人工智能大模型在會計、審計領域的應用：文獻梳理與思考

【摘 "要】數(shù)字化時代，人工智能大模型引發(fā)研究熱潮，研究表明財務/審計工作受大模型影響最大?；诖?，論文梳理了近年國內外學者關于大模型在會計、審計領域應用的理論探索及其應用中面臨的挑戰(zhàn)，并整理相關實踐案例。研究發(fā)現(xiàn)，大模型在會計、審計領域應用前景廣闊，卻鮮少實現(xiàn)應用落地，這是因為多數(shù)學者的教育背景使得理論與實踐“脫節(jié)”且金融企業(yè)需求大、行業(yè)數(shù)據(jù)標準化程度高。最后，論文提出相應實踐建議。

【關鍵詞】人工智能大模型；會計；審計；應用

【中圖分類號】F239.1；TP18 " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " 【文獻標志碼】A " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " 【文章編號】1673-1069（2024）09-0131-04

1 引言

數(shù)字化時代，大數(shù)據(jù)、人工智能技術正引領一場科技革命，深刻改變著各行各業(yè)的運行模式。其中，人工智能大模型憑借其強大的學習、分析與生成能力，成為研究焦點。同時，北京大學國家發(fā)展研究院與智聯(lián)招聘聯(lián)合發(fā)布的《ChatGPT如何影響我們的工作？——AI大模型對我國勞動力市場潛在影響研究》顯示，財務/審計/稅務崗位受到該技術變革影響程度最為顯著。

因此，本文將梳理人工智能大模型在會計、審計領域的應用，審視伴隨而來的挑戰(zhàn)，并提出相應的建議，驅動會計、審計領域邁向智能化升級。

2 人工智能大模型概述

人工智能大模型，也被稱為預訓練模型或基礎模型（以下簡稱“大模型”）。大模型通常在大規(guī)模未標注數(shù)據(jù)上進行預訓練，學習一般性知識，然后針對特定任務進行微調，以適應不同的應用場景。

2.1 發(fā)展歷程

2017年，Google提出Transformer模型，這是一種完全基于注意力機制的網絡架構，摒棄了依賴于循環(huán)神經網絡和卷積神經網絡的方法[1]。“從模型發(fā)展來看，人工智能經歷了機器學習模型、深度學習模型、預訓練模型和大規(guī)模預訓練模型4個階段”[2]，還引入了近端策略優(yōu)化[3]、人類反饋的強化學習[4]等技術，大模型在未來將不斷發(fā)展?，F(xiàn)階段，大模型多以自然語言處理模型、圖像模型、多模態(tài)模型為主。

2.2 典型大模型

2.2.1 國外典型大模型

①GPT系列大模型：2022年11月30日，OpenAI發(fā)布自然語言處理模型ChatGPT。2023年3月14日，OpenAI推出GPT-4，隨后同年11月7日發(fā)布GPT-4 Turbo，再到2024年5月14日發(fā)布GPT-4o。

②PaLM大模型：2020年Google推出預訓練大型語言模型PaLM，于2023年5月推出PaLM 2。PaLM-E是其多模態(tài)版本，能夠處理包括文本、代碼、音頻、圖像和視頻在內的不同類型的信息。

③LLaMA大模型：2023年2月Meta AI推出LLaMA-1大模型，而后Meta AI不斷優(yōu)化，時隔5個月發(fā)布LLaMA-2大模型。2024年4月19日發(fā)布LLaMA-3大模型。

除上述大模型外，還有Gemini、Claude、Bard等大模型。

2.2.2 國內典型大模型

①文心大模型：2019年3月百度發(fā)布文心大模型1.0，后續(xù)不斷優(yōu)化，于2023年10月發(fā)布文心大模型4.0。該期間百度陸續(xù)推出文心CV大模型、文心跨模態(tài)大模型、語言大模型文心一言等。2024年6月28日百度正式發(fā)布文心大模型4.0 Turbo。

②星火大模型：2023年5月科大訊飛發(fā)布星火認知大模型，而后，星火大模型不斷迭代，2024年6月27日，星火大模型V4.0發(fā)布。

③通義大模型：通義大模型由阿里云推出，該模型具備全副AI能力。2023年4月、6月阿里推出通義千問、通義聽悟模型。2024年5月9日，阿里云發(fā)布通義千問2.5。

除上述大模型外，國內的還有kimi、盤古、混元、智譜等大模型。

3 人工智能大模型在會計、審計領域的應用

3.1 會計領域的應用

3.1.1 管理會計層面

程光等[5]提出，ChatGPT可以應用于管理會計的多個場景中，包括智能聊天機器人、成本分析與控制、經營績效評估、預算編制與執(zhí)行、投資分析、風險管理以及內部報告生成等。

針對全面預算管理，程平等[6]引入ChatGPT，從基礎設施層、數(shù)據(jù)層、服務層、應用層和展現(xiàn)層5個層次出發(fā)，構建基于ChatGPT的全面預算管理框架模型，實現(xiàn)ChatGPT貫穿全面預算管理全流程。針對成本管理，程平等[7]通過分析ChatGPT與成本管理的契合性，認為ChatGPT能夠提高成本核算的有效性、拓寬成本分析的深度和廣度、提升成本控制水平和效果、提高成本預測的準確性，構建基于ChatGPT的成本管理框架模型。針對內部控制，谷豐等[8]認為ChatGPT與企業(yè)內部控制有效結合，能夠有效推進內部控制建設，對COSO模型下內部控制5要素進行優(yōu)化提升，從而提高企業(yè)內部控制水平。

3.1.2 財務會計層面

李瑞雪等[9]探討ChatGPT及其核心技術模型在智能會計領域方面的應用場景，尤其是在智能會計核算、智能財務共享、智能財務決策、智能財務分析可視化等方面的具體應用方法與方式。

針對財務共享，邱航等[10]和張杰[11]發(fā)現(xiàn)ChatGPT在企業(yè)財務共享中心的應用涉及自動化客戶服務、人機交互、自動化原始憑證處理、數(shù)據(jù)分析預測與可視化、財務培訓與教育等方面。但其技術實現(xiàn)和操作復雜性也不容忽視。針對財務分析，金源等[12]認為ChatGPT為財務分析體系的優(yōu)化帶來了新的契機，包括對財務數(shù)據(jù)進行分析并形成初步結論的能力。針對財務報表，張志國等[13]指出，生成式財務大模型的出現(xiàn)提高了財務報告的準確性和一致性，提高了財務管理與分析效率并提供更好的風險管理和預測能力。Khan et al.[14]發(fā)現(xiàn)ChatGPT可以理解金融市場動態(tài)、生成財務摘要、報告和預測財務結果等。針對財務決策，陸岷峰等[15]發(fā)現(xiàn)大語言模型既可以提供更精準的預測，又可以幫助投資者更好地理解市場動態(tài)并作出理性決策。

3.2 審計領域的應用

易冰心等[16]認為AIGC在審計領域的運用包括自動化審計流程、專業(yè)咨詢服務建立、內部專業(yè)知識庫和員工培訓。在內部審計方面，程平等[17]認為ChatGPT可作用于內部審計信息收集、數(shù)據(jù)分析、報告生成機理，并在此基礎上構建基于ChatGPT的內部審計框架模型。在注冊會計師審計方面，程平等[18]認為ChatGPT在風險識別、信息搜集、證據(jù)取得、差錯整理能力方面有著輔助作用。

在審計過程中，胡耘通等[19]發(fā)現(xiàn)ChatGPT可以自動從互聯(lián)網上搜集與被審計單位相關的新聞報道、社交媒體信息等非結構化數(shù)據(jù)，為審計提供額外的視角和證據(jù)。呂君杰等[20]發(fā)現(xiàn)ChatGPT能夠發(fā)掘數(shù)據(jù)背后的潛在模式和規(guī)律，并提高審計數(shù)據(jù)分析的速度與準確性，從而提高審計人員工作效率和質量。在審計工作完成后，程平等發(fā)現(xiàn)通過自然語言生成技術，ChatGPT可以根據(jù)收集到的數(shù)據(jù)和分析結果自動生成審計報告草稿，節(jié)省時間。

3.3 人工智能大模型在應用中存在的挑戰(zhàn)

隨著人工智能技術的迅猛發(fā)展，大模型在會計、審計領域的應用展現(xiàn)出巨大的潛力和價值。然而，這一變革性的進步并非一帆風順，大模型在實際應用中面臨多重挑戰(zhàn)。

首先，在數(shù)據(jù)隱私和安全方面，隨著大模型在相關領域的應用增加，數(shù)據(jù)隱私和安全問題成為主要的擔憂。大型語言模型（LLMs）如ChatGPT可能會導致惡意文本和代碼生成、私人數(shù)據(jù)泄露、欺詐服務等問題。這些問題不僅威脅到企業(yè)的信息安全，還可能損害客戶信任。

其次，盡管大模型具有強大的自然語言處理、數(shù)據(jù)整理和數(shù)據(jù)分析能力，但其準確性及時效性仍是一個挑戰(zhàn)。有研究發(fā)現(xiàn)，AI系統(tǒng)存在“Dark Force”，表現(xiàn)在其不透明性和復雜性[21]。由于缺乏透明度、問責制以及存在算法差異，可能會影響決策過程的不公平性。此外，若數(shù)據(jù)源庫中若存在虛假信息與數(shù)據(jù)的偏見，可能導致不準確的結果。

再次，大模型的應用還涉及一系列法律風險和倫理問題。例如，生成不道德內容或違反行業(yè)規(guī)定的行為可能會給企業(yè)帶來法律責任。此外，如何確保大模型的使用符合相關法律法規(guī)，避免觸犯法律紅線，也是企業(yè)需要面對的重要問題。

最后，存在技術復雜性和員工替代性問題。企業(yè)引入大模型后，需要投入相應的資源解決可能出現(xiàn)的技術問題[22]。此外，企業(yè)員工面臨工作崗位被替代的風險。

4 人工智能大模型的應用案例

通過信息收集發(fā)現(xiàn)，大模型在會計領域中的應用落地的典型案例主要集中在數(shù)據(jù)處理與分析、決策以及風控層面。

4.1 基于非結構化數(shù)據(jù)的評估與決策

該案例來自《北京市人工智能行業(yè)大模型創(chuàng)新應用白皮書（2023年）》，聚焦企業(yè)優(yōu)化服務，提升決策質量，具體內容如下：

樸道征信有限公司是一家提供專業(yè)征信服務的公司。然而，因缺乏適用于不同信貸業(yè)務、全方位評估個人資質的評分，導致樸道征信在客戶分層經營、同業(yè)比較等方面存在不便，其中個人資質評分維度還存在大量非結構化征信數(shù)據(jù)。為解決上述問題，樸道征信與北京曠視科技有限公司展開深度合作。曠視科技憑借其在大模型技術領域的深厚積累，開發(fā)一套基于LLaMA-2模型的個人征信技術創(chuàng)新方案。該方案通過對非結構化數(shù)據(jù)的結構化處理和有效評估變量的篩選，結合Transformer架構的自監(jiān)督預訓練，實現(xiàn)對個人信用的精準評分，并能預測用戶的貸款意愿。這一合作成果提升了樸道征信的客戶轉化率，增幅達到20%，還為樸道征信在新產品和新業(yè)務模式的探索上提供有力支持。

4.2 基于傳統(tǒng)風控的全過程風險識別

該案例來自《2023大模型落地應用案例集》，聚焦金融企業(yè)實現(xiàn)全過程風險識別，具體內容如下：

隨著新型網絡犯罪，尤其是電信網絡詐騙案件的激增，社會安全面臨嚴重威脅?！吨腥A人民共和國反電信網絡詐騙法》的出臺，要求銀行業(yè)金融機構在維護客戶權益和金融市場穩(wěn)定方面發(fā)揮關鍵作用。然而，銀行業(yè)金融機構的傳統(tǒng)風控措施在面對不斷迭代的詐騙手段時顯得力不從心。針對上述痛點，氪信科技推出防范新型金融風險大模型。該大模型集成先進的機器學習與深度學習技術，同時融合欺詐專家團隊的實戰(zhàn)經驗。它不僅采用改良的時序檢測算法來捕捉事前風險信號，還通過自研的算法框架實現(xiàn)從個體到群體的風險擴散分析，能夠多維度、精細化地評估潛在風險。更重要的是，該大模型產品還利用統(tǒng)一的超參數(shù)優(yōu)化策略，整合多種模型預測結果，最終形成高效的事前風險預警系統(tǒng)，極大地提升了風險識別的準確性和時效性。截至目前，氪信的這一防范新型金融風險大模型已在全國25個省的銀行省分行投產使用并取得顯著成效。

5 思考與建議

5.1 思考

大模型在會計、審計領域應用廣泛，但目前大模型的應用多集中于金融企業(yè)。這一現(xiàn)象可能由以下原因造成：首先，學者的學術背景多集中于教育領域，他們擁有深厚的理論基礎，擅長理論構建，但在企業(yè)業(yè)務管理實踐，尤其是將前沿技術轉化為具體業(yè)務解決方案方面，可能缺乏直接經驗。這種理論與實踐之間的“脫節(jié)”限制了研究成果向會計、審計領域的轉化。其次，金融業(yè)是創(chuàng)新驅動型和數(shù)據(jù)、技術密集型行業(yè)，必然成為大模型落地的“試驗田”和“前沿陣地”。并且當前金融企業(yè)需求較大，亟需大模型這樣的新質生產力來降本增效，破解增長焦慮。最后，大模型在金融企業(yè)的成功應用得益于行業(yè)數(shù)據(jù)的豐富性和標準化程度較高，便于大模型訓練與驗證。相比之下，會計、審計領域往往涉及更多非結構化的信息處理需求，數(shù)據(jù)的標準化程度低，難以進行數(shù)據(jù)整合。

5.2 實踐建議

5.2.1 研究層面：深化產學研合作

共同建立合作平臺。鼓勵學者與企業(yè)建立緊密的合作關系，不僅可以開展短期聯(lián)合研究項目，還可以搭建長期合作平臺，使學者能夠深入了解企業(yè)業(yè)務管理上的實際需求，推進大模型與企業(yè)業(yè)務整合，實現(xiàn)落地應用。

加強案例研究與分享。鼓勵學者和企業(yè)共同開展案例研究，將成功應用大模型的實踐經驗整理成案例集，通過線上線下渠道廣泛分享，為更多企業(yè)和學者提供參考和借鑒。

5.2.2 企業(yè)層面：積極治理與適應

加強企業(yè)的數(shù)據(jù)治理。鼓勵企業(yè)通過內部培訓和激勵措施，提高員工數(shù)據(jù)素養(yǎng)，提升企業(yè)數(shù)據(jù)質量以及數(shù)據(jù)標準化水平。

對大模型持有開放態(tài)度。鼓勵企業(yè)積極擁抱新技術，對大模型的應用持有開放和包容的態(tài)度。鼓勵內部團隊探索大模型在企業(yè)業(yè)務流程中的創(chuàng)新應用，給予試錯和學習的空間。

注重風險與倫理。在保持開放態(tài)度的同時，企業(yè)還需要重視大模型可能會帶來的隱私泄露、數(shù)據(jù)偏見等風險，建立完善的數(shù)據(jù)安全管理體系，嚴格遵守相關法律法規(guī)。

5.2.3 技術層面：持續(xù)優(yōu)化與創(chuàng)新

提高模型適應性。鼓勵大模型開發(fā)者針對不同企業(yè)業(yè)務場景改進和優(yōu)化大模型，靈活調整模型結構與參數(shù)，提高大模型的場景適用性。

融合多源異構數(shù)據(jù)。探索有效整合來自不同系統(tǒng)、格式和來源的數(shù)據(jù)的方法，利用自然語言處理、圖像識別等技術提取有價值信息，為大模型提供更加全面、準確的數(shù)據(jù)支持。

5.2.4 教育層面：培養(yǎng)未來人才

注重培養(yǎng)跨學科人才。高等教育機構應注重培養(yǎng)復合型人才，特別是在數(shù)據(jù)分析、人工智能與商業(yè)管理的交叉領域，以滿足市場對這類專業(yè)人才的需求。

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