2024-09-17-智能财务研究院-2024人工智能大模型技术财务应用蓝皮书_129页_17mb

人工智能大模型技术在财政财务管理领域的应用正以前所未有的速度和深度扩展，其技术架构、应用场景及带来的变革已成为企业数字化转型的核心驱动力。以下为核心内容总结：

1. 人工智能大模型技术概述

• 技术概念：包括通用人工智能、深度学习、预训练语言模型（PLMs）和大语言模型（LLMs），如ChatGPT、文心一言等。
• 典型特征：
  • 突出的“涌现”能力（上下文学习、指令遵循、逐步推理）
  • 统一的Prompt交互：
  • 高扩展性应用框架：
  • 高成本的训练与推理过程：
• 发展历程与现状：从统计语言模型逐渐发展为大模型技术，涉及中国大模型（如文心系列、百川、智谱等）与财务领域专用模型的兴起。

2. 技术体系架构

• 整体框架：涵盖数据处理、模型训练（预训练、微调）、模型部署（公有云与私有化）、效果评估（泛化能力、准确性等）。
• 技术分类：
  • 按技术特点：生成式、理解式、自监督、强化学习；
  • 按模型规模：大型模型成本高但泛化强；小型模型更易部署与可解释；
  • 按模型架构：Transformer、卷积神经网络、GAN、Autoencoders等。

3. 财务应用概述

• 总体情况：
  • 发展前景：大模型可在会计核算、审计、预测、智能客服等方面提升效率，调查显示超七成会计功能受其影响；
  • 基本框架：
    • 数据处理与分析、推理与决策支持、生成与自动化、场景应用、技术集成。
• 核心价值：
  • 提升决策质量、优化资源配置、增强风险管理、提高运营效率；
  • 强化合规性与透明度、支持业务增长、促进业财融合、创新财务管理模式。

4. 财务应用案例

• 具体场景探索：
  • 家电制造：智能客服、非结构化审核、生成式财务分析与智能报告；
  • B公司：智能审单、智能交单、智能客服与决策辅助；
  • 银行：风险防控、投资组合推荐；
  • 汽车制造：智能采集、审核与风控代理；
  • 金融与高校案例：合规稽查、智能助理等。

5. 局限性与关注点

• 技术局限：
  • 复杂计算结果的不确定性、大模型的幻觉及其规避。
• 应用挑战：
  • 与小模型协同发展、高昂算力成本、隐私与安全策略匹配。

综上所述，大模型技术正在重塑企业财务管理格局，从提升效率到赋能决策，其潜力巨大但需注意模型协调、安全性及成本平衡问题。