生成式财务大模型在财务报告体系中的应用探索

●张志国 张 真 张树辉 吉发浚

一、引言

生成式财务大模型是一种基于人工智能和自然语言处理技术的新兴工具，对财务报告体系带来了许多影响和挑战。 这些模型的出现提高财务报告的准确性和一致性，加强财务管理与分析效率，并提供更好的风险管理和预测能力。 然而，也面临着数据隐私和安全性、 会计准则适用性、财务审计变革、模型自身性能和财务专业人员培训等挑战和问题。 为了充分利用这一新技术，需要强化数据安全、确保法规合规、优化审计管理、不断完善模型技术等方面，并加强财务人才队伍建设。 生成式财务大模型代表财务领域数字化和智能化的未来趋势，并将继续塑造财务决策和报告方式。

二、生成式财务大模型概述

当前，新一代AI 热潮席卷全球。生成式财务大模型 （后文简称模型）指以企业历史数据积累为基础，通过结合数据模型和预测模型，利用海量财务研报、年报、财经期刊和论文、制度文档、政策解读等专业知识，形成一种集成了最先进的自然语言处理技术的强大工具，为企业管理者提供专业参谋服务，如GPT（生成式预训练变换器）系列，开始在财务领域广泛应用。 这些模型在财务报告体系中通过在大规模文本数据上进行预训练，生成与财务报告、财务陈述、会计准则等相关的自然语言文本。 同时，能够理解和处理这些文本，从财务报表中提取信息、解释财务数据、生成财务报告摘要，一方面可以执行数据分析任务，如趋势分析、比较分析、异常检测和数据挖掘，帮助企业更好地理解其财务状况，另一方面利用上述收集和分析的数据进行预测和模拟，以帮助企业预测未来的财务趋势和风险，并生成财务预测报告，提供决策支持。

三、 生成式财务大模型对财务报告体系的影响

通过学习海量财务数据和模式，生成式财务大模型能够自动化编制高质量的财务报告，显著提升报告的准确性和时效性。 深度挖掘隐藏信息，揭示潜在规律与风险趋势，为决策者提供更为全面、精准的洞察。 此外， 大模型还能实现个性化定制报告，满足不同利益相关方需求，并在复杂数据分析、预测预警等方面发挥重要作用，从而革新了传统财务分析方式，提升了财务管理效率与智能化水平。

（一）提高财务报告准确性和一致性

模型数据处理和验证自动化特性有效减少人为错误的机会， 提高财务数据处理和报告的准确性和可靠性，为企业提供更可靠的财务信息基础。一方面模型能够自动处理财务数据， 包括数据提取、清洗、整理和计算等任务。 自动化处理数据，降低数据处理过程中的人为错误发生的概率， 同时自动验证财务数据的一致性和合理性。 通过检测不一致数据、缺失数据或不符合规范数据，自动进行数据清洗和修复，并提供警报或纠正建议，有助于及早发现潜在问题并减少错误。 另一方面模型具有实时监测功能， 可以在数据异常或错误发生时提供及时的反馈。 在核算管理、预决算管理、成本管理和税务管理等方面设置对比预警指标，纵向细分到最末级明细经营指标， 有助于及早发现并纠正错误，避免错误传播到财务报告中。

（二）提高财务管理与分析效率

模型通过自动化数据处理和分析、 处理大规模数据以及实现实时数据更新和报告生成， 提高财务管理与分析的效率，帮助企业更快速、更精确地做出战略性决策， 以适应不断变化的市场和竞争环境， 有助于实现长期的财务稳健和可持续增长。 收集和处理大规模的财务数据，包括来自不同数据源和多个时间维度的数据， 包括企业的财务报表、交易记录、客户供应商和成本费用等数据，减少了手工处理的时间，提高数据处理的效率。 同时，模型支持实时数据更新和报告生成，快速生成全面的财务概览， 使管理层能够随时获取最新的财务信息，有助于迅速做出决策，从整体上提升企业运营的效率。

（三）提供风险管理与指标预测

通过基于模型的风险评估、 未来财务状况预测以及预测精度改进， 为企业提供更好的风险管理和预测支持。 利用历史财务数据和市场信息，构建复杂的风险模型， 有助于企业更好地理解和应对风险，更灵活地规划和调整财务战略，从而实现更加稳健和可持续发展。 一方面企业通过基于模型识别和评估经营、财务和市场等风险，如信用风险、市场波动性、流动性风险等，可以更全面地了解其风险薄弱环节，并制定相应的风险管理策略。同时，模型通过对历史数据的深度学习和分析，具备预测未来财务状况的能力， 即预测销售额、利润、现金流等关键财务指标的未来趋势，对企业规划资金、资源分配和战略决策产生重要影响，且有助于降低不确定性和风险。 另一方面，通过模型训练和优化，不断改进预测精度，识别潜在的趋势、模式和相关性， 从而提高各项经营指标预测准确性和科学性， 使企业能够更好地应对市场波动和竞争压力，做出更明智的财务决策。

四、财务报告体系中运用生成式财务大型模型的挑战

生成式财务大型模型在融入财务报告体系的过程中，面临着多重挑战。 首先，模型需处理高度复杂且多变的财务数据结构，保证数据质量、完整性和合规性， 避免因数据源误差导致的误导性结论。 其次，如何清晰展现AI 推理过程，让审计人员和监管机构理解并接受自动化决策结果， 成为必要解决的问题。 此外，法律与监管要求不断演变，模型必须实时适应法规变化以确保生成的报告符合最新标准。 再者， 保护企业敏感财务信息的安全，在使用和传输过程中防止数据泄露，也是该技术广泛应用前亟待克服的挑战。 最后，尽管模型能提升效率，但仍需与人类专业判断相结合，特别是在处理异常交易、风险评估等复杂情况时，确保人工智能辅助而非替代专业财务分析。

（一）数据隐私和安全性的挑战

数据隐私是生成式财务大型模型应用面临一个重要的挑战。 一是财务数据通常包含企业的敏感信息，如客户信息、交易记录、收入、支出等。 泄露或滥用这些数据可能导致重大的隐私风险和法律问题， 模型应用需要时刻面对保护这类敏感数据的挑战。 二是为保护数据隐私，数据通常需要进行加密和存储在安全的环境中。 因此，确保模型在数据的采集、 传输和存储过程中采取足够的安全措施是必要的， 以防止数据泄露和未经授权的访问， 这使得企业财务数据安全性保障也面临巨大的挑战。 三是在一些具体业务中， 为保护数据隐私，部分数据需进行匿名化或脱敏处理，以防止识别个体或企业。 这种处理可能降低数据分析和预测能力，需要权衡隐私和分析需求之间的关系，对企业的决策和判断能力也是一个挑战。

（二）财税法规和会计准则适用性的挑战

首先需要遵守适用的会计准则， 这些准则规定财务报告的标准和要求， 确保财务报告的一致性和可比性。 模型应当能够自动化地应用这些准则， 以生成符合要求的财务报告。 但在实际情况中，一方面不同国家和地区采用不同的会计准则，如IFRS、GAAP 等，且这些准则可能会不断演变和修订， 会计准则通常需要根据特定情况进行解释和适用。 模型需要能够理解和应用这些解释，以确保适用会计政策正确。 另一方面企业可能会根据市场需求或法规要求更改其会计政策。 模型需要能够及时识别这些变更并自动适应， 以确保财务报告的合规性适用性。 此外，跨国企业语言和文化差异，以及更为复杂会计问题，如并购、重组等涉及多个会计准则处理能力等， 也是模型需要面对财务法规和会计准则适用性的挑战。

（三）财务审计变革的挑战

首先， 审计人员需要具备足够的专业知识和技能，以理解和验证模型的工作原理、数据输入、数据输出和处理生成方式。 这可能涉及深入了解模型的算法和参数，以确保其准确性和可靠性。 同时审计人员需访问模型， 以验证数据的准确性和完整性，但访问动作可能会受到隐私和安全限制，需要建立适当的数据共享和访问机制。 同时，审计人员需要更新审计工具和技术， 以适应新形势下审计需求， 主要包括使用机器学习模型的审计工具和更强大的数据分析能力。 其次，在审计标准和方法方面， 审计标准和方法需要适应新的审计技术和模型应用，审计机构需要重新评估审计标准，以确保其适用于新模型审计。 传统的审计程序需要重新设计，开发新的审计程序和测试方法，以考虑新模型的特殊性质和数据处理方式， 通过识别和评估新模型引发的风险， 并采取相应的控制措施。

（四）模型自身存在的挑战

模型自身存在挑战， 并可能会影响其应用和结果的可靠性。 模型的可靠性和准确性受到训练数据质量和完整影响，若训练数据存在采样偏差，即某些数据类别或来源的样本量较小， 可能导致模型在结果处理出现错误。 而如果模型的训练数据包含空缺、错误和不完整的信息，那么生成的财务报告和分析结果亦不准确， 因此确保训练数据的高质量是一个重要挑战。 一方面模型需要能够处理各种情况下的数据， 包括异常情况和未知情况。 如果模型过于依赖训练数据中的特定模式或趋势，那么在新的数据环境中可能表现不佳。 另一方面数据集中的偏见可能会导致模型的预测结果存在偏见。 如数据集中存在性别、种族或地理位置方面的偏见，模型可能在财务分析中反映偏见。 为应对这些挑战， 企业和模型开发者需要投入大量资源来确保模型的可靠性和准确性。

（五）给财务人员带来的挑战

在实际中，对财务人员带来了一系列挑战。 首先，财务专业人员需要不断学习和适应新的技术，以有效理解和利用模型。 虽然模型提供更强大的工具进行财务分析， 但也需要财务人员不断技术培训和学习，提升应用技能，包括数据分析和数据可视化等， 从而更好地理解和利用生成的数据和分析结果。 同时模型应用会导致财务人员重新设计工作流程，适应新的数据输入和分析方式，以便更好发挥模型作用。 其次，财务专业人员需更加关注模型风险和不确定性， 能够识别模型可能出现的错误或偏差，并采取相应的管理措施，确保最大限度地减少模型应用带来的新风险。 最后，财务专业人员需要更加关注数据隐私和合规性问题，确保通过模型生成的财务报告和分析满足适用法规和准则，同时保护敏感的财务数据。

五、应对措施

应对生成式财务大型模型在财务报告体系中的挑战，首先需强化数据治理，建立严格的数据清洗、校验与整合流程，确保模型输入数据的准确性和可靠性。 其次， 采用可解释的人工智能技术（XAI）， 增强模型内部逻辑的可视化与透明度，便于审计跟踪和监管审查。 同时，构建动态法规适应机制， 通过算法更新将最新的会计准则和法律法规嵌入模型中，以满足合规要求。

（一）强化数据安全

解决数据隐私和安全性挑战需要综合考虑企业决策需要、数据安全性和数据透明度等因素，以确保财务数据隐私和数据安全得到有效保护同时满足企业发展的需要。

1.制定数据质量标准。 在数据质量方面，制定并实施数据收集和录入的标准化流程， 确保所有数据都按照相同的规范和格式进行记录和存储。建立规范的数据收集制度，使用多样化的数据集，包括不同来源、时间段和地理位置的数据，以减少采样偏差和模型的局限性，明确数据的采集方法，确保所有需要的数据都被及时记录和收集。 同时对财务数据进行分类和标记， 以识别敏感信息和非敏感信息，有助于区分数据隐私保护等级。 采用强大的数据加密技术， 确保数据在传输和存储过程中得到保护。 数据存储在受物理和逻辑安全控制保护的环境中，确保只有授权人员能够访问。

2.建立数据校验机制。在数据收集阶段和数据输入系统中实施验证和校验机制， 以识别并纠正数据中的错误、重复项和异常值，避免不完整或不准确的数据进入系统。 建立数据审查制度，定期组织专业人员审查数据的完整性， 识别并填补缺失的数据。

3.明确数据共享权限。 科学实施数据共享，明确需要满足特定业务需求或合规性要求的数据才应该被共享，缩小共享数据的范围，减少敏感信息的暴露。 选择合适的共享方式，如使用加密技术来保护共享的数据，或者将敏感信息进行脱敏处理，以避免敏感信息的直接暴露。 建立数据共享审批流程， 所有数据共享请求都应经过相关负责人审批，并记录在案，以便于后续审计和监控，最大限度地平衡隐私安全和数据共享的需求。

4.规范数据监督管理。 建立数据共享中心，成立数据质量管理团队，负责监督和管理数据质量，实施严格的访问控制和权限管理策略， 确保只有经过授权的人员能够访问敏感财务数据。 使用身份验证和授权机制，限制数据的访问。 配套建立数据审计和监控机制， 以跟踪数据的访问和使用情况，并定期进行安全漏洞测试和风险评估。 制定综合的风险管理方案， 建立完善的数据应急管理体系，包括灾难恢复计划和数据泄露应对，防黑客攻击和访问控制等，同时落实定期备份数据机制，并确保备份数据与原始数据同等级保护， 筑牢数据安全最后一道防线。

通过上述应对措施， 企业可以更好地应对模型应用中的数据隐私和安全性挑战， 确保财务数据得到有效保护，同时满足合规性要求，有助于建立可信任的数据处理流程， 提高财务分析的可靠性和安全性。

（二）确保符合适用的财税法规和会计准则

解决会计准则的复杂性、多样性、变更、解释和多文化因素影响适用性的问题， 模型需要具备灵活性和自适应性， 能够兼容处理不同的准则和情况，以确保生成的财务报告准确且合规。

1.深入学习法规准则。 基于模型需要，组织深入学习和理解相关财税法规和会计准则。 通过参加研讨会、与业界人士交流等形式，组织财务人员定期培训， 以确保财务人员理解和掌握最新财税法规和会计准则。 订阅财务杂志、 新闻和行业动态， 使财务团队及时了解最新的法规和会计准则变化。 在遇到不确定或问题时，可以咨询专业老师或者机构，以确保理解和执行的准确性。

2.成立专门合规团队。 成立专门合规性团队，负责监督会计政策的合规性。 在此基础，建立灵活的会计政策管理体系， 使企业能够根据不同情况和要求灵活地调整和管理会计政策。 一方面建立决策流程，以便在需要时可以快速做出决策，并确保决策的透明度。 另一方面建立清晰的会计政策解释档案，记录和解释会计政策的选择和变更，有助于审计和监管机构理解企业的会计政策决策过程。

3.自适应多种准则。模型应当能够同时适应多种会计准则， 并根据不同情境自动选择适用的准则，这要求模型具备灵活的数据处理和计算能力，且能够根据需求应用不同的会计政策。 具体来说，可以开发多版本的模型， 每个版本专门适用于不同的会计准则。 即为每种会计准则建立一个独立的模型，以确保生成的财务报告符合相应的准则。

4.建立定期监测机制。建立定期监测会计准则和法规的机制， 及时发现会计法规和准则适用中存在的问题，并在模型中进行修正，以确保模型始终符合最新的要求。 同时，对于跨国企业，建立多语言和多文化适应能力， 以确保模型能够处理不同地区和文化环境下的财务数据。

解决财税法规和会计准则适用性挑战需要企业采取一系列的管理、技术和培训措施，不仅有助于确保生成式财务大模型能够在不同的会计准则和情境下生成准确和合规的财务报告， 同时降低不符合会计要求的风险。

（三）优化审计流程与管理

审计流程的变革在面对新模型时需要克服诸多挑战， 无论是审计机构和审计师需要不断更新其方法和工具，以适应新的审计环境，并确保审计工作的准确性和合规性。

1.建立新的审计流程。 明确审计的目标和任务，新模型扩大了审计范围，因而需要对审计的目的、对象、范围和重点等进行清晰的规定，以便为后续的审计流程提供明确的指导。 同时针对审计计划的制定、审前调查、现场实施、报告撰写和后续工作等方面的环节，要细化控制点，并制定具体的操作规范和要求。

2.加强审计流程管理。规范审计流程的管理和协调，明确各部门的职责和分工，通过建立协调机制和信息共享平台， 促进各环节之间的顺畅沟通和协作，提高审计工作的效率和效果，确保各个部门和环节能够高效协作。 制定质量控制与监督规范，对审计证据的质量、审计报告的撰写、审计底稿的编制等方面质量加强控制， 对审计过程中发现问题整改和处理的监督， 确保审计流程的规范性和科学性。

3.更新审计工具和技术。审计机构需要更新审计工具和技术，以支持新形势下的审计工作，主要包括数据分析工具、 模型审计工具和数据安全技术等。 同时，加强同监管机构的合作，及时更新和调整审计标准，重新设计审计程序，来满足生成式模型的特殊性质和数据处理方式的要求， 最终确保审计的全面性和准确性。 审计人员要加强培训，以增强数据分析和技术能力， 提升审计人员在新模型应用中的实践审计能力。

4.完善风险评估控制。 建立跨学科审计团队，包括财务、数据科学、技术和合规性专家，有助于更全面地开展相关审计管理工作。 通过及时识别和评估与新模型中数据隐私风险、 数据完整性风险和模型可靠性风险等， 持续监测跟踪审计过程中的问题和潜在风险， 并建立与企业和模型开发者的三方反馈机制，不断改进和优化审计流程。

综合来看， 应对新模型应用中的审计变革挑战，需要审计机构、企业和监管机构之间的协作和合作。 同时，审计人员需要不断提升其技术和专业能力，以适应新的审计环境，保持审计的准确性和合规性。

（四）完善新型模型建设

大数据时代到来，云计算、“互联网+”等新技术的出现， 要求建设一套能够满足财务报告使用者和企业经营管控需求的数据处理模型， 以完成对企业财务绩效分析、预测和评估等功能。

1.优化模型深度宽度建设。增加模型的深度和宽度可以提高模型的性能和表达能力， 但如建设深度和宽度过大，模型可能会过度拟合训练数据，导致泛化能力下降。 因此，需要根据实际情况来选择适合的深度和宽度。 根据具体的任务和数据特征，来选择模型结构和优化算法，其中模型结构主要适用循环神经网络 （RNN）、 卷积神经网络（CNN）、Transformer 等技术；优化算法主要适用梯度下降 （Gradient Descent）、 随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent）、Adam 等技术。

2.构建多维应用模块。 构建异常处理模块，确保模型能够识别和处理数据中的异常情况， 以避免错误的预测和分析结果。 构建模型解释模块，让财务和审计人员能够清晰了解模型中的各个环节，避免不准确性和偏见。 构建偏见检测和修正模块， 能够使用算法和工具来检测模型中的偏见和不平衡。 如若在实际工作中发现偏见，可以采取措施来修正模型的输出，以减少偏见的影响。

3.引入外部技术力量。根据财务管理工作的需要，适当的引进外部技术到模型中，提升模式型的适用性。 引入财务领域的专家学者或者从业人员，将他们的专业知识和经验融入模型中。 这些专家可以提供财务报告的解读、财务数据的分析方法、财务业务流程等方面的知识， 提高模型对于财务数据和业务流程的理解能力。 引入自然语言处理技术，如ChatGPT，通过自然语言处理技术，将财务报告中的文本信息提取出来， 并转化为模型可以处理的数值数据， 提高模型的准确性和可靠性。引入知识图谱，将财务报告中的概念、实体等信息进行抽取和关联，并利用这些知识图谱来进行语义理解和语义推理。 引入机器学习算法，如线性回归、决策树、随机森林等，建立预测模型，并预测不同因素对财务指标的影响，帮助企业制定合理的经营计划。

通过采取上述措施， 企业和模型开发者可以有效地应对模型自身潜在挑战，提高模型的可靠性和准确性， 从而增强财务分析的效力和信任度。

（五）强化财务人才队伍建设

模型应用给财务人员带来了技术、 工作流程和风险管理等多个方面的挑战。 然而，适应和解决这些挑战也带来机会，可以提高财务分析的效率和准确性，增强决策的基础。

1.加强财务专业教育。 高校应该加强财务专业的教育，提高财务专业的学科地位，注重财务专业人才的培养，融信息技术。 在课程设置上，应该增加信息技术时代下财务、会计、审计发展等方面的课程，同时也要注重经济学、管理学、法律等相关学科的教育，以培养具有综合素质的财务专业人才，夯实生成式财务大模型应用人才队伍建设的基础。

2.引进高端财务人才。 积极引进高层次财务专业人才，尤其是懂信息技术和财务专业的复合型人才。 通过招聘、推荐、猎头等方式，吸引更多具有丰富经验和高级技术职称的财务专业人才加入到企业中来，从而带动整个财务团队水平的提升。 定期开展技术培训和教育，了解模型的原理和应用。 建立包括财务、数据科学、技术和合规性专业跨职能团队，在相互的沟通和交流中不断共享知识和技能，提高解决复杂的财务和技术问题，提升模型应用能力。

3.推动组织文化变革。 营造学习型的财务管理氛围，鼓励创新和学习。 配套完善的激励机制，提高模型应用专业人才的薪酬水平，吸引更多优秀人才加入到企业， 激励为企业创造更多的价值。 如根据个人的能力、经验和绩效来确定薪酬水平，鼓励员工为企业做出更大的贡献。 设立完善的晋升通道， 为财务人才提供更多的晋升机会和职业发展路径， 提供更多的职业发展机会和资源， 让员工更好地了解自己的职业定位和发展方向，从而更有动力地追求个人职业发展目标。

六、结束语

生成式财务大模型的出现标志着财务领域迎来了一场数字化和智能化的革命。 这些模型不仅提高了财务报告的准确性和一致性， 还加速财务管理与分析的效率， 为企业提供了更好的风险管理和预测能力。 然而，随着新技术的引入，也伴随着一系列挑战，包括数据隐私、法规合规、审计管理等方面的问题。解决这些挑战需要财务人员、技术专家共同努力。在未来，生成式财务大模型将继续演化和发展， 为财务领域带来更多的机会和挑战。 只有不断提高技术、 完善法规和培养专业人才，才能充分利用这一新技术的潜力，为企业和社会创造更多的价值。在数字化时代，财务领域的创新和进步将继续塑造未来的商业环境， 为更可持续的经济增长和财务决策提供更多可能性。

注释：

本文通讯作者：张志国。