大語言模型在財務共享中心中的應用探究

李 娜

（作者單位：人民網股份有限公司）

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

一、大語言模型概述

大語言模型是一種基于深度學習技術訓練的自然語言處理模型[1]。該模型能夠利用神經網絡結構處理輸入文本，并生成相應的輸出文本，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、語義理解等多個領域，為人們提供更智能、更高效的語言處理服務[2]。同時，大語言模型在語音識別領域發(fā)揮著重要作用，能夠將語音轉化為文本，并通過深度學習技術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。

大語言模型的參數規(guī)模較大，具有良好的涌現(xiàn)能力、學習能力。同時，自然語言處理的范式遷移使模型能夠根據任務需要動態(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、大語言模型在財務共享中心中的具體應用

（一）客戶支持專家

大語言模型在財務共享中心中的客戶支持專家應用場景如下：

第一，自動化客戶支持。大語言模型可以用于構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練出的模型，使其能夠根據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量。

第二，文本摘要和分析。財務共享中心需要處理大量的財務文本數據，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據，提取關鍵信息和數據，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數據。

第三，風險評估和預測。大語言模型可以通過對歷史數據的學習和分析，幫助財務共享中心進行風險評估和預測。客戶支持專家可以利用大語言模型生成的模型，預測潛在的風險和挑戰(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財務共享中心的數據和指標，生成規(guī)范化的財務報告[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信息，幫助他們更好地理解和管理財務狀況。

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，費用報銷需要經過相應的審批流程。

報銷支付：一旦費用報銷獲得批準，財務部門將進行支付。

記賬和歸檔：完成費用報銷后，財務部門會對相關信息進行記錄和歸檔。

（二）運營分析專家

大語言模型在財務共享服務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)抓住關鍵問題和痛點。

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

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)務和財務流程指標計算體系，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)控和管理財務共享中心的運營情況[5]。在自然語言模型的建構方面，大語言模型可以利用已有的業(yè)務和財務數據，進行模型訓練和學習。通過對數據的深入分析和理解，模型可以生成準確的自然語言描述，揭示數據背后的趨勢、關聯(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，在分析結果解讀方面，大語言模型可以生成具有統(tǒng)計學和會計學含義的報告，為企業(yè)提供對數據的解讀和解釋，可以指導企業(yè)制定相應的決策和行動計劃。通過與業(yè)務專家結合，模型生成的報告可以更加準確地識別出關鍵問題和改進機會，并為企業(yè)運營分析提供有力支持。

例如，對于“財務共享運營分析關鍵點”這一問題，文心一言模型從定期評估、監(jiān)控成本分析、數據分析、改進措施4個方面對財務共享運營的關鍵點進行闡述；ChatGPT模型從目標設定、成本效益分析、績效考核指標設定與應用、風險管理、組織架構、技術支持以及培訓與溝通7個方面對財務共享運營的關鍵點進行闡述。對比兩個大語言模型可知，ChatGPT對財務共享運營分析關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)財務共享中心建設與運營均具有借鑒意義。

（三）業(yè)務支持專家

1.投資分析

大語言模型憑借其強大的數據處理和算力能力，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狀況、技術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，但二者都強調投資者需要綜合考慮其他因素來作出投資決策。在實際經營發(fā)展中，企業(yè)可以綜合以上兩個模型的分析結果，并考慮自身情況，作出正確的投資判斷。

2.財務分析

大語言模型在財務共享中心的數據分析中發(fā)揮著重要作用。它不僅可以對財務數據進行簡單分析，還能夠提供對統(tǒng)計學分析結果的解釋和解讀。財務人員在進行數據分析時，如果遇到復雜的分析結果，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共享中心的數據進行深入分析，提供詳細而全面的結果。通過分析數據，模型可以幫助財務人員了解財務狀況、成本結構、收入來源等關鍵指標的細節(jié)。由此，財務人員可以更全面地了解企業(yè)的財務情況，為決策提供更全面的支持。

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

最后，大語言模型可以根據財務人員需求提供定制化的數據分析報告，幫助財務人員更好地理解數據并作出相應的決策。例如，ChatGPT可以利用大數據技術、AI技術，對企業(yè)生產數據進行分析和預測，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、技術等領域的應用有更好的表現(xiàn)。鑒于此，財務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“比亞迪公司財務共享服務中心的選址”問題時，ChatGPT能夠從地理位置、勞動力市場、物流和基礎設施以及稅收政策等多個角度考慮，并結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助理

1.個人秘書

大語言模型在財務共享服務中心中的應用為財務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運營客服等與文本和溝通相關的任務。

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。通過對大量數據的分析和處理，模型可以快速識別出關鍵需求，并將其整理成清晰明確的文檔，為進一步的工作提供指導。

其次，在流程整理階段，大語言模型可以對業(yè)務流程進行梳理，并詳細解讀各個工作步驟。模型可以分析復雜的業(yè)務流程，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生的語音信息，并通過專業(yè)軟件將其轉化為文本。模型可以對會議紀要進行提煉和整理，確定需要解決的關鍵問題，以幫助員工更好地理解會議內容，并將其轉化為實際行動計劃。

最后，在方案設計階段，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，幫助員工制定高質量的方案。

2.個人技術助理

大語言模型在數據分析、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助理的重要角色。模型可以根據企業(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業(yè)務部門的實際情況發(fā)現(xiàn)需求，并進行流程整理和問題分析，以實現(xiàn)需求的重構和翻譯。模型可以深入了解業(yè)務需求，并將其轉化為可執(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計，將需求轉化為機器語言，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，在技術評估和方案完善階段，大語言模型可以對運行結果進行技術評估，并進行方案的進一步完善。模型可以將機器語言轉化為業(yè)務部門易于理解的通俗語言，幫助業(yè)務部門更好地理解和應用技術解決方案。

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

圖1 ChatGPT+RPA解決方案

（五）海外財務共享業(yè)務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，為海外財務共享業(yè)務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。但受模型訓練時效等因素的影響，信息收集人員需要結合使用搜索引擎等方式，對信息進行判斷和確認。

三、結語

財務共享中心通過集中管理集團下屬各分公司、子公司的財務數據，實現(xiàn)財務數據的統(tǒng)一和標準化，為企業(yè)高質量、可持續(xù)發(fā)展提供助力。通過大語言模型，財務共享中心可以擁有客戶支持專家、運營分析專家、業(yè)務支持專家和個人秘書等多種角色，實現(xiàn)投資分析、財務分析、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險，并不斷完善其應用和管理，以更好地服務于財務共享中心和企業(yè)的發(fā)展。