大语言模型在企业财务会计领域中的应用

摘要：随着大数据和人工智能技术的不断发展，大语言模型在财务会计领域中的应用日益广泛。文章针对大语言模型在企业财务会计领域中的应用问题，分析了其在会计工作中的应用优势，进而剖析了其在财务会计中面临的挑战与风险，并提出了相关建议，可有效促进财务会计行业的创新和发展。

关键词：大语言模型；企业财务会计；应用前景；风险挑战

中图分类号：F275文献标识码：A文章编号：1005-6432（2024） 29-0179-04

DOI：10.13939/j.cnki.zgsc.2024.29.045

1引言

财务会计作为企业管理的核心功能之一，扮演着关键的角色。它涉及对企业财务信息的记录、处理和报告，以及为管理者制订决策提供相关的财务指导。然而，传统的财务会计存在一些局限性，如大量手动操作、易出错、耗时耗力等。随着人工智能的快速发展，大语言模型作为一种先进的自然语言处理技术，为财务会计领域带来了新的机遇[1-2]。

大语言模型可以理解和生成自然语言文本，具有强大的语义表达和推理能力[3]。它可以通过学习大量的财务数据和相关知识，帮助财务会计人员更高效地处理财务信息，提高数据的准确性和可靠性。同时，大语言模型还可以自动化处理大量的财务数据，从而减少人工错误和提高工作效率。

大语言模型在财务会计领域中的应用为财务会计工作带来了很大的变革和提升。但是，企业仍然需要进一步研究和探索如何解决相关的挑战和风险，并找到合适的方法来平衡技术的利与弊。为了充分利用大语言模型在财务会计领域的优势，并应对相关的挑战和风险，文章通过探讨大语言模型在财务会计领域中的应用，分析其对财务会计工作的影响，剖析其优势和风险，以促进财务会计行业的创新和发展。

2大语言模型在财务会计中的应用前景

大语言模型在财务会计领域中具有许多优势，对于提高财务报告的准确性和可靠性、自动化处理大量财务数据、辅助决策分析、提高工作效率等方面都有积极的影响。

2.1提升财务报告的准确性与可靠性

（1）大语言模型能够通过学习大量财务数据，帮助财务会计人员生成准确的财务报告。自动化数据处理[4]：大语言模型可以自动提取、处理和整合大量财务数据。它能够识别并纠正常见的错误，提高数据的准确性。相比手工处理，大语言模型可以更快速地完成数据清洗、分类、汇总等任务，大大减少了人工处理数据的时间和工作量。智能报表生成：大语言模型有能力根据财务数据自动生成各种财务报表，如资产负债表、利润表和现金流量表。它能够基于输入的数据进行分析和推理，生成准确的报表，并遵循财务会计准则和规范。这样，财务会计人员可以更高效地编制财务报告，减少了烦琐的手工操作和潜在的错误。高质量报告输出：大语言模型可以生成高质量、规范化的财务报告。它能够使用专业的财务词汇和术语，确保报告的准确性和一致性。此外，大语言模型还可以根据报告的受众和目的定制报告的内容和格式，提供更具针对性的信息。

（2）大语言模型可以识别和校验错误，避免人为因素对财务报告的影响。客观性：大语言模型基于数据和算法进行分析和推理，不受主观因素的影响。它能够以客观的方式处理财务数据，并识别潜在的错误、偏差或异常情况。相比之下，人为因素可能会导致主观判断、错误处理或不一致性，从而影响财务报告的准确性。数据完整性：大语言模型能够全面地处理大量财务数据，包括处理复杂的数学计算、账务核对和逻辑验证等任务。它可以检测数据的缺失、重复或不一致性，并提供纠正措施。通过确保数据的完整性，大语言模型可以减少人为错误对财务报告的影响。异常检测：大语言模型可以识别财务数据中的异常情况，并提供警示。它能够检测到与预期结果不符的数据模式、趋势或比例关系，从而帮助财务会计人员发现潜在的错误或风险。通过及时发现和纠正这些异常，大语言模型可以提高财务报告的准确性和可靠性。

（3）大语言模型提供高质量的报告输出，提高财务报告的可靠性。准确性：大语言模型通过学习大量的财务数据和知识，具备强大的分析和推理能力。它能够根据输入的财务数据生成准确的报告。相比手工编制报告，大语言模型可以避免人为错误、计算错误或遗漏，从而提高财务报告的准确性。统一性：大语言模型能够处理大量的数据，并将其整合到报告中。它可以保证报告中的数据及其相关信息的一致性。这种统一性有助于消除数据不匹配、错误引用或重复记录等问题，提高财务报告的可靠性。可重现性：大语言模型生成的报告具有可重现性，即在相同的输入数据下，能够产生一致的输出结果。这使得财务会计人员能够验证和复查报告，确保其准确性和可靠性。通过可重现性，大语言模型提供了一种可验证的方法来生成财务报告，提高了报告的可靠性。

2.2自动化处理大量财务数据

（1）大语言模型能够自动提取和整合财务数据，减少人工处理的时间和工作量。数据抓取[5]：大语言模型可以通过抓取财务系统或数据库中的数据，自动提取各种财务信息，例如收入、支出、资产负债表等。它能够处理大量的数据，并将其转化为可用的格式，减少了人工手动输入和提取数据的需求。数据整合：大语言模型能够将来自不同来源的财务数据进行整合。它能够识别并合并具有相同标识符（如客户编号、供应商编号）的数据，并创建完整的财务报告。这样可以避免手动整合数据的复杂性和错误，节省了大量的时间和工作量。数据分析：大语言模型具备强大的数据分析能力，可以对财务数据进行统计分析、趋势分析等。它能够自动计算财务指标、生成图表和报表，提供对数据的深入理解和洞察。通过自动化的数据分析，大语言模型可以为财务会计人员提供更快速、准确的数据分析结果，减少了手动分析的时间和劳动成本。

（2）大语言模型可以自动分类和分析财务数据，为财务报表的编制和审计提供支持。数据分类：大语言模型可以通过学习大量的财务数据和知识，识别并分类财务数据。它可以将数据按照不同的类别进行归类，例如收入、支出、资产、负债等。这种自动分类可以帮助财务人员更快速地理解和处理大量的财务数据，为财务报表的编制提供支持。异常检测：大语言模型可以自动识别财务数据中的异常情况或异常模式。例如，它可以检测出异常的财务交易、账目余额等。这种异常检测功能可以帮助财务人员及时发现潜在的错误或欺诈行为，加强财务报表的审计和内部控制。合规性检查：大语言模型可以根据财务会计准则和法规要求，自动检查财务数据的合规性。例如，它可以验证收入确认是否符合会计原则、资产计量是否准确等。通过自动化的合规性检查，可以提高财务报表的准确性和合规性，在编制和审计过程中提供支持。

2.3辅助决策分析

（1）大语言模型对财务数据进行深入挖掘和分析，提供重要的信息和建议。趋势分析：通过学习大量的历史财务数据，大语言模型可以识别并分析财务数据的趋势。它可以自动计算财务指标的变化趋势，并提供相应的分析和建议。例如，对销售额、盈利能力等财务指标进行趋势分析，可以帮助财务人员了解企业的发展动态，并制定相应的战略和决策。比较分析：大语言模型可以对不同时间段或不同部门之间的财务数据进行比较分析。通过比较分析，可以发现不同业务单元之间的差异和潜在问题。例如，对不同产品线的销售额进行比较分析，可以评估各产品线的贡献度和市场竞争力，从而为市场定位和产品策略提供建议。决策支持：大语言模型可以根据财务数据和业务场景，提供重要的决策支持信息和建议。例如，在资本预算决策中，它可以根据财务数据和相关指标，对不同投资项目进行评估和排序，帮助管理层做出明智的决策。此外，它还可以根据财务数据和市场情况，提供关于价格、成本控制、利润最大化等方面的建议。

（2）大语言模型能够识别潜在的风险和机会，优化资源配置，提高企业的竞争力。机会发现：大语言模型可以帮助企业识别潜在的商机和增长机会。通过分析市场数据、行业趋势和竞争情况，它可以发现新的市场需求、产品创新的机会等。例如，根据市场调研数据和消费者反馈，大语言模型可以建议企业推出具有竞争力的新产品或服务，以满足市场不断变化的需求。资源优化：大语言模型可以对企业的资源进行优化分配。通过分析财务数据、成本结构和绩效指标，它可以帮助企业识别资源利用不当的领域，并提供优化建议。例如，通过分析生产过程中的资源浪费、费用结构中的可降低成本项等，大语言模型可以为企业提供精细化的资源配置策略，提高资源利用效率。竞争力提升：大语言模型的深入分析和洞察力有助于提高企业的竞争力。通过对财务数据、市场情报和竞争对手信息的综合分析，它可以为企业定位、市场营销、产品创新等方面提供决策支持和战略建议。通过优化资源配置、把握机会、规避风险，企业可以提高运营效率、产品质量和市场地位，从而增强竞争力。

3大语言模型在财务会计中面临的挑战与风险

尽管大语言模型在财务会计领域具有广阔的应用前景，但同时也面临一些挑战和风险。本节将从数据隐私和安全性问题[6]、算法透明度和可解释性以及人机协作等方面探讨大语言模型在财务会计中的挑战与风险。

3.1数据隐私和安全性问题

财务数据是企业的核心资产和机密信息，保护数据的安全和隐私成为一项重要的挑战。大语言模型需要访问大量敏感数据，因此数据泄露或滥用可能导致潜在的风险。

外部攻击：黑客和恶意分子可能试图入侵企业的系统，窃取财务数据或进行勒索攻击。他们可能利用漏洞、钓鱼邮件、恶意软件等方式进行攻击，从而获取敏感信息。内部威胁：内部员工可能滥用其访问权限，泄露财务数据或进行非法操作。这可能包括内部造假、盗窃资金、篡改财务报表等行为。第三方供应商风险：与外部供应商共享财务数据时，存在数据泄露或滥用的风险。不可信或不安全的供应商可能会泄露数据给竞争对手，或者未能采取适当的安全措施来保护数据。社会工程学攻击：攻击者可能通过欺骗、诈骗或社交工程手段获取财务数据的访问权限。例如，他们可能冒充高层管理人员或IT团队成员，诱使员工透露敏感信息。无意泄露：员工可能无意间将财务数据发送给错误的收件人，或在公共场所使用不安全的网络连接，导致数据泄露。外部监管与合规要求：财务数据的安全和隐私还需要遵守国家和地区的监管要求和合规标准。如果未能满足这些要求，企业可能面临罚款、声誉损害等风险。

3.2算法透明度和可解释性

大语言模型具有复杂的神经网络结构和深层次的推理过程，其工作原理不易被理解。同时，缺乏算法的透明度和可解释性可能导致大语言模型难以验证模型的准确性和可信度。

难以理解的神经网络结构：大语言模型的神经网络结构通常非常复杂，包含大量的参数和层级，这使得其内部的推理过程变得难以理解。这导致模型决策的不确定性和可追溯性的困难，使得人们很难理解模型是如何做出特定的预测或回答的。缺乏算法透明度：大语言模型的具体算法细节通常是保密的商业机密，这导致算法的透明度不足。对于使用该模型的用户和相关利益方而言，无法深入了解模型是如何处理数据、进行决策和生成回答的，因此无法验证模型的准确性和可信度。模型偏见和错误放大：大语言模型在训练数据中可能存在偏见，例如性别、种族、社会阶层等方面的偏见。由于模型的复杂性和推理能力，它可能会进一步放大这些偏见，并在生成回答时表现出不公平或有偏见的倾向。数据隐私和安全风险：大语言模型需要大量的训练数据，这可能涉及用户的敏感信息。如果数据管理不当或模型被滥用，则存在数据隐私泄露和安全风险的风险。对抗攻击：大语言模型可能容易受到对抗攻击，即通过对输入进行微小修改来产生误导性的输出。这种攻击可能导致诈骗、虚假信息传播等问题。

3.3人机协作

大语言模型虽然具有强大的语义表达和推理能力，但仍难以完全替代人类财务会计专业知识和经验。财务会计人员需要与大语言模型进行有效的协作，发挥各自的优势，共同完成工作任务。

知识和经验的不足：尽管大语言模型可以提供广泛的信息和答案，但它可能无法完整理解复杂的财务会计概念和规则。这意味着在某些情况下，模型可能会给出不准确或不完整的答案，因为它缺乏实际的专业知识和经验。模型误导性：大语言模型在回答问题时可能会受到训练数据的限制，从而导致模型存在误导性的倾向。模型可能会优先考虑常见的答案，而忽略个别情况或特定的财务会计要求，这可能会引导用户做出错误的决策。风险管理的挑战：财务会计涉及风险管理和内部控制的方方面面。虽然大语言模型可以为企业提供一些相关的建议，但其个性化和针对性可能有限，无法取代人类财务会计人员的专业判断和经验。数据质量和可信度：大语言模型的输出依赖于输入数据的质量和可信度。如果输入的财务数据不准确或存在错误，那么模型生成的回答也可能是错误的。因此，保证数据的准确性和可信度仍然是财务会计人员的重要任务。

4大语言模型在财务会计中应用的相关建议

为了应对大语言模型在财务会计中应用的挑战和风险，可以从以下三个方面进行改进。

（1）从数据隐私和安全性的监督改进。通过数据加密和安全存储，确保财务数据在传输和存储过程中进行有效的加密，以防止未经授权的访问和窃取。采用安全的存储技术，例如数据备份和灾难恢复方案，以避免意外数据丢失或损坏。利用访问控制和权限管理，建立严格的访问控制和权限管理机制，只授权给有限的人员访问财务数据，并根据需要分配适当的访问权限。定期审查和更新访问权限，以确保只有合适的人员可以获取敏感数据。设置数据最小化原则，仅提供大语言模型所需的最小必要数据，并在使用后及时删除或匿名化敏感信息。遵守数据保留和销毁的相关法规和政策。

（2）从算法透明度和可解释性改进。通过增强透明度和可解释性研究以及标准化和审核，建立标准化的模型评估和审核流程，确保大语言模型的准确性和可信度。这可以包括对模型进行独立的评估、测试和审核，以验证其在特定任务和领域中的表现。利用技术文档和解释，开发者和研究机构提供详细的技术文档和解释，以帮助用户了解模型的工作原理和推理过程。这样可以提供一定程度的透明度，并帮助用户理解模型的局限性和应用范围。最为有效的是对外沟通和教育，开发者可以加强对外沟通和教育，向公众普及大语言模型的工作原理和应用场景。这样可以增加人们对模型的理解和认识，减少对模型的不信任感。

（3）从人机协作的角度改进。通过专业知识和经验的应用，财务会计人员可以运用他们的专业知识和经验来评估大语言模型的输出，并从中提取有价值的信息。他们可以解释和解读模型的结果，并进行适当的调整和修正。同时以监督和验证为突破口，财务会计人员可以对大语言模型的训练和输出进行监督和验证。他们可以参与模型的开发和训练过程，确保模型考虑到财务会计的特定需求和规则。利用决策和风险管理[7]，财务会计人员在决策过程中具有重要的角色和责任。他们可以根据大语言模型的输出进行综合评估，并结合自己的专业知识和经验，做出准确和有根据的决策。同时，他们还可以提供风险管理和内部控制方面的专业建议。

5结论

随着大数据时代的来临，大语言模型的应用日益广泛。文章针对大语言模型在财务会计领域中的应用，分析了其对会计工作的影响，通过对现有研究文献和实践案例的综合分析，剖析了大语言模型在财务会计领域中的应用优势，指出了目前在这一领域中存在的挑战和风险，如数据隐私和安全性问题、算法的透明度等，并提出了相应的解决方案，旨在为财务会计行业人员和相关研究者提供全面的了解。

参考文献：

[1]刘晓曦， 陈玉芳. 大语言模型在企业财务会计中的应用研究[J].现代财会（学术版）， 2022，21（2）：142-145.

[2]徐敏， 陈鑫. 大数据背景下大语言模型在会计信息分析中的应用研究[J].大数据与信息科学， 2021，3（6）：23-28.

[3]ZHANG Y， LI Z， ZHANG R，et al.Application of large language models in financial accounting：a literature review[J].IEEE access，2021（9）：49981-49991.

[4]BAO X， LIU N，JIANG Z. Applications of artificial intelligence in accounting and finance：a review of the literature[J].International journal of financial studies，2020，8（3）：37.

[5]ZHANG G，WANG L， FANG P，et al. Artificial intelligence in accounting：a bibliometric review and future research agenda[J].International journal of information management， 2021（57）：102405.

[6]王宇， 李华. 大数据时代财务会计信息披露的大语言模型应用分析[J].现代经理， 2020，40（11）：90-92.

[7] CHEN Z，DENG Z， LI Q，et al. The use of machine learning and natural language processing techniques in auditing：a systematic literature review[J].Information processing & management，2021，58（6）：102514.

［作者简介］胡梦晨（1992—），回族，河南驻马店人，本科，中级会计师，研究方向：财务管理。