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| 财务共享模式下GPT应用探索 |
| 第749期 作者：□文/段 炼 时间：2025/3/16 10:04:30 浏览：26次 |
［提要］ 随着智能技术高速发展，AI技术带着时代的标签走入公众视野，并逐步应用于企业各领域。本文对GPT技术在财务共享模式下的应用展开探索，结合GPT技术原理及其与财务共享的关联关系，分析现行模式的制约问题，并提出GPT可应用场景；同时，也对GPT应用过程中的局限性进行分析，并尝试性给出优化方案。
关键词：财务共享；GPT；人工智能
中图分类号：F23 文献标识码：A
收录日期：2024年9月14日
近年来，随着经济与科技的飞速发展，智能技术在技术性和经济性两方面已逐渐具备可行性，并开始拓展人类工作的能力和边界。财务共享作为管理会计的“基石”，需要充分利用信息技术适应时代潮流，主动探索AI应用于财务领域的可行性。GPT作为AI产品的代表应用，引发了新一轮的财务变革热潮，对实现财务共享的标准化、流程化和智能化起到至关重要的作用。
一、GPT模型原理与迭代发展
（一）GPT模型的原理。GPT是OpenAI开发的一个用于自然语言处理的预训练模型，具有强大的生成能力。GPT模型是使用深度学习技术建立的一种语言模型，可用于生成、转换、分类和对话等多种自然语言处理任务。该模型是一种基于Transformer架构的模型，它的核心概念是自注意力，GPT模型的核心算法原理即是基于Transformer架构的自注意力机制，帮助模型学习输入序列中的长距离依赖关系，通过训练来学习语言模型参数，并通过Fine-tuning技术对预训练模型进行微调，以此在文本生成任务中生成连贯准确的文本等具体的NLP任务。
（二）GPT模型的迭代发展。GPT模型由OpenAI在2018年首次发布的GPT-1开始，标志着在自然语言处理领域的一个重要突破。起初GPT-1模型是一个单向的语言模型，是通过在大规模的互联网文本数据上进行预训练而得到的初代模型；随后经GPT-2、GPT-3的迭代更新，使GPT-3模型具有更高的预训练参数数量，可以在没有针对特定任务训练的情况下生成富有创意的文章对话；2023年发布的GPT-4模型则拓展了新的业务场景，它拥有图像识别功能、高级推理技能并可以使用编程语言编写代码；而作为大热的聊天机器人程序ChatGPT则是基于GPT的改进版本，使用双向编码器来捕捉上下文信息的同时还优化了语料库，不仅能根据聊天的上下文进行互动，还能完成撰写论文、脚本、邮件、翻译、代码等任务；而即将面世的GPT-5模型预测将在音视频处理、自主学习、主动开发、多语种支持等方面展现显著的提升和扩展应用。
二、财务共享模式与GPT技术关联关系
财务共享模式是以顾客需求为导向，依托信息技术，以流程处理为核心，整合重复性、标准化业务并集中处理，为企业内外部客户提供专业化服务的管理模式。它作为数字经济时代应运而生的会计转型新模式，毋庸置疑要借助智能技术推动实现财务职能的标准化工作，通过对价值创造行为的全面识别和认知，积累最优的业务实施流程，提高流转效率，深层挖掘经营模式创新，将传统面向业务管理的财务工作转向以决策支持和管理控制职能为主的财务模式，实现了重塑财务管理模型的深度智能改造。
GPT作为智能技术中先进的生成式AI产品，其应用的自然语言处理、思维链技术、人工智能生成内容等技术优势都与财务共享的发展不谋而合，GPT背后的支撑技术为财务共享注入了语境情感分析、数据采集与加工分析、深度融合个性化应用场景、升级和再造财务流程等能力，强化了财务领域的应用实践。
综上所述，GPT及其所使用的核心技术在财务领域的应用也是促进财务共享改进与优化的时代要求，两者之间必然存在着紧密联系。
三、现行财务共享模式存在的制约问题
（一）智能技术应用仍处于初级阶段。现阶段财务共享的业务承接流程为：服务企业人员通过共享服务平台提交业务处理单据，财务共享人员对接收单据的表单内容、发票影像、合同文本、审批流程进行审核，无误后生成会计凭证。针对共享的业务处理流程已经依托智能技术实现OCR发票识别、RPA生成集成凭证工作，但OCR无法识别非结构化样式的内部发票以及合同文本问题，RPA也无法判断凭证是否合规操作，所以财务共享对智能技术的场景应用仍处于初级阶段。
（二）缺少数据分析与预测职能。现阶段财务共享只能利用OCR识别等技术解决财务人员手工模拟的问题，但还没有解决预算分析决策、海量财务数据提取生成报告等分析预测思考的问题。究其原因是共享数据中台并没有完全形成，只处于实现数据集中的阶段，但集中的数据还无法使用，导致无法利用全方位分析模型提供有益信息来帮助企业经营决策，系统与数据相互独立的“信息孤岛”问题依然存在。
（三）咨询交互功能影响时效。现阶段财务共享的客服模式以采用“服务台热线接听+转接运维处理”的简单语音交互方式为主，财务准则及填单规范的获取则是以“查阅咨询+人工培训”的方式为主，这两种方式在消耗大量查阅检索时间的同时还占用了部分人力资源，与服务企业也存在业务处理时间差的问题，既影响业务处理时效也容易导致服务企业客户满意度的降低。
四、GPT在财务共享模式下的应用场景
（一）基于信息识别及内容生成的应用场景
1、文本抓取达人。传统财务共享由于多种合同类型无法形成结构化合同文本数据，导致单据信息与合同文本的审核工作仍由人工处理。在这种单据处理方面，GPT可以依靠其强大的自然语言处理技术，快速识别单据中的合同关键信息，如合同方名称、合同金额、质保金等字段；在合同文本方面，GPT可以利用其文本抓取技术，根据单据中的合同关键字准确识别合同文本中的相关信息；并通过NLP语义分析技术对双方数据进行核对，对审核不通过的数据进行预警，不仅降低人工的工作量，也能够提高数据的准确性。
GPT在文本抓取方面优秀的表现能够双向循环定位单据与合同文本中的关键信息，同时精准提取数据审核预警，大大提高财务工作的效率和准确性。
2、质量检查助理。账务的风险合规和质量检查是财务尤为重要的工作，现行质量检查工作是由共享中心抽调专职稽核人员，手工抽检生成凭证与业务发生实质进行核对评估。财务共享能够借助GPT的影像识别技术和强大的算法能力，对处理的凭证按明细科目自行分类整理，智能匹配凭证对应的单据影像及审批流程，形成会计档案数据案卷，构建电子会计档案库；质量检查人员通过GPT智能问答的形式，由GPT帮助质量检查人员快速准确地在电子会计档案库中检索所需的档案信息，同时关联财务知识库中制度准则等内容，提取相关风险合规知识点与检索的凭证档案自行对比匹配，向质量检查人员反馈比对差异，提高质量检查工作效率。
GPT技术充当质量检查小助理角色，对财务共享大量的会计凭证文本及图片档案进行处理和分析，内联电子会计档案库，外联财务知识库，帮助质量检查人员提取和整合凭证风险合规质量信息，提高质量抽检效率的同时也规避了潜在的合规风险。
（二）基于数据分析及预测的应用场景
1、预算分析预测专家。财务共享在完善全面预算管理体系的精细管理与决策支持上还存在不足，这部分优化可以应用GPT技术判断各类预算指标，并对服务企业间预算指标的完成情况展开分析，探究服务企业间指标差异，及时解决指标差异存在的问题，提高预算指标的精细化管理水平；也可以利用ChatGPT的反馈机制，为服务企业定期进行企业内部预算分析，探究服务企业内部预算指标存在的差异，及时总结企业内部预算情况和经验教训，预测未来的预算指标，并向服务企业快速传达相关信息。
GPT技术在财务预算方向的深入应用使其扮演预算分析预测专家的角色，从事前、事中与事后角度实时监控全面预算过程，对大量的预算数据进行模拟分析，预测未来走势，提供经营管理建议和方案，扩大服务企业盈利空间。
2、数据分析报告助手。数据的整理和分析在财务共享工作中扮演关键角色，GPT在文本生成和数据挖掘分析方面的能力为财务报告带来了新的思路。利用GPT可以实现模板化报告的快速生成，报告编制者只需提供相关要求、模板和数据，GPT即能根据不同类型的报告模板自动填充数据，在短时间内生成初步报告，大大简化了报告编制工作，节省大量时间和精力；同时，GPT对数据的深度学习分析策略，可以发现数据中的趋势，根据历史数据预测未来的财务数据，识别可能的财务风险并制定相应的风险应对策略，结合GPT可以使用折线图、饼图、Matplotlib等图表形式来实现数据的可视化，多维度、多视图为服务企业提供有价值的洞察和决策。
GPT可以帮助财务共享从海量数据中提取关键信息进行数据分析，在创建可视化工具来表现多种数据形式的同时还能自动生成财务报告，更有利于企业的信息获取和决策层的使用。
（三）基于语境交互及知识推理的应用场景
1、ChatGPT客服。ChatGPT的对话模式可以深入应用于财务共享客服中心，建立chatGPT客服，用于理解客户提出的相关财务问题并自动作出回复，同时还可以全天候7×24小时不间断响应客户提出的问题，通过“询问”和“回答”的对话方式找到客户所需要的信息或解释，提高业务响应速度；针对表单处理流程、系统更新、财务政策变更等信息，也可以通过ChatGPT客服自动推送相关信息，帮助客户及时了解业务处理情况及更新日志，为客户提供更高效的支持服务。
ChatGPT客服作为人工客服的前端窗口，全天无间断自动处理服务企业的问题反馈的同时，实时推送相关财务消息，它将不再局限于简单回复问题，还能协助客户办理部分业务，对原有客服系统的价值提升量级，改善客户体验。
2、知识咨询秘书。财务共享可以利用GPT的自然语言理解能力及机器学习的技术构建财务知识库，同时结合服务企业实际账务处理与财务知识库融合，让GPT扮演专家和培训师的角色，帮助财务人员解答财务政策法规上的疑问和日常会计实务处理的问题，员工可以随时随地通过与GPT的对话交互从构建的知识库中进行相关法规的学习，提高自身财务知识和技能水平；借助GPT的正向反馈学习机制，GPT能够为财务人员提供个性化的培训内容和学习反馈，根据不同员工的学习进度和能力短板，通过回答员工问题的互动方式，实时监测员工的学习进度和理解程度，给予实时反馈和评估，并针对反馈信息对培训内容不断优化调整，提供更符合员工需求的培训资料。
GPT技术作为财务知识咨询秘书，协助财务共享构建咨询知识库的同时也能提供定制化培训，还能与ChatGPT客服联动向客户实时推送财务资讯，大幅提升员工财务素质和工作效率。
五、在财务共享模式下GPT应用的局限性
（一）现有系统集成不可小觑。财务共享通过财务共享平台、ERP系统、合同系统等多种平台管理财务活动，GPT作为新技术，想要引入财务共享势必要考虑与现有系统和流程集成的问题。一方面，现有系统的接口和数据格式并不是统一的，GPT可能需要通过这些接口来获取数据，因此需要统一数据格式和数据接口来确保GPT能够支持使用；另一方面，部署GPT前需要考虑到对现有系统和流程的影响，财务共享有必要进行充分的测试和评估，以确保集成GPT与现有系统和流程的兼容性，并针对出现的问题进行适当的调整和配置。
（二）确保数据安全不容忽视。财务数据是企业的敏感信息，目前GPT关键技术受国外机构限制，只提供云服务和应用程序接口（API），而财务共享需要将大量数据作为GPT技术应用的训练样本，这就意味着在训练和测试过程中，国外服务器可能会收集并记录训练信息，这种数据收集方式可能会导致企业部分财务数据的严重泄露。因此，为了保护财务数据安全问题，财务共享应采取严密的安全措施。一是需要采用安全的网络连接和数据脱敏、匿名化等加密技术，确保数据在传输和存储过程中的安全，最大限度地减小敏感信息的暴露风险；二是建立访问控制和权限管理系统，并定期开展数据隐私保护及合规要求等内容的培训，提高员工数据安全保护意识，降低潜在的数据泄露风险。
（三）传统财务变革不可避免。GPT技术的应用会带来对传统财务模式的冲击，同时也会推动财务模式向数智方向变革，财务人员的工作角色将从传统的财务核算角色逐步转换为企业决策的支撑和参与者，与此同时，引入GPT可能会替代一部分需要人工处理的工作，从而导致部分工作岗位的流失。因此，财务共享在应用GPT时需要综合考虑业务需求与智能技术的融合，打造人机协同新型财务工作模式。
综上，GPT已成为人工智能技术实现的新突破，本文提出GPT与其所使用的技术在智能财务共享模式下的应用领域与范畴，认为GPT在进一步推动财务共享上具有重要意义。总体而言，将GPT等新技术应用于财务共享是一项充满希望和挑战的任务，需要在各方的共同努力下，建立更加健全的系统平台、完备的技术安全保障措施以及更透明的监管政策，以推动财务共享向更加智能化、创新化的未来迈进。
（作者单位：中国石油集团共享运营有限公司西安中心）
主要参考文献：
［1］唐勇.将ChatGPT引入企业财务共享服务的探讨与思考［J］.新理财，2023（17）.
［2］中总协管理会计分会.新理念、新技术、新应用：AI+IT提速财务数字化转型——第二十三期中国管理会计沙龙综述［J］.中国管理会计，2023（23）.
［3］李闻一.财务共享服务中心的大语言模型应用探究［J］.会计之友，2023（15）.
［4］赵佳韵.数字化、智能化转型背景下企业管理会计工具应用分析［J］.时代经贸，2024（02）.
［5］姜兴贵.ChatGPT会对建设行业带来怎样的影响?［N］.广东建设报，2023-02-14（001）.
［6］洪刚.论人工智能在庭审质证中的运用［J］.南都学坛，2024（02）.
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