基于ChatGPT人工智能技術的智能財務信息系統構建與研究

趙東玲　宋小雨

摘要：ChatGPT讓全球迅速掀起了一股學習研究人工智能的熱潮，其優秀性能獲得了各個行業的青睞，在財務領域也受到了追捧。文章從ChatGPT人工智能技術及其對財務領域的影響出發，討論構建了基于ChatGPT大語言模型的智能財務信息系統。通過ChatGPT技術的引入財務領域，提升財務數據信息智能化處理水平，提高企業財務效率，增強企業的財務競爭能力。

關鍵詞：ChatGPT；人工智能；智能財務；信息系統

一、引言

2022年底，OpenAI公司發布ChatGPT以來，很快火遍全球，短短2個月時間，注冊人數就已經超億用戶，ChatGPT由于其優越的表現，也讓人工智能技術進入了一個新時代。科技進步往往伴隨著行業與社會的改變，以ChatGPT為代表的人工智能技術深刻地影響著各個行業領域，也深刻地改變著人類的生活。人工智能技術進入財務領域以后，加上大數據、云計算、區塊鏈等新興技術，使得財務領域發生了翻天覆地的變化，極大地提高了財務信息效率，提升了企業財務價值與競爭能力。

在國家大力推行信息化、數字化、智能化財務的背景之下，本文在闡述ChatGPT人工智能及其模型的基礎上，討論分析ChatGPT人工智能技術對財務領域的重要影響，提出構建基于ChatGPT人工智能技術的智能財務信息系統，從而提高財務數據信息化水平和智能化程度。

二、ChatGPT與財務影響

2023年6月18日，上海國家會計學院發布了“2023年影響中國會計從業人員的十大信息技術”的評選結果，并公布評選了行業內的五大潛在影響技術，如表1、表2所示。可以看出，潛在影響中國會計行業的5大信息技術都與人工智能技術相關，說明行業人士非常看好人工智能未來在財務領域的應用前景。目前，雖然人工智能技術在財務領域上的應用還有某些局限性，但是以ChatGPT為代表的新人工智能技術必將給財務領域帶來新的變革。研究發展ChatGPT技術在財務領域的應用具有積極意義。

（一）ChatGPT技術

ChatGPT的英文全稱是Chat Generative Pre-trained Transformer，美國OpenAI公司在2022年11月30日發布的一款聊天機器人程序。ChatGPT之所以在全球這么火，主要原因是它可以像人類一樣進行聊天或思考，并且可以進行編寫代碼、創作文案、撰寫論文等高智商活動，其智能化程度震驚世界。ChatGPT引入的RLHF（Reinforcement Learning with Human Feedback，基于人類反饋強化學習）新技術，解決了人的知識、認知、觀念、思維、價值觀等和人工智能模型的輸出結果一致性的問題。

2018年，OpenAI公司基于Transformer機制，構建了GPT-1模型，其本質上是基于神經網絡技術實現的自然語言生成模型。通過問答及推理，給出近似自然語言的答案，表現出較高的人工智能水平。隨著時間發展，GPT大語言模型及算法不斷地進行修改完善，OpenAI公司相繼推出了ChatGPT-2、ChatGPT-3、ChatGPT-3.5等版本，2023年3月又推出了ChatGPT4.0，徹底引爆全球生成式AI市場，讓人工智能技術早日走進千家萬戶，全面進入我們的生活。

目前，ChatGPT推出至今，已經被廣泛應用到了教育培訓、金融證券、農業生產、生物醫療、科研創作、商業市場等領域，改變著我們的認知，也改變著我們的社會運行方式，引發了社會各界的激烈討論。

（二）ChatGPT模型

ChatGPT模型是基于Generative Pre-trained Transformer構架的自然語言處理神經網絡模型，屬于大語言模型（Large Language Model），是以預訓練技術為核心的生成模型。ChatGPT4.0是AIGC（AI-Generated Content）技術發展的最新成果。

大語言模型的底層是GPT架構，將多層Transformer Decoder 進行堆疊，采用深度神經網絡進行自然語言處理算法，通過海量數據訓練，無監督、半監督或自監督的方式，實現人工智能的內容創作。大語言模型的最突出的優點是內容涌現能力，可以達到無中生有的內容原創能力；其次，大語言模型具有廣泛的場景，具有普遍行業移植應用能力，此外，大語言模型采用自學習方式，顯著降低人力成本、提升研發效率。

ChatGPT模型核心思想是提高訓練數據和模型參數，依靠預訓練，來提升人工智能的性能。GPT-1、GPT-2、 GPT-3等模型主要是通過增加訓練數據和模型規模提升模型性能。隨著深度學習性能的突破，高質量的大語言訓練數據獲取的難度越來越大，需要另辟蹊徑來提高模型性能。2022年，OpenAI公司通過引入采用人類反饋強化學習（RLHF），改進GPT模型，構建了InstructGPT，用戶可以調用 API 獲取相關服務。通過RLHF的引入，ChatGPT獲得了更為優秀的對話能力。

（三）ChatGPT對財務影響

新興信息技術中，人工智能技術對于財務領域的影響將是最具革命性和發展性的，財務數據的分析、決策、判斷、組織等智力活動正逐步被人工智能技術所滲透。ChatGPT技術對財務領域的影響突出表現在人機交流、財務處理效率、財務決策等方面。

1. 用戶人機交流更加友好

通過ChatGPT技術，可以使用自然語言進行搜索或與財務系統交流。并幫助財務人員進行財務預測、判斷和籌劃。人機交流過程中，ChatGPT技術可以將財務數據進行可視化展現，增加人機交流的友好界面，提高財務信息用戶的智能化服務體驗，提升財務數據信息的效益，可以實現客戶個性化服務。

2. 財務數據處理更加公正高效

通過人工智能技術可以改進財務自動化，包括收入與支出的預測，以及偏差的自動調節，改善數據信息流動，促進財務數據信息內部流通。ChatGPT技術的協助下，可以實現快速有效的財務數據信息處理，財務人員可以提升工作效率、減少差錯、提高滿意度等。

3. 財務決策管理更加科學

人工智能技術可以通過分析財務數據和業務信息，獲得企業的財務狀況和經營狀況，并提供相應的財務決策管理建議。ChatGPT技術通過財務數據與經營數據，借鑒歷史和同行的經驗教訓，可以準確識別及判斷風險，并對存在的風險提出相應的財務策略，加快財務決策過程，提高決策效率。

三、基于ChatGPT技術的智能財務信息系統

通過ChatGPT，綜合運用大數據、人工智能、云計算等信息技術，不斷優化企業ERP，實現財務的自動化、無人化、網絡化以及智能化，提高了財務效率，降低了財務成本，提升了企業的財務價值和競爭能力。基于以上目的，本文在此，探討構建基于ChatGPT技術的智能財務信息系統。

（一）系統基本框架結構

基于ChatGPT技術的智能財務信息系統的基本框架結構，以下稱智能財務信息系統，如圖1所示，其主要組成部分包括數據采集及預處理系統、財務數據智能化處理平臺、財務信息共享服務平臺、系統內部審核與審計管理系統以及ChatGPT智能增強系統等組成。

1. 數據采集及預處理系統

智能財務信息系統通過數據采集及預處理系統完成財務數據的采集、存儲及預處理過程。通過財務軟件、物聯網、RFID、數據庫以及人機交互等途徑或方式，可以實現自動或半自動采集智能財務信息系統所需的各類型財務數據。在財務數據采集的過程中，也伴隨著對數據的預處理，以及數據記錄和數據入庫。ChatGPT技術可以實現智能財務信息系統自動采集數據、清洗數據、關聯數據以及檢測數據。

2. 內部審核審計管理系統

內部審核與審計管理系統是對財務專業流程審核流程等進行審查，并對企業財務情況進行自我內部審計的系統，是企業財務內控的重要措施，保證財務信息資源質量的重要技術手段。

系統對于整個財務信息系統的業務流和數據流的各個環節都進行相應的審核與審計，通過業務及流程審計軟件模型進行相關信息數據處理，以保證財務數據信息的合規性、準確性和可追溯性。其最終生成的財務審核或財務審計的分析報告是財務信息共享服務平臺的重要財務信息資源。

3. 財務信息共享服務平臺

財務信息共享服務平臺是智能財務信息系統用戶的公共使用平臺，是借鑒商業智能（BI）技術的思路，類似財務共享服務中心功能的服務平臺。通過對財務信息的應用，提升財務信息價值和企業的財務競爭能力。借助ChatGPT智能增強系統，全面掌控企業財務信息，優化企業財務決策和企業戰略。

通過ChatGPT技術，實現自然語言數據處理，生產財務信息的可視化圖表，并自主完成結構完善的財務分析報告，降低人工報表的時間與錯誤，提高財務信息報告的數量與質量。ChatGPT智能增強系統可以實現自然語言問答方式進行財務信息的展現與財務信息解釋。通過對財務信息報告的分析標注提醒服務，幫助財務信息報告的用戶人員客觀、公正、合理地理解與利用相關財務信息資源。

（二）ChatGPT智能增強系統

ChatGPT智能增強系統是基于ChatGPT技術的智能財務信息系統的最重要的智能化處理提升功能模塊，基本框架結構如圖2所示。ChatGPT智能增強系統主要有人工智能硬件平臺、大模型以及人工智能增強反饋系統等部分組成，但影響系統性能的最重要的因素是算力、算法及數據等因素。

1. ChatGPT人工智能硬件平臺

現有大數據和云計算硬件設施可以基本滿足企業ChatGPT人工智能硬件的需求。ChatGPT人工智能硬件平臺搭建方案也比較成熟，企業可以根據自身的財務規模容量和需求選擇相應的硬件平臺設置。

2. 人工智能增強反饋系統

人工智能增強反饋系統是ChatGPT智能增強系統重要的人工智能神經反饋網絡結構模型，可以改善系統的智能化性能。通過對數據的無監督的預訓練策略，采用反饋強化訓練結果調整優化，經過反復深度學習與迭代，形成ChatGPT智能增強系統。

3. 影響人工智能性能的主要因素

算法、算力、訓練數據以及智能反饋等都是影響ChatGPT智能增強系統性能的重要因素。目前，大數據和云計算技術的發展，基本可以滿足人工智能技術對算力、算法的需求，財務數據的規模和數量非常適合進行訓練數據庫構建。通過ChatGPT-Transformer機制的大語言模型，很多系統可以嵌入ChatGPT技術，降低系統開發成本，形成ChatGPT智能增強系統。

（三）財務數據智能化處理平臺

財務數據智能化處理平臺是基于ChatGPT技術的智能財務信息系統的核心，是財務數據處理的關鍵環節，是財務智能化的重要過程，其基本結構如圖3所示。

1. 各類資源庫

財務數據智能化處理平臺的基礎是大數據、云計算以及智能處理模型。財務信息化、智能化的本質是對數據的智能化處理，而提供高效可靠的大數據，是數據處理的基礎。因此，系統的各種數據庫資源的數量和質量對于數據處理具有重大意義。在此，引入構建基本財務數據庫、業務數據庫、法規數據庫、專家數據庫、財務籌劃、管理數據庫等，并運用ChatGPT技術，對數據庫數據進行標準化、清洗、關聯以及釋義。

2. 數據處理模型

數據處理模型與算法是財務數據智能化處理平臺的核心，通過開源算法與模型，在ChatGPT技術的基礎上構建符合企業自身要求的智能化處理模型和算法。采用大型語言模型及算法，實現財務數據處理的智能化程度的提升，并結合ChatGPT智能增強系統，進一步提升財務數據的智能化程度。在財務數據處理的過程中，采用數據處理反饋優化模型與系統自主學習模型。

3. 數據分析模型

ChatGPT技術是基于自然語言進行數據處理，某些方面可以像人一樣進行思考和處理問題，這使得其在財務分析方面顯現出優良的特性。ChatGPT智能增強系統通過其自然語言理解和數據分析能力，進行財務信息的數據挖掘，在財務分析、財務報告、財務預測、投資決策、財務管理、市場分析、企業戰略、政策研判等方面提供積極建議與方案。在財務數據挖掘出來過程中，ChatGPT可以自動進行Python、Java語言編程，降低財務人員的信息技術要求，極大提高財務工作效率。

四、結語

ChatGPT橫空出世，進入各個行業領域進行攪局，讓全世界對人工智能的未來充滿期待。目前，雖然ChatGPT技術還存在不足，在財務領域的應用還有局限性，但是其強大的人工智能化性能，將給財務領域帶來巨變。本文在論述ChatGPT技術的基礎上，討論了ChatGPT對財務領域的深刻影響，構建了基于ChatGPT人工智能技術的智能財務信息系統。隨著ChatGPT技術的發展，未來財務領域將朝著數字化、自動化、無人化、智能化等方向發展，積極面對人工智能技術，深入研究人工智能技術在財務領域的應用，具有積極的現實意義。

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（作者單位：紹興大統會計師事務所有限公司）