浅谈生成式人工智能在财务领域的潜在应用
前言：生成式人工智能介绍
近年来，生成式人工智能（以下简称为生成式AI）在科技领域引起了广泛关注，各种源自生成式AI技术的新应用、新使用场景层出不穷。作为一种超越传统AI的技术，生成式AI不仅继承了传统AI数据分析和预测的基本功能，其卓越的“内容生成”和“对话”能力也让它在同类型的人工智能技术中凸显优势。在内容生成方面，生成式AI能够理解并深入剖析预测结果，处理大规模的文字内容，根据用户的需求自主生成相关的文本，图像，甚至代码。在对话能力方面，生成式AI通过对上下文的理解和模拟人类思考方式，实现了对用户问题更自然、逻辑通顺的回答。这种能力使得生成式AI在与用户交互时，能提供更贴近人类真实对话体验的服务。
生成式AI强大的功能源于技术应用与大数据的充分利用。在技术层面，生成式AI主要依赖于先进的Transformer技术理解并识别文本语义和图像像素，准确地挖掘出关键信息。拿GPT模型来说，Transformer技术帮助该模型辨识句子中的核心词汇，因此可以更为精准地传达作者或提问者的意图。这使得GPT模型在理解和处理信息的过程中表现出了极高的效率和准确性。此外，生成式AI采用的“生成模型”技术，能够让AI创造出全新的内容，比如句子、图像、视频或文章。而在数据层面，生成式人工智能则依赖事先训练的AI模型——即基于大规模数据集的深入训练。在这个阶段，生成式AI会吸收海量的数据，通过深度学习提取知识，提高输出内容的深度。
生成式人工智能在财务领域的发展趋势
随着生成式AI在精确分析大数据方面的成熟度提升，以及用户对其掌握程度的不断提高，我们预见，由生成式AI驱动的“智能助手”将在企业运营和管理中扮演重要角色。对企业财务而言，基于生成式AI的技术实践将为财务专业人员带来一套先进工具。从深入挖掘复杂商业洞察、提升财务工作的运营效益到增强交易合规性，生成式AI在财务领域广泛的应用场景，彰显了它在提高财务服务精准度和推动效率转型方面的巨大潜力：
财务预测
通过采用尖端的算法，生成式AI可以剖析企业结构化和非结构化的业务数据，发掘传统分析工具可能忽略的数据趋势、模式和关联性。借助这一特征，生成式AI能够成为财务团队的得力助手，帮助他们更准确地预测未来业绩。在实际工作中，财务专业人员可以向生成式AI助手提出一系列的开放性问题，随后生成式AI将整合包括企业过往的财务表现、宏观经济趋势以及市场对标信息等相关数据，提供具体且全面的答案。值得一提的是，生成式AI具备自适应的持续学习能力，它的预测精度会随着时间的推移和样本量的增加而逐步提升。对于企业财务而言，这一能力能有效降低风险预测的误差，并持续优化财务决策制定，进而提升企业财务效率。同时，生成式AI的高灵活度和可集成性使其能与其他主流的数据分析工具协同工作，进一步提升财务预测的精确性和质量，实现“1+1>2”的效果。例如，一家全球领先的电脑软件提供商最新公告显示，用户现在可以在其数据分析平台上，利用基于机器学习模型的认知服务助手，实现情感分析、关键短语提取、语言检测以及图像标记等功能。
财务风险管理
企业可以利用基于生成式AI的先进AI算法主动扫描大量财务数据，识别出传统风险管理技术可能遗漏的潜在风险，提前发现并处理风险和漏洞，从而保护企业权益。同时，生成式AI强大的监控功能还可以实现对财务交易的实时把控，对购买金额异常、未知或可疑的交易往来进行预警。因此，借助生成式AI，企业能更迅速和有效地发现并应对潜在问题，从而提升其风险预防和应对能力。
财务报告
生成式AI的特性使得其在处理和分析具有大量文本的财务报告时独具优势。在编制财务报告的过程中，生成式AI利用卓越的文本生成能力，可以针对不同的财务报告标准和口径拟定初稿，并根据用户的反馈对生成的报告自主进行修订和迭代。在审阅财务报告时，生成式AI可以通过深度数据分析和信息归纳功能提供业务洞察，为管理层的决策提供有力参考。例如，当面临企业销售额下滑的挑战时，生成式AI可以分析财务数据，识别问题的核心并提供实际可行的改进建议。这种基于实时数据的系统性和全局化的分析方式，帮助财务专业人员更加深刻、精准、全面、客观地处理复杂财务情境，为实时财务决策奠定了基础。
财务流程运营
财务部门的日常工作往往与各类流程管理和运营紧密相关，常会遇到大量繁重且耗时的重复性工作。如今，生成式AI正在深度改变财务核心流程的运作方式，覆盖合同起草、发票处理、账目核实以及报告审阅等关键环节。针对重复性或者较少分析判断的工作，如合同起草等，生成式AI可以自行起草初步方案或提出建议，有效减轻合同起草环节的工作量。除此以外，基于生成式AI的智能助手还在信息交流的过程中发挥了巨大作用，提高财务部门与其他各部门之间的沟通的便捷性。例如，跨部门团队可以通过生成式AI助手实时获取所需数据，而无需再手动追踪。同时，在财务政策和流程相关常见问题的解答、财务交易状态最新信息的提供上，生成式AI可以随时响应用户的问询。通过这种方式，企业不仅实现了运营效率的大幅提升，也让员工能够将更多的精力投入到需要专业知识和经验判断的高价值工作中。
典型案例分享：生成式人工智能在企业OTC流程中的实践
生成式AI技术在企业财务中的应用并非仅停留在概念阶段。近期，一家企业通过基于生成式AI模型的解决方案，为其订单至回款（Order-to-Cash，OTC）流程带来了数字化智慧赋能的新思路：
► 在客户审批环节，企业不再依赖传统的信用评估模式，而是通过引入先进的数字信用评分模型，对非结构化数据进行深度挖掘。这种模型能够从新闻文章、社交媒体以及其他公开数据源中捕捉到与客户相关的潜在信用风险，并发出实时警报，推荐适当的应对策略。
► 面对庞大的客户账单数据，财务人员现在可以借助基于生成式AI的聊天机器人对潜在问题账单进行初步筛查。例如，在财务团队要求生成式AI识别账单中的异常部分后，生成式AI会采用关联分析法，通过对比发票数据和源文件或数据库，找出并标记不符之处。同时，该AI工具在发现并标记问题的过程中，还能进一步生成针对所发现问题的潜在解决方案，为财务团队提供参考和执行。
► 在应收账款管理上，生成式AI驱动的聊天机器人为企业带来了可见的运营效率提升。它能够快速响应账单询问，解析KPI数据，找出过程中的风险点，并给出改善的建议。此外，它还能根据用户的实际需求，起草具有针对性的电子邮件，以协助处理发票、付款提醒和争议解决等问题。
► 在财务主数据管理上，数据校验和清洗是至关重要的一环。生成式AI可以自动验证和清理财务相关数据，大幅降低错误频率，提高整体数据质量。同时，预定义模板的使用使物料主数据记录的创建过程更加高效，减轻了人工负担。
► 在订单处理环节，生成式AI的应用显著缓解了客服团队的压力。通过引入自动化数据录入功能，它能够从各种来源（如电子邮件、PDF或图像）自动抽取并输入订单数据，既降低了错误率，也加速了整个流程的进程。
展望未来：生成式人工智能在财务领域的实施路径
从整体看，正在探索生成式AI技术的企业财务团队，当前主要聚焦于寻找那些能迅速实现此技术影响力的业务场景。在此过程中，他们也需要具备深远的洞见，展开系统化且前瞻性的顶层规划，稳步推动规模化应用的有序实施。因此，我们建议企业根据生成式AI的技术特性，遵循“稳中求进”的原则，分阶段逐步解锁生成式AI的独特优势，从而实现企业长期战略目标：
► 阶段1 定位：利用生成式AI赋能财务运营的优先场景
在初期，企业需要对其财务流程和工作进行全面梳理，制定初步的应用路线图，锁定具有高效益且易于实施的业务场景。此后，通过概念验证的形式，逐步落地一批生成式AI解决方案，并持续跟踪其实施结果和产出。以试点项目的反馈为指导，企业需要建立一套结构化的运用方法，形成一套完备的企业知识库——包括设定应用流程、制定绩效指标、梳理政策要素以及计算投资产出等工具，从而确保生成式AI技术得到正规化和标准化的使用。这将为生成式AI在企业内的长期推广和应用提供坚实的基础。
► 阶段2 聚焦：确定生成式AI在企业财务中的重点发展领域，逐步构建完整体系战略
根据第一阶段的探索成果，企业可以选取几个重点应用领域，重新审视生成式AI在企业财务数字化转型中所扮演的角色，完善其技术发展体系，并分阶段实现生成式AI的规模应用。与此同时，企业还需整合内部资源，与IT、法律和税务等其他部门合作，实现跨部门、跨领域的数据共享，从而进一步推广生成式AI的有效落地。
► 阶段3 制胜：驱动企业转型，借助生成式AI打造"数字员工"团队，深化财务职能的持续迭代
第三阶段的关键在于利用生成式AI重新塑造客户和员工的价值主张，完成组织转型。企业可以利用AI自动化报告生成和内容创建的功能，以及提供实时洞察和定制化建议的优势，结合其他科技的成熟应用，形成一批专职的“数字员工”队伍，进而可以替代员工当前的低价值且易被替代的工作内容。这不仅会改变员工的角色与职责，提升他们的整体工作体验，同时也将推动财务职能的进一步转型。与此同时，我们还需要明确并培养员工所需的相关技能，使他们能够充分利用生成式AI带来的增强预测能力和实时决策支持，发挥其最大潜力。
结语
生成式AI在全球范围内正迈入高速发展的新时代，尽管其在各行各业已经衍生出无数应用场景，但实现真正的落地应用时仍面临许多挑战。我们看到，各国政府与企业纷纷呼吁加强对生成性AI的管控与治理，以确保该技术符合数据安全等相关法律法规。在此背景之下，安永凭借在战略、企业转型、风险管理等多领域的积累，并整合自身技术经验和前沿能力，近期推出了创新的人工智能平台EY.ai。借助EY.ai的资源，我们致力于协助客户在运用AI优化工作流程的同时，遵循相关政策和合规性要求。
技术应用方面，我们提供包括评估AI的应用场景、发掘行业最佳实践、制定高效的实施路线图在内的专业服务，为企业做足准备，更高效地驾驭AI的潜力。同时，我们专注于量化AI应用的商业价值，优先推动那些具有最大收益潜力的项目。技术合规方面，我们综合考虑AI所涉及的道德、社会以及政策风险，设计了全面的AI指导原则和评定体系对潜在的技术运用风险进行筛查和评估，以确保企业能够在部署AI应用时保有信心。
安永始终关注于为客户创造长期价值。通过将生成式AI与业务战略相融合，我们致力于为企业以创新为导向的数字化未来提供决策支持，协助其积极应对技术变革，实现可持续的转型发展。
参考文献：
[1]. “Generative AI will likely revolutionize the Finance function — here’s how Finance practitioners can lead the way.”EY Elevated Finance Series
[2]. EY.ai External PoV
本文是为提供一般信息的用途所撰写，并非旨在成为可依赖的会计、税务、法律或其他专业意见。请向您的顾问获取具体意见。