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(kē)技论坛

　　2024年服贸会专题活动之一——“第六届(jiè)中国(guó)金融科技论坛”9月12日-13日在北京举行，主(zhǔ)题为：科技赋能——金融业数字(zì)化转型(xíng)与应用。用友金融(róng)信息技术股份有限(xiàn)公司总裁郑海伟出(chū)席(xí)并(bìng)演(yǎn)讲。

　　郑(zhèng)海伟介绍(shào)，用友这两年(nián)在垂(chuí)类大模型领域下了很多工夫，投入了很多(duō)资源做垂类大模型的训练，并介绍了用友在金融(róng)行业、在财税(shuì)管理等垂类(lèi)领域(yù)的应用成(chéng)果。

　　据(jù)介(jiè)绍，用(yòng)友已发布的人工智能解决方案框架是，底座由大模型+垂类模型构成，大模(mó)型(xíng)平台是跨模型，可以支(zhī)持国内(nèi)现在的自主知识产权的一些(xiē)大模型。垂类模型+小模(mó)型做的特别多，“在这上面我(wǒ)们(men)有两种应用架(jià)构，一个是(shì)数字(zì)员工，一个是智能助理”

　　应用领域方面，郑(zhèng)海伟表示，已经落地的(de)有四个：语义式应用运营、智能化(huà)人机交(jiāo)互、智慧化知识生成还有智能(néng)化业务运(yùn)营。还有两个正在研发过程中，一个是在资金交易，一方(fāng)面在产业数字金融，真正到了(le)业务生产领(lǐng)域。

　　以下为演讲实录：

　　郑海伟：感谢主持人(rén)，感谢主办方让我们有这个机会给大家做(zuò)一(yī)个汇(huì)报交流。大(dà)模型自从ChatGPT推出来以后，这(zhè)两年一(yī)直非常火，在分享我的主题之(zhī)前给大家分享一下最新的一(yī)些(xiē)动态(tài)。

　　首先，美国(guó)大模型竞争格局已定，从去年年底到今年年初的战争，第二场人工智(zhì)能竞争主要发生在垂类大模型领域(yù)。我们用友这两年(nián)也是在垂类大模型领域下(xià)了很多工夫，投入(rù)了很多资源做垂类大模(mó)型的训练(liàn)。基(jī)于这样的背(bèi)景，给大家分享(xiǎng)用友在金融行业、在财(cái)税管(guǎn)理这(zhè)个垂(chuí)类领域的应用成果。

　　AI并不是一(yī)个新事物，真正点爆AI是从(cóng)ChatGPT开始(shǐ)。我们认为AI现在进入2.0时代(dài)，是一个生成式人工智能的模式。

　　AI+也(yě)是国家的发展(zhǎn)重(zhòng)点，用友在2017年提(tí)出了数(shù)智化，就是(shì)数字化跟智能化(huà)的结合，那(nà)时候无论是从RPA流程机器人到隐私计算(suàn)、联邦学(xué)习、知识图谱(pǔ)，我们采取这(zhè)些技术做了智能化实践(jiàn)。现在大家耳熟能详的大模型，人工智能大模型把数智(zhì)化演变的更加淋漓尽致。用友(yǒu)提出了企业数智化的三个步骤：从上云(yún)到用数到赋智。

　　现在通(tōng)常在金融行业使用(yòng)的场(chǎng)景基本上我们总(zǒng)结有四(sì)类，一类是语义(yì)式的应用生成，二是智慧化的知(zhī)识生成，还有智能化(huà)的(de)人机交互(hù)，还有智能化的业务运(yùn)营。这两年我们(men)还在尝试把人工(gōng)智能用到了交易，特别(bié)是资金交易以及产业数字(zì)金融领域，今天我(wǒ)们主要针对已经落地的应用给大家做一(yī)个(gè)报告。

　　用(yòng)友已经发布了人工智能解(jiě)决方(fāng)案，我们的框架是，底座由大模(mó)型+垂类模型(xíng)，大模型平(píng)台也是跨模型，可以支持在国内(nèi)现在(zài)的自主知识产权的一些大模(mó)型(xíng)，主流(liú)的我们全部(bù)都支持。垂类模型(xíng)+小模型我们(men)做的(de)特别多。在这(zhè)上面我(wǒ)们有两(liǎng)种应用架构(gòu)，一(yī)个是数字员工，一个是智能(néng)助理(lǐ)。应用领域已经(jīng)落地的有四个：语义式应用运营、智能化人机(jī)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(guò)程中，一个是在资金交易，一方面在产业数字金融，真正到了业务生产领域(yù)，所以这几年我们在这方面(miàn)还是做了大量(liàng)工作。还有一个(gè)观点，大模型最后呈现价值的是场景，这两年我们做了大量场景(jǐng)，为(wèi)大家展示下。

　　在第一种应用框架(jià)里，数智(zhì)员工里面我们是智能交互，无处不在，是指导方针。大(dà)家可以(yǐ)看到，从左边开始，我们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(qí)他一些(xiē)外部应用（PPT图），通(tōng)过(guò)这(zhè)个领域我们训练我们的垂类，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通过RPA模块、VPA模块(kuài)，再加上(shàng)平(píng)台的组织和权限功能以及导(dǎo)入工(gōng)作流，最后把它训练成数智员工，数智员(yuán)工(gōng)主要场景，比如税务风(fēng)险合规官，一些大型企业有采购管理，采购合规官。共享中心，包括保(bǎo)险(xiǎn)。保险有(yǒu)后援中心，把财(cái)务、税务、人力资源以及保险业(yè)务的理赔处理全部会放在后援中心，后援中心这种我(wǒ)们会有共享中心座席，我们有流(liú)程审批(pī)的助理(lǐ)，我们有自动(dòng)出表的助理，大(dà)家知道表格量很大，在金(jīn)融机构(gòu)、在(zài)咨询公司都有“表哥、表(biǎo)姐”，我们通过这种模式解放(fàng)他(tā)们(men)，这个是我(wǒ)们(men)人工智能的一个应用场景。

　　AI具体应用(yòng)的场景——共享中心无人值守，分享一个在我们用友的应(yīng)用场景，我们现在(zài)在全球有一百多家分公司，今年我们在北美墨西哥成(chéng)立了分公司，我们准备在欧洲(zhōu)德国成立分公司，一百多家分公司加(jiā)二十多家的参股跟控股(gǔ)子公司，这么多的分公司(sī)跟子公司，每年的银行电子回单数是29万张，因为分公司、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(huí)单，我(wǒ)们一(yī)年是大概(gài)29万张。如果是250个工作日一(yī)年，基本上平均一(yī)天有1200张。十(shí)年前(qián)是会计通过手工方式勾稽，现在我们通过共享以后，通过(guò)无(wú)人值守完全(quán)做自动化(huà)匹配。里面场景很复杂，比(bǐ)如我开出去一张(zhāng)发票100万，可能客户回来的是三笔(bǐ)打款：40万一笔、30万一笔、30万一笔，这三笔银行(xíng)流水怎样跟这(zhè)100万发票去匹配，原(yuán)来是有(yǒu)一个人工工作量，现在通过共享中心无人值守全部做自(zì)动(dòng)匹(pǐ)配，如果匹配过程中(zhōng)有异常，再由人工再介入，很好地处理掉。这(zhè)个我(wǒ)们也应用在金融机构，金融(róng)机构每天单(dān)据量很大，我们共(gòng)享中(zhōng)心通过数智员工的(de)方式，在大(dà)家休息、晚上睡觉(jué)的(de)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时(shí)候，数智员(yuán)工把这个工作给做了，这类场景我们现在已经落地了(le)。

　　税务风险的管控，大家(jiā)也知(zhī)道税(shuì)务总局金税四期(qī)已(yǐ)经上线了，咱们国家(jiā)对税务的管(guǎn)理、缴(jiǎo)税的管理(lǐ)会(huì)日趋严谨跟严格。金融机构在(zài)日常税务工作中，可能会经常发(fā)生税算错的场景，并带来税务风险。我们现在给金融机构提供的服务中，完全做到自动化计(jì)算，根(gēn)据采(cǎi)集业务交易(yì)流水，包括业务收入(rù)、业务利差，用友金融的(de)AI系统可以(yǐ)自动计(jì)算(suàn)所得税以及各种小(xiǎo)税种，并生成报(bào)税的报表。当然税务总局金税四期还没有提供自(zì)动报税功能，若提供后，就能全部实现智能化(huà)了。这(zhè)是人工智能在税务自动化方面的应用。价值点第一是高效，第二是防范(fàn)税务风(fēng)险。我(wǒ)们碰到一个真(zhēn)实案例，某金融机(jī)构税算错了(le)，少交(jiāo)了几千万，这就变成一个税务风险了。

　　第二个应用框架是智能助理。整(zhěng)个实现目标是即时决策(cè)，随(suí)需(xū)洞察(chá)，我们(men)通过Agent通过大模型平台(tái)技(jì)术来实现应用。我们的智能助理叫小融，应用在(zài)金融机构各(gè)个(gè)岗位，包括领导、运(yùn)营人员、系统(tǒng)管(guǎn)理人员都能使用。主要实现的是智能触达、知识问答、数据问答、智能报告，这里(lǐ)面延伸出来以后，价值点还是非常(cháng)大的。

　　智能触达比较简单，ChatGPT一开(kāi)始用的也是这(zhè)种，比(bǐ)如通过(guò)语义做自动语音识别，系统做功(gōng)能处理。

　　知识问答(dá)也比较简(jiǎn)单，工作量比较大，但应用(yòng)场景比较(jiào)简单，内部可以帮(bāng)金融机构(gòu)建各种(zhǒng)各样的知(zhī)识库(kù)。刚才(cái)谈到税务，比如某(mǒu)家证(zhèng)券总部(bù)在广州，全(quán)国有数百个营业部，如果营业部要咨询总部财务税(shuì)务问题，财务税务岗不知道全(quán)国各地的税务政(zhèng)策，通过知识库(kù)把所有各地的(de)税务(wù)政(zhèng)策纳入知识库，很方便(biàn)的解决这个问题。

　　数(shù)据问答，我们可以为金融机构，比如(rú)银行行(xíng)长提供同业对标分析数据。现在这个数据(jù)，很多上市公(gōng)司(sī)里(lǐ)面是(shì)商业银行，包括(kuò)有(yǒu)很多在境外交易所(suǒ)上市的(de)商业银(yín)行(xíng)跟投行，通过这些经营(yíng)数据的分析，可(kě)以为金(jīn)融机构的领导提供同业对标，包括境(jìng)内，包括境外的同业对标，我(wǒ)们还(hái)可以实现行长(zhǎng)查询FTP利润(rùn)排名结果的排名和归因(yīn)分析。这些都已经落地了。数据问答功能继续发展将会更加强大。比如(rú)，现在已经9月了，所有上市公司金融机构的半年报已经(jīng)完(wán)成对外发(fā)布，对于一个上市公司银(yín)行的行长来说，看到所(suǒ)有上市公司金融机构(gòu)的半(bàn)年报以后，可(kě)能秘书做一个(gè)统计分析表，规模是多少(shǎo)分位，但在目(mù)前经济(jì)形势(shì)下以及目前货币政策背景下，我们的大类资(zī)产要不要调仓、业务结构要不要做(zuò)调整、负债(zhài)要不要做优化，所(suǒ)有这些我们是想通过人(rén)工智能大模(mó)型来实现，就像我们帮助银(yín)行行长(zhǎng)来做(zuò)一个智能化的决(jué)策参考，当然最后决策(cè)还是要他来决定，但是我(wǒ)们的(de)AI服务能来帮(bāng)他做分析。目前我们(men)已经在往这方面努力，希望短时间(jiān)内能够真正落地这一个功(gōng)能。

　　智能报告，比如金融(róng)机构的(de)领导想看一下关键指标、经营周报、分析产品营收，这个能力后续会在交易上做智能化的落地。比如(rú)某头部券商一(yī)天在银行间货币市场拆借资(zī)金量大约(yuē)应该在三四百亿左右，这(zhè)三四百亿左右的资金拆(chāi)借在不同的时(shí)间点完成，价格是不一样(yàng)的。面对这样的场景，我们的做法是根据历史(shǐ)数据、根据历史交易的银行间资金成本数据，找出一个最优路(lù)径，这个最优路径是一个小模型，可以指导该(gāi)头部券商(shāng)交易员什(shén)么时候交易最便(biàn)宜。比如一般来说，资金价格在闭市前15分钟最(zuì)便宜，大家想到这个以后，我作(zuò)为(wèi)一个券(quàn)商，400亿是不是都在最后15分钟(zhōng)交易？显然(rán)不行。因为“黑天鹅”事件发生以(yǐ)后，会使最后的资金成本飙升，比如(rú)有(yǒu)个突发事件触发了联动性(xìng)的危(wēi)机，那么最终他当天的资(zī)金成本可能会(huì)飙升1000个BP甚至2000个BP，如果把所有的交易都放在最后面去(qù)做拆(chāi)借，成本会(huì)巨贵无比。人工(gōng)智能的作用在(zài)这里，首先有历史数(shù)据，根据历史数据模拟常规价值最(zuì)大化的交易流程跟经验(yàn)，同时跟(gēn)踪(zōng)今天(tiān)所(suǒ)有的舆情数据(jù)、国际(jì)事件，并监控突发事件会有可能在资本市场或者货币市场引发价格的(de)波动，若(ruò)发现突(tū)发事件有苗(miáo)头的时候，有舆情的时候，那(nà)么要尽快干预交易，让(ràng)交易尽快完成(chéng)。前(qián)几年货币市场就有类似(shì)案例，最后(hòu)这个资金(jīn)拆(chāi)借巨贵无(wú)比(bǐ)，按百(bǎi)分比，短期拆借率到了10%以上。在(zài)交易上，人工智能也有很多(duō)应(yīng)用场景，用友也在不断(duàn)探索(suǒ)。在交易、在内部知识库管理、内部赋能和流程自动化处理上，目(mù)前有很多值得我们去做(zuò)人工智能方面(miàn)的(de)研究和探(tàn)索。

　　接下来(lái)为大家分享我们在AI智能财税领域的实践应用视频。

　　（现场播放视频）

　　我们认为(wèi)在(zài)数字化这(zhè)个时代(dài)有很多底(dǐ)层工作需要我们扎扎实实去做，之(zhī)前信息化(huà)时代是(shì)流程梳理很(hěn)重要(yào)，数字化1.0阶段数字治理(lǐ)很重要，刚才华夏银行吴首席谈到了通过数(shù)据促进业务发展。那么，在数字化2.0阶段模型的应用，刚才我的汇报只是财(cái)税领域的冰山一(yī)角，我相信这个领域的应用还有大量非常有价值的(de)场景(jǐng)值得(dé)我们去挖掘。

　　用友金融服务全球1200多家金(jīn)融机构，我们在海外的子公司(sī)也已(yǐ)经成立了，我们(men)同时也服务于海外的金融(róng)机构(gòu)。

　　AI大模型只是刚刚开始，大(dà)家都在探索跟尝试，我想大家一(yī)起努力，我(wǒ)们共谱金融“五篇大文(wén)章 ”，谢谢大家。

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责任编辑：梁(liáng)斌 SF055

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