郑海伟：用友在金融行业、财税管理等垂类领域的大模型应用成果

专题：第六届(jiè)中国金融科技论坛

　　2024年服贸会专题活动之一——“第六届中(zhōng)国金融(róng)科(kē)技论坛”9月(yuè)12日-13日在北京举行，主题为：科技赋能——金融业数字化转型与应用。用友金融信息技术股份有限公司总裁(cái)郑(zhèng)海伟出席并演讲。

　　郑海伟介绍，用友(yǒu)这两年在垂类(lèi)大模(mó)型领(lǐng)域下了很多工(gōng)夫，投入了很多资源做垂类大模型的训(xùn)练，并介(jiè)绍了用友在金融行业、在(zài)财(cái)税管理等垂类领域的应用成果。

　　据介绍，用友已发布(bù)的人工智能解决方案框架是，底座由(yóu)大模型+垂类模型构成，大(dà)模型平台是跨模(mó)型，可以支持国内现在的自主知(zhī)识(shí)产权的一些大模型。垂类模型+小模型做(zuò)的特别多，“在这上面我们有两种(zhǒng)应用架构，一个是数字员工，一个是智能助理”

　　应用领域方面，郑(zhèng)海伟表示，已(yǐ)经落地的有四个：语义式应用运(yùn)营、智能化(huà)人机交互、智慧化知识生成还(hái)有智能(néng)化业务运营。还(hái)有两(liǎng)个正在研发过程中，一个是在资金交易，一方面(miàn)在产业数字金融(róng)，真正到了业务生产领域。

　　以下为演讲实录：

　　郑海伟(wěi)：感谢主持人，感谢主(zhǔ)办(bàn)方让我们(men)有这个机(jī)会给大家做一(yī)个汇报交流。大模(mó)型自从ChatGPT推出来以后(hòu)，这两年一直非常火，在分享(xiǎng)我的主题之前给大家分享一下最(zuì)新(xīn)的(de)一些(xiē)动态(tài)。

　　首先，美国大模型(xíng)竞争格局已(yǐ)定，从(cóng)去(qù)年年底到今年年初的战争，第二场人工智能竞争主(zhǔ)要发生在垂(chuí)类大模型(xíng)领域。我们用友这两年也是在垂类大模型领域下了(le)很多工(gōng)夫，投(tóu)入了(le)很多资源做垂类大模型(xíng)的训练。基于(yú)这样的背景，给大家分享用友在金融行业、在财税管理这个垂类领域的应用成果。

　　AI并不是一个(gè)新事(shì)物，真正点爆AI是从ChatGPT开始。我们认为AI现在进入2.0时代，是一个生成式人(rén)工智能(néng)的模式。

　　AI+也是国家的发(fā)展重点，用友在2017年提出了数(shù)智化，就是数字化跟智能化的结合，那时候无论是从RPA流(liú)程机器人 到隐私计算、联邦学习、知识图谱，我们采取这些技(jì)术做了智能化实践。现在大家耳熟能详的大模型，人工智能大模型把数智化演变的(de)更加(jiā)淋漓尽致。用友提出了企业数智化的三(sān)个步骤(zhòu)：从上云到(dào)用(yòng)数到赋智。

　　现在通(tōng)常在金融(róng)行业使用(yòng)的(de)场景(jǐng)基本上我(wǒ)们总结(jié)有四类，一类是语义式的应用(yòng)生(shēng)成，二是智(zhì)慧化的知识生成，还有智能化的人机交互，还有(yǒu)智能化的业务运营。这两(liǎng)年我们还在尝(cháng)试把人工智能用(yòng)到了交易，特别是资金交易以及(jí)产业数字金融领域，今天(tiān)我们主要针(zhēn)对已经落地的应用(yòng)给大家做一个报告。

　　用友已(yǐ)经发(fā)布了人工(gōng)智(zhì)能(néng)解决方(fāng)案，我(wǒ)们的框架是，底(dǐ)座由大模型+垂类模型，大(dà)模型平台也是跨(kuà)模型，可(kě)以支持在国内(nèi)现在的自主知(zhī)识产权(quán)的一些大模型，主流的我们(men)全(quán)部都支持。垂类(lèi)模(mó)型+小(xiǎo)模型我们做(zuò)的特别多。在(zài)这上面我们有两种应用架构，一个是数字员工，一个是智能助理。应用领域已经落地的有(yǒu)四个：语(yǔ)义式应用运营、智能化人机交互、智慧化知识生成还有智能化业务运营。还有两个正在研发过程中，一个是在资金交易，一方面在产业数字金融，真正(zhèng)到(dào)了(le)业(yè)务生产领域，所以这几(jǐ)年我们在这方面还是(shì)做了大量工作。还有一个观(guān)点，大模型最后呈(chéng)现价值的是场景，这(zhè)两年我们做了大量场景，为大家展示下。

　　在第一种(zhǒng)应用框架里，数智员工里面我们是(shì)智能交互，无处不在，是指导方针。大家可以看到，从左边开始(shǐ)，我们(men)的应用领域是财务领域、税务管理领域、营销管理领域以及其他一些外部应用（PPT图），通过这个领域我们训练我们(men)的垂类(lèi)，通过RPA模块、VPA模块，再加上平台的组织和权(quán)限功(gōng)能以(yǐ)及(jí)导入工作(zuò)流，最后把它训(xùn)练成数(shù)智员工，数智员工主要场景(jǐng)，比如税务风险合(hé)规官(guān)，一些大型企业有采购管理，采购(gòu)合规官。共享(xiǎng)中(zhōng)心，包括保险。保险有后援中心，把财务、税务、人力资源以及保险业务的理赔处(chù)理(lǐ)全部会放在后援中心，后援中心这种我们会有共享中(zhōng)心座席，我们有流程审批的助(zhù)理(lǐ)，我们有自动出表的助(zhù)理，大家知道表格量很大，在金融机构、在咨(zī)询公司都有“表哥、表姐”，我们通过(guò)这种模式(shì)解放他们，这个是我们人工智能的一个应用场景。

　　AI具体应用的场景——共享中心(xīn)无人值守，分享一个在我们用友的应用场景，我(wǒ)们现在在全球有(yǒu)一(yī)百多家分公司，今年我们在北美墨西哥成立了分公司，我们准备在欧洲德国成立分公(gōng)司，一(yī)百多家分(fēn)公司加二十多家的参股跟控股子公司，这么多的分公司跟子公司，每年的银行电子回单数(shù)是29万张，因为分公司(sī)、子公司都有结算户，开在不同银行，所有交易、所有流水，银行会提供电子回单，我们一年是(shì)大概29万张。如果是250个工作日一年，基本上平均一天(tiān)有1200张。十年前是会计(jì)通过手工方式勾稽，现在我们通过共享以后，通过无(wú)人值守完全做自动化匹(pǐ)配。里面场景很复杂，比(bǐ)如我(wǒ)开出去一张(zhāng)发票100万，可能客户回来(lái)的是三(sān)笔(bǐ)打款：40万一笔、30万一(yī)笔、30万(wàn)一笔，这三笔银行流水怎样跟这100万发(fā)票去匹配，原来是有一个人工(gōng)工作量，现(xiàn)在通过共享中(zhōng)心无人值守全部做自动匹(pǐ)配(pèi)，如果匹配过程中有异常(cháng)，再由人工再(zài)介入(rù)，很好地处理掉(diào)。这(zhè)个我们也(yě)应用在金融(róng)机构，金融机构每(měi)天(tiān)单据量很大，我们共享中心通过(guò)数智(zhì)员(yuán)工的方式，在(zài)大家休息、晚上睡觉的时候，数智(zhì)员工把这个工作给(gěi)做了，这类场景我们(men)现在已经落地了。

　　税务(wù)风险的管控，大家也知道税务总局金税四期已(yǐ)经上线了，咱们国家对税(shuì)务的管理(lǐ)、缴(jiǎo)税的管(guǎn)理会日(rì)趋严谨跟严(yán)格。金(jīn)融机构在日常税务工作中(zhōng)，可能会经(jīng)常发生税算(suàn)错的场景，并带来(lái)税务风险。我们现在(zài)给金融机(jī)构提(tí)供的服务中，完全做到自动化计算，根据采集业务交易流(liú)水，包括(kuò)业务收(shōu)入、业(yè)务利差，用友金融的AI系统可(kě)以自动计算所得税以(yǐ)及各种小税种，并生成报税的报表。当然(rán)税务总局金税四期还(hái)没有提供(gōng)自动报(bào)税功(gōng)能，若提供后，就能全部实现智能化了。这是人工智能在税务自动化方面的应用(yòng)。价值点第一是高效，第二是防范(fàn)税务风险(xiǎn)。我们碰到一个真实案例，某金融机构税算错了，少交了几千万，这就变成一个税务风险(xiǎn)了。

　　第二个应用框架是智能助理(lǐ)。整个实现目标是即时决策，随(suí)需洞察，我们通过Agent通(tōng)过大模型平台技术来实现应用。我(wǒ)们的(de)智能助理叫小融，应用在金融机构各个岗位，包括(kuò)领导、运(yùn)营人(rén)员、系统管理人员都(dōu)能使用。主要实现的(de)是智能触达、知识(shí)问答、数据问答、智能(néng)报告，这里面(miàn)延伸出(chū)来(lái)以后，价值点还是(shì)非常大的(de)。

　　智能(néng)触达比较简单，ChatGPT一开始用的也是这种，比如通过语义做自动语音识别(bié)，系(xì)统做(zuò)功能处(chù)理。

　　知识问答也比较简单，工作量比较大，但应用场景比(bǐ)较(jiào)简单，内(nèi)部可以帮金融机构(gòu)建各种各样的(de)知识库。刚才谈到(dào)税务，比如某家证券总部在广州，全国有数百个营业部(bù)，如果营业部要咨询总部财(cái)务(wù)税务(wù)问(wèn)题，财务税务(wù)岗不(bù)知(zhī)道全国(guó)各地的税务政策(cè)，通过知识库把所(suǒ)有各地的税(shuì)务政策纳入知识库(kù)，很方(fāng)便(biàn)的解决这个问题。

　　数据问答(dá)，我们可以为金融(róng)机构，比如银行行(xíng)长提供(gōng)同业对标分析数据(jù)。现在这个数据，很多上市公司里(lǐ)面是商业(yè)银行，包括有很多在境(jìng)外交易所上市的商业银行跟投行，通(tōng)过这(zhè)些经营数据的(de)分析，可以为金融机构的领导提供(gōng)同业对标，包括境内，包括(kuò)境外的同业对标，我们还可以实现行长查询(xún)FTP利润排名结(jié)果的排名和归因(yīn)分析。这些都已经落地了。数据问答功能继(jì)续发展将会更加强大。比如，现在已经(jīng)9月了，所有上市公司金融机(jī)构的半(bàn)年报已经完成对外发布，对于一个(gè)上(shàng)市公(gōng)司银行的行长来(lái)说，看(kàn)到所有上市公司金融机构的半年报以后，可能秘书(shū)做一个(gè)统(tǒng)计分析表，规模是多少分位，但(dàn)在目前经济形势(shì)下以及目前货币政策背(bèi)景下，我们的大类资产要(yào)不要调仓、业务结构要不要做调整(zhěng)、负债要不要做优化，所有这(zhè)些我们是想通过人工智能大模型来实(shí)现(xiàn)，就像我们帮助银行(xíng)行(xíng)长来(lái)做一(yī)个智能化的决策参考，当然最后决策(cè)还是要他来决定，但是我(wǒ)们的AI服务能(néng)来帮他做分析。目前我们已(yǐ)经在往(wǎng)这方面努力，希望短时(shí)间内能够真(zhēn)正落地这一个功能。

　　智能报(bào)告，比如金融机(jī)构(gòu)的领导想看一下(xià)关(guān)键指标、经营(yíng)周报、分析产品营收，这个能(néng)力后续会在交易上做(zuò)智能化的(de)落地。比如某(mǒu)头(tóu)部券商一(yī)天在(zài)银行间货币(bì)市(shì)场拆借资(zī)金量大约应(yīng)该在三四百亿左右，这三四百亿左右的资金拆(chāi)借在不(bù)同的时间点完(wán)成，价格是不一(yī)样的。面对这样的场景，我们的做法是根据历史数据、根据(jù)历史交易的银行间资金成(chéng)本数据，找出一个最优路径，这个(gè)最优路径是一个小模型，可以指导(dǎo)该头部券商交(jiāo)易员什么时候交(jiāo)易最便宜。比如一般来说，资金价(jià)格(gé)在闭市前15分钟最便宜，大家想到这个以后，我作为一个券商，400亿是(shì)不是都在最后15分钟交易？显然不(bù)行。因为“黑天鹅”事件发生(shēng)以后，会使最后的资金成本飙升，比如(rú)有个突发事件触发了联动性的危机，那么(me)最终他当天的(de)资金成本可能会飙升1000个BP甚至2000个BP，如果把所有(yǒu)的交易(yì)都放在最后面去做拆借，成(chéng)本(běn)会(huì)巨贵(guì)无比。人工智能的作用郑海伟：用友在金融行业、财税管理等垂类领域的大模型应用成果(yòng)在(zài)这里，首先有历史数据，根据历史数据模拟常规价值最大化的交易流程跟经验(yàn)，同(tóng)时跟踪今天郑海伟：用友在金融行业、财税管理等垂类领域的大模型应用成果所有的舆(yú)情数据、国际事(shì)件，并监控突发事件会有可能在资本市场或者货币市(shì)场(chǎng)引发价格的波动，若发现突发事件(jiàn)有苗头(tóu)的时候，有舆情的时候(hòu)，那么要尽快干预交易，让交易尽快完(wán)成。前几年(nián)货(huò)币(bì)市场就有类似案例，最后这(zhè)个资(zī)金拆借巨贵无(wú)比，按百分比，短期拆借率到了10%以上。在(zài)交易上，人工智(zhì)能也有很多应用场景，用友也在不断探索。在交易、在内部(bù)知识库管理、内部赋(fù)能和流程(chéng)自动化(huà)处理上，目前有很多值得(dé)我们去做人工智能方面的研究和探索。

　　接下来为大家分享我们在AI智能财(cái)税领域的实践应用视频。

　　（现场播放视频）

　　我(wǒ)们认(rèn)为在数字化这个时代有很多(duō)底层工作需要我们扎扎(zhā)实实(shí)去做(zuò)，之前信息化时代是流程梳理很(hěn)重要，数字化1.0阶段数字治理(lǐ)很重要(yào)，刚才华夏(xià)银(yín)行吴首席谈(tán)到了通过数据促(cù)进业务发展。那么，在数字化2.0阶段模型的应用，刚才我的汇报只是财税领域的冰山一角，我(wǒ)相信这个领(lǐng)域的应用还有大量非常有价值的场景值得我们去挖掘。

　　用友金融服务全球1200多家金融机构，我们在海外的子公司也已经成立了，我们同时也服务于海外(wài)的金融机构。

　　AI大模型(xíng)只是刚刚开始，大家都在探索跟尝试，我想大家一起努力(lì)，我们共谱金融“五篇大文章”，谢谢大家。

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责(zé)任编辑：梁斌 SF055

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