生成式財(cái)務(wù)大模型在財(cái)務(wù)報(bào)告體系中的應(yīng)用探索

●張志國(guó) 張 真 張樹輝 吉發(fā)浚

一、引言

生成式財(cái)務(wù)大模型是一種基于人工智能和自然語言處理技術(shù)的新興工具，對(duì)財(cái)務(wù)報(bào)告體系帶來了許多影響和挑戰(zhàn)。 這些模型的出現(xiàn)提高財(cái)務(wù)報(bào)告的準(zhǔn)確性和一致性，加強(qiáng)財(cái)務(wù)管理與分析效率，并提供更好的風(fēng)險(xiǎn)管理和預(yù)測(cè)能力。 然而，也面臨著數(shù)據(jù)隱私和安全性、 會(huì)計(jì)準(zhǔn)則適用性、財(cái)務(wù)審計(jì)變革、模型自身性能和財(cái)務(wù)專業(yè)人員培訓(xùn)等挑戰(zhàn)和問題。 為了充分利用這一新技術(shù)，需要強(qiáng)化數(shù)據(jù)安全、確保法規(guī)合規(guī)、優(yōu)化審計(jì)管理、不斷完善模型技術(shù)等方面，并加強(qiáng)財(cái)務(wù)人才隊(duì)伍建設(shè)。 生成式財(cái)務(wù)大模型代表財(cái)務(wù)領(lǐng)域數(shù)字化和智能化的未來趨勢(shì)，并將繼續(xù)塑造財(cái)務(wù)決策和報(bào)告方式。

二、生成式財(cái)務(wù)大模型概述

當(dāng)前，新一代AI 熱潮席卷全球。生成式財(cái)務(wù)大模型 （后文簡(jiǎn)稱模型）指以企業(yè)歷史數(shù)據(jù)積累為基礎(chǔ)，通過結(jié)合數(shù)據(jù)模型和預(yù)測(cè)模型，利用海量財(cái)務(wù)研報(bào)、年報(bào)、財(cái)經(jīng)期刊和論文、制度文檔、政策解讀等專業(yè)知識(shí)，形成一種集成了最先進(jìn)的自然語言處理技術(shù)的強(qiáng)大工具，為企業(yè)管理者提供專業(yè)參謀服務(wù)，如GPT（生成式預(yù)訓(xùn)練變換器）系列，開始在財(cái)務(wù)領(lǐng)域廣泛應(yīng)用。 這些模型在財(cái)務(wù)報(bào)告體系中通過在大規(guī)模文本數(shù)據(jù)上進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，生成與財(cái)務(wù)報(bào)告、財(cái)務(wù)陳述、會(huì)計(jì)準(zhǔn)則等相關(guān)的自然語言文本。 同時(shí)，能夠理解和處理這些文本，從財(cái)務(wù)報(bào)表中提取信息、解釋財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)、生成財(cái)務(wù)報(bào)告摘要，一方面可以執(zhí)行數(shù)據(jù)分析任務(wù)，如趨勢(shì)分析、比較分析、異常檢測(cè)和數(shù)據(jù)挖掘，幫助企業(yè)更好地理解其財(cái)務(wù)狀況，另一方面利用上述收集和分析的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)和模擬，以幫助企業(yè)預(yù)測(cè)未來的財(cái)務(wù)趨勢(shì)和風(fēng)險(xiǎn)，并生成財(cái)務(wù)預(yù)測(cè)報(bào)告，提供決策支持。

三、 生成式財(cái)務(wù)大模型對(duì)財(cái)務(wù)報(bào)告體系的影響

通過學(xué)習(xí)海量財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和模式，生成式財(cái)務(wù)大模型能夠自動(dòng)化編制高質(zhì)量的財(cái)務(wù)報(bào)告，顯著提升報(bào)告的準(zhǔn)確性和時(shí)效性。 深度挖掘隱藏信息，揭示潛在規(guī)律與風(fēng)險(xiǎn)趨勢(shì)，為決策者提供更為全面、精準(zhǔn)的洞察。 此外， 大模型還能實(shí)現(xiàn)個(gè)性化定制報(bào)告，滿足不同利益相關(guān)方需求，并在復(fù)雜數(shù)據(jù)分析、預(yù)測(cè)預(yù)警等方面發(fā)揮重要作用，從而革新了傳統(tǒng)財(cái)務(wù)分析方式，提升了財(cái)務(wù)管理效率與智能化水平。

（一）提高財(cái)務(wù)報(bào)告準(zhǔn)確性和一致性

模型數(shù)據(jù)處理和驗(yàn)證自動(dòng)化特性有效減少人為錯(cuò)誤的機(jī)會(huì)， 提高財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)處理和報(bào)告的準(zhǔn)確性和可靠性，為企業(yè)提供更可靠的財(cái)務(wù)信息基礎(chǔ)。一方面模型能夠自動(dòng)處理財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)， 包括數(shù)據(jù)提取、清洗、整理和計(jì)算等任務(wù)。 自動(dòng)化處理數(shù)據(jù)，降低數(shù)據(jù)處理過程中的人為錯(cuò)誤發(fā)生的概率， 同時(shí)自動(dòng)驗(yàn)證財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的一致性和合理性。 通過檢測(cè)不一致數(shù)據(jù)、缺失數(shù)據(jù)或不符合規(guī)范數(shù)據(jù)，自動(dòng)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和修復(fù)，并提供警報(bào)或糾正建議，有助于及早發(fā)現(xiàn)潛在問題并減少錯(cuò)誤。 另一方面模型具有實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)功能， 可以在數(shù)據(jù)異常或錯(cuò)誤發(fā)生時(shí)提供及時(shí)的反饋。 在核算管理、預(yù)決算管理、成本管理和稅務(wù)管理等方面設(shè)置對(duì)比預(yù)警指標(biāo)，縱向細(xì)分到最末級(jí)明細(xì)經(jīng)營(yíng)指標(biāo)， 有助于及早發(fā)現(xiàn)并糾正錯(cuò)誤，避免錯(cuò)誤傳播到財(cái)務(wù)報(bào)告中。

（二）提高財(cái)務(wù)管理與分析效率

模型通過自動(dòng)化數(shù)據(jù)處理和分析、 處理大規(guī)模數(shù)據(jù)以及實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)更新和報(bào)告生成， 提高財(cái)務(wù)管理與分析的效率，幫助企業(yè)更快速、更精確地做出戰(zhàn)略性決策， 以適應(yīng)不斷變化的市場(chǎng)和競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境， 有助于實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)期的財(cái)務(wù)穩(wěn)健和可持續(xù)增長(zhǎng)。 收集和處理大規(guī)模的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，包括來自不同數(shù)據(jù)源和多個(gè)時(shí)間維度的數(shù)據(jù)， 包括企業(yè)的財(cái)務(wù)報(bào)表、交易記錄、客戶供應(yīng)商和成本費(fèi)用等數(shù)據(jù)，減少了手工處理的時(shí)間，提高數(shù)據(jù)處理的效率。 同時(shí)，模型支持實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)更新和報(bào)告生成，快速生成全面的財(cái)務(wù)概覽， 使管理層能夠隨時(shí)獲取最新的財(cái)務(wù)信息，有助于迅速做出決策，從整體上提升企業(yè)運(yùn)營(yíng)的效率。

（三）提供風(fēng)險(xiǎn)管理與指標(biāo)預(yù)測(cè)

通過基于模型的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、 未來財(cái)務(wù)狀況預(yù)測(cè)以及預(yù)測(cè)精度改進(jìn)， 為企業(yè)提供更好的風(fēng)險(xiǎn)管理和預(yù)測(cè)支持。 利用歷史財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和市場(chǎng)信息，構(gòu)建復(fù)雜的風(fēng)險(xiǎn)模型， 有助于企業(yè)更好地理解和應(yīng)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)，更靈活地規(guī)劃和調(diào)整財(cái)務(wù)戰(zhàn)略，從而實(shí)現(xiàn)更加穩(wěn)健和可持續(xù)發(fā)展。 一方面企業(yè)通過基于模型識(shí)別和評(píng)估經(jīng)營(yíng)、財(cái)務(wù)和市場(chǎng)等風(fēng)險(xiǎn)，如信用風(fēng)險(xiǎn)、市場(chǎng)波動(dòng)性、流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)等，可以更全面地了解其風(fēng)險(xiǎn)薄弱環(huán)節(jié)，并制定相應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)管理策略。同時(shí)，模型通過對(duì)歷史數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)和分析，具備預(yù)測(cè)未來財(cái)務(wù)狀況的能力， 即預(yù)測(cè)銷售額、利潤(rùn)、現(xiàn)金流等關(guān)鍵財(cái)務(wù)指標(biāo)的未來趨勢(shì)，對(duì)企業(yè)規(guī)劃資金、資源分配和戰(zhàn)略決策產(chǎn)生重要影響，且有助于降低不確定性和風(fēng)險(xiǎn)。 另一方面，通過模型訓(xùn)練和優(yōu)化，不斷改進(jìn)預(yù)測(cè)精度，識(shí)別潛在的趨勢(shì)、模式和相關(guān)性， 從而提高各項(xiàng)經(jīng)營(yíng)指標(biāo)預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性和科學(xué)性， 使企業(yè)能夠更好地應(yīng)對(duì)市場(chǎng)波動(dòng)和競(jìng)爭(zhēng)壓力，做出更明智的財(cái)務(wù)決策。

四、財(cái)務(wù)報(bào)告體系中運(yùn)用生成式財(cái)務(wù)大型模型的挑戰(zhàn)

生成式財(cái)務(wù)大型模型在融入財(cái)務(wù)報(bào)告體系的過程中，面臨著多重挑戰(zhàn)。 首先，模型需處理高度復(fù)雜且多變的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，保證數(shù)據(jù)質(zhì)量、完整性和合規(guī)性， 避免因數(shù)據(jù)源誤差導(dǎo)致的誤導(dǎo)性結(jié)論。 其次，如何清晰展現(xiàn)AI 推理過程，讓審計(jì)人員和監(jiān)管機(jī)構(gòu)理解并接受自動(dòng)化決策結(jié)果， 成為必要解決的問題。 此外，法律與監(jiān)管要求不斷演變，模型必須實(shí)時(shí)適應(yīng)法規(guī)變化以確保生成的報(bào)告符合最新標(biāo)準(zhǔn)。 再者， 保護(hù)企業(yè)敏感財(cái)務(wù)信息的安全，在使用和傳輸過程中防止數(shù)據(jù)泄露，也是該技術(shù)廣泛應(yīng)用前亟待克服的挑戰(zhàn)。 最后，盡管模型能提升效率，但仍需與人類專業(yè)判斷相結(jié)合，特別是在處理異常交易、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估等復(fù)雜情況時(shí)，確保人工智能輔助而非替代專業(yè)財(cái)務(wù)分析。

（一）數(shù)據(jù)隱私和安全性的挑戰(zhàn)

數(shù)據(jù)隱私是生成式財(cái)務(wù)大型模型應(yīng)用面臨一個(gè)重要的挑戰(zhàn)。 一是財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)通常包含企業(yè)的敏感信息，如客戶信息、交易記錄、收入、支出等。 泄露或?yàn)E用這些數(shù)據(jù)可能導(dǎo)致重大的隱私風(fēng)險(xiǎn)和法律問題， 模型應(yīng)用需要時(shí)刻面對(duì)保護(hù)這類敏感數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)。 二是為保護(hù)數(shù)據(jù)隱私，數(shù)據(jù)通常需要進(jìn)行加密和存儲(chǔ)在安全的環(huán)境中。 因此，確保模型在數(shù)據(jù)的采集、 傳輸和存儲(chǔ)過程中采取足夠的安全措施是必要的， 以防止數(shù)據(jù)泄露和未經(jīng)授權(quán)的訪問， 這使得企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)安全性保障也面臨巨大的挑戰(zhàn)。 三是在一些具體業(yè)務(wù)中， 為保護(hù)數(shù)據(jù)隱私，部分?jǐn)?shù)據(jù)需進(jìn)行匿名化或脫敏處理，以防止識(shí)別個(gè)體或企業(yè)。 這種處理可能降低數(shù)據(jù)分析和預(yù)測(cè)能力，需要權(quán)衡隱私和分析需求之間的關(guān)系，對(duì)企業(yè)的決策和判斷能力也是一個(gè)挑戰(zhàn)。

（二）財(cái)稅法規(guī)和會(huì)計(jì)準(zhǔn)則適用性的挑戰(zhàn)

首先需要遵守適用的會(huì)計(jì)準(zhǔn)則， 這些準(zhǔn)則規(guī)定財(cái)務(wù)報(bào)告的標(biāo)準(zhǔn)和要求， 確保財(cái)務(wù)報(bào)告的一致性和可比性。 模型應(yīng)當(dāng)能夠自動(dòng)化地應(yīng)用這些準(zhǔn)則， 以生成符合要求的財(cái)務(wù)報(bào)告。 但在實(shí)際情況中，一方面不同國(guó)家和地區(qū)采用不同的會(huì)計(jì)準(zhǔn)則，如IFRS、GAAP 等，且這些準(zhǔn)則可能會(huì)不斷演變和修訂， 會(huì)計(jì)準(zhǔn)則通常需要根據(jù)特定情況進(jìn)行解釋和適用。 模型需要能夠理解和應(yīng)用這些解釋，以確保適用會(huì)計(jì)政策正確。 另一方面企業(yè)可能會(huì)根據(jù)市場(chǎng)需求或法規(guī)要求更改其會(huì)計(jì)政策。 模型需要能夠及時(shí)識(shí)別這些變更并自動(dòng)適應(yīng)， 以確保財(cái)務(wù)報(bào)告的合規(guī)性適用性。 此外，跨國(guó)企業(yè)語言和文化差異，以及更為復(fù)雜會(huì)計(jì)問題，如并購(gòu)、重組等涉及多個(gè)會(huì)計(jì)準(zhǔn)則處理能力等， 也是模型需要面對(duì)財(cái)務(wù)法規(guī)和會(huì)計(jì)準(zhǔn)則適用性的挑戰(zhàn)。

（三）財(cái)務(wù)審計(jì)變革的挑戰(zhàn)

首先， 審計(jì)人員需要具備足夠的專業(yè)知識(shí)和技能，以理解和驗(yàn)證模型的工作原理、數(shù)據(jù)輸入、數(shù)據(jù)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(shù)，以確保其準(zhǔn)確性和可靠性。 同時(shí)審計(jì)人員需訪問模型， 以驗(yàn)證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性，但訪問動(dòng)作可能會(huì)受到隱私和安全限制，需要建立適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)共享和訪問機(jī)制。 同時(shí)，審計(jì)人員需要更新審計(jì)工具和技術(shù)， 以適應(yīng)新形勢(shì)下審計(jì)需求， 主要包括使用機(jī)器學(xué)習(xí)模型的審計(jì)工具和更強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析能力。 其次，在審計(jì)標(biāo)準(zhǔn)和方法方面， 審計(jì)標(biāo)準(zhǔn)和方法需要適應(yīng)新的審計(jì)技術(shù)和模型應(yīng)用，審計(jì)機(jī)構(gòu)需要重新評(píng)估審計(jì)標(biāo)準(zhǔn)，以確保其適用于新模型審計(jì)。 傳統(tǒng)的審計(jì)程序需要重新設(shè)計(jì)，開發(fā)新的審計(jì)程序和測(cè)試方法，以考慮新模型的特殊性質(zhì)和數(shù)據(jù)處理方式， 通過識(shí)別和評(píng)估新模型引發(fā)的風(fēng)險(xiǎn)， 并采取相應(yīng)的控制措施。

（四）模型自身存在的挑戰(zhàn)

模型自身存在挑戰(zhàn)， 并可能會(huì)影響其應(yīng)用和結(jié)果的可靠性。 模型的可靠性和準(zhǔn)確性受到訓(xùn)練數(shù)據(jù)質(zhì)量和完整影響，若訓(xùn)練數(shù)據(jù)存在采樣偏差，即某些數(shù)據(jù)類別或來源的樣本量較小， 可能導(dǎo)致模型在結(jié)果處理出現(xiàn)錯(cuò)誤。 而如果模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)包含空缺、錯(cuò)誤和不完整的信息，那么生成的財(cái)務(wù)報(bào)告和分析結(jié)果亦不準(zhǔn)確， 因此確保訓(xùn)練數(shù)據(jù)的高質(zhì)量是一個(gè)重要挑戰(zhàn)。 一方面模型需要能夠處理各種情況下的數(shù)據(jù)， 包括異常情況和未知情況。 如果模型過于依賴訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的特定模式或趨勢(shì)，那么在新的數(shù)據(jù)環(huán)境中可能表現(xiàn)不佳。 另一方面數(shù)據(jù)集中的偏見可能會(huì)導(dǎo)致模型的預(yù)測(cè)結(jié)果存在偏見。 如數(shù)據(jù)集中存在性別、種族或地理位置方面的偏見，模型可能在財(cái)務(wù)分析中反映偏見。 為應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)， 企業(yè)和模型開發(fā)者需要投入大量資源來確保模型的可靠性和準(zhǔn)確性。

（五）給財(cái)務(wù)人員帶來的挑戰(zhàn)

在實(shí)際中，對(duì)財(cái)務(wù)人員帶來了一系列挑戰(zhàn)。 首先，財(cái)務(wù)專業(yè)人員需要不斷學(xué)習(xí)和適應(yīng)新的技術(shù)，以有效理解和利用模型。 雖然模型提供更強(qiáng)大的工具進(jìn)行財(cái)務(wù)分析， 但也需要財(cái)務(wù)人員不斷技術(shù)培訓(xùn)和學(xué)習(xí)，提升應(yīng)用技能，包括數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)可視化等， 從而更好地理解和利用生成的數(shù)據(jù)和分析結(jié)果。 同時(shí)模型應(yīng)用會(huì)導(dǎo)致財(cái)務(wù)人員重新設(shè)計(jì)工作流程，適應(yīng)新的數(shù)據(jù)輸入和分析方式，以便更好發(fā)揮模型作用。 其次，財(cái)務(wù)專業(yè)人員需更加關(guān)注模型風(fēng)險(xiǎn)和不確定性， 能夠識(shí)別模型可能出現(xiàn)的錯(cuò)誤或偏差，并采取相應(yīng)的管理措施，確保最大限度地減少模型應(yīng)用帶來的新風(fēng)險(xiǎn)。 最后，財(cái)務(wù)專業(yè)人員需要更加關(guān)注數(shù)據(jù)隱私和合規(guī)性問題，確保通過模型生成的財(cái)務(wù)報(bào)告和分析滿足適用法規(guī)和準(zhǔn)則，同時(shí)保護(hù)敏感的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)。

五、應(yīng)對(duì)措施

應(yīng)對(duì)生成式財(cái)務(wù)大型模型在財(cái)務(wù)報(bào)告體系中的挑戰(zhàn)，首先需強(qiáng)化數(shù)據(jù)治理，建立嚴(yán)格的數(shù)據(jù)清洗、校驗(yàn)與整合流程，確保模型輸入數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性。 其次， 采用可解釋的人工智能技術(shù)（XAI）， 增強(qiáng)模型內(nèi)部邏輯的可視化與透明度，便于審計(jì)跟蹤和監(jiān)管審查。 同時(shí)，構(gòu)建動(dòng)態(tài)法規(guī)適應(yīng)機(jī)制， 通過算法更新將最新的會(huì)計(jì)準(zhǔn)則和法律法規(guī)嵌入模型中，以滿足合規(guī)要求。

（一）強(qiáng)化數(shù)據(jù)安全

解決數(shù)據(jù)隱私和安全性挑戰(zhàn)需要綜合考慮企業(yè)決策需要、數(shù)據(jù)安全性和數(shù)據(jù)透明度等因素，以確保財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)隱私和數(shù)據(jù)安全得到有效保護(hù)同時(shí)滿足企業(yè)發(fā)展的需要。

1.制定數(shù)據(jù)質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)。 在數(shù)據(jù)質(zhì)量方面，制定并實(shí)施數(shù)據(jù)收集和錄入的標(biāo)準(zhǔn)化流程， 確保所有數(shù)據(jù)都按照相同的規(guī)范和格式進(jìn)行記錄和存儲(chǔ)。建立規(guī)范的數(shù)據(jù)收集制度，使用多樣化的數(shù)據(jù)集，包括不同來源、時(shí)間段和地理位置的數(shù)據(jù)，以減少采樣偏差和模型的局限性，明確數(shù)據(jù)的采集方法，確保所有需要的數(shù)據(jù)都被及時(shí)記錄和收集。 同時(shí)對(duì)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類和標(biāo)記， 以識(shí)別敏感信息和非敏感信息，有助于區(qū)分?jǐn)?shù)據(jù)隱私保護(hù)等級(jí)。 采用強(qiáng)大的數(shù)據(jù)加密技術(shù)， 確保數(shù)據(jù)在傳輸和存儲(chǔ)過程中得到保護(hù)。 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在受物理和邏輯安全控制保護(hù)的環(huán)境中，確保只有授權(quán)人員能夠訪問。

2.建立數(shù)據(jù)校驗(yàn)機(jī)制。在數(shù)據(jù)收集階段和數(shù)據(jù)輸入系統(tǒng)中實(shí)施驗(yàn)證和校驗(yàn)機(jī)制， 以識(shí)別并糾正數(shù)據(jù)中的錯(cuò)誤、重復(fù)項(xiàng)和異常值，避免不完整或不準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)進(jìn)入系統(tǒng)。 建立數(shù)據(jù)審查制度，定期組織專業(yè)人員審查數(shù)據(jù)的完整性， 識(shí)別并填補(bǔ)缺失的數(shù)據(jù)。

3.明確數(shù)據(jù)共享權(quán)限。 科學(xué)實(shí)施數(shù)據(jù)共享，明確需要滿足特定業(yè)務(wù)需求或合規(guī)性要求的數(shù)據(jù)才應(yīng)該被共享，縮小共享數(shù)據(jù)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(shù)來保護(hù)共享的數(shù)據(jù)，或者將敏感信息進(jìn)行脫敏處理，以避免敏感信息的直接暴露。 建立數(shù)據(jù)共享審批流程， 所有數(shù)據(jù)共享請(qǐng)求都應(yīng)經(jīng)過相關(guān)負(fù)責(zé)人審批，并記錄在案，以便于后續(xù)審計(jì)和監(jiān)控，最大限度地平衡隱私安全和數(shù)據(jù)共享的需求。

4.規(guī)范數(shù)據(jù)監(jiān)督管理。 建立數(shù)據(jù)共享中心，成立數(shù)據(jù)質(zhì)量管理團(tuán)隊(duì)，負(fù)責(zé)監(jiān)督和管理數(shù)據(jù)質(zhì)量，實(shí)施嚴(yán)格的訪問控制和權(quán)限管理策略， 確保只有經(jīng)過授權(quán)的人員能夠訪問敏感財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)。 使用身份驗(yàn)證和授權(quán)機(jī)制，限制數(shù)據(jù)的訪問。 配套建立數(shù)據(jù)審計(jì)和監(jiān)控機(jī)制， 以跟蹤數(shù)據(jù)的訪問和使用情況，并定期進(jìn)行安全漏洞測(cè)試和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。 制定綜合的風(fēng)險(xiǎn)管理方案， 建立完善的數(shù)據(jù)應(yīng)急管理體系，包括災(zāi)難恢復(fù)計(jì)劃和數(shù)據(jù)泄露應(yīng)對(duì)，防黑客攻擊和訪問控制等，同時(shí)落實(shí)定期備份數(shù)據(jù)機(jī)制，并確保備份數(shù)據(jù)與原始數(shù)據(jù)同等級(jí)保護(hù)， 筑牢數(shù)據(jù)安全最后一道防線。

通過上述應(yīng)對(duì)措施， 企業(yè)可以更好地應(yīng)對(duì)模型應(yīng)用中的數(shù)據(jù)隱私和安全性挑戰(zhàn)， 確保財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)得到有效保護(hù)，同時(shí)滿足合規(guī)性要求，有助于建立可信任的數(shù)據(jù)處理流程， 提高財(cái)務(wù)分析的可靠性和安全性。

（二）確保符合適用的財(cái)稅法規(guī)和會(huì)計(jì)準(zhǔn)則

解決會(huì)計(jì)準(zhǔn)則的復(fù)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(yīng)性， 能夠兼容處理不同的準(zhǔn)則和情況，以確保生成的財(cái)務(wù)報(bào)告準(zhǔn)確且合規(guī)。

1.深入學(xué)習(xí)法規(guī)準(zhǔn)則。 基于模型需要，組織深入學(xué)習(xí)和理解相關(guān)財(cái)稅法規(guī)和會(huì)計(jì)準(zhǔn)則。 通過參加研討會(huì)、與業(yè)界人士交流等形式，組織財(cái)務(wù)人員定期培訓(xùn)， 以確保財(cái)務(wù)人員理解和掌握最新財(cái)稅法規(guī)和會(huì)計(jì)準(zhǔn)則。 訂閱財(cái)務(wù)雜志、 新聞和行業(yè)動(dòng)態(tài)， 使財(cái)務(wù)團(tuán)隊(duì)及時(shí)了解最新的法規(guī)和會(huì)計(jì)準(zhǔn)則變化。 在遇到不確定或問題時(shí)，可以咨詢專業(yè)老師或者機(jī)構(gòu)，以確保理解和執(zhí)行的準(zhǔn)確性。

2.成立專門合規(guī)團(tuán)隊(duì)。 成立專門合規(guī)性團(tuán)隊(duì)，負(fù)責(zé)監(jiān)督會(huì)計(jì)政策的合規(guī)性。 在此基礎(chǔ)，建立靈活的會(huì)計(jì)政策管理體系， 使企業(yè)能夠根據(jù)不同情況和要求靈活地調(diào)整和管理會(huì)計(jì)政策。 一方面建立決策流程，以便在需要時(shí)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(huì)計(jì)政策解釋檔案，記錄和解釋會(huì)計(jì)政策的選擇和變更，有助于審計(jì)和監(jiān)管機(jī)構(gòu)理解企業(yè)的會(huì)計(jì)政策決策過程。

3.自適應(yīng)多種準(zhǔn)則。模型應(yīng)當(dāng)能夠同時(shí)適應(yīng)多種會(huì)計(jì)準(zhǔn)則， 并根據(jù)不同情境自動(dòng)選擇適用的準(zhǔn)則，這要求模型具備靈活的數(shù)據(jù)處理和計(jì)算能力，且能夠根據(jù)需求應(yīng)用不同的會(huì)計(jì)政策。 具體來說，可以開發(fā)多版本的模型， 每個(gè)版本專門適用于不同的會(huì)計(jì)準(zhǔn)則。 即為每種會(huì)計(jì)準(zhǔn)則建立一個(gè)獨(dú)立的模型，以確保生成的財(cái)務(wù)報(bào)告符合相應(yīng)的準(zhǔn)則。

4.建立定期監(jiān)測(cè)機(jī)制。建立定期監(jiān)測(cè)會(huì)計(jì)準(zhǔn)則和法規(guī)的機(jī)制， 及時(shí)發(fā)現(xiàn)會(huì)計(jì)法規(guī)和準(zhǔn)則適用中存在的問題，并在模型中進(jìn)行修正，以確保模型始終符合最新的要求。 同時(shí)，對(duì)于跨國(guó)企業(yè)，建立多語言和多文化適應(yīng)能力， 以確保模型能夠處理不同地區(qū)和文化環(huán)境下的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)。

解決財(cái)稅法規(guī)和會(huì)計(jì)準(zhǔn)則適用性挑戰(zhàn)需要企業(yè)采取一系列的管理、技術(shù)和培訓(xùn)措施，不僅有助于確保生成式財(cái)務(wù)大模型能夠在不同的會(huì)計(jì)準(zhǔn)則和情境下生成準(zhǔn)確和合規(guī)的財(cái)務(wù)報(bào)告， 同時(shí)降低不符合會(huì)計(jì)要求的風(fēng)險(xiǎn)。

（三）優(yōu)化審計(jì)流程與管理

審計(jì)流程的變革在面對(duì)新模型時(shí)需要克服諸多挑戰(zhàn)， 無論是審計(jì)機(jī)構(gòu)和審計(jì)師需要不斷更新其方法和工具，以適應(yīng)新的審計(jì)環(huán)境，并確保審計(jì)工作的準(zhǔn)確性和合規(guī)性。

1.建立新的審計(jì)流程。 明確審計(jì)的目標(biāo)和任務(wù)，新模型擴(kuò)大了審計(jì)范圍，因而需要對(duì)審計(jì)的目的、對(duì)象、范圍和重點(diǎn)等進(jìn)行清晰的規(guī)定，以便為后續(xù)的審計(jì)流程提供明確的指導(dǎo)。 同時(shí)針對(duì)審計(jì)計(jì)劃的制定、審前調(diào)查、現(xiàn)場(chǎng)實(shí)施、報(bào)告撰寫和后續(xù)工作等方面的環(huán)節(jié)，要細(xì)化控制點(diǎn)，并制定具體的操作規(guī)范和要求。

2.加強(qiáng)審計(jì)流程管理。規(guī)范審計(jì)流程的管理和協(xié)調(diào)，明確各部門的職責(zé)和分工，通過建立協(xié)調(diào)機(jī)制和信息共享平臺(tái)， 促進(jìn)各環(huán)節(jié)之間的順暢溝通和協(xié)作，提高審計(jì)工作的效率和效果，確保各個(gè)部門和環(huán)節(jié)能夠高效協(xié)作。 制定質(zhì)量控制與監(jiān)督規(guī)范，對(duì)審計(jì)證據(jù)的質(zhì)量、審計(jì)報(bào)告的撰寫、審計(jì)底稿的編制等方面質(zhì)量加強(qiáng)控制， 對(duì)審計(jì)過程中發(fā)現(xiàn)問題整改和處理的監(jiān)督， 確保審計(jì)流程的規(guī)范性和科學(xué)性。

3.更新審計(jì)工具和技術(shù)。審計(jì)機(jī)構(gòu)需要更新審計(jì)工具和技術(shù)，以支持新形勢(shì)下的審計(jì)工作，主要包括數(shù)據(jù)分析工具、 模型審計(jì)工具和數(shù)據(jù)安全技術(shù)等。 同時(shí)，加強(qiáng)同監(jiān)管機(jī)構(gòu)的合作，及時(shí)更新和調(diào)整審計(jì)標(biāo)準(zhǔn)，重新設(shè)計(jì)審計(jì)程序，來滿足生成式模型的特殊性質(zhì)和數(shù)據(jù)處理方式的要求， 最終確保審計(jì)的全面性和準(zhǔn)確性。 審計(jì)人員要加強(qiáng)培訓(xùn)，以增強(qiáng)數(shù)據(jù)分析和技術(shù)能力， 提升審計(jì)人員在新模型應(yīng)用中的實(shí)踐審計(jì)能力。

4.完善風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估控制。 建立跨學(xué)科審計(jì)團(tuán)隊(duì)，包括財(cái)務(wù)、數(shù)據(jù)科學(xué)、技術(shù)和合規(guī)性專家，有助于更全面地開展相關(guān)審計(jì)管理工作。 通過及時(shí)識(shí)別和評(píng)估與新模型中數(shù)據(jù)隱私風(fēng)險(xiǎn)、 數(shù)據(jù)完整性風(fēng)險(xiǎn)和模型可靠性風(fēng)險(xiǎn)等， 持續(xù)監(jiān)測(cè)跟蹤審計(jì)過程中的問題和潛在風(fēng)險(xiǎn)， 并建立與企業(yè)和模型開發(fā)者的三方反饋機(jī)制，不斷改進(jìn)和優(yōu)化審計(jì)流程。

綜合來看， 應(yīng)對(duì)新模型應(yīng)用中的審計(jì)變革挑戰(zhàn)，需要審計(jì)機(jī)構(gòu)、企業(yè)和監(jiān)管機(jī)構(gòu)之間的協(xié)作和合作。 同時(shí)，審計(jì)人員需要不斷提升其技術(shù)和專業(yè)能力，以適應(yīng)新的審計(jì)環(huán)境，保持審計(jì)的準(zhǔn)確性和合規(guī)性。

（四）完善新型模型建設(shè)

大數(shù)據(jù)時(shí)代到來，云計(jì)算、“互聯(lián)網(wǎng)+”等新技術(shù)的出現(xiàn)， 要求建設(shè)一套能夠滿足財(cái)務(wù)報(bào)告使用者和企業(yè)經(jīng)營(yíng)管控需求的數(shù)據(jù)處理模型， 以完成對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)績(jī)效分析、預(yù)測(cè)和評(píng)估等功能。

1.優(yōu)化模型深度寬度建設(shè)。增加模型的深度和寬度可以提高模型的性能和表達(dá)能力， 但如建設(shè)深度和寬度過大，模型可能會(huì)過度擬合訓(xùn)練數(shù)據(jù)，導(dǎo)致泛化能力下降。 因此，需要根據(jù)實(shí)際情況來選擇適合的深度和寬度。 根據(jù)具體的任務(wù)和數(shù)據(jù)特征，來選擇模型結(jié)構(gòu)和優(yōu)化算法，其中模型結(jié)構(gòu)主要適用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) （RNN）、 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、Transformer 等技術(shù)；優(yōu)化算法主要適用梯度下降 （Gradient Descent）、 隨機(jī)梯度下降（Stochastic Gradient Descent）、Adam 等技術(shù)。

2.構(gòu)建多維應(yīng)用模塊。 構(gòu)建異常處理模塊，確保模型能夠識(shí)別和處理數(shù)據(jù)中的異常情況， 以避免錯(cuò)誤的預(yù)測(cè)和分析結(jié)果。 構(gòu)建模型解釋模塊，讓財(cái)務(wù)和審計(jì)人員能夠清晰了解模型中的各個(gè)環(huán)節(jié)，避免不準(zhǔn)確性和偏見。 構(gòu)建偏見檢測(cè)和修正模塊， 能夠使用算法和工具來檢測(cè)模型中的偏見和不平衡。 如若在實(shí)際工作中發(fā)現(xiàn)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(shù)力量。根據(jù)財(cái)務(wù)管理工作的需要，適當(dāng)?shù)囊M(jìn)外部技術(shù)到模型中，提升模式型的適用性。 引入財(cái)務(wù)領(lǐng)域的專家學(xué)者或者從業(yè)人員，將他們的專業(yè)知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)融入模型中。 這些專家可以提供財(cái)務(wù)報(bào)告的解讀、財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的分析方法、財(cái)務(wù)業(yè)務(wù)流程等方面的知識(shí)， 提高模型對(duì)于財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)流程的理解能力。 引入自然語言處理技術(shù)，如ChatGPT，通過自然語言處理技術(shù)，將財(cái)務(wù)報(bào)告中的文本信息提取出來， 并轉(zhuǎn)化為模型可以處理的數(shù)值數(shù)據(jù)， 提高模型的準(zhǔn)確性和可靠性。引入知識(shí)圖譜，將財(cái)務(wù)報(bào)告中的概念、實(shí)體等信息進(jìn)行抽取和關(guān)聯(lián)，并利用這些知識(shí)圖譜來進(jìn)行語義理解和語義推理。 引入機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如線性回歸、決策樹、隨機(jī)森林等，建立預(yù)測(cè)模型，并預(yù)測(cè)不同因素對(duì)財(cái)務(wù)指標(biāo)的影響，幫助企業(yè)制定合理的經(jīng)營(yíng)計(jì)劃。

通過采取上述措施， 企業(yè)和模型開發(fā)者可以有效地應(yīng)對(duì)模型自身潛在挑戰(zhàn)，提高模型的可靠性和準(zhǔn)確性， 從而增強(qiáng)財(cái)務(wù)分析的效力和信任度。

（五）強(qiáng)化財(cái)務(wù)人才隊(duì)伍建設(shè)

模型應(yīng)用給財(cái)務(wù)人員帶來了技術(shù)、 工作流程和風(fēng)險(xiǎn)管理等多個(gè)方面的挑戰(zhàn)。 然而，適應(yīng)和解決這些挑戰(zhàn)也帶來機(jī)會(huì)，可以提高財(cái)務(wù)分析的效率和準(zhǔn)確性，增強(qiáng)決策的基礎(chǔ)。

1.加強(qiáng)財(cái)務(wù)專業(yè)教育。 高校應(yīng)該加強(qiáng)財(cái)務(wù)專業(yè)的教育，提高財(cái)務(wù)專業(yè)的學(xué)科地位，注重財(cái)務(wù)專業(yè)人才的培養(yǎng)，融信息技術(shù)。 在課程設(shè)置上，應(yīng)該增加信息技術(shù)時(shí)代下財(cái)務(wù)、會(huì)計(jì)、審計(jì)發(fā)展等方面的課程，同時(shí)也要注重經(jīng)濟(jì)學(xué)、管理學(xué)、法律等相關(guān)學(xué)科的教育，以培養(yǎng)具有綜合素質(zhì)的財(cái)務(wù)專業(yè)人才，夯實(shí)生成式財(cái)務(wù)大模型應(yīng)用人才隊(duì)伍建設(shè)的基礎(chǔ)。

2.引進(jìn)高端財(cái)務(wù)人才。 積極引進(jìn)高層次財(cái)務(wù)專業(yè)人才，尤其是懂信息技術(shù)和財(cái)務(wù)專業(yè)的復(fù)合型人才。 通過招聘、推薦、獵頭等方式，吸引更多具有豐富經(jīng)驗(yàn)和高級(jí)技術(shù)職稱的財(cái)務(wù)專業(yè)人才加入到企業(yè)中來，從而帶動(dòng)整個(gè)財(cái)務(wù)團(tuán)隊(duì)水平的提升。 定期開展技術(shù)培訓(xùn)和教育，了解模型的原理和應(yīng)用。 建立包括財(cái)務(wù)、數(shù)據(jù)科學(xué)、技術(shù)和合規(guī)性專業(yè)跨職能團(tuán)隊(duì)，在相互的溝通和交流中不斷共享知識(shí)和技能，提高解決復(fù)雜的財(cái)務(wù)和技術(shù)問題，提升模型應(yīng)用能力。

3.推動(dòng)組織文化變革。 營(yíng)造學(xué)習(xí)型的財(cái)務(wù)管理氛圍，鼓勵(lì)創(chuàng)新和學(xué)習(xí)。 配套完善的激勵(lì)機(jī)制，提高模型應(yīng)用專業(yè)人才的薪酬水平，吸引更多優(yōu)秀人才加入到企業(yè)， 激勵(lì)為企業(yè)創(chuàng)造更多的價(jià)值。 如根據(jù)個(gè)人的能力、經(jīng)驗(yàn)和績(jī)效來確定薪酬水平，鼓勵(lì)員工為企業(yè)做出更大的貢獻(xiàn)。 設(shè)立完善的晉升通道， 為財(cái)務(wù)人才提供更多的晉升機(jī)會(huì)和職業(yè)發(fā)展路徑， 提供更多的職業(yè)發(fā)展機(jī)會(huì)和資源， 讓員工更好地了解自己的職業(yè)定位和發(fā)展方向，從而更有動(dòng)力地追求個(gè)人職業(yè)發(fā)展目標(biāo)。

六、結(jié)束語

生成式財(cái)務(wù)大模型的出現(xiàn)標(biāo)志著財(cái)務(wù)領(lǐng)域迎來了一場(chǎng)數(shù)字化和智能化的革命。 這些模型不僅提高了財(cái)務(wù)報(bào)告的準(zhǔn)確性和一致性， 還加速財(cái)務(wù)管理與分析的效率， 為企業(yè)提供了更好的風(fēng)險(xiǎn)管理和預(yù)測(cè)能力。 然而，隨著新技術(shù)的引入，也伴隨著一系列挑戰(zhàn)，包括數(shù)據(jù)隱私、法規(guī)合規(guī)、審計(jì)管理等方面的問題。解決這些挑戰(zhàn)需要財(cái)務(wù)人員、技術(shù)專家共同努力。在未來，生成式財(cái)務(wù)大模型將繼續(xù)演化和發(fā)展， 為財(cái)務(wù)領(lǐng)域帶來更多的機(jī)會(huì)和挑戰(zhàn)。 只有不斷提高技術(shù)、 完善法規(guī)和培養(yǎng)專業(yè)人才，才能充分利用這一新技術(shù)的潛力，為企業(yè)和社會(huì)創(chuàng)造更多的價(jià)值。在數(shù)字化時(shí)代，財(cái)務(wù)領(lǐng)域的創(chuàng)新和進(jìn)步將繼續(xù)塑造未來的商業(yè)環(huán)境， 為更可持續(xù)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和財(cái)務(wù)決策提供更多可能性。

注釋：

本文通訊作者：張志國(guó)。