大语言模型在财务共享中心中的应用探究

财务共享中心是集中处理和管理财务数据、提供财务服务和支持的中心化机构。在企业经营发展中，财务共享中心可以通过集中处理财务数据、制定标准化财务流程、提供专业财务服务等方式，实现财务管理的集中化和优化。但财务共享中心建设及应用仍面临多语言交流、翻译、信息查询等方面的挑战。为应对挑战，有必要应用大语言模型，为财务共享中心提供便利与支持。据此，本文将探究大语言模型在财务共享中心中的应用，并重点介绍其在不同角色中的具体应用。一、大语言模型概述大语言模型是一种基于深度学习技术训练的自然语言处理模型[1]。该模型能够利用神经网络结构处理输入文本，并生成相应的输出文本，在自然语言处理、语音识别、对话型人工智能（ArtificialIntelligence,AI）等多个领域发挥着重要作用。大语言模型可以用于机器翻译、文本摘要、情感分析、语义理解等多个领域，为人们提供更智能、更高效的语言处理服务[2]。同时，大语言模型在语音识别领域发挥着重要作用，能够将语音转化为文本，并通过深度学习技术进一步处理和分析这些文本，为用户提供更便捷、智能的交互体验。大语言模型的参数规模较大，具有良好的涌现能力、学习能力。同时，自然语言处理的范式迁移使模型能够根据任务需要动态修改自身描述，提升模型范式的灵活性和模型的潜在能力。常用的大语言模型包括LaMDA、BlenderBot、文心一言、通义千问、ChatGPT。二、大语言模型在财务共享中心中的具体应用（一）客户支持专家大语言模型在财务共享中心中的客户支持专家应用场景如下：第一，自动化客户支持。大语言模型可以用于构建智能的客户支持系统，对用户问题进行自动解答和处理。客户支持专家可以利用大语言模型训练出的模型，使其能够根据用户提供的问题快速给出准确的答案，提高客户支持的效率和质量。第二，文本摘要和分析。财务共享中心需要处理大量的财务文本数据，包括报告、合同、账单等[3]。大语言模型可以用于自动摘取和分析这些文本数据，提取关键信息和数据，并生成简洁明了的摘要，帮助客户支持专家更好地理解和处理财务数据。第三，风险评估和预测。大语言模型可以通过对历史数据的学习和分析，帮助财务共享中心进行风险评估和预测。客户支持专家可以利用大语言模型生成的模型，预测潜在的风险和挑战，为客户提供更加准确的建议和解决方案。第四，自动化报告生成。大语言模型可以根据财务共享中心的数据和指标，生成规范化的财务报告[4]。客户支持专家可以利用这些自动生成的报告，为客户提供详细的财务信息，帮助他们更好地理解和管理财务状况。以文心一言大语言模型为例，该模型对于“费用报销流程”的回答如下。费用记录：员工需要准确记录和归类所发生的费用，如差旅费、招待费、办公用品费等。费用审核：提交费用报销申请后，财务部门会对所提交的费用进行审核。报销审批：审核通过后，费用报销需要经过相应的审批流程。报销支付：一旦费用报销获得批准，财务部门将进行支付。记账和归档：完成费用报销后，财务部门会对相关信息进行记录和归档。（二）运营分析专家大语言模型在财务共享服务中心的运营分析中扮演着重要角色，通过提供分析思路，帮助企业抓住关键问题和痛点。首先，大语言模型可以通过分析财务共享中心产生的业务和财务数据，帮助企业发现运营中存在的问题。通过深入挖掘数据，模型可以识别出潜在的业务流程瓶颈、成本过高的环节、效率低下的操作等关键问题。其次，利用大语言模型的强大算力和先进算法，可以建立一个完善的业务和财务流程指标计算体系，并为其提供代码支持。企业可以利用模型的能力，自动化计算并跟踪关键指标，如成本控制、效益评估、资金管理等，从而更好地监控和管理财务共享中心的运营情况[5]。在自然语言模型的建构方面，大语言模型可以利用已有的业务和财务数据，进行模型训练和学习。通过对数据的深入分析和理解，模型可以生成准确的自然语言描述，揭示数据背后的趋势、关联和异常情况，为运营分析提供更全面和深入的视角，帮助企业更好地理解和解决运营中的问题。最后，在分析结果解读方面，大语言模型可以生成具有统计学和会计学含义的报告，为企业提供对数据的解读和解释，可以指导企业制定相应的决策和行动计划。通过与业务专家结合，模型生成的报告可以更加准确地识别出关键问题和改进机会，并为企业运营分析提供有力支持。例如，对于“财务共享运营分析关键点”这一问题，文心一言模型从定期评估、监控成本分析、数据分析、改进措施4个方面对财务共享运营的关键点进行阐述；ChatGPT模型从目标设定、成本效益分析、绩效考核指标设定与应用、风险管理、组织架构、技术支持以及培训与沟通7个方面对财务共享运营的关键点进行阐述。对比两个大语言模型可知，ChatGPT对财务共享运营分析关键点的解读更为详细。两个模型的分析角度虽然不同，但是对于企业财务共享中心建设与运营均具有借鉴意义。（三）业务支持专家1.投资分析大语言模型凭借其强大的数据处理和算力能力，可以从多个角度进行投资分析，并将详细的分析结果以报告形式传递给信息使用者。例如，在“投资比亚迪还是宁德时代”这一问题的回答中，ChatGPT通过对比亚迪和宁德时代在财务状况、技术实力和市场竞争力等方面的评估，提供深入的投资建议。文心一言模型未明确列出这些关键要点，仅提供了一个笼统的回答。另外，二者的投资选择结果不同。ChatGPT选择了宁德时代作为投资对象，而文心一言选择了比亚迪，但二者都强调投资者需要综合考虑其他因素来作出投资决策。在实际经营发展中，企业可以综合以上两个模型的分析结果，并考虑自身情况，作出正确的投资判断。2.财务分析大语言模型在财务共享中心的数据分析中发挥着重要作用。它不仅可以对财务数据进行简单分析，还能够提供对统计学分析结果的解释和解读。财务人员在进行数据分析时，如果遇到复杂的分析结果，可以借助大语言模型来解读。首先，大语言模型可以通过对财务共享中心的数据进行深入分析，提供详细而全面的结果。通过分析数据，模型可以帮助财务人员了解财务状况、成本结构、收入来源等关键指标的细节。由此，财务人员可以更全面地了解企业的财务情况，为决策提供更全面的支持。其次，大语言模型可以对统计学分析结果进行深度解释和解读。当财务人员面对复杂的统计学分析结果时，模型可以提供详细的解释，帮助他们理解分析结果的意义和影响，有助于财务人员更好地应对复杂的数据分析情况，提高分析的准确性和效率。最后，大语言模型可以根据财务人员需求提供定制化的数据分析报告，帮助财务人员更好地理解数据并作出相应的决策。例如，ChatGPT可以利用大数据技术、AI技术，对企业生产数据进行分析和预测，进而为企业决策提供参考。3.智能决策顾问随着大语言模型后台规则的不断优化，模型的回答更加规范化，使模型在商学、技术等领域的应用有更好的表现。鉴于此，财务共享中心人员可以借助模型的商业逻辑和分析能力，获得关于决策的参考，助力企业发展。例如，在回答“比亚迪公司财务共享服务中心的选址”问题时，ChatGPT能够从地理位置、劳动力市场、物流和基础设施以及税收政策等多个角度考虑，并结合个性化需求作出单一选址的判断，提供智能化的决策支持。（四）个人秘书和个人技术助理1.个人秘书大语言模型在财务共享服务中心中的应用为财务人员提供了提升文本处理能力和专业答疑能力的机会，使他们能够胜任个人秘书的工作。利用模型的大规模标注能力，员工可以承担文本信息整理、宣传邮件编写和财务运营客服等与文本和沟通相关的任务。首先，在需求发现阶段，大语言模型可以确定需求范围，并生成需求清单文档。通过对大量数据的分析和处理，模型可以快速识别出关键需求，并将其整理成清晰明确的文档，为进一步的工作提供指导。其次，在流程整理阶段，大语言模型可以对业务流程进行梳理，并详细解读各个工作步骤。模型可以分析复杂的业务流程，将其简化和优化，并提供详尽的解读，帮助员工更好地理解和执行工作流程。再次，在问题分析阶段，大语言模型可以处理会议讨论等产生的语音信息，并通过专业软件将其转化为文本。模型可以对会议纪要进行提炼和整理，确定需要解决的关键问题，以帮助员工更好地理解会议内容，并将其转化为实际行动计划。最后，在方案设计阶段，大语言模型可以提供建议，并检查文档错误，确保文档的准确性和规范性。模型可以分析和评估各种方案，并提供专业意见和改进建议，帮助员工制定高质量的方案。2.个人技术助理大语言模型在数据分析、代码编写以及系统和流程优化方面可以充当个人技术助理的重要角色。模型可以根据企业的需求提供定制化的机器人流程自动化（RoboticProcessAutomation,RPA）解决方案，如将文心一言或ChatGPT集成到RPA产品中，以降低开发门槛，提高自动化效率。首先，在问题发现阶段，大语言模型可以根据业务部门的实际情况发现需求，并进行流程整理和问题分析，以实现需求的重构和翻译。模型可以深入了解业务需求，并将其转化为可执行的流程和解决方案。其次，在开发阶段，大语言模型可以进行方案设计，将需求转化为机器语言，实现代码编写，并通过RPA实现代码运行。模型可以生成高质量的代码，提高开发效率，并确保代码的准确性和可靠性。再次，在技术评估和方案完善阶段，大语言模型可以对运行结果进行技术评估，并进行方案的进一步完善。模型可以将机器语言转化为业务部门易于理解的通俗语言，帮助业务部门更好地理解和应用技术解决方案。最后，模型将方案结果返回给业务需求部门，以确保解决方案的有效实施和业务部门的满意度。通过ChatGPT+RPA解决方案（见图1）的应用，大语言模型发挥了重要的技术助理作用，提升了财务共享服务平台的工作效率和智能化水平。图1ChatGPT+RPA解决方案（五）海外财务共享业务支持与核算处理专家大语言模型具备支持几乎全部语种的交流能力，并且在翻译方面的逻辑性和流畅度优于普通翻译软件，为海外财务共享业务提供了极大的语言便利。同时，大语言模型还具备强大的信息承载能力，可以快速查询各国的会计和税收政策法规。例如，当企业需要了解文化传媒企业在美国、越南和印度等国家的所得税税率时，大语言模型可以通过查询各国相关法规和税收政策，提供准确的信息，帮助企业作出决策。但受模型训练时效等因素的影响，信