大模型开启智能财务数据管理，用知识管理赋能自动化数据核查！
引
IPO 财务核查一直是关注的重点，随着大模型技术的发展和普及，智能财务数据管理迎来新的办公氛围。
万余份财务数据表格，以 Excel 格式计算，加起来也许就几百兆，但财务数据中包含了大量复杂数据关系，核查工作费时费力。随着大模型技术的发展和普及，把财务核查交给大模型吧！
文因快察可覆盖金融业务全场景，如法律合同、招股说明书、信用评级报告、扫描件、审计报告等，全面覆盖 IPO 上市核查、债券发行核查等核心场景。
功能包括：
- 完整性核查，核查金融文档，如招股说明书、债券募集说明书是否按照规则披露。
- 一致性核查，如招股书内容一致性核对以及与审计报告的多文本交叉比对，确保数据上下一致准确性。
- 财务核查，提供财务数据试算平衡与自动纠错和粉饰动机及手段核查功能，助力安全无风险财务流水线。
- 监管合规专业性核查，针对内容提供语义识别核查，对其质量和风险进行多重把控。
这里有一段视频，介绍在IPO招股说明书中的核查：
阅读延伸：“新指引39条”下的IPO智能流水核查 这是那篇有『哥哥』的报告，机器人帮你测出来了
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“用大模型，升级你的企业知识管理”
财报数据管理与质控，是企业知识管理的其中一个场景，通过知识管理帮助企业沉淀专业领域规则、知识数据，高效进行海量财务数据的分析与核查。在场景落地中会发现，以前的企业知识管理面临这样 3 个挑战：
难
企业知识载体多样，知识内容繁杂，缺乏有效的知识识别和知识应用方法，知识沉淀困难，知识应用更加困难。
低
传统知识库管理工具对于知识运营的效率低下，加上实施人员对知识管理认知不足，使得企业难以持续更新知识以应对持续的业务发展。
繁
知识管理尚未与业务进行有效融合，部门企业业务条线复杂，在业务流转过程中产生的知识体量大，主题域广，需要面向业务域进行统一管理。
依托大模型技术，处理海量含有复杂数据关系的文档，进行财务分析、指标查询等核查操作，实现真正运转高效的“数字化”升级——完成数据到知识的转化，构建企业认知智能。
通过增强 AI 能力，应用于知识采集、知识生产、知识应用等各环节，利用大模型技术，实现对知识的深度分析与挖掘，辅助业务决策。利用检索增强生成 RAG 技术，解决知识局限性、幻觉问题、数据安全性问题。基于此构建创新性方案，加强自然语言理解能力，并经多个业务场景验证，有效对抗大模型幻觉，提高内容生成准确性。
大模型知识管理解决方案
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知识获取
随着企业信息化水平的不断提升，文档类型繁杂、数量庞大，采用传统知识库方式进行知识梳理近乎是不可能完成的任务。利用大模型技术构建知识库，可进行知识自动提取，真正实现自主知识沉淀与积累。训练大模型使其具备特定领域知识结构提取能力，能够进行自动化知识提取。
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知识提取
以大模型为基础的知识库系统迭代，加速了传统问答系统中的用户意图理解和上下文情境理解处理，极大地提升了知识获取和加工的效率。支持读取文本、数据库、表格等多格式文档，并提供多场景、多粒度、多轮次、多形态的知识问答交互方式。采用自然语言表达抽取任务内容，并对抽取结果进行条件约束。
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知识库
1、场景化知识库构建。针对不同类型的知识结构、不同场景应用，支持多种知识库构建方式，灵活应对不同的应用需要。语义知识、摘要知识、章节知识等不同的知识库内容构建，避免单一构建方式带来的知识难应用的问题。
2、大模型知识库问答。将大模型知识库问答和传统知识库问答相融合。大模型通过文本切分、分段，自动生成 Q&A，与传统知识库内容相结合，保证已有知识库的知识延续性。
3、快速构建知识库。文因知识库支持用户以 Q&A 问答对及文本导入的形式，快速构建知识库，可实现知识库权限配置，提升企业数据安全性。
4、灵活任务编排。通过可视化任务组合编排，让大模型接入各类工具，并设置参数配置，满足不同的业务场景需要。
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问答&搜索
快速、准确地获取知识，支持智能问答的同时，还可进行多模态知识获取。
以大模型为基础的知识库系统迭代，提升了传统问答系统中的用户意图理解和上下文情境理解，极大地提升了知识获取和加工的效率。
支持读取文本、数据库、表格等多种格式的文档，并提供多场景下、多粒度、多轮次、多形态的知识问答交互方式。除了常规的文本知识搜索以外，也可以提供图片搜索等非文本形态知识搜索，还可以根据数据查询内容以表单、图表形式展现搜索结果。
大模型知识管理——场景应用
1、企业合规管理
企业与监管政策制度更新与变化频率高，如何快速整理海量合规制度文档，赋能规范员工行为与企业内部管理？
解决方案：提取政策制度知识，构建政策制度知识库，通过知识比对，分析政策变化以及制度的内化情况，并对员工行为是否符合制度规范进行分析。
场景拓展：政策制度解读可广泛应用于银行、保险、证券、基金等金融机构的内部合规管理。
2、金融展业助手
银行产品种类多、更新快，如何及时了解产品信息，实现个性化产品推荐，为营销工作焕新动力？
解决方案：提取产品文档中的知识点，根据业务需要生成知识问答或营销话术，也可通过相似度进行产品推荐。基于金融产品营销的细分场景需要，利用大模型提取相应的场景化知识，并根据产品基本情况与客户需求的相关度，推荐符合客户需要的产品。
场景拓展：通过大模型构建产品知识库，可从银行、证券拓展至保险、电信等其他领域，助力其产品营销工作开展。
3、文档智能撰写
企业内部存在大量的文档编写需求，其中很多文档内容制式化程度较高，且依赖大量的外部文档引用，文档编写费时费力。
解决方案：通过外部文档知识梳理，获取参考文案，辅助文档撰写。
场景拓展：文档辅助撰写可广泛应用于企业内部各类文档编写工作中，可在金融、电信、工程、电力等众多领域发挥作用。
4、企业财务分析
财务科目指标繁多，分析任务繁重，且需要深厚的财务知识背景，相关工作耗费大量时间。
解决方案：提取财务报表中的各项财务科目，解读财务指标，并可进行摘要总结，总结公司经营财务情况并适时予以预警。
场景拓展：财务指标分析可广泛应用于券商IPO尽调、银行信贷尽调、财务审计等金融领域的业务场景中。
5、金融业务指标查询
金融场景业务指标数量大，难以聚焦个性化需求结果，且对于指标产生疑惑的时候，很难抽样校验。
解决方案：通过语义理解、NL2SQL 等技术，实现自然语句的指标数据查询、智能支持决策。
场景拓展：大模型结合数据库的指标数据分析，可拓展至智能预测和趋势分析，帮助用户更好地理解金融指标的未来走势。
6、智能客服机器人
现有金融机构的客服系统难以准确理解客户意图，且回答内容套话较多，仅依靠关键字检索无法满足日益增长的高质量服务需求。
解决方案：依托服务生命周期各环节的相关文档建立知识库，用大模型理解用户意图，在知识库中能找到多条相关语料，综合准确答疑，双向互动提升用户体验。
场景拓展：智能服务机器人可广泛应用于银行、保险、证券、基金等金融机构的对外服务中。
7、金融营销话术
现有金融营销话术依赖人工撰写，且话术与产品无法同步上线，人工话术编辑效率低下。
解决方案：依托营销专家的实战经验书籍建立知识库，结合产品相关文档，自动生成贴合用户的互动式营销话术，提供互动性沟通对话。
场景拓展：互动式营销话术可广泛应用于银行、保险、证券、基金等金融机构的对外服务中。
文因互联是一家 AI 大模型系统应用商，以大模型技术为基座，结合 NLP、提示工程、知识图谱等技术，通过多年行业实践积累，实现对业务文本进行文档解析、智能信息提取、智能内容生成、深度语义理解与关联分析，致力于企业知识的深度挖掘与有序传承，进而助力企业实现提高工作效率，沉淀知识工程。
自成立以来，已服务过金融、建筑、媒体、医疗、航空、通讯等多领域各细分场景，落地上百项目，获得IDC Fintech50、CB Insights Fintech50、毕马威Fintech50等权威机构认证。