随着AI技术的飞速发展，生成式AI、大模型等AI技术逐渐成为推动各行业变革的关键力量。在财务领域，生成式AI、大模型等技术的应用正重塑传统财务管理模式，为财务工作带来前所未有的机遇与变革。根据上海国家会计学院2023年7月发起的“ChatGPT为代表的大模型对会计人员职能转型的影响与应对”主题调查显示，调查对象认为大模型对会计核算、财务分析、税务管理、内外部审计、成本管理、预算管理、财务报告、资金管理、财务BP（商业伙伴）、投融资管理、风控合规、财务战略等“大会计”职能均有一定程度的影响。
AI技术对财务赋能的全景图
技术架构层面
生成式AI、大模型等AI技术在财务领域的应用，依托于强大的技术架构支撑。其底层是海量数据的采集与整合，涵盖企业内部财务数据、业务数据以及外部市场数据、法规政策数据等多维度信息，通过数据中台实现数据的统一存储与管理，为大模型的训练提供丰富原料。在此基础上，AI借助先进的算法架构，如Transformer等，进行深度学习与训练，以理解并生成自然语言文本、处理结构化数据等。同时，为了满足不同财务场景的需求，技术架构还需支持模型的微调、优化以及与现有财务系统的集成，通过API接口等方式实现与财务软件、ERP系统的无缝对接，确保AI技术在财务领域的可落地性。
核心能力层面
生成式AI、大模型等AI技术为财务赋予了多项核心能力，如智能交互能力、数据分析与洞察能力、风险预警能力等。
首先，智能交互能力使得财务系统能够以自然语言的方式与用户进行交流，理解用户的意图并准确回答问题。尤其在AI智能体快速发展阶段，其以自主学习和数据处理基础性工作，也重塑了人类与数字设备的互动体验。如智能财务助手可实时解答员工关于费用报销、政策咨询等方面的问题，减少财务人员低价值的财务工作量。
其次，数据分析与洞察力得以大幅提升。AI借助大模型能力，能够抓取生产、销售、采购等多维度数据汇聚到财务部门，经挖掘和切片等操作，充分识别数据中潜在的规律和价值，为经营分析和财务决策提供数据洞察与支持，例如通过对历史财务数据的分析预测未来资金流动、识别成本控制的关键点等。
最后，风险感知与预警能力增强，凭借其对复杂数据关系的理解，AI技术可以更敏锐地察觉到潜在的财务风险，如信用风险、市场风险等，并及时发出预警信号，助力企业提前采取应对措施。
应用场景层面
从应用场景来看，生成式AI、大模型等AI技术在财务领域呈现出多点开花的态势。例如在财务管理方面，智能报表生成、智能预算编制与优化、资金预测与流动性管理等应用层出不穷，帮助企业在资源分配和资金运作上更加精准高效。在财务运营环节，智能审核、自动记账、智能报销等自动化流程大幅提高了工作效率，减少了人工错误。在财务决策支持领域，AI技术为投资决策、融资策略制定、绩效评价等提供了深度分析和智能建议，辅助管理层做出更明智的决策。此外，在财务风险防控方面，如欺诈检测、合规性检查等场景，AI也发挥着重要作用，有效保障了企业财务的安全与稳定。
