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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