AIGC 技術在水電行業的應用前景探索

金和平，李德龍，羅惠恒

（1.中國長江三峽集團有限公司，北京市 100038；2.中國長江三峽集團有限公司武漢科創園，武漢市 430014）

0 引言

堅持數字化發展是我國現階段秉承的發展戰略。隨著人工智能、云計算等新一代智能化信息技術正在快速發展，企業為了在急劇變化的市場環境中保持競爭力，需要不斷提高數字化水平。智能化是企業數字化的新階段，人工智能算法的進步使得從海量數據中高效汲取知識成為可能[1]，而信息的更新速度、頻率的加快使企業知識的迭代更新存在挑戰，來源更廣的信息則需要企業基于業務需求進行深度加工，比如事實知識、專家經驗、操作流程等，這些蘊含著巨大價值的知識廣泛存在于水電行業，如何充分挖掘行業知識，如何將行業專家知識與人工智能有效結合以最大程度發揮其價值，具有重要意義。

目前，以AIGC（Artificial Intelligence Generated Content）技術為首的新一代信息技術革命，正以不可阻擋之勢席卷而來。由于AIGC 技術在圖像、視頻、多模態問答等方面的優勢，可以更好地理解和描述復雜現實世界的信息，能夠極大提升對信息的自動分析、提取、生成和決策的效率，因此帶來了智能信息處理的顛覆性變革。水電企業可以借助AIGC 技術的發展，在數據洞察、流程自動化、決策和運營智能化等方面，產生更多的創新模式，拓展更多的發展機遇。

1 水電企業在數字化轉型中面臨的問題與挑戰

一方面，在當今的數字化時代，水電企業產生和處理的信息形態的多樣化，帶來了數據量的指數級增長，信息的承載形式從結構化數據拓展到非結構化數據，包括日志、文檔、圖像、音頻等，針對來源豐富、形態多樣、更新速度較快的數據，企業需要具備新舊數據資產的差別化管理能力，既能做到實時積累新知識，也能迭代保留部分有價值的舊知識，信息處理的方式需要逐步升級。另一方面，信息更新速度的加快，深度挖掘信息價值的需求增加，來源廣度的延展，都對處理的實時性提出更高要求。

目前，大部分水電企業仍處于數字化的早期階段。在企業數字化轉型的過程中，企業普遍希望以數據驅動的方式提升企業經營管理的效率，但面對數字化過程中積累得越來越多的數據如何處理和應用，企業面臨著新的挑戰。

首先，由于缺乏足夠的數據處理能力，水電企業在生產經營中產生的大量數據無法被充分使用[2]，難以依靠數據形成智能決策；其次，面對越來越復雜的數據形態，以人工為主的傳統數據處理方式已經無法滿足企業的需求，企業急需借助智能化技術和應用的幫助；最后，由于人與系統之間的溝通存在困難，數據無法有效地被系統理解，現有數據資產依舊無法與實際的業務場景結合，形成智能化的決策。上述因素都阻礙著企業業務發展，因此企業需要借助智能化技術，幫助企業邁向智能化階段。

2 AIGC 相關技術

2.1 什么是AIGC

生成式AI（AI Generated Content）是指通過學習現有的數據和知識，生成全新的、相對真實的數據和知識，從而實現人工智能的目的。與傳統的AI 技術相比，生成式AI 技術具有更強的學習能力、適應能力和創造力，能夠為人們提供更加智能化的服務。

生成式AI 技術的應用場景非常廣泛，如文本生成、音頻生成、視頻生成、知識推理、智能問答等。例如，在文本生成領域，AIGC 技術可以根據用戶提供的關鍵詞、主題和情感等信息，生成符合要求的文本內容。在音頻生成領域，AIGC技術可以根據用戶提供的背景音樂、主題和情感等信息，生成符合要求的音頻內容。在視頻生成領域，AIGC 技術可以根據用戶提供的場景、人物角色、情感和場景變化等信息，生成符合要求的視頻內容。在知識推理領域，AIGC 技術可以根據用戶提供的文本、圖像和語音等信息，生成符合要求的推理結果。

2.2 ChatGPT 的核心技術

2022 年11 月30 日，OpenAI 發布了一款全新的對話式通用人工智能工具：ChatGPT（Chat Generative Pre-Trained Transformer，對話生成型預訓練變換模型）。這款工具展現出卓越的語言理解、生成和知識推理能力，能夠準確把握用戶意圖，進行有效的多輪溝通。自ChatGPT 上線以來，五天內活躍用戶數即達100 萬人，兩個月內已超過1 億人，成為歷史上增長最迅速的消費者應用程序。

ChatGPT 作為AIGC 技術的眾多應用中的典型應用，主要聚焦于生成文本內容，其本質是一個由1750 億參數表示的深度神經網絡大模型，雖然大模型技術已有五年，僅這次引起世界轟動，是因為首次實現了語言智能的五方面突破：①海量信息的全量在線記憶；②任意任務的對話式理解；③復雜邏輯的思維鏈推理；④多角色多風格長文本生成；⑤即時新知識學習與進化。ChatGPT 展示了解決自然語言處理這一認知智能核心問題的途徑，并被視為朝通用人工智能邁出的關鍵一步。

如圖1 所示，ChatGPT 的訓練流程具體分為以下三個步驟：

圖1 ChatGPT 的訓練流程Figure 1 ChatGPT training process

（1）有監督的微調訓練。通過收集、比較數據，調整優化GPT-3.5 模型，創建強化學習的獎勵模型（Reward Model，RM），這部分數據來自研究人員的現實對話，研究人員分別扮演用戶和ChatGPT 的角色進行對話，根據對話內容形成一個規模相對較小、高質量的數據集，用于語言模型的調整優化。

（2）訓練獎勵模型。GPT 模型會根據文本提示生成多個輸出結果，訓練師要對這些輸出結果與人類的回答進行比較，并根據其質量從最好到最差排序，形成一個新的數據集，獎勵模型將運用這個新的數據集進行數據訓練，以預測用戶更喜歡哪個模型輸出。

（3）調優與改進。使用這個獎勵模型作為獎勵函數，配合近端策略梯度算法（PPO），微調監督學習訓練出來的生成模型，并根據得分結果更新模型的參數，實現對ChatGPT 的優化和改進。

2.3 現有的大語言模型

根據時間劃分，近年來具有代表性的大語言模型如圖2所示，大部分的大語言模型源自Transformer 設計[3]，其中包含由自注意力機制支持的編碼器和解碼器模塊。根據架構結構，大語言模型可分為三組：僅編碼器；編碼器-解碼器；僅解碼器。圖3 顯示了具有不同模型架構和大小，以及開源可用性[4]。

圖2 根據時間劃分的代表性大語言模型Figure 2 Representative large language model divided by time

圖3 根據技術路線劃分的代表性大語言模型Figure 3 Representative large language models divided according to technical routes

3 AIGC 技術在水電行業數字化轉型升級中的應用場景

3.1 工程建設

水電工程建設的規模大、周期長，建設過程中會積累海量的數據，存在信息難以查找、數據處理和分析工作量大、數字化交付效率低等問題。因此針對建設、安裝、調試所沉淀的工程知識，通過在水電工程智能建造平臺中嵌入定制化的GPT 大模型，可以實現以下功能：

3.1.1 勘探與建設方案制定

GPT 技術在抽水蓄能電站、風力和光伏發電站等工程項目的勘探建設方面可以發揮以下作用：

（1）選址分析：GPT 技術可以從以下維度進行分析，并自動出具選址報告，對各個選址進行綜合評估，找到風險最低、發展潛力最高的地址。

1）地理特征：識別和比較地形、地貌、海拔和土壤等地理特征，以確定建設項目所需的地理條件和潛在限制因素。

2）資源評估：分析歷史和實時數據，如溫度、降水、風速、風向、日照時數等氣候數據，評估可再生能源資源的潛力，為工程項目提供科學依據。

3）水文條件：對于抽水蓄能電站，GPT 技術可以評估水源的可用性、流量變化、徑流特性等水文條件，以確定電站建設的可行性。

4）環境影響：評估潛在選址對周邊生態環境、動植物棲息地和人類居住區的影響，從而確定對環境影響最小的選址。

5）交通和基礎設施：自動分析選址附近的交通和基礎設施狀況，如道路、鐵路、電網接入和通信設施等，以降低工程項目的建設和運營成本。

6）社會經濟因素：分析選址所在地區的人口、經濟、政策等社會經濟因素，以確保項目符合當地政府規劃和發展目標。

（2）設計方案的優化：利用GPT 技術的分析能力，可以協助工程師優化電站設計。

1）設備配置優化：可以根據歷史數據和實時監測數據，分析并推薦最佳設備配置方案，如發電機容量、逆變器選型、支架設計等，從而提高電站的整體性能和可靠性。

2）設計經濟性評估：可以進行全面的成本效益分析，評估不同設計方案的投資回報、運行成本和環境效益，為工程師提供經濟性優化建議。

3）生態與環境影響評估：評估電站設計方案對環境和生態的影響，為工程師提供減輕環境影響的建議，如噪聲控制、土地復墾等。

（3）成本效益分析：可以全面評估工程項目的投資回報、運行成本和環境效益，輔助決策者做出合理投資決策。

1）投資回報分析：可以根據工程項目的預期收益、投資成本和運營成本，計算投資回報指標，如凈現值（NPV）、內部收益率（IRR）和投資回收期（Payback Period）等，幫助決策者評估項目的經濟效益。

2）運行成本分析：可以分析工程項目的運行、維護、設備更新及人力成本等各項支出，為決策者提供全面的成本預測，有助于優化成本控制措施。

3）環境效益評估：針對抽水蓄能電站、風力和光伏發電站等清潔能源項目，GPT 技術可以評估它們在減少碳排放、提高能源效率和保護生態環境等方面的環境效益。對于數據中心建設，GPT 技術可以評估采用綠色能源和節能技術帶來的環境效益，將環境效益納入整體成本效益分析，促使決策者關注可持續發展。

4）敏感性分析：可以進行敏感性分析，評估關鍵參數變化對工程項目成本效益的影響，幫助決策者識別風險點并制定相應的應對措施。

5）方案比較與優化：通過對不同工程方案的成本效益分析和比較，可以幫助決策者選擇最優方案，實現資源配置的最大化效益。

6）動態監控與調整：可以實時跟蹤工程項目的成本和收益數據，為決策者提供動態的成本效益分析，以便及時調整項目方案和管理策略。

（4）風險評估與管理：GPT 技術可以識別和預測工程項目可能面臨的技術、經濟、政策和環境風險，為項目管理者提供有針對性的風險應對策略。

1）技術風險評估：可以分析工程項目中可能出現的技術難題、設備故障和系統失效等風險，為工程師提供針對性的解決方案和預防措施。

2）經濟風險評估：通過對成本、收益和投資回報等經濟指標的分析，可以識別工程項目可能面臨的財務風險，如成本超支、收益不達預期等，并為決策者提供優化建議。

3）政策風險評估：可以分析政策變動對工程項目的影響，如政府補貼政策、環保法規等，為項目管理者提供應對政策風險的策略。

4）環境風險評估：可以評估工程項目對環境的潛在影響，如土壤污染、水資源短缺、生態破壞等，為工程師提供環保措施和減輕環境影響的建議。

5）社會風險評估：通過對社會輿情、民意反饋等信息的分析，可以識別工程項目可能面臨的社會風險，如社會抗議、安全事故等，并為項目管理者提供應對策略。

6）供應鏈風險評估：可以評估工程項目的供應鏈穩定性和延遲風險，提供應對供應鏈中斷、原材料價格波動等風險的備選方案。

7）項目管理風險評估：可以分析項目管理過程中可能出現的風險，如進度延誤、人力資源不足等，并為項目管理者提供優化項目管理流程的建議。

8）風險監控與預警：可以實時監測工程項目中的各類風險指標，并在風險達到預警閾值時向項目管理者發出預警，幫助其及時采取應對措施。

3.1.2 信息過濾、提取與知識沉淀

通過對信息進行實時過濾、提煉和結構化分層，結合政策法規進行標準化比對，對建設、安裝、調試過程中積累的工程內容建立結構化和系統化的數據庫，為工程項目持續不斷地積累高質量、精練的知識庫，以及工程團隊精準查找所需工程資料奠定扎實基礎。

3.1.3 全天候的自助查詢

通過自助對話查詢實現施工數據、技術方案和疑難問題的解答服務，工程建設人員可以隨時隨地獲取所需信息，不必依賴其他人員幫助。這種方式不僅節省了用戶的時間，還提高了工程建設的數字化管理水平?；贏IGC 技術的生成式對話系統如圖4 所示。

圖4 傳統對話系統與生成式對話系統的區別Figure 4 The difference between traditional dialogue systems and generative dialogue systems

3.1.4 科技研究支持

可以為進度仿真、結構溫度/變形/應力/滲流分析等研究快速提供精準數據，有助于預防水電工程中的滲漏等問題，優化工程設計和施工方案，幫助工程人員更好地理解和掌握工程建設過程中的科學技術問題，為工程建設的順利完成提供堅實的技術支持。

3.1.5 協同工作與溝通

可以輔助工程人員進行跨部門、跨專業的協同工作和溝通，多地、多施工場景、多施工單位之間的信息高效共享，提高工程建設過程中的協調性和協同效率。

3.1.6 提高數字化交付效率

通過快速將工程建設過程中產生的數據、文檔、圖紙等信息數字化，自動進行歸檔、整理和管理，避免信息孤島和溝通障礙，實現工程過程和數字化同步建設，進一步提高數字化交付的效率。

3.2 生產運維

在自然語言處理（NLP）中，預訓練是指在特定任務微調之前，將語言模型在大量文本語料庫上訓練，為模型賦予基本的語言理解能力。如GPT-2、GPT-3、GPT-3.5、GPT-4、LLaMA 都是Pre-train 大模型。Pre-train 大模型通過預訓練后，已經具備大模型通用基礎能力，包括智能問答、智能檢索、自動生成等。通過在水電站部署大模型，輸入水電站行業數據集、專家系統庫、全局感知數據集進行大模型針對性精調，使其具備對電站行業know-how 能力，精調智慧電站行業專屬大模型，賦能智慧電站業務。通過在水電工業互聯網平臺、大數據中心動環管理系統等平臺嵌入GPT 大模型，能夠充分發揮大模型在生產運維方面的優勢，提高運維效率，降低運維成本，確保設備的可靠性和安全性，在水電站部署垂直行業大模型的流程與總體架構如圖5 和圖6 所示，具體功能如下。

圖5 智慧電站垂直領域大模型的實現流程示意圖Figure 5 Schematic diagram of the implementation process of the smart power plant vertical industry model

圖6 智慧電站垂直領域大模型方案總體架構Figure 6 Overall architecture of large model solution in smart power plant vertical field

（1）構建完善的運維知識體系：日常的電站巡檢、數據中心巡檢、設備維保過程中會產生大量的數據，包括結構化數據以及非結構化數據，例如生產計劃，發電機組等設備運行數據、巡檢數據、運維數據、氣象數據、水文數據、檢修數據、倉儲庫存記錄，各類業務報表、專題研究報告、會議紀要以及現場照片資料等。由于大語言模型擅長處理非結構化文本數據和語義理解，而知識圖譜專注于結構化數據并檢索答案，通過兩者的有機結合，可以在處理復雜問題時充分發揮各自優勢，以構建統一知識庫，提高知識推理和信息檢索的準確性和效率[5-6]。

因此，結合大語言模型的生成能力和向量檢索能力，將自然語言交互和知識圖譜結合，形成可控、可信、可靠的問答，解決大模型自身所無法解決的“幻覺”問題，為運維應用解決“最后一公里”實現落地。其中基于向量知識庫+提示工程的知識檢索與問答的流程圖如圖7 所示?；谥R圖譜增強大模型的文檔問答的流程圖如圖8 所示，在意圖識別階段，用知識圖譜進行實體別稱補全和上下文推理；在Prompt 組裝階段，從知識圖譜中查詢背景知識放入上下文；在結果封裝階段，用知識圖譜進行知識修正和知識溯源。

圖7 基于向量知識庫+提示工程的知識檢索與問答Figure 7 Knowledge retrieval and question answering based on vector knowledge base + prompt engineering

圖8 大語言模型+知識圖譜實現可控可信可靠問答的架構Figure 8 Large Language Model + Knowledge Graph for Controlled Trusted and Reliable Q&A Architecture

（2）知識庫自動更新：通過實現知識的自動補充和更新，從而使得整個運維知識體系更加完善和豐富。

1）自動化學習與更新：GPT 技術可以通過自動化學習，定期從互聯網、內部數據庫、行業報告、研究文獻等渠道獲取運維領域的最新信息和技術動態，這將有助于系統隨著時間推移和技術變革而持續更新其知識庫。

2）用戶反饋機制：可根據用戶反饋，對知識庫的錯誤或不準確信息進行自動修正。這種用戶參與式的知識庫更新方式，有助于提高系統的準確性和可靠性。

3）定期審查與維護：為確保知識庫的準確性和時效性，GPT 技術可以定期進行知識庫的審查和維護工作，這包括刪除過時信息、補充新知識點、優化知識結構等。

4）多領域知識融合：可以將運維領域的知識與其他相關領域（如設備制造、環境保護、能源政策等）的知識進行整合，提供更為全面和深入的信息支持。

（3）24h 實時自助查詢：可以全天候提供實時響應服務，滿足運維人員在不同時段的咨詢需求，當運維人員需要技術支持時，可以隨時向系統提問并獲得及時的解答和建議。同時系統還能根據問題的復雜程度，自動判斷是否需要進一步的專家支持。例如在設備檢修查詢方面，采用AIGC 技術賦能的流程如圖9 所示。

圖9 AIGC 技術賦能設備檢修Figure 9 AIGC technology enabled equipment maintenance

（4）設備健康管理：利用發電機組運行數據、巡檢數據、檢修數據等信息，分析設備的健康狀況，為運維人員提供預測性維護建議，降低設備故障風險。

（5）應急事件處置：基于現場照片資料、設備故障記錄和業務系統日志，利用知識圖譜中的結構化知識提高GPT 模型的可解釋性，使得模型的預測和推理過程更加透明，提高知識推理和信息檢索的性能，為運維人員提供有章可循的應急響應方案和事故處理建議。

（6）自動報告：結合RPA 技術，GPT 大模型可以實現以下功能：

1）自動生成報告：可以根據運維人員提供的數據和需求，快速生成各種類型的運維報告，如檢修報告、巡檢報告、故障診斷報告、設備維護報告、能效分析報告、設備維保剩余期限報告等，從而減少人工撰寫報告的時間和精力，提高報告質量和一致性。

2）自動生成圖表和可視化：可以根據所需數據，自動生成圖表和可視化結果，使報告更加直觀易懂，幫助運維人員快速了解設備運行狀況和運維工作進展。

3）自動分發報告：可以將生成的運維報告自動發送給相關人員（如項目經理、維修技術人員、監管部門等），實現信息的快速傳遞和共享，提高工作效率。

4）智能模板匹配：可以根據報告類型和需求，自動選擇合適的報告模板，保證報告的規范性和易讀性。

5）個性化報告定制：可以根據用戶的特定需求生成個性化的運維報告，滿足不同角色（如管理層、技術人員、外部監管機構等）的信息需求。

3.3 流域調度與管理決策

（1）大模型等人工智能技術在氣象預報中的應用。針對人工智能新方法優勢利用，采用以多模態可進化為代表的前沿人工智能算法研發清潔能源氣象大模型，包含風速、溫度、降水、極端事件、功率、用電供/需側等清潔能源“生產-輸送-消納”的各環節氣象要素預警預報預測；研發低人工依賴的多時間尺度氣象保障平臺，構建清潔能源行業通用的人工智能大模型標準算法池并進行推廣應用；擴展人工智能算法池，對模式輸出結果進行誤差訂正，自主研發人工智能預報誤差訂正模型，提升氣象預測精度；研發跨區域/場站自動人工智能算法循環迭代系統，并結合數值模式預測結果搭建無縫隙氣象預測平臺；研發資料同化與深度學習相融合的混合數據融合、同化算子，提升多源數據融合效率及精度，評估長江流域乃至全國區域的水-風-光資源；深度耦合人工智能與傳統數值模式模型，利用人工智能算法改進氣象數值模式參數，提升天氣-氣候數值模式計算精度。

（2）通用大模型與水資源業務模型集成應用?；谕ㄓ么竽Ｐ烷_展模型微調工作，構建滿足水資源高效利用領域的高質量語義庫和數據集，構建問答數據集，構建語言大模型與傳統預測模型插件和接口，完善傳統模型與語言大模型交互機制，完善以語言大模型為核心的傳統水資源領域相關模型的生態體系建設；利用大模型微調技術，實現對部分傳統模型的融合；開展大模型風險和隱私管理，開展基于物理機制與數據驅動模型融合研究，開展對水資源高效應用后的大模型效果評價及可解釋性研究。全面促進大模型與傳統模型共同發展和融合。

3.4 安全培訓與評估

GPT 技術在安全培訓領域具有廣泛的應用前景，能夠幫助提高運維人員的安全意識和技能水平，降低生產事故的風險，為企業創造更安全、更高效的生產環境，具體表現在以下幾個方面：

（1）定制化安全培訓：根據運維人員的具體職責和需求，可以生成針對性的安全培訓材料和課程，包括操作規程、應急預案、安全事故案例分析等，有助于運維人員掌握安全操作要求和風險應對策略，提高安全意識。

（2）安全知識測試與評估：可以根據安全培訓內容、日常巡檢的重點場景和重點任務，高度定制化地自動生成測試題目，全面評估運維人員的安全知識掌握程度，實現自動評分、生成反饋報告，并為運維人員提供個性化的學習建議。

（3）安全培訓效果追蹤：可以持續追蹤運維人員的安全培訓效果，定期進行復訓和知識更新，確保人員始終具備高水平的安全意識和技能。

3.5 輔助辦公

3.5.1 日常辦公

GPT 大模型在輔助辦公方面具有廣泛的應用潛力，其主要作用包括：

（1）自動文本生成：可以根據用戶的需求和輸入，快速生成各類文本，如郵件、報告、演講稿、提案等。這將大大節省辦公人員的時間和精力，使其能夠專注于更重要的工作任務。

（2）語言風格調整：可以根據用戶的要求，調整文本的語言風格，如正式、非正式、商業、學術等，滿足不同場合的溝通需求。

（3）語法和拼寫檢查：可以自動檢查文檔中的語法錯誤和拼寫錯誤，并給出修改建議，提高文本質量。

（4）內容優化：可以對文檔進行內容優化，如邏輯結構、表述方式、論證論據等，使文本更具說服力和可讀性。

（5）知識檢索與問答：可以作為智能問答系統，幫助用戶快速獲取所需信息，提高工作效率。同時，GPT 大模型可以持續學習和更新知識庫，使其能夠及時反映行業的最新發展和技術變革。

（6）智能會議紀要：通過結合使用GPT 大模型和LoRA微調（Low-Rank Adaptation）技術，可以持續迭代優化模型，滿足不同會議的要求，實現實時記錄會議內容，智能生成規范準確的會議紀要，幫助參會人員快速回顧會議要點，提高工作效率。同時可以將生成的會議紀要根據會議主題實現自動歸檔，方便參會人員后續進行檢索和查閱。

（7）自動回復與溝通：可以作為智能助手，幫助用戶自動回復郵件和即時消息，減輕溝通負擔。同時可以提供多語言翻譯功能，協助處理跨語言溝通。

（8）任務管理與提醒：可以協助用戶管理待辦事項和日程安排，提醒重要事件和截止日期，確保工作的及時完成。

（9）會議安排。

1）會議日程安排：可以通過與用戶的對話交互，獲取會議主題、時間、地點等信息，智能生成會議日程安排。同時，系統可以根據各參會人員的日程，為會議安排合適的時間，避免沖突。

2）會議室查詢與預約：可以根據會議時間、人數等需求，查詢企業內部會議室的使用情況，為用戶推薦合適的會議室并完成預約操作。

3）領導日程查詢：可以自動發送消息給領導，查詢領導的日程安排，幫助員工了解領導的空余時間和會議安排，方便在合適的時間段預約會議。

4）自動生成會議公告：可以根據會議日程安排和參會人員信息，自動生成會議公告，確保會議信息的準確性和規范性。

5）發布與通知參會人員：可以將生成的會議公告自動發送給參會人員，或者通過企業內部通信工具進行發布，確保所有參會人員都能準時收到會議信息。

6）日程提醒與變更：可以設置會議提醒，確保參會人員按時參加會議。如有會議變更，系統可以自動更新會議信息，并重新通知參會人員。

3.5.2 財務管理

（1）財務專家智庫：可以作為財務顧問的角色，為用戶解答有關財務概念、會計核算方法、財務管理方法等方面的問題，提供及時的財務知識支持。

（2）多功能的分析工具：通過分析框架提供、分析代碼支持、分析模型構建和分析結果解讀，從而挖掘數據背后的財務規律和趨勢，幫助財務分析師理解分析結果的含義，為企業提供有針對性的財務建議和策略。

（3）自動化的報告助手。

1）自動編寫會計報表附注及財務情況說明：可以根據會計報表的內容和要求，自動生成相應的附注，幫助用戶詳細了解會計報表中各項數據的來源和計算方法。此外，可以根據企業的財務數據和業務情況，自動生成財務情況說明，對一定會計期間內財務、成本情況進行分析總結。

2）自動出具財務報告：借助GPT 大模型進行財務數據清洗和準備、模型調整和報告模板設計，可實現自動出具財務報告，為企業節省大量人力和時間成本。

（4）智能化的決策顧問：財務管理人員可以借助其商業邏輯和分析能力獲取關于財務決策的參考：

1）資金及資本決策：GPT 大模型可以提供資本結構、資產配置、現金管理、資金預算等方面的建議，協助企業優化現金管理流程，根據企業的經營計劃和預期收入，為企業制定合理的資金預算方案。

2）經營決策：在研發管理方面，GPT 大模型可以為企業在研發環節提供優化研發投入、提高研發產出的管理建議。在采購管理方面，可以為企業在采購環節提供降低采購成本、提高采購效率的管理建議。

3）戰略決策：在業務開展方面，GPT 大模型可以分析企業是否應開展某項業務，評估潛在的市場機會和競爭風險。在經營策略方面，可以為企業提供關于采取某項經營策略的優缺點分析，為企業制定長期戰略提供智力支持。

（5）全天候的財務秘書：在文本信息總結方面，能夠對大量的財務報告進行快速閱讀和總結，提煉出關鍵信息和要點，供管理層和相關人員更快地獲取關鍵信息。在財務運營客服方面，能夠24h 自動回答業務人員關于報銷的問題，如報銷流程、標準、申請材料等，從而提高報銷效率，節省溝通成本和財務人員應答精力。與此同時，能夠自動回答業務人員關于合同的問題，包括合同審批流程、合同條款解讀等，確保業務人員在合同簽訂和執行過程中遵循公司規定，降低合同風險。

4 結語

本論文綜合分析了AIGC 技術和大模型在水電行業的應用前景。大型模型的多模態數據處理能力提高了數據知識化的效率，AIGC 技術推動了知識在各類業務場景中的深度應用。通過整合信息系統和加強數據貫通，企業形成了數據驅動的智能決策能力，提升了整體運行效率和產業鏈協同效率，加速了數字化轉型。針對水電行業需求，研究“通用大模型+行業小樣本”技術組合，實現差異化的垂直領域大模型，展現出了廣闊的發展前景。

未來，利用AIGC 技術進一步實現多模態數據的融合處理，應用通用大模型加速數據要素的流通與發展，進一步打造能夠理解人類指令、制定復雜計劃并自主采取行動的水電行業人工智能體（AI Agent），進一步提升系統自主決策能力，推動水電行業的智能化升級。