DeepSeek在財務領域的應用研究

【摘 要】 以DeepSeek為代表的AI大模型正深刻重塑財務領域的工作模式。文章介紹了DeepSeek的核心能力，并結合財務工作需要，深入探討其在企業中的四種應用路徑，詳細闡述其在財務智能交互與自動化支持、財務規劃與資源配置、數據分析與報表報告、風險防控與預警預測、戰略決策與業務優化等方面的具體應用。同時，針對企業在應用實踐中面臨的數據質量、模型計算能力局限及AI幻覺等問題，從數據質量優化、計算能力提升及AI幻覺應對三個維度提出相應的優化建議，以期為企業加快AI大模型在財務領域的應用、構建人機協同的新型財務管理模式提供參考。

【關鍵詞】 DeepSeek； 財務智能交互； 數據分析； 風險防控與預警預測

【中圖分類號】 F234" 【文獻標識碼】 A" 【文章編號】 1004-5937（2025）10-0087-07

國務院在2025年政府工作報告中明確提出，需持續推進“人工智能+”行動，支持大模型廣泛應用，激發數字經濟創新活力，打造具有國際競爭力的數字產業集群。人工智能（Artificial Intelligence，AI）技術已成為新一輪科技革命的核心驅動力，正在深刻地改變企業運作方式，培育企業發展新動能。機器學習作為實現AI的核心技術，采用數據驅動的經驗學習范式，通過大量數據訓練挖掘規律以提升決策性能。基于深層神經網絡模型和方法的深度學習作為機器學習的重要分支，其類型包括Transformer模型、卷積神經網絡、循環神經網絡等。其中基于Transformer架構的大模型，經過百億到萬億級參數的預訓練和微調，在知識涌現、多模態處理及邏輯推理等方面取得重大突破。特別是大語言模型（LLMs），通過對海量文本的自監督預訓練，并結合指令微調掌握語言的統計規律，實現了精準的意圖理解和連貫的文本生成。繼ChatGPT、Gemini、文心一言等大語言模型發布后，2025年1月，DeepSeek-R1模型的推出引起了全球人工智能領域的廣泛關注，該模型通過在混合精度訓練、多token預測等方面的技術創新，不僅提升了語言任務性能，而且實現了推理能力的顯著提升及訓練成本的降低。此外采用完全開源策略，有力支持人工智能在各行業的落地應用。在財務領域，DeepSeek的突破性進展將進一步加速財務的自動化、智能化轉型，推動財務全流程自動化處理，同時為企業帶來數據深度洞察、智能決策生成和風險管控能力的全面提升。

一、DeepSeek的核心能力

自2024年起，DeepSeek陸續發布DeepSeek-V3、DeepSeek-R1和DeepSeek-Janus-Pro等開源大語言模型，它們在技術特性與場景應用等方面各有優勢，能夠滿足多樣化的應用需求。DeepSeek-V3采用混合專家架構，顯著提升多任務處理能力，尤其在多語言翻譯、信息檢索、問答和文本生成方面占據優勢，適用于合同解析和政策匹配等場景。DeepSeek-R1通過強化學習和冷啟動策略增強推理能力，在邏輯推理、數學計算和代碼生成等復雜任務中表現突出，適用于財務分析和異常檢測等應用。基于SigLIP-L視覺編碼器和LlamaGen圖像生成模型，DeepSeek-Janus-Pro實現了跨模態理解和圖像創作，可用于票據識別和圖表數據分析等場景。三者協同配合，為用戶提供語言、邏輯和多模態融合的智能解決方案。總的來看，DeepSeek模型的核心能力主要體現在以下四個方面：

一是文本生成。DeepSeek的文本生成功能注重精準、安全和場景適配，特別適用于專業、結構化輸出的任務。它可以提取長文本的核心要點，生成簡潔的摘要，同時能夠根據需求生成表格（列表）等結構化內容。此外，通過垂直領域專項訓練，DeepSeek能夠滿足不同創作場景的需求，比如創作詩歌、小說、劇本，或者撰寫郵件、報告和演講稿。

二是自然語言理解與多模態處理。DeepSeek具備優秀的人類語言理解與多模態處理能力，核心體現在要素提取、意圖識別、文本分類、情感分析、多模態處理（文本、圖像、音頻等）五個方面。此外，作為國產大模型，DeepSeek在富含獨特語境和文化內涵的中文場景中，能實現更精準的語義解析和因果分析。

三是邏輯推理與數據分析。DeepSeek通過強化學習驅動的自主推理機制，能夠自主尋找最優策略，顯著提高復雜推理任務的效率；借助長思維鏈、推理路徑追蹤和自我修正機制，增強決策的可解釋性和結果的可信度。在數據分析方面，它利用強化學習的自監督特性，減少對標注數據的依賴，提升了跨領域的泛化能力。

四是編程與代碼。在軟件開發、數據處理與分析等場景中，DeepSeek能夠自動生成高質量代碼，支持多種編程語言。當開發者難以定位代碼錯誤位置時，DeepSeek能夠識別潛在的語法和邏輯問題，并提供修復建議，優化代碼性能。此外，DeepSeek可根據注釋信息和代碼結構生成高可讀性的技術文檔。憑借強大的編程能力，用戶只需用自然語言描述需求，DeepSeek就能生成對應視覺內容的代碼，如插圖、流程圖、狀態圖、折線圖等，顯著降低了專業繪圖工具的使用門檻。

二、DeepSeek在企業中的應用路徑

DeepSeek雖具備較強的通用能力，但直接應用于財務領域時容易出現專業適配不足等問題。為此，企業可將DeepSeek與其他技術融合使用，使DeepSeek從通用性工具轉變為財務垂直場景落地應用的專業性智能體。以下是企業在利用DeepSeek開展場景應用時的四種應用路徑，企業可根據自身需求和已有資源，分階段推進技術融合，以達到最佳應用效果[ 1 ]。

（一）DeepSeek+提示工程

提示工程（Prompt Engineering）是大語言模型輕量化落地的首選方案，它通過設計結構化、專業化的指令，引導DeepSeek生成符合用戶需求的文本。財務人員將提示工程嵌入財務規則和行業術語可顯著提升模型輸出的準確性與可解釋性。例如，在財務報表分析中，財務人員可通過設置分步指令（從提取關鍵財務指標到對比歷史數據，再到生成趨勢分析報告）引導DeepSeek完成特定的財報分析任務。

（二）DeepSeek+檢索增強生成

檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）能夠根據輸入的指令，連接網絡、知識庫等外部數據庫檢索相關數據，將檢索結果與輸入指令結合，指導DeepSeek生成相關性、專業性、及時性更強的回答。企業可以基于RAG技術將DeepSeek與企業自有財務數據和外部知識庫（如最新會計準則、稅法等）整合，構建包含制度準則、操作指引、歷史案例等多元化的智能財務知識庫體系，強化DeepSeek全方位智能問答能力。

（三）DeepSeek+小模型

相比大模型而言，小模型是指參數量較少、計算資源需求小的深度學習模型，能通過知識蒸餾、遷移學習等技術遷移大模型的能力，專注于特定領域任務。其在簡單任務處理或實時推理時速度更快，與DeepSeek協同可實現高效精準輸出，減少計算資源調用。例如，用戶提出審核費用報銷單據需求時，DeepSeek理解用戶意圖后，可調用已學習企業審核規則的小模型，完成自動化審核與合規性校驗，提升處理效率并降低資源占用。

（四）DeepSeek+指令微調

指令微調（Instruction Tuning）是使用大量由指令構成的數據集進一步訓練大語言模型的方法。指令數據由輸入文本和期望輸出文本對構成。通過微調，讓DeepSeek學習特定生成所需文本，增強對用戶指令的理解與執行能力。在財務領域，企業可從核心場景切入，積累訓練數據集進行指令微調，使DeepSeek內化財務業務邏輯與規則，更精準專業地輸出內容，如執行財務分析、報告生成等任務。

三、DeepSeek在財務領域的應用場景

DeepSeek在復雜數據處理與邏輯推理方面具備的顯著優勢，與財務領域對計算能力、分析能力和推理判斷的核心需求高度匹配。依托RAG技術與指令微調等方法，DeepSeek將財務專業知識、行業信息和企業經營數據深度結合，通過本地或云端部署企業專屬財務大模型，構建涵蓋報賬、稅務、成本、資金、風險等多維度的智能應用。這不僅能提升財務流程自動化水平，提高工作效率，而且能優化資源配置，增強風險防控能力，為經營決策提供數據支持。DeepSeek在財務領域的場景應用，包括智能交互與自動化支持、財務規劃與資源配置、數據分析與報表報告、風險防控與預警預測、戰略決策與業務優化五個方面[ 1 ]（如圖1所示）。

（一）智能交互與自動化支持

借助DeepSeek，企業能夠重塑人機協作模式，解決重復操作效率低、人工處理易出錯等問題，覆蓋智能采集、填報、審核等高頻場景，在減少財務基礎工作量的同時保障業務數據一致性，為后續分析決策提供高質量數據。

1.智能采集

DeepSeek依托其強大的多模態數據采集與整合能力，針對發票、行程單等具有固定模板的文件，可依據預設模板識別規則，自動提取發票代碼、開票日期、稅額、出行日期等關鍵信息，而面對出庫單、會議培訓用品清單、招標方案等非固定格式文件，DeepSeek運用自然語言處理等技術，對文本和圖像進行語義分析與結構解析，快速準確地獲取關鍵數據，顯著提升財務信息采集效率。此外，DeepSeek能夠自動解析票據、單據中日期、金額等關鍵信息，并依據相關法規政策和企業預設的財務規則，進行智能校驗與合規管控，例如核查發票開具日期是否處于合理的業務期間、確認行程單出行日期與出差申請日期是否一致等，確保數據采集的準確性和全面性。

2.智能填報

DeepSeek可自主匹配各費用類型的報銷規則，引導用戶以語音交互等便捷方式填寫信息、上傳票據和其他佐證材料。DeepSeek基于企業積累的大規模報銷單據樣本數據庫，涵蓋增值稅發票、電子收據、行程單等各類票據，結合金額、稅號、費用類目等關鍵字段的結構化標注數據，持續強化對票據分類、費用歸屬等場景的識別能力。通過深入理解企業的報銷政策與審批規則，DeepSeek能夠智能校驗各字段間的邏輯關系。校驗通過后，DeepSeek便會自動調用企業報賬系統，一鍵生成符合企業財務規范的報銷單，無縫完成智能填報流程（如圖2所示）。

3.智能審核

企業可將DeepSeek與RAG技術結合，構建審核閾值與邏輯可靈活調整的審核規則庫，打破傳統財務審核中存在的知識壁壘，推動財務審核實現從“傳統機械執行規則”到“理解業務意圖”的跨越。DeepSeek不僅能夠自動調用審核規則庫中預設的標準化審核規則，對各類財務數據展開全面高效的檢查，確保數據的準確性、合規性、一致性，還能將制度文件中大量非結構化的規則自動轉化為可執行代碼，顯著降低規則維護成本。審核流程完成后，DeepSeek將自動匯總審核結果，生成詳細規范的智能審核報告，并精準篩選低置信度樣本交由人工復核，同時根據復核反饋結果，持續優化迭代自身審核邏輯，提升智能審核的準確性與智能化水平。

（二）財務規劃與資源配置

企業借助DeepSeek的數據分析和推理能力，幫助財務人員進行多場景預算模擬、稅務合規計劃和成本優化，從而提升資金使用效率，確保資源配置與企業戰略目標一致。

1.預算編制

DeepSeek能夠根據提示詞精準理解不同層級的預算管理需求，自動執行預算目標分解、歷史預算數據整理、內部需求梳理、指標體系建立等任務。基于對歷史數據、營運指標及市場趨勢的深度分析，DeepSeek能夠識別季節性波動、成本驅動因素等變量，充分考量這些因素對不同業務單元、不同時間段的影響，從而制定高度契合企業戰略的預算分配和資源配置策略，為財務人員預算編制工作提供多場景、全鏈路的智能化支持。針對新產品線等缺乏歷史數據的業務場景，DeepSeek能夠快速檢索知識庫中的行業基準數據，運用遷移學習技術，將行業內相似產品或業務的成功經驗和數據特征遷移到新產品線的預算編制中，實現預算參數的可靠估算。

2.稅務合規計劃

企業可融合DeepSeek與RAG技術，搭建起覆蓋全球各國及地區的稅務政策知識庫，并實時動態更新政策內容。基于對企業歷史涉稅數據的深度分析，DeepSeek能夠結合企業納稅資質和經營實質，自動篩選出研發費用加計扣除、區域性稅收優惠等適用政策，并生成詳盡的稅務合規計劃清單。DeepSeek可模擬不同業務架構對稅務成本的影響，如設立子公司與分公司的稅負差異，在滿足稅務監管要求的前提下，輔助企業優化經營決策。此外，DeepSeek通過實時監控政策變化與企業經營動態，能夠及時提示專項申報節點、潛在稅務風險等，確保企業在合規范圍內精準落實優惠政策，有效降低企業整體稅負，提升稅務管理質效。

3.成本優化

企業借助DeepSeek，能夠全面整合內部采購記錄、生產數據、能耗監控等歷史數據與外部市場信息，并結合RAG技術，構建覆蓋全流程的成本數據庫。DeepSeek通過深度挖掘數據規律，能夠精準解析原材料、人工及能源消耗的成本構成與動態關聯，敏銳識別異常波動與低效環節，并依據實時成本波動情況，智能生成具有針對性的運營策略調整建議，顯著增強企業成本管控的自適應優化能力和決策科學性。此外，企業可基于DeepSeek的場景化方案測試功能，針對不同供應商組合、生產排程優化或技術升級方案開展降本效果的仿真對比，并依靠其先進算法自動生成的優化建議，精準選定降本增效最佳方案，實現高效資源配置與成本管控。

（三）數據分析與報表報告

企業利用DeepSeek可以開展個性化、多樣化的數據分析，實現業財數據自動歸集和質量校驗，完成結構化數據計算及財務報告、合同等非結構化數據的提取和分析，靈活滿足趨勢預測、歸納總結、根因分析等需求，提高財務人員編制報表和出具管理報告的效率與準確性。

1.財報分析

DeepSeek基于數據理解、信息抽取、邏輯推理、內容生成及泛化能力，能夠快速高效處理海量結構化與非結構化數據，僅需幾十秒時間即可完成上百頁財務報告的閱讀與深度解析，并生成邏輯嚴密、內容詳實的分析報告（如圖3所示）。同時，DeepSeek可對分析結果進一步深度挖掘，用戶只需通過自然語言指令清晰表達分析需求，DeepSeek便能迅速識別分析意圖，靈活調用杜邦分析、現金流預測等各類財務分析模型和方法，即時為用戶提供精準的財務洞察。企業可通過定制標準化財報模板和財務專業知識庫，確保分析框架的科學性與可比性，有效規避人工分析中的主觀偏差風險，全方位推動企業財報分析向智能化方向發展。

2.報表生成與檢查

DeepSeek憑借對會計事項的精準理解、對會計準則的深入解析、對業務邏輯的智能識別與推理，能夠自動識別各類業務場景，生成符合規范的會計分錄，并對科目匹配的準確性及試算平衡表的邏輯嚴謹性進行智能校驗。DeepSeek能夠基于覆蓋多準則體系的預設報表模板，智能高效地填充數據并編寫附注內容，滿足企業在不同準則框架下多樣化的業務需求。在報表質量管控環節，DeepSeek能夠持續監測科目波動趨勢，智能識別異常變動指標，同時嚴格檢驗報表間的勾稽關系，快速完成財務報表的校驗與檢查，確保數據準確合規。

3.管理報告生成

DeepSeek可連接ERP、CRM等核心業務系統，自動獲取采購、生產、物流等數據，并運用智能校驗算法確保數據的完整性與準確性。在此基礎上，企業可依托DeepSeek開展各業務線、區域、項目的多維分析，全方位構建起涵蓋企業經營分析、專項分析、稅務分析、成本分析、績效分析等各類決策需要的管理報告體系。針對特定決策場景，企業可依據實時管理需求，自主設定核心觀測指標，結合DeepSeek的數據下鉆探查功能，深度挖掘數據價值。DeepSeek將自動生成包含趨勢研判、異常預警及優化建議的智能分析報告，同時通過可視化圖表動態演繹數據洞察，顯著提升決策響應速度與分析精度。

（四）風險防控與預警預測

DeepSeek憑借多源數據整合和智能分析能力，助力企業打造從風險識別、量化評估到智能預警和應對風險的全流程閉環風險管理體系，筑牢經營安全防線，提升風險管理的敏捷性和前瞻性。

1.司庫風險防控

DeepSeek能夠動態監測債券、股票、利率、大宗商品等重要價格參數波動，敏銳捕捉市場變化趨勢，為企業及時調整資金策略提供數據支撐。面對虛假貿易、違規掛靠、資金異常支付等復雜場景，企業可應用DeepSeek構建專項分析模型以識別潛在風險，該模型能自動接入并整合企業內外部的多源數據，對交易事項進行深度解析。以資金異常支付場景為例，基于DeepSeek構建的資金風控分析模型能夠精準識別并預警交易頻率異常、交易金額異常、重復支付等異常支付行為，實現風險防控向自動化與智能化轉變。同時，DeepSeek可基于實時數據反饋持續進行模型迭代，幫助企業有效抵御支付欺詐等各類風險挑戰，全方位保障企業資金安全。

2.客商信用風險評估

DeepSeek能夠接入經授權的第三方工商信息、司法訴訟、輿情動態等多源異構數據，同步整合企業內部 ERP、CRM等系統沉淀的結構化交易數據。企業可借助DeepSeek的數據整合能力與RAG技術，搭建動態更新的企業級客商信息知識庫。基于語義理解與深度推理能力，DeepSeek不僅能對財務指標、歷史履約等顯性數據進行智能解析，還能通過穿透分析股權架構、關聯交易、輿情關聯等隱性風險要素，實現對客商經營狀況的多維關聯分析。此外，DeepSeek可將復雜的數據轉化為可視化信用畫像并動態更新，實現從數據采集、特征分析到信用評級的全流程自動化，為企業建立分級分類的客商管理體系提供量化決策依據。

3.收入預測

DeepSeek通過實時抓取銷售流水、訂單履約、客戶畫像等企業核心業務數據，同時運用自然語言處理技術解析外部市場報告、行業趨勢、宏觀經濟指標等非結構化文本信息，能夠實現企業內外部多源異構數據的深度融合。DeepSeek能夠自動識別數據內在規律，智能篩選并匹配Prophet時序預測、XGBoost集成學習等最佳算法組合，根據預測需求自動生成完整的模型代碼，以構建高度適配業務的收入預測模型，并對收入預測模型進行持續訓練和調優，推演不同場景下未來時期的收入情況并提出針對性的策略建議（如圖4所示）。

（五）戰略決策與業務優化

企業通過借助DeepSeek提升其在業財數據整合、分析工具應用和業務場景建模等方面的能力，更高效地支持戰略決策與業務優化，助力管理決策從依賴經驗轉向數據驅動，實現管理效能的提升。

1.市場選擇決策

DeepSeek能夠基于企業投資新產業、開拓新市場的戰略需要，依托其強大的數據收集和計算能力，綜合分析目標市場的投資收益與風險。以跨國公司拓展海外市場為例（如圖5所示），DeepSeek的多語種自然語言理解能力，能夠幫助企業快速分析海外目標市場的政策環境、市場現狀、經營風險等信息，對市場規模、匯率、競爭對手等大量數據進行采集和分析，幫助企業了解海外市場的需求與趨勢，評估競爭對手的實力與競爭策略，預測海外市場的投資風險與經營風險，進而模擬企業進入海外市場的營銷計劃和價格策略，為企業提供高效科學的數據參考。

2.產品選擇決策

DeepSeek能夠精準解析行業趨勢、市場反饋等非結構化數據，充分理解客戶行為模式與偏好，同時結合財務指標、運營數據等結構化數據，構建產品的多維度畫像，使企業能夠全方位掌握產品的市場潛力、競爭力及潛在風險點。DeepSeek還可依據企業的戰略規劃、財務狀況和風險承受能力，智能篩選出最契合需求的產品組合方案，通過量化分析和模擬預測，評估不同產品組合的預期收益與風險程度，顯著壓縮產品選擇決策耗時，規避主觀判斷引發的偏差，協助企業在復雜多變的市場環境中穩固競爭優勢。

3.智能產能規劃

企業可借助DeepSeek制定精益化的生產規劃，通過需求預測、產能模擬等智能化手段實現生產資源的精準配置。DeepSeek通過整合并分析市場需求、供應鏈動態及生產運營數據等多維度信息，能夠更為精準地預測生產需求。通過將需求預測與產能進行匹配，能夠在保障訂單交付效率的同時平衡設備利用率，減少原料積壓和生產線閑置問題。此外，DeepSeek還具備實時監測生產各環節成本波動的能力，一旦檢測到關鍵原材料價格波動或能源成本異常變化，能夠針對生產排程和供應鏈策略給出智能調整建議，確保生產流程高效運轉。

四、DeepSeek在財務領域的應用優化建議

盡管DeepSeek等大語言模型在自然語言理解、文本生成和深度推理方面展現了強大的能力，為財務領域的效率提升、風險防控和決策支持提供了新的可能性，但其實際應用仍面臨諸多挑戰。具體而言，企業數據質量問題、模型計算能力的局限性及AI幻覺現象，均可能影響模型輸出的可靠性和實用性。為充分發揮DeepSeek在財務領域的潛力，本文從數據質量優化、計算能力提升及AI幻覺應對三個維度提出優化建議。

（一）數據質量優化：構建可靠的數據基礎

財務領域對數據的準確性、一致性和時效性具有極高要求，而低質量數據可能導致模型輸出偏離事實，甚至引發嚴重的業務風險。因此，數據質量是DeepSeek在企業有效應用的前提。一方面，企業需要建立財務領域專屬的知識庫，以提升模型對財務語境與企業內部管理規則的理解能力，確保其輸出符合專業規范。另一方面，企業需要規范數據標準，建立數據治理機制，最大限度減少噪聲數據和事實性錯誤。此外，針對財務數據的動態特性，企業應建立實時數據更新機制，確保模型能夠基于最新數據生成分析結果，從而滿足財務決策的時效性需求。

（二）計算能力提升：增強模型對確定性任務的處理能力

DeepSeek等大語言模型基于概率統計的訓練機制，在處理自然語言任務時表現出色，但在涉及數學計算、符號推理等確定性任務時，其局限性較為明顯。具體表現為：模型在長序列運算中易出現誤差積累，且缺乏對計算結果的全局校驗能力。為應對這一問題，企業可進行以下優化：其一，調用其他計算工具，將模型與專業的計算工具（如專業財務軟件或數學工具）進行集成，通過外部計算引擎輔助完成，以降低模型的計算負擔；其二，在流程設計中，引入關鍵數值的預計算和校驗機制，確保模型輸出的中間結果和最終結論均經過多重驗證，從而提升計算結果的可靠性。

（三）AI幻覺應對：建立多層次的內容生成約束機制

為有效應對AI幻覺，企業需建立多層次的約束機制：首先，引入檢索增強生成（RAG）框架，通過優先檢索權威數據庫（如企業內部的財務系統或外部的行業數據庫）獲取可靠信息，約束模型的生成范圍；其次，在垂直領域引入專業數據源，并結合通用知識庫補充模型的背景知識，以提升生成內容的專業性和準確性；再次，基于具體業務場景對模型進行精細化訓練，通過微調和規則注入優化其對特定任務的適應性；最后，構建自動化的事實核查與邏輯校驗工具，對模型生成內容進行實時檢測，并建立信息溯源體系，要求關鍵結論標注數據來源，便于人工復核與審計。

五、結語

DeepSeek等大語言模型的突破性發展正在深刻影響財務的未來發展。本文基于對DeepSeek核心能力及其在企業中四種應用路徑的研究分析，結合財務實際需求，探索了DeepSeek在多個財務場景中的應用潛力。面向財務計算、分析、推理判斷等核心需求，未來隨著DeepSeek等大語言模型的持續迭代，以及與其他技術或工具的融合應用，大模型在財務領域應用的場景將會進一步拓展。在大模型技術的支撐下，那些規則明確的財務工作將實現全流程自動化處理，財務將重新定義價值創造的規則框架，在人機協同的飛輪效應中持續提升管理效能，為企業帶來數據深度洞察、智能決策生成和風險管控能力的全面提升。

【參考文獻】

［1］ 中興新云，北京國家會計學院.財務領域“AI+”：DeepSeek驅動下的財務創新［R］.2025：20-39.