生成式財務大模型在財務報告體系中的應用探索

●張志國 張 真 張樹輝 吉發浚

一、引言

生成式財務大模型是一種基于人工智能和自然語言處理技術的新興工具，對財務報告體系帶來了許多影響和挑戰。 這些模型的出現提高財務報告的準確性和一致性，加強財務管理與分析效率，并提供更好的風險管理和預測能力。 然而，也面臨著數據隱私和安全性、 會計準則適用性、財務審計變革、模型自身性能和財務專業人員培訓等挑戰和問題。 為了充分利用這一新技術，需要強化數據安全、確保法規合規、優化審計管理、不斷完善模型技術等方面，并加強財務人才隊伍建設。 生成式財務大模型代表財務領域數字化和智能化的未來趨勢，并將繼續塑造財務決策和報告方式。

二、生成式財務大模型概述

當前，新一代AI 熱潮席卷全球。生成式財務大模型 （后文簡稱模型）指以企業歷史數據積累為基礎，通過結合數據模型和預測模型，利用海量財務研報、年報、財經期刊和論文、制度文檔、政策解讀等專業知識，形成一種集成了最先進的自然語言處理技術的強大工具，為企業管理者提供專業參謀服務，如GPT（生成式預訓練變換器）系列，開始在財務領域廣泛應用。 這些模型在財務報告體系中通過在大規模文本數據上進行預訓練，生成與財務報告、財務陳述、會計準則等相關的自然語言文本。 同時，能夠理解和處理這些文本，從財務報表中提取信息、解釋財務數據、生成財務報告摘要，一方面可以執行數據分析任務，如趨勢分析、比較分析、異常檢測和數據挖掘，幫助企業更好地理解其財務狀況，另一方面利用上述收集和分析的數據進行預測和模擬，以幫助企業預測未來的財務趨勢和風險，并生成財務預測報告，提供決策支持。

三、 生成式財務大模型對財務報告體系的影響

通過學習海量財務數據和模式，生成式財務大模型能夠自動化編制高質量的財務報告，顯著提升報告的準確性和時效性。 深度挖掘隱藏信息，揭示潛在規律與風險趨勢，為決策者提供更為全面、精準的洞察。 此外， 大模型還能實現個性化定制報告，滿足不同利益相關方需求，并在復雜數據分析、預測預警等方面發揮重要作用，從而革新了傳統財務分析方式，提升了財務管理效率與智能化水平。

（一）提高財務報告準確性和一致性

模型數據處理和驗證自動化特性有效減少人為錯誤的機會， 提高財務數據處理和報告的準確性和可靠性，為企業提供更可靠的財務信息基礎。一方面模型能夠自動處理財務數據， 包括數據提取、清洗、整理和計算等任務。 自動化處理數據，降低數據處理過程中的人為錯誤發生的概率， 同時自動驗證財務數據的一致性和合理性。 通過檢測不一致數據、缺失數據或不符合規范數據，自動進行數據清洗和修復，并提供警報或糾正建議，有助于及早發現潛在問題并減少錯誤。 另一方面模型具有實時監測功能， 可以在數據異?；蝈e誤發生時提供及時的反饋。 在核算管理、預決算管理、成本管理和稅務管理等方面設置對比預警指標，縱向細分到最末級明細經營指標， 有助于及早發現并糾正錯誤，避免錯誤傳播到財務報告中。

（二）提高財務管理與分析效率

模型通過自動化數據處理和分析、 處理大規模數據以及實現實時數據更新和報告生成， 提高財務管理與分析的效率，幫助企業更快速、更精確地做出戰略性決策， 以適應不斷變化的市場和競爭環境， 有助于實現長期的財務穩健和可持續增長。 收集和處理大規模的財務數據，包括來自不同數據源和多個時間維度的數據， 包括企業的財務報表、交易記錄、客戶供應商和成本費用等數據，減少了手工處理的時間，提高數據處理的效率。 同時，模型支持實時數據更新和報告生成，快速生成全面的財務概覽， 使管理層能夠隨時獲取最新的財務信息，有助于迅速做出決策，從整體上提升企業運營的效率。

（三）提供風險管理與指標預測

通過基于模型的風險評估、 未來財務狀況預測以及預測精度改進， 為企業提供更好的風險管理和預測支持。 利用歷史財務數據和市場信息，構建復雜的風險模型， 有助于企業更好地理解和應對風險，更靈活地規劃和調整財務戰略，從而實現更加穩健和可持續發展。 一方面企業通過基于模型識別和評估經營、財務和市場等風險，如信用風險、市場波動性、流動性風險等，可以更全面地了解其風險薄弱環節，并制定相應的風險管理策略。同時，模型通過對歷史數據的深度學習和分析，具備預測未來財務狀況的能力， 即預測銷售額、利潤、現金流等關鍵財務指標的未來趨勢，對企業規劃資金、資源分配和戰略決策產生重要影響，且有助于降低不確定性和風險。 另一方面，通過模型訓練和優化，不斷改進預測精度，識別潛在的趨勢、模式和相關性， 從而提高各項經營指標預測準確性和科學性， 使企業能夠更好地應對市場波動和競爭壓力，做出更明智的財務決策。

四、財務報告體系中運用生成式財務大型模型的挑戰

生成式財務大型模型在融入財務報告體系的過程中，面臨著多重挑戰。 首先，模型需處理高度復雜且多變的財務數據結構，保證數據質量、完整性和合規性， 避免因數據源誤差導致的誤導性結論。 其次，如何清晰展現AI 推理過程，讓審計人員和監管機構理解并接受自動化決策結果， 成為必要解決的問題。 此外，法律與監管要求不斷演變，模型必須實時適應法規變化以確保生成的報告符合最新標準。 再者， 保護企業敏感財務信息的安全，在使用和傳輸過程中防止數據泄露，也是該技術廣泛應用前亟待克服的挑戰。 最后，盡管模型能提升效率，但仍需與人類專業判斷相結合，特別是在處理異常交易、風險評估等復雜情況時，確保人工智能輔助而非替代專業財務分析。

（一）數據隱私和安全性的挑戰

數據隱私是生成式財務大型模型應用面臨一個重要的挑戰。 一是財務數據通常包含企業的敏感信息，如客戶信息、交易記錄、收入、支出等。 泄露或濫用這些數據可能導致重大的隱私風險和法律問題， 模型應用需要時刻面對保護這類敏感數據的挑戰。 二是為保護數據隱私，數據通常需要進行加密和存儲在安全的環境中。 因此，確保模型在數據的采集、 傳輸和存儲過程中采取足夠的安全措施是必要的， 以防止數據泄露和未經授權的訪問， 這使得企業財務數據安全性保障也面臨巨大的挑戰。 三是在一些具體業務中， 為保護數據隱私，部分數據需進行匿名化或脫敏處理，以防止識別個體或企業。 這種處理可能降低數據分析和預測能力，需要權衡隱私和分析需求之間的關系，對企業的決策和判斷能力也是一個挑戰。

（二）財稅法規和會計準則適用性的挑戰

首先需要遵守適用的會計準則， 這些準則規定財務報告的標準和要求， 確保財務報告的一致性和可比性。 模型應當能夠自動化地應用這些準則， 以生成符合要求的財務報告。 但在實際情況中，一方面不同國家和地區采用不同的會計準則，如IFRS、GAAP 等，且這些準則可能會不斷演變和修訂， 會計準則通常需要根據特定情況進行解釋和適用。 模型需要能夠理解和應用這些解釋，以確保適用會計政策正確。 另一方面企業可能會根據市場需求或法規要求更改其會計政策。 模型需要能夠及時識別這些變更并自動適應， 以確保財務報告的合規性適用性。 此外，跨國企業語言和文化差異，以及更為復雜會計問題，如并購、重組等涉及多個會計準則處理能力等， 也是模型需要面對財務法規和會計準則適用性的挑戰。

（三）財務審計變革的挑戰

首先， 審計人員需要具備足夠的專業知識和技能，以理解和驗證模型的工作原理、數據輸入、數據輸出和處理生成方式。 這可能涉及深入了解模型的算法和參數，以確保其準確性和可靠性。 同時審計人員需訪問模型， 以驗證數據的準確性和完整性，但訪問動作可能會受到隱私和安全限制，需要建立適當的數據共享和訪問機制。 同時，審計人員需要更新審計工具和技術， 以適應新形勢下審計需求， 主要包括使用機器學習模型的審計工具和更強大的數據分析能力。 其次，在審計標準和方法方面， 審計標準和方法需要適應新的審計技術和模型應用，審計機構需要重新評估審計標準，以確保其適用于新模型審計。 傳統的審計程序需要重新設計，開發新的審計程序和測試方法，以考慮新模型的特殊性質和數據處理方式， 通過識別和評估新模型引發的風險， 并采取相應的控制措施。

（四）模型自身存在的挑戰

模型自身存在挑戰， 并可能會影響其應用和結果的可靠性。 模型的可靠性和準確性受到訓練數據質量和完整影響，若訓練數據存在采樣偏差，即某些數據類別或來源的樣本量較小， 可能導致模型在結果處理出現錯誤。 而如果模型的訓練數據包含空缺、錯誤和不完整的信息，那么生成的財務報告和分析結果亦不準確， 因此確保訓練數據的高質量是一個重要挑戰。 一方面模型需要能夠處理各種情況下的數據， 包括異常情況和未知情況。 如果模型過于依賴訓練數據中的特定模式或趨勢，那么在新的數據環境中可能表現不佳。 另一方面數據集中的偏見可能會導致模型的預測結果存在偏見。 如數據集中存在性別、種族或地理位置方面的偏見，模型可能在財務分析中反映偏見。 為應對這些挑戰， 企業和模型開發者需要投入大量資源來確保模型的可靠性和準確性。

（五）給財務人員帶來的挑戰

在實際中，對財務人員帶來了一系列挑戰。 首先，財務專業人員需要不斷學習和適應新的技術，以有效理解和利用模型。 雖然模型提供更強大的工具進行財務分析， 但也需要財務人員不斷技術培訓和學習，提升應用技能，包括數據分析和數據可視化等， 從而更好地理解和利用生成的數據和分析結果。 同時模型應用會導致財務人員重新設計工作流程，適應新的數據輸入和分析方式，以便更好發揮模型作用。 其次，財務專業人員需更加關注模型風險和不確定性， 能夠識別模型可能出現的錯誤或偏差，并采取相應的管理措施，確保最大限度地減少模型應用帶來的新風險。 最后，財務專業人員需要更加關注數據隱私和合規性問題，確保通過模型生成的財務報告和分析滿足適用法規和準則，同時保護敏感的財務數據。

五、應對措施

應對生成式財務大型模型在財務報告體系中的挑戰，首先需強化數據治理，建立嚴格的數據清洗、校驗與整合流程，確保模型輸入數據的準確性和可靠性。 其次， 采用可解釋的人工智能技術（XAI）， 增強模型內部邏輯的可視化與透明度，便于審計跟蹤和監管審查。 同時，構建動態法規適應機制， 通過算法更新將最新的會計準則和法律法規嵌入模型中，以滿足合規要求。

（一）強化數據安全

解決數據隱私和安全性挑戰需要綜合考慮企業決策需要、數據安全性和數據透明度等因素，以確保財務數據隱私和數據安全得到有效保護同時滿足企業發展的需要。

1.制定數據質量標準。 在數據質量方面，制定并實施數據收集和錄入的標準化流程， 確保所有數據都按照相同的規范和格式進行記錄和存儲。建立規范的數據收集制度，使用多樣化的數據集，包括不同來源、時間段和地理位置的數據，以減少采樣偏差和模型的局限性，明確數據的采集方法，確保所有需要的數據都被及時記錄和收集。 同時對財務數據進行分類和標記， 以識別敏感信息和非敏感信息，有助于區分數據隱私保護等級。 采用強大的數據加密技術， 確保數據在傳輸和存儲過程中得到保護。 數據存儲在受物理和邏輯安全控制保護的環境中，確保只有授權人員能夠訪問。

2.建立數據校驗機制。在數據收集階段和數據輸入系統中實施驗證和校驗機制， 以識別并糾正數據中的錯誤、重復項和異常值，避免不完整或不準確的數據進入系統。 建立數據審查制度，定期組織專業人員審查數據的完整性， 識別并填補缺失的數據。

3.明確數據共享權限。 科學實施數據共享，明確需要滿足特定業務需求或合規性要求的數據才應該被共享，縮小共享數據的范圍，減少敏感信息的暴露。 選擇合適的共享方式，如使用加密技術來保護共享的數據，或者將敏感信息進行脫敏處理，以避免敏感信息的直接暴露。 建立數據共享審批流程， 所有數據共享請求都應經過相關負責人審批，并記錄在案，以便于后續審計和監控，最大限度地平衡隱私安全和數據共享的需求。

4.規范數據監督管理。 建立數據共享中心，成立數據質量管理團隊，負責監督和管理數據質量，實施嚴格的訪問控制和權限管理策略， 確保只有經過授權的人員能夠訪問敏感財務數據。 使用身份驗證和授權機制，限制數據的訪問。 配套建立數據審計和監控機制， 以跟蹤數據的訪問和使用情況，并定期進行安全漏洞測試和風險評估。 制定綜合的風險管理方案， 建立完善的數據應急管理體系，包括災難恢復計劃和數據泄露應對，防黑客攻擊和訪問控制等，同時落實定期備份數據機制，并確保備份數據與原始數據同等級保護， 筑牢數據安全最后一道防線。

通過上述應對措施， 企業可以更好地應對模型應用中的數據隱私和安全性挑戰， 確保財務數據得到有效保護，同時滿足合規性要求，有助于建立可信任的數據處理流程， 提高財務分析的可靠性和安全性。

（二）確保符合適用的財稅法規和會計準則

解決會計準則的復雜性、多樣性、變更、解釋和多文化因素影響適用性的問題， 模型需要具備靈活性和自適應性， 能夠兼容處理不同的準則和情況，以確保生成的財務報告準確且合規。

1.深入學習法規準則。 基于模型需要，組織深入學習和理解相關財稅法規和會計準則。 通過參加研討會、與業界人士交流等形式，組織財務人員定期培訓， 以確保財務人員理解和掌握最新財稅法規和會計準則。 訂閱財務雜志、 新聞和行業動態， 使財務團隊及時了解最新的法規和會計準則變化。 在遇到不確定或問題時，可以咨詢專業老師或者機構，以確保理解和執行的準確性。

2.成立專門合規團隊。 成立專門合規性團隊，負責監督會計政策的合規性。 在此基礎，建立靈活的會計政策管理體系， 使企業能夠根據不同情況和要求靈活地調整和管理會計政策。 一方面建立決策流程，以便在需要時可以快速做出決策，并確保決策的透明度。 另一方面建立清晰的會計政策解釋檔案，記錄和解釋會計政策的選擇和變更，有助于審計和監管機構理解企業的會計政策決策過程。

3.自適應多種準則。模型應當能夠同時適應多種會計準則， 并根據不同情境自動選擇適用的準則，這要求模型具備靈活的數據處理和計算能力，且能夠根據需求應用不同的會計政策。 具體來說，可以開發多版本的模型， 每個版本專門適用于不同的會計準則。 即為每種會計準則建立一個獨立的模型，以確保生成的財務報告符合相應的準則。

4.建立定期監測機制。建立定期監測會計準則和法規的機制， 及時發現會計法規和準則適用中存在的問題，并在模型中進行修正，以確保模型始終符合最新的要求。 同時，對于跨國企業，建立多語言和多文化適應能力， 以確保模型能夠處理不同地區和文化環境下的財務數據。

解決財稅法規和會計準則適用性挑戰需要企業采取一系列的管理、技術和培訓措施，不僅有助于確保生成式財務大模型能夠在不同的會計準則和情境下生成準確和合規的財務報告， 同時降低不符合會計要求的風險。

（三）優化審計流程與管理

審計流程的變革在面對新模型時需要克服諸多挑戰， 無論是審計機構和審計師需要不斷更新其方法和工具，以適應新的審計環境，并確保審計工作的準確性和合規性。

1.建立新的審計流程。 明確審計的目標和任務，新模型擴大了審計范圍，因而需要對審計的目的、對象、范圍和重點等進行清晰的規定，以便為后續的審計流程提供明確的指導。 同時針對審計計劃的制定、審前調查、現場實施、報告撰寫和后續工作等方面的環節，要細化控制點，并制定具體的操作規范和要求。

2.加強審計流程管理。規范審計流程的管理和協調，明確各部門的職責和分工，通過建立協調機制和信息共享平臺， 促進各環節之間的順暢溝通和協作，提高審計工作的效率和效果，確保各個部門和環節能夠高效協作。 制定質量控制與監督規范，對審計證據的質量、審計報告的撰寫、審計底稿的編制等方面質量加強控制， 對審計過程中發現問題整改和處理的監督， 確保審計流程的規范性和科學性。

3.更新審計工具和技術。審計機構需要更新審計工具和技術，以支持新形勢下的審計工作，主要包括數據分析工具、 模型審計工具和數據安全技術等。 同時，加強同監管機構的合作，及時更新和調整審計標準，重新設計審計程序，來滿足生成式模型的特殊性質和數據處理方式的要求， 最終確保審計的全面性和準確性。 審計人員要加強培訓，以增強數據分析和技術能力， 提升審計人員在新模型應用中的實踐審計能力。

4.完善風險評估控制。 建立跨學科審計團隊，包括財務、數據科學、技術和合規性專家，有助于更全面地開展相關審計管理工作。 通過及時識別和評估與新模型中數據隱私風險、 數據完整性風險和模型可靠性風險等， 持續監測跟蹤審計過程中的問題和潛在風險， 并建立與企業和模型開發者的三方反饋機制，不斷改進和優化審計流程。

綜合來看， 應對新模型應用中的審計變革挑戰，需要審計機構、企業和監管機構之間的協作和合作。 同時，審計人員需要不斷提升其技術和專業能力，以適應新的審計環境，保持審計的準確性和合規性。

（四）完善新型模型建設

大數據時代到來，云計算、“互聯網+”等新技術的出現， 要求建設一套能夠滿足財務報告使用者和企業經營管控需求的數據處理模型， 以完成對企業財務績效分析、預測和評估等功能。

1.優化模型深度寬度建設。增加模型的深度和寬度可以提高模型的性能和表達能力， 但如建設深度和寬度過大，模型可能會過度擬合訓練數據，導致泛化能力下降。 因此，需要根據實際情況來選擇適合的深度和寬度。 根據具體的任務和數據特征，來選擇模型結構和優化算法，其中模型結構主要適用循環神經網絡 （RNN）、 卷積神經網絡（CNN）、Transformer 等技術；優化算法主要適用梯度下降 （Gradient Descent）、 隨機梯度下降（Stochastic Gradient Descent）、Adam 等技術。

2.構建多維應用模塊。 構建異常處理模塊，確保模型能夠識別和處理數據中的異常情況， 以避免錯誤的預測和分析結果。 構建模型解釋模塊，讓財務和審計人員能夠清晰了解模型中的各個環節，避免不準確性和偏見。 構建偏見檢測和修正模塊， 能夠使用算法和工具來檢測模型中的偏見和不平衡。 如若在實際工作中發現偏見，可以采取措施來修正模型的輸出，以減少偏見的影響。

3.引入外部技術力量。根據財務管理工作的需要，適當的引進外部技術到模型中，提升模式型的適用性。 引入財務領域的專家學者或者從業人員，將他們的專業知識和經驗融入模型中。 這些專家可以提供財務報告的解讀、財務數據的分析方法、財務業務流程等方面的知識， 提高模型對于財務數據和業務流程的理解能力。 引入自然語言處理技術，如ChatGPT，通過自然語言處理技術，將財務報告中的文本信息提取出來， 并轉化為模型可以處理的數值數據， 提高模型的準確性和可靠性。引入知識圖譜，將財務報告中的概念、實體等信息進行抽取和關聯，并利用這些知識圖譜來進行語義理解和語義推理。 引入機器學習算法，如線性回歸、決策樹、隨機森林等，建立預測模型，并預測不同因素對財務指標的影響，幫助企業制定合理的經營計劃。

通過采取上述措施， 企業和模型開發者可以有效地應對模型自身潛在挑戰，提高模型的可靠性和準確性， 從而增強財務分析的效力和信任度。

（五）強化財務人才隊伍建設

模型應用給財務人員帶來了技術、 工作流程和風險管理等多個方面的挑戰。 然而，適應和解決這些挑戰也帶來機會，可以提高財務分析的效率和準確性，增強決策的基礎。

1.加強財務專業教育。 高校應該加強財務專業的教育，提高財務專業的學科地位，注重財務專業人才的培養，融信息技術。 在課程設置上，應該增加信息技術時代下財務、會計、審計發展等方面的課程，同時也要注重經濟學、管理學、法律等相關學科的教育，以培養具有綜合素質的財務專業人才，夯實生成式財務大模型應用人才隊伍建設的基礎。

2.引進高端財務人才。 積極引進高層次財務專業人才，尤其是懂信息技術和財務專業的復合型人才。 通過招聘、推薦、獵頭等方式，吸引更多具有豐富經驗和高級技術職稱的財務專業人才加入到企業中來，從而帶動整個財務團隊水平的提升。 定期開展技術培訓和教育，了解模型的原理和應用。 建立包括財務、數據科學、技術和合規性專業跨職能團隊，在相互的溝通和交流中不斷共享知識和技能，提高解決復雜的財務和技術問題，提升模型應用能力。

3.推動組織文化變革。 營造學習型的財務管理氛圍，鼓勵創新和學習。 配套完善的激勵機制，提高模型應用專業人才的薪酬水平，吸引更多優秀人才加入到企業， 激勵為企業創造更多的價值。 如根據個人的能力、經驗和績效來確定薪酬水平，鼓勵員工為企業做出更大的貢獻。 設立完善的晉升通道， 為財務人才提供更多的晉升機會和職業發展路徑， 提供更多的職業發展機會和資源， 讓員工更好地了解自己的職業定位和發展方向，從而更有動力地追求個人職業發展目標。

六、結束語

生成式財務大模型的出現標志著財務領域迎來了一場數字化和智能化的革命。 這些模型不僅提高了財務報告的準確性和一致性， 還加速財務管理與分析的效率， 為企業提供了更好的風險管理和預測能力。 然而，隨著新技術的引入，也伴隨著一系列挑戰，包括數據隱私、法規合規、審計管理等方面的問題。解決這些挑戰需要財務人員、技術專家共同努力。在未來，生成式財務大模型將繼續演化和發展， 為財務領域帶來更多的機會和挑戰。 只有不斷提高技術、 完善法規和培養專業人才，才能充分利用這一新技術的潛力，為企業和社會創造更多的價值。在數字化時代，財務領域的創新和進步將繼續塑造未來的商業環境， 為更可持續的經濟增長和財務決策提供更多可能性。

注釋：

本文通訊作者：張志國。