大語言模型在企業財務會計領域中的應用

摘要：隨著大數據和人工智能技術的不斷發展，大語言模型在財務會計領域中的應用日益廣泛。文章針對大語言模型在企業財務會計領域中的應用問題，分析了其在會計工作中的應用優勢，進而剖析了其在財務會計中面臨的挑戰與風險，并提出了相關建議，可有效促進財務會計行業的創新和發展。

關鍵詞：大語言模型；企業財務會計；應用前景；風險挑戰

中圖分類號：F275文獻標識碼：A文章編號：1005-6432（2024） 29-0179-04

DOI：10.13939/j.cnki.zgsc.2024.29.045

1引言

財務會計作為企業管理的核心功能之一，扮演著關鍵的角色。它涉及對企業財務信息的記錄、處理和報告，以及為管理者制訂決策提供相關的財務指導。然而，傳統的財務會計存在一些局限性，如大量手動操作、易出錯、耗時耗力等。隨著人工智能的快速發展，大語言模型作為一種先進的自然語言處理技術，為財務會計領域帶來了新的機遇[1-2]。

大語言模型可以理解和生成自然語言文本，具有強大的語義表達和推理能力[3]。它可以通過學習大量的財務數據和相關知識，幫助財務會計人員更高效地處理財務信息，提高數據的準確性和可靠性。同時，大語言模型還可以自動化處理大量的財務數據，從而減少人工錯誤和提高工作效率。

大語言模型在財務會計領域中的應用為財務會計工作帶來了很大的變革和提升。但是，企業仍然需要進一步研究和探索如何解決相關的挑戰和風險，并找到合適的方法來平衡技術的利與弊。為了充分利用大語言模型在財務會計領域的優勢，并應對相關的挑戰和風險，文章通過探討大語言模型在財務會計領域中的應用，分析其對財務會計工作的影響，剖析其優勢和風險，以促進財務會計行業的創新和發展。

2大語言模型在財務會計中的應用前景

大語言模型在財務會計領域中具有許多優勢，對于提高財務報告的準確性和可靠性、自動化處理大量財務數據、輔助決策分析、提高工作效率等方面都有積極的影響。

2.1提升財務報告的準確性與可靠性

（1）大語言模型能夠通過學習大量財務數據，幫助財務會計人員生成準確的財務報告。自動化數據處理[4]：大語言模型可以自動提取、處理和整合大量財務數據。它能夠識別并糾正常見的錯誤，提高數據的準確性。相比手工處理，大語言模型可以更快速地完成數據清洗、分類、匯總等任務，大大減少了人工處理數據的時間和工作量。智能報表生成：大語言模型有能力根據財務數據自動生成各種財務報表，如資產負債表、利潤表和現金流量表。它能夠基于輸入的數據進行分析和推理，生成準確的報表，并遵循財務會計準則和規范。這樣，財務會計人員可以更高效地編制財務報告，減少了煩瑣的手工操作和潛在的錯誤。高質量報告輸出：大語言模型可以生成高質量、規范化的財務報告。它能夠使用專業的財務詞匯和術語，確保報告的準確性和一致性。此外，大語言模型還可以根據報告的受眾和目的定制報告的內容和格式，提供更具針對性的信息。

（2）大語言模型可以識別和校驗錯誤，避免人為因素對財務報告的影響。客觀性：大語言模型基于數據和算法進行分析和推理，不受主觀因素的影響。它能夠以客觀的方式處理財務數據，并識別潛在的錯誤、偏差或異常情況。相比之下，人為因素可能會導致主觀判斷、錯誤處理或不一致性，從而影響財務報告的準確性。數據完整性：大語言模型能夠全面地處理大量財務數據，包括處理復雜的數學計算、賬務核對和邏輯驗證等任務。它可以檢測數據的缺失、重復或不一致性，并提供糾正措施。通過確保數據的完整性，大語言模型可以減少人為錯誤對財務報告的影響。異常檢測：大語言模型可以識別財務數據中的異常情況，并提供警示。它能夠檢測到與預期結果不符的數據模式、趨勢或比例關系，從而幫助財務會計人員發現潛在的錯誤或風險。通過及時發現和糾正這些異常，大語言模型可以提高財務報告的準確性和可靠性。

（3）大語言模型提供高質量的報告輸出，提高財務報告的可靠性。準確性：大語言模型通過學習大量的財務數據和知識，具備強大的分析和推理能力。它能夠根據輸入的財務數據生成準確的報告。相比手工編制報告，大語言模型可以避免人為錯誤、計算錯誤或遺漏，從而提高財務報告的準確性。統一性：大語言模型能夠處理大量的數據，并將其整合到報告中。它可以保證報告中的數據及其相關信息的一致性。這種統一性有助于消除數據不匹配、錯誤引用或重復記錄等問題，提高財務報告的可靠性。可重現性：大語言模型生成的報告具有可重現性，即在相同的輸入數據下，能夠產生一致的輸出結果。這使得財務會計人員能夠驗證和復查報告，確保其準確性和可靠性。通過可重現性，大語言模型提供了一種可驗證的方法來生成財務報告，提高了報告的可靠性。

2.2自動化處理大量財務數據

（1）大語言模型能夠自動提取和整合財務數據，減少人工處理的時間和工作量。數據抓取[5]：大語言模型可以通過抓取財務系統或數據庫中的數據，自動提取各種財務信息，例如收入、支出、資產負債表等。它能夠處理大量的數據，并將其轉化為可用的格式，減少了人工手動輸入和提取數據的需求。數據整合：大語言模型能夠將來自不同來源的財務數據進行整合。它能夠識別并合并具有相同標識符（如客戶編號、供應商編號）的數據，并創建完整的財務報告。這樣可以避免手動整合數據的復雜性和錯誤，節省了大量的時間和工作量。數據分析：大語言模型具備強大的數據分析能力，可以對財務數據進行統計分析、趨勢分析等。它能夠自動計算財務指標、生成圖表和報表，提供對數據的深入理解和洞察。通過自動化的數據分析，大語言模型可以為財務會計人員提供更快速、準確的數據分析結果，減少了手動分析的時間和勞動成本。

（2）大語言模型可以自動分類和分析財務數據，為財務報表的編制和審計提供支持。數據分類：大語言模型可以通過學習大量的財務數據和知識，識別并分類財務數據。它可以將數據按照不同的類別進行歸類，例如收入、支出、資產、負債等。這種自動分類可以幫助財務人員更快速地理解和處理大量的財務數據，為財務報表的編制提供支持。異常檢測：大語言模型可以自動識別財務數據中的異常情況或異常模式。例如，它可以檢測出異常的財務交易、賬目余額等。這種異常檢測功能可以幫助財務人員及時發現潛在的錯誤或欺詐行為，加強財務報表的審計和內部控制。合規性檢查：大語言模型可以根據財務會計準則和法規要求，自動檢查財務數據的合規性。例如，它可以驗證收入確認是否符合會計原則、資產計量是否準確等。通過自動化的合規性檢查，可以提高財務報表的準確性和合規性，在編制和審計過程中提供支持。

2.3輔助決策分析

（1）大語言模型對財務數據進行深入挖掘和分析，提供重要的信息和建議。趨勢分析：通過學習大量的歷史財務數據，大語言模型可以識別并分析財務數據的趨勢。它可以自動計算財務指標的變化趨勢，并提供相應的分析和建議。例如，對銷售額、盈利能力等財務指標進行趨勢分析，可以幫助財務人員了解企業的發展動態，并制定相應的戰略和決策。比較分析：大語言模型可以對不同時間段或不同部門之間的財務數據進行比較分析。通過比較分析，可以發現不同業務單元之間的差異和潛在問題。例如，對不同產品線的銷售額進行比較分析，可以評估各產品線的貢獻度和市場競爭力，從而為市場定位和產品策略提供建議。決策支持：大語言模型可以根據財務數據和業務場景，提供重要的決策支持信息和建議。例如，在資本預算決策中，它可以根據財務數據和相關指標，對不同投資項目進行評估和排序，幫助管理層做出明智的決策。此外，它還可以根據財務數據和市場情況，提供關于價格、成本控制、利潤最大化等方面的建議。

（2）大語言模型能夠識別潛在的風險和機會，優化資源配置，提高企業的競爭力。機會發現：大語言模型可以幫助企業識別潛在的商機和增長機會。通過分析市場數據、行業趨勢和競爭情況，它可以發現新的市場需求、產品創新的機會等。例如，根據市場調研數據和消費者反饋，大語言模型可以建議企業推出具有競爭力的新產品或服務，以滿足市場不斷變化的需求。資源優化：大語言模型可以對企業的資源進行優化分配。通過分析財務數據、成本結構和績效指標，它可以幫助企業識別資源利用不當的領域，并提供優化建議。例如，通過分析生產過程中的資源浪費、費用結構中的可降低成本項等，大語言模型可以為企業提供精細化的資源配置策略，提高資源利用效率。競爭力提升：大語言模型的深入分析和洞察力有助于提高企業的競爭力。通過對財務數據、市場情報和競爭對手信息的綜合分析，它可以為企業定位、市場營銷、產品創新等方面提供決策支持和戰略建議。通過優化資源配置、把握機會、規避風險，企業可以提高運營效率、產品質量和市場地位，從而增強競爭力。

3大語言模型在財務會計中面臨的挑戰與風險

盡管大語言模型在財務會計領域具有廣闊的應用前景，但同時也面臨一些挑戰和風險。本節將從數據隱私和安全性問題[6]、算法透明度和可解釋性以及人機協作等方面探討大語言模型在財務會計中的挑戰與風險。

3.1數據隱私和安全性問題

財務數據是企業的核心資產和機密信息，保護數據的安全和隱私成為一項重要的挑戰。大語言模型需要訪問大量敏感數據，因此數據泄露或濫用可能導致潛在的風險。

外部攻擊：黑客和惡意分子可能試圖入侵企業的系統，竊取財務數據或進行勒索攻擊。他們可能利用漏洞、釣魚郵件、惡意軟件等方式進行攻擊，從而獲取敏感信息。內部威脅：內部員工可能濫用其訪問權限，泄露財務數據或進行非法操作。這可能包括內部造假、盜竊資金、篡改財務報表等行為。第三方供應商風險：與外部供應商共享財務數據時，存在數據泄露或濫用的風險。不可信或不安全的供應商可能會泄露數據給競爭對手，或者未能采取適當的安全措施來保護數據。社會工程學攻擊：攻擊者可能通過欺騙、詐騙或社交工程手段獲取財務數據的訪問權限。例如，他們可能冒充高層管理人員或IT團隊成員，誘使員工透露敏感信息。無意泄露：員工可能無意間將財務數據發送給錯誤的收件人，或在公共場所使用不安全的網絡連接，導致數據泄露。外部監管與合規要求：財務數據的安全和隱私還需要遵守國家和地區的監管要求和合規標準。如果未能滿足這些要求，企業可能面臨罰款、聲譽損害等風險。

3.2算法透明度和可解釋性

大語言模型具有復雜的神經網絡結構和深層次的推理過程，其工作原理不易被理解。同時，缺乏算法的透明度和可解釋性可能導致大語言模型難以驗證模型的準確性和可信度。

難以理解的神經網絡結構：大語言模型的神經網絡結構通常非常復雜，包含大量的參數和層級，這使得其內部的推理過程變得難以理解。這導致模型決策的不確定性和可追溯性的困難，使得人們很難理解模型是如何做出特定的預測或回答的。缺乏算法透明度：大語言模型的具體算法細節通常是保密的商業機密，這導致算法的透明度不足。對于使用該模型的用戶和相關利益方而言，無法深入了解模型是如何處理數據、進行決策和生成回答的，因此無法驗證模型的準確性和可信度。模型偏見和錯誤放大：大語言模型在訓練數據中可能存在偏見，例如性別、種族、社會階層等方面的偏見。由于模型的復雜性和推理能力，它可能會進一步放大這些偏見，并在生成回答時表現出不公平或有偏見的傾向。數據隱私和安全風險：大語言模型需要大量的訓練數據，這可能涉及用戶的敏感信息。如果數據管理不當或模型被濫用，則存在數據隱私泄露和安全風險的風險。對抗攻擊：大語言模型可能容易受到對抗攻擊，即通過對輸入進行微小修改來產生誤導性的輸出。這種攻擊可能導致詐騙、虛假信息傳播等問題。

3.3人機協作

大語言模型雖然具有強大的語義表達和推理能力，但仍難以完全替代人類財務會計專業知識和經驗。財務會計人員需要與大語言模型進行有效的協作，發揮各自的優勢，共同完成工作任務。

知識和經驗的不足：盡管大語言模型可以提供廣泛的信息和答案，但它可能無法完整理解復雜的財務會計概念和規則。這意味著在某些情況下，模型可能會給出不準確或不完整的答案，因為它缺乏實際的專業知識和經驗。模型誤導性：大語言模型在回答問題時可能會受到訓練數據的限制，從而導致模型存在誤導性的傾向。模型可能會優先考慮常見的答案，而忽略個別情況或特定的財務會計要求，這可能會引導用戶做出錯誤的決策。風險管理的挑戰：財務會計涉及風險管理和內部控制的方方面面。雖然大語言模型可以為企業提供一些相關的建議，但其個性化和針對性可能有限，無法取代人類財務會計人員的專業判斷和經驗。數據質量和可信度：大語言模型的輸出依賴于輸入數據的質量和可信度。如果輸入的財務數據不準確或存在錯誤，那么模型生成的回答也可能是錯誤的。因此，保證數據的準確性和可信度仍然是財務會計人員的重要任務。

4大語言模型在財務會計中應用的相關建議

為了應對大語言模型在財務會計中應用的挑戰和風險，可以從以下三個方面進行改進。

（1）從數據隱私和安全性的監督改進。通過數據加密和安全存儲，確保財務數據在傳輸和存儲過程中進行有效的加密，以防止未經授權的訪問和竊取。采用安全的存儲技術，例如數據備份和災難恢復方案，以避免意外數據丟失或損壞。利用訪問控制和權限管理，建立嚴格的訪問控制和權限管理機制，只授權給有限的人員訪問財務數據，并根據需要分配適當的訪問權限。定期審查和更新訪問權限，以確保只有合適的人員可以獲取敏感數據。設置數據最小化原則，僅提供大語言模型所需的最小必要數據，并在使用后及時刪除或匿名化敏感信息。遵守數據保留和銷毀的相關法規和政策。

（2）從算法透明度和可解釋性改進。通過增強透明度和可解釋性研究以及標準化和審核，建立標準化的模型評估和審核流程，確保大語言模型的準確性和可信度。這可以包括對模型進行獨立的評估、測試和審核，以驗證其在特定任務和領域中的表現。利用技術文檔和解釋，開發者和研究機構提供詳細的技術文檔和解釋，以幫助用戶了解模型的工作原理和推理過程。這樣可以提供一定程度的透明度，并幫助用戶理解模型的局限性和應用范圍。最為有效的是對外溝通和教育，開發者可以加強對外溝通和教育，向公眾普及大語言模型的工作原理和應用場景。這樣可以增加人們對模型的理解和認識，減少對模型的不信任感。

（3）從人機協作的角度改進。通過專業知識和經驗的應用，財務會計人員可以運用他們的專業知識和經驗來評估大語言模型的輸出，并從中提取有價值的信息。他們可以解釋和解讀模型的結果，并進行適當的調整和修正。同時以監督和驗證為突破口，財務會計人員可以對大語言模型的訓練和輸出進行監督和驗證。他們可以參與模型的開發和訓練過程，確保模型考慮到財務會計的特定需求和規則。利用決策和風險管理[7]，財務會計人員在決策過程中具有重要的角色和責任。他們可以根據大語言模型的輸出進行綜合評估，并結合自己的專業知識和經驗，做出準確和有根據的決策。同時，他們還可以提供風險管理和內部控制方面的專業建議。

5結論

隨著大數據時代的來臨，大語言模型的應用日益廣泛。文章針對大語言模型在財務會計領域中的應用，分析了其對會計工作的影響，通過對現有研究文獻和實踐案例的綜合分析，剖析了大語言模型在財務會計領域中的應用優勢，指出了目前在這一領域中存在的挑戰和風險，如數據隱私和安全性問題、算法的透明度等，并提出了相應的解決方案，旨在為財務會計行業人員和相關研究者提供全面的了解。

參考文獻：

[1]劉曉曦， 陳玉芳. 大語言模型在企業財務會計中的應用研究[J].現代財會（學術版）， 2022，21（2）：142-145.

[2]徐敏， 陳鑫. 大數據背景下大語言模型在會計信息分析中的應用研究[J].大數據與信息科學， 2021，3（6）：23-28.

[3]ZHANG Y， LI Z， ZHANG R，et al.Application of large language models in financial accounting：a literature review[J].IEEE access，2021（9）：49981-49991.

[4]BAO X， LIU N，JIANG Z. Applications of artificial intelligence in accounting and finance：a review of the literature[J].International journal of financial studies，2020，8（3）：37.

[5]ZHANG G，WANG L， FANG P，et al. Artificial intelligence in accounting：a bibliometric review and future research agenda[J].International journal of information management， 2021（57）：102405.

[6]王宇， 李華. 大數據時代財務會計信息披露的大語言模型應用分析[J].現代經理， 2020，40（11）：90-92.

[7] CHEN Z，DENG Z， LI Q，et al. The use of machine learning and natural language processing techniques in auditing：a systematic literature review[J].Information processing & management，2021，58（6）：102514.

［作者簡介］胡夢晨（1992—），回族，河南駐馬店人，本科，中級會計師，研究方向：財務管理。