報告可以更加準確地識別出關(guān)鍵問題和改進機會，并為企業(yè)運營分析提供有力支持。

例如，對于“財務(wù)共享運營分析關(guān)鍵點”這一問題，文心一言模型從定期評估、監(jiān)控成本分析、數(shù)據(jù)分析、改進措施4個方面對財務(wù)共享運營的關(guān)鍵點進行闡述；ChatGPT模型從目標設(shè)定、成本效益分析、績效考核指標設(shè)定與應(yīng)用、風(fēng)險管理、組織架構(gòu)、技術(shù)支持以及培訓(xùn)與溝通7個方面對財務(wù)共享運營的關(guān)鍵點進行闡述。對比兩個大語言模型可知，ChatGPT對財務(wù)共享運營分析關(guān)鍵點的解讀更為詳細。兩個模型的分析角度雖然不同，但是對于企業(yè)財務(wù)共享中心建設(shè)與運營均具有借鑒意義。

（三）業(yè)務(wù)支持專家

1.投資分析

大語言模型憑借其強大的數(shù)據(jù)處理和算力能力，可以從多個角度進行投資分析，并將詳細的分析結(jié)果以報告形式傳遞給信息使用者。

例如，在“投資比亞迪還是寧德時代”這一問題的回答中，ChatGPT通過對比亞迪和寧德時代在財務(wù)狀況、技術(shù)實力和市場競爭力等方面的評估，提供深入的投資建議。文心一言模型未明確列出這些關(guān)鍵要點，僅提供了一個籠統(tǒng)的回答。另外，二者的投資選擇結(jié)果不同。ChatGPT選擇了寧德時代作為投資對象，而文心一言選擇了比亞迪，但二者都強調(diào)投資者需要綜合考慮其他因素來作出投資決策。在實際經(jīng)營發(fā)展中，企業(yè)可以綜合以上兩個模型的分析結(jié)果，并考慮自身情況，作出正確的投資判斷。

2.財務(wù)分析

大語言模型在財務(wù)共享中心的數(shù)據(jù)分析中發(fā)揮著重要作用。它不僅可以對財務(wù)數(shù)據(jù)進行簡單分析，還能夠提供對統(tǒng)計學(xué)分析結(jié)果的解釋和解讀。財務(wù)人員在進行數(shù)據(jù)分析時，如果遇到復(fù)雜的分析結(jié)果，可以借助大語言模型來解讀。

首先，大語言模型可以通過對財務(wù)共享中心的數(shù)據(jù)進行深入分析，提供詳細而全面的結(jié)果。通過分析數(shù)據(jù)，模型可以幫助財務(wù)人員了解財務(wù)狀況、成本結(jié)構(gòu)、收入來源等關(guān)鍵指標的細節(jié)。由此，財務(wù)人員可以更全面地了解企業(yè)的財務(wù)情況，為決策提供更全面的支持。

其次，大語言模型可以對統(tǒng)計學(xué)分析結(jié)果進行深度解釋和解讀。當財務(wù)人員面對復(fù)雜的統(tǒng)計學(xué)分析結(jié)果時，模型可以提供詳細的解釋，幫助他們理解分析結(jié)果的意義和影響，有助于財務(wù)人員更好地應(yīng)對復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析情況，提高分析的準確性和效率。

最后，大語言模型可以根據(jù)財務(wù)人員需求提供定制化的數(shù)據(jù)分析報告，幫助財務(wù)人員更好地理解數(shù)據(jù)并作出相應(yīng)的決策。例如，ChatGPT可以利用大數(shù)據(jù)技術(shù)、AI技術(shù)，對企業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)進行分析和預(yù)測，進而為企業(yè)決策提供參考。

3.智能決策顧問

隨著大語言模型后臺規(guī)則的不斷優(yōu)化，模型的回答更加規(guī)范化，使模型在商學(xué)、技術(shù)等領(lǐng)域的應(yīng)用有更好的表現(xiàn)。鑒于此，財務(wù)共享中心人員可以借助模型的商業(yè)邏輯和分析能力，獲得關(guān)于決策的參考，助力企業(yè)發(fā)展。

例如，在回答“比亞迪公司財務(wù)共享服務(wù)中心的選址”問題時，ChatGPT能夠從地理位置、勞動力市場、物流和基礎(chǔ)設(shè)施以及稅收政策等多個角度考慮，并結(jié)合個性化需求作出單一選址的判斷，提供智能化的決策支持。

（四）個人秘書和個人技術(shù)助理

1.個人秘書

大語言模型在財務(wù)共享服務(wù)中心中的應(yīng)用為財務(wù)人員提供了提升文本處理能力和專業(yè)答疑能力的機會，使他們能夠勝任個人秘書的工作。利用模型的大規(guī)模標注能力，員工可以承擔文本信息整理、宣傳郵件編寫和財務(wù)運營客服等與文本和溝通相關(guān)的任務(wù)。

首先，在需求發(fā)現(xiàn)階段，大語言模型可以確定需求范圍，并生成需求清單文檔。通過對大量數(shù)據(jù)的分析和處理，模型可以快速識別出關(guān)鍵需求，并將其整理成清晰明確的文檔，為進一步的工作提供指導(dǎo)。

其次，在流程整理階段，大語言模型可以對業(yè)務(wù)流程進行梳理，并詳細解讀各個工作步驟。模型可以分析復(fù)雜的業(yè)務(wù)流程，將其簡化和優(yōu)化，并提供詳盡的解讀，幫助員工更好地理解和執(zhí)行工作流程。

再次，在問題分析階段，大語言模型可以處理會議討論等產(chǎn)生的語音信息，并通過專業(yè)軟件將其轉(zhuǎn)化為文本。模型可以對會議紀要進行提煉和整理，確定需要解決的關(guān)鍵問題，以幫助員工更好地理解會議內(nèi)容，并將其轉(zhuǎn)化為實際行動計劃。

最后，在方案設(shè)計階段，大語言模型可以提供建議，并檢查文檔錯誤，確保文檔的準確性和規(guī)范性。模型可以分析和評估各種方案，并提供專業(yè)意見和改進建議，幫助員工制定高質(zhì)量的方案。

2.個人技術(shù)助理

大語言模型在數(shù)據(jù)分析、代碼編寫以及系統(tǒng)和流程優(yōu)化方面可以充當個人技術(shù)助理的重要角色。模型可以根據(jù)企業(yè)的需求提供定制化的機器人流程自動化（Robotic Process Automation, RPA）解決方案，如將文心一言或ChatGPT集成到RPA產(chǎn)品中，以降低開發(fā)門檻，提高自動化效率。

首先，在問題發(fā)現(xiàn)階段，大語言模型可以根據(jù)業(yè)務(wù)部門的實際情況發(fā)現(xiàn)需求，并進行流程整理和問題分析，以實現(xiàn)需求的重構(gòu)和翻譯。模型可以深入了解業(yè)務(wù)需求，并將其轉(zhuǎn)化為可執(zhí)行的流程和解決方案。

其次，在開發(fā)階段，大語言模型可以進行方案設(shè)計，將需求轉(zhuǎn)化為機器語言，實現(xiàn)代碼編寫，并通過RPA實現(xiàn)代碼運行。模型可以生成高質(zhì)量的代碼，提高開發(fā)效率，并確保代碼的準確性和可靠性。

再次，在技術(shù)評估和方案完善階段，大語言模型可以對運行結(jié)果進行技術(shù)評估，并進行方案的進一步完善。模型可以將機器語言轉(zhuǎn)化為業(yè)務(wù)部門易于理解的通俗語言，幫助業(yè)務(wù)部門更好地理解和應(yīng)用技術(shù)解決方案。

最后，模型將方案結(jié)果返回給業(yè)務(wù)需求部門，以確保解決方案的有效實施和業(yè)務(wù)部門的滿意度。通過ChatGPT+RPA解決方案（見圖1）的應(yīng)用，大語言模型發(fā)揮了重要的技術(shù)助理作用，提升了財務(wù)共享服務(wù)平臺的工作效率和智能化水平。

圖1 ChatGPT+RPA解決方案

（五）海外財務(wù)共享業(yè)務(wù)支持與核算處理專家

大語言模型具備支持幾乎全部語種的交流能力，并且在翻譯方面的邏輯性和流暢度優(yōu)于普通翻譯軟件，為海外財務(wù)共享業(yè)務(wù)提供了極大的語言便利。同時，大語言模型還具備強大的信息承載能力，可以快速查詢各國的會計和稅收政策法規(guī)。例如，當企業(yè)需要了解文化傳媒企業(yè)在美國、越南和印度等國家的所得稅稅率時，大語言模型可以通過查詢各國相關(guān)法規(guī)和稅收政策，提供準確的信息，幫助企業(yè)作出決策。但受模型訓(xùn)練時效等因素的影響，信息收集人員需要結(jié)合使用搜索引擎等方式，對信息進行判斷和確認。

三、結(jié)語

財務(wù)共享中心通過集中管理集團下屬各分公司、子公司的財務(wù)數(shù)據(jù)，實現(xiàn)財務(wù)數(shù)據(jù)的統(tǒng)一和標準化，為企業(yè)高質(zhì)量、可持續(xù)發(fā)展提供助力。通過大語言模型，財務(wù)共享中心可以擁有客戶支持專家、運營分析專家、業(yè)務(wù)支持專家和個人秘書等多種角色，實現(xiàn)投資分析、財務(wù)分析、智能決策顧問等多個功能。但仍需要注意大語言模型的局限性和潛在風(fēng)險，并不斷完善其應(yīng)用和管理，以更好地服務(wù)于財務(wù)共享中心和企業(yè)的發(fā)展。