财务大模型应用：热潮之下的冷思考与破局之道

GPT大模型· 发布时间：2025-10-23

返回上一页

引言

Klarna公司AI客服的翻车案例警示我们：在财务这一高严谨性领域，财务大模型应用若忽视技术局限，将可能引发数据错误、决策失准等严重风险。当前阶段的AI应用有点像搭积木，能搭出形状，却还承受不了真实业务的重压。”这是金融科技公司Klarna在激进推进AI转型一年后得出的深刻教训。

其AI客服因难以理解复杂意图、未能对接ERP系统、无法感知情绪而表现惨淡。这一案例正是众多企业在AI热潮中陷入“技术崇拜”误区的缩影。在财务领域，对AI的渴望同样迫切。

据2025年影响中国会计行业的十大信息技术评选显示，人工智能通用大模型以54.09%的得票率位列第一，62%的企业计划在三年内部署大模型。从票据识别到智能决策，大模型被寄望重构财务工作全流程。然而，财务场景的复杂性远超一般业务，它要求精准把握“规则之外的灰度”，并在复杂业务链路中实现“系统协同与风险兜底”——这正是当前财务大模型应用的短板所在。

面对当前的现实背景，企业该如何破局？企业该如何在技术成熟度与自身需求之间取得平衡，实现大模型最大化的价值落地？

当大模型遇上财务：机遇之下，却也隐患丛生

从本质上来说，大型语言模型（LLMs）是一个巨大的“模式识别引擎”。它在训练阶段会“阅读”数十亿本书籍、代码库、商业报告，以及财务领域的会计准则、上市公司财报等，通过分析文字之间的关联，找到语言表达的规律，最终具备语言理解与生成、逻辑推理等能力。这种特质，使其特别适合非结构化数据处理、重复性文本处理等财务场景。并且，它还具有强大的“泛化能力”，能够显著降低企业的定制开发成本和应用门槛。

但与此相对，频繁出现的大模型幻觉、薄弱的计算能力、推理与输出的不稳定性，以及决策过程的黑箱特性，是大模型深入财务场景、实现价值最大化的明显掣肘。

大模型幻觉：财务应用的致命隐患

“一本正经地胡说八道”，是很多人使用chatGPT、deepseek等大语言模式都有过的体会。大模型幻觉，不是大模型“故意撒谎”，而是其概率算法的必然结果：其核心是按训练数据中语义关联概率，生成“符合语言逻辑的内容”，而非“生成符合事实的内容”。如表1所示，只要影响输出可靠性的因素存在短板——比如训练数据存在虚假信息、信息断层（数据可用性不足），或模型对问题理解偏差（理解能力薄弱）、无法对接外部数据源校验（整合能力差），算法就会靠虚构内容完成生成，且因其“黑箱”特性，导致这些幻觉的来源往往难以追溯。

表1：大型语言模型幻觉分类及影响因素

大模型计算能力薄弱：精密计算的天然缺陷

计算能力薄弱，是大语言模型的另外一个显著特点。它通过学习海量计算函数的输入与输出数据，让模型参数能对新的计算需求做出预测。比如计算“某产品的毛利率”，它会根据训练中见过的“毛利率=（收入-成本）/收入”的公式案例，对输入的收入、成本数据进行拟合，得出结果——也就是说，大模型的计算过程实质上是一种“拟合预测”而非“精确计算”，这是大模型不擅长精密计算的根本原因。

大模型推理与输出不稳定：财务合规的重大风险

在实践中，大语言模型还存在推理与输出的不稳定性问题。简单说就是：对几乎一样的问题，大模型的推理逻辑、给出的答案可能不一样；甚至对完全相同的问题，在不同时间提问，结果也可能有明显差异。且大模型似乎“越聪明越不听话、指令越多越不听话”——上海人工智能实验室与香港中文大学团队于2025年开展的一项研究显示，大模型越擅长复杂推理，越容易忽略用户的指令要求；模型输出的推理过程越长，越容易“忘记”指令要求。

大模型的这些短板，大幅削弱了其可用性。特别是在财务领域，这种缺点可能会被进一步放大。毕竟对财务工作而言，输入、输出皆有严密规则，“准确、合规、可靠、可追溯”是财务工作的基本要求。在很多复杂的财务场景中，无论是资金收付的精准计算，财务报表的勾稽关系核对，还是重大投资的决策分析……每一个环节都不容有失。若忽视大模型的这些隐患，贸然将其用于一些大模型不擅长的核心财务场景，不仅会直接引发数据错误、流程失控等财务风险，更可能导致监管处罚、决策失准，甚至动摇企业财务体系的稳定性。

智能体：打通企业大模型应用“最后一公里”

探索大模型在企业场景中的价值落地，首先需厘清一个基础问题——企业理想中的大模型，究竟该具备哪些核心特质？

元年认为，真正适配企业级应用的大模型，必须满足七大核心能力要求：既要拥有覆盖多领域的通用知识库，又能深度理解企业独有的私有知识；既要精准捕捉企业用户的真实业务需求，又具备安全访问企业私有数据的权限；同时还需能调用企业内部计算模型以输出更精准的结果，能将复杂业务任务拆解为可落地的执行步骤，并可依据场景动态调整决策，最终推动业务流程优化与任务高效完成。

但遗憾的是，从当前实践来看，无论是技术栈的融合（构建高效的内部系统集成架构，实现大模型与企业既有IT架构的平滑对接），还是业务逻辑的对齐（安全访问并深度消化企业特有的组织架构、战略规划及产品特性等私有知识，确保大模型在具体场景中输出贴合实际的解决方案），抑或任务拆解的标准化，目前每个环节似乎都缺乏现成的最佳实践。如何打通企业应用的“最后一公里”，正是目前大模型实现价值落地的最大难点。

面对这样的瓶颈，Agent（智能体）被寄予厚望。作为一种具备自主性、交互性、目标导向和持续进化的智能系统，它是当前大模型落地的基本形式，也普遍被认为是未来AI原生应用的终极形态。

从本质上来看，智能体是集“大模型+数据+知识+工具”为一身的综合体。它通过调用大模型的能力，实现交互、规划、行动、反思和记忆等核心能力。

智能体为何适合财务场景？

财务工作的核心特点是“流程化、协作性强，对精确性要求高”——比如企业应收账款问题，往往要涉及财务、销售、生产多个部门。单独的大模型，往往无法应对这种复杂流程，但智能体可以凭借“任务拆解、工具编排、跨环节协同”的能力，把应收账款问题这类复杂事项，拆解为“依次执行且可灵活调整的子任务”，并在每个子任务中智能调用企业内部系统（如财务核算系统）、私有知识库（应收管理规范），同时联动多部门角色（自动向销售要合同、向生产要交付凭证），还能对流程状态实时监控与动态调整（比如逾期时推送催办通知），从而让大模型的能力真正嵌入财务的复杂作业链条里，保障流程高效、准确地推进。

这个过程中，智能体解决了大模型单独应用的三大局限：一是不能主动协作；二是不能拆解复杂任务；三是不能持续跟踪流程与动态处理异常。它通过其任务拆解、工具调用、流程协同等能力，衔接大模型与企业的私有知识、内部系统及作业标准，以此保障落地效果的达成。

对企业而言，构建高效的内部系统集成架构、搭建适配业务场景的智能体，只是企业应用大模型的关键一环，大模型在财务领域的高效落地，同样离不开高质量的数据支撑、结构化的知识体系构建与高效检索工具的深度协同。

数据、知识体系与检索工具：大模型落地的核心基石

数据治理：让财务数据从“混乱无序”到“规范可用”

大模型的精准度与实用性，离不开高质量的数据支撑。对企业来说，数据治理是典型的一把手工程，需要从最高层推动，建立统一的数据语言和标准，形成自上而下、“用数据说话，看数据决策”的企业文化。同时，数据治理是一项与业务共同发展、为业务增长创造价值的长期活动，因此企业需要具备长期思维。企业的数据治理应该以价值创造为目标，建立精益化的数据运营体系，确保数据治理能够持续为企业带来效益。只有让数据治理持续创造业务价值，才能取得成功。

知识体系：让财务知识从“隐性分散”到“显性结构化”

财务领域的专业知识，是大模型“理解财务业务、做出正确判断”的基础，企业需要通过知识图谱、术语定义等方式，将隐性知识转化为结构化的知识体系。其中，知识图谱是解决财务领域复杂性、精确性、严谨性需求的基础和关键。知识图谱的核心在于构建实体（如科目、供应商、客户、产品、报表）间的语义关系网络。它超越了文本的简单堆砌，揭示了知识背后的逻辑链条，让AI具备“理解”和“推理”能力。术语定义则是保障财务知识体系“认知统一”的核心前提。它通过对财务领域核心概念的内涵、外延、适用范围等进行明确、唯一地界定，消除不同部门因角色视角差异产生的认知偏差。

高效检索工具：让数据与知识“随用随取”

如果说高质量的数据和结构化的知识体系是大模型落地的基础支撑，高效的检索工具则是激活知识价值的关键利器。

传统的大模型回答问题时，主要依赖训练时学到的知识，若遇到训练数据之外的新信息（比如企业最新发布的财务制度），很容易出现“答非所问”的情况。而RAG技术能在大模型生成回答前，先从数据中台、知识体系中检索相关信息，再基于检索到的内容生成回答。GraphRAG则是在RAG的基础上，结合知识图谱的关联关系进行检索。当用户提问时，系统首先利用强大的图谱关系网络进行深度检索，精准定位相关的实体及其连接的多维度信息片段，再将这些富含上下文和关联关系的“知识碎片”喂给大模型生成最终答案。

总的来看，数据治理通过标准化、质量管控，为大模型提供了“可信输入源”；知识体系通过结构化、显性化，为大模型搭建“专业认知框架”；检索工具则通过实时联动、关联挖掘，为大模型激活“动态知识库”——三者的深度协同，有力地强化了大模型在财务场景中的专业判断能力与输出可靠性，满足了财务“准确、合规、可靠”的核心要求，为大模型赋能财务、实现最大化的价值落地提供了有力支撑。

‌

关于元年

元年科技，财务数智化转型领航者，以“专业管理咨询 + 智能软件平台”一体化模式，深耕管理会计与业财税共享两大核心领域20余年。依托自主可控的方舟PaaS平台、方舟多维数据库与智能化技术，帮助企业实现更智能的管理、更高效的运营、更精准的风控，助力客户成就数据驱动的世界一流企业。

上一篇 : 从“可用”到“好用”：企业如何跨越大模型在财务领域的落地鸿沟？下一篇 : 大模型重塑数字风控：算法、智能体与数据中台如何为企业构筑“免疫长城”？

观点

财务大模型应用：热潮之下的冷思考与破局之道

引言

当大模型遇上财务：机遇之下，却也隐患丛生

智能体：打通企业大模型应用“最后一公里”

数据、知识体系与检索工具：大模型落地的核心基石

观点

售前咨询