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(liù)届中国金融科技论坛(tán)

　　2024年服贸会专题活动之(zhī)一——“第六届中国金融科(kē)技论坛(tán)”9月12日-13日在北京举行，主(zhǔ)题为：科技赋能——金融业数字化转型(xíng)与应用。用友金融信(xìn)息技术股份有限公司总裁郑海伟出(chū)席并演讲。

　　郑海伟介绍，用友这两年在垂类大模(mó)型领(lǐng)域下了很多工夫，投(tóu)入了很多资源做垂 类大模型的训(xùn)练，并介绍(shào)了用友在金融行(xíng)业、在(zài)财税管理等(děng)垂类领域
的应用成果。

　　据介绍，用友已发布的
人工智能解决(jué)方案框架是，底座由大模型+垂类模型构成，大模型平台是跨模型，可以支持国内现在的自主知(zhī)识产权的一些大模型。垂(chuí)类模型+小模型做的特别多，“在这(zhè)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(yīng)用领域方面，郑海伟表示，已经(jīng)落地的(de)有四个：语义式应用运营、智能(néng)化人机(jī)交互、智慧化知识生成还(hái)有智能化业务运营(yíng)。还有两个正在研发过程中，一个是在资 金交易(yì)，一方面在产业数字金融，真正(zhèng)到(dào)了业务(wù)生产(chǎn)领域(yù)。

　　以下(xià)为(wèi)演讲郑海伟：用友在金融行业、财税管理等垂类领域的大模型应用成果实录：

　　郑海伟：感谢主持人，感谢主(zhǔ)办 方让(ràng)我们有这个(gè)机会给大家做一个汇报交流。大模型自从ChatGPT推(tuī)出来以后，这两年一直非常火，在分享我(wǒ)的主题之前给大家分享一(yī)下最新的一些动态(tài)。

　　首先，美(měi)国大模型(xíng)竞争格局已(yǐ)定，从去年年底到今年年初的战争(zhēng)，第二(èr)场人工
智能竞争主(zhǔ)要发生在垂类大(dà)模型领(lǐng)域。我们用友这两年也(yě)是在 垂(chuí)类大模型领域下了很多工夫，投入了很多资源做垂(chuí)类大模型的训练。基于这(zhè)样的背景，给大家分享用友在金融行业、在财税管理这个(gè)垂类领域的应用(yòng)成果。

　　AI并
不(bù)是一个新事物，真正点爆AI是从(cóng)ChatGPT开始。我们认为AI现在进入2.0时代，是一个生成 式(shì)人工智能的(de)模式。

　　AI+也是国家的发展重(zhòng)点，用(yòng)友在2017年(nián)提出了数智化，就是数字化跟智能化的结合，那时候无论(lùn)是从RPA流程(chéng)机器人到隐私计算、联邦学习、知识(shí)图谱(pǔ)，我们(men)采取这些技术做了智能化实践。现在大家耳熟(shú)能详的(de)大(dà)模(mó)型，人工智能大模型(xíng)把数(shù)智化演变的更加淋漓尽致。用(yòng)友提(tí)出了企(qǐ)业数智化的三(sān)个步骤(zhòu)：从上云到用数到赋智。

　　现在通常在金融行业使用的场景基(jī)本上我们总结(jié)有四类，一类是 语义(yì)式的应用生成，二是智慧(huì)化(huà)的知识生成，还有智
能化的(de)人机交互，还有智能化的业务(wù)运营。这两年我们(men)还在尝试(shì)把人工智 能用到了(le)交易(yì)，特别是资金交易以及产业数字金(jīn)融领域，今天我们主要针对已经(jīng)落地的应用给大家做一(yī)个(gè)报告(gào)。

　　用友已经发布了人工智能解决方(fāng)案，我们的框(kuāng)架是(shì)，底座由大模型+垂类(lèi)模型，大模型平台(tái)也是跨模型，可以支(zhī)持在国内现在的自主(zhǔ)知识产权(quán)的一些大模型，主(zhǔ)流的我们全部都支持。垂(chuí)类模(mó)型+小模型我们做的(de)特别多。在这(zhè)上面我们有两种应用架(jià)构(gòu)，一个(gè)是数字员工，一个是智能助理。应用领域已经落地的有四(sì)个(gè)：语(yǔ)义式应用 运营、智能化人机交互、智(zhì)慧化(huà)知识生(shēng)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(yī)方面(miàn)在产业数(shù)字金融，真正到了(le)业务生产领域，所(suǒ)以(yǐ)这几年我们在这方面还是(shì)做了大量工作(zuò)。还有一个观(guān)点(diǎn)，大模型最(zuì)后呈现价值的是场(chǎng)景，这两年我们做了大量场(chǎng)景，为大家展示(shì)下。

　　在第一种应用(yòng)框架里，数智员工里面我(wǒ)们是智能交互，无处不在，是指(zhǐ)导方针。大家可以看到，从左边开始，我们的应用领域是财务领域、税务(wù)管理领域、营(yíng)销管理领域以(yǐ)及其他一些外(wài)部(bù)应用（PPT图(tú)），通过这个领(lǐng)域我们训练我们的垂(chuí)类，通过RPA模块、VPA模块(kuài)，再加(jiā)上平台的组织和权限功能以及导(dǎo)入工作(zuò)流(liú)，最后把它训练成(chéng)数智员工，数智员(yuán)工主要场景(jǐng)，比如税
务风险合规官(guān)，一些(xiē)大型企业有采(cǎi)购管理，采购合规官。共享中心，包括 保险。保险有(yǒu)后援中(zh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ōng)心(xīn)，把财务、税务、人 力资源以及保(bǎo)险(xiǎn)业务的理赔处理全部会放在(zài)后援中心，后援(yuán)中心这种我(wǒ)们会有共(gòng)享中心座席，我们有流程(chéng)审批的助理，我们(men)有自动出表(biǎo)的助(zhù)理，大家知道表格量很大，在金融(róng)机构、在咨询公司都有“表哥、表(biǎo)姐”，我们通过这种模式解放他们，这个是我们人工智能的一个(gè)应用场景。

　　AI具体应用的(de)场景——共享中心无人值守，分享(xiǎng)一个在我们用友的应用场景，我(wǒ)们现在(zài)在全球有一百多家分公司，今年(nián)我们在北美墨西哥成立了分公(gōng)司(sī)，我们准备在欧洲德国成立分公司(sī)，一百多家分公司加(jiā)二十多家的参股跟控股子公司，这么多的分(fēn)公司跟子(zi)公司(sī)，每年的银行电子回单数是29万张，因为分公司(sī)、子公司都有结算户，开在不(bù)同银行，所有(yǒu)交(jiāo)易、所有流水，银(yín)行会提供电子回单，我们一(yī)年是大 概29万张。如果(guǒ)是250个工作日一年，基本上平均一天有1200张。十年前
是会计通过(guò)手工方式勾(gōu)稽，现(xiàn)在我们通过共享以后(hòu)，通过无人值守完全做(zuò)自动(dòng)化(huà)匹配。里面场景很复杂，比如我(wǒ)开出去一张发票100万，可能客户回(huí)来的是三笔打款：40万一笔(bǐ)、30万一笔、30万一笔，这三笔银(yín)行流水怎样跟这100万发票(piào)去匹配，原来是有一(yī)个人工工(gōng)作量，现(xiàn)在通过共享中心(xīn)无人值守全部做自动匹(pǐ)配，如(rú)果匹配过程中有异常，再(zài)由人工再(zài)介入，很好地处理(lǐ)掉。这个(gè)我们也应用在金融机(jī)构，金融(róng)机构每天单据量很大(dà)，我们共(gòng)享中心通过数智员工的(de)方式，在大(dà)家休(xiū)息、晚上(shàng)睡觉的时(shí)候(hòu)，数智员工 把这个(gè)工作给做了，这类场景我们现在已经落地了。

　　税务风险的管(guǎn)控，大家也知道税务(wù)总局金税四期已经上线了，咱们国(guó)家对税务的管理、缴(jiǎo)税(shuì)的(de)管理会日趋严谨跟严格。金(jīn)融机构在日常税务工作中，可能(néng)会经常发生税算(suàn)错的场景，并带来税务风险。我(wǒ)们(men)现在给金(jīn)融机构提供的服务中，完全做到自动化计(jì)算，根据采集业务(wù)交易流水，包括业务收入、业务利差，用友(yǒu)金融的AI系统(tǒng)可以自动计算所得税(shuì)以及各(gè)种小(xiǎo)税种，并生成报税(shuì)的(de)报表。当然税务总局金税四期还没有提供自动报(bào)税功能，若提供后，就能全部实现智能化了。这是(shì)人工智能在税务自动化(huà)方面的应用(yòng)。价(jià)值点(diǎn)第一是(shì)高效(xiào)，第二是防范税(shuì)务风险。我们碰到一个真实(shí)案例，某金融机构(gòu)税算(suàn)错了，少交了(le)几(jǐ)千万，这就变成一(yī)个税务风险了 。

　　第二个应用框(kuāng)架是(shì)智(zhì)能(néng)助理。整个实现目标是即 时决(jué)策，随需洞察，我们通过Agent通过大模型(xíng)平台技术来实现应用。我(wǒ)们的智能助理叫小(xiǎo)融(róng)，应用在金融机构各个岗位，包(bāo)括领导(dǎo)、运营人员、系统(tǒng)管理人员都能使用。主要(yào)实现(xiàn)的是智(zhì)能触(chù)达、知识问答(dá)、数据问答、智(zhì)能报告，这里面(miàn)延伸出来以后，价值点还是(shì)非常大的。

　　智能触(chù)达比较简单，ChatGPT一开始用的(de)也是这种，比如(rú)通过语义做自动语音(yīn)识(shí)别，系(xì)统做功能处(chù)理。

　　知识(shí)问答也比较简单(dān)，工作量比较大，但应用场景比(bǐ)较简单，内部可以帮金融机构建各种(zhǒng)各样的知识库。刚才谈到(dào)税(shuì)务，比如某家(jiā)证(zhèng)券总部在广州，全国有数百个营业部(bù)，如果营业(yè)部要咨询总部财务税务问题，财务税务岗不知道全国各地的税务政策，通过知识库把所有各地的税(shuì)务政(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(jīn)融机构，比如(rú)银行行长提供同业对标分析数据。现在(zài)这个数(shù)据，很多上市(shì)公司里(lǐ)面是商业(yè)银(yín)行，包括有很多(duō)在境外交易所上市的
商业银行跟(gēn)投行，通过这些经营(yíng)数据的分(fēn)析，可以 为金融机构的领导提供同业(yè)对(duì)标(biāo)，包括境内(nèi)，包括境外的同业对标，我们还可以实现行长查询FTP利润排名结果(guǒ)的排名(míng)和(hé)归因分析。这(zhè)些都已经落地了(le)。数据问答功能继(jì)续发展将(jiāng)会更(gèng)加强大。比如(rú)，现在已经9月(yuè)了，所有上市公(gōng)司(sī)金融机构的(de)半年报(bào)已经(jīng)完(wán)成(chéng)对外发布，对(duì)于一个上市公司银行的行长来说，看到所(suǒ)有上(shàng)市公司金融机(jī)构的(de)半年报(bào)以后，可(kě)能秘书(shū)做一个统(tǒng)计分析表(biǎo)，规模是(shì)多少分位，但在目前经济形势下以及目前货币政策背景下(xià)，我们的大类资产(chǎn)要不要调仓、业务结构要不要做调整、负债要不要做优化，所有这些我们是想通(tōng)过 人工智(zhì)能大模型(xíng)来实现(xiàn)，就(jiù)像我们帮助(zhù)银行行长来做一个(gè)智能化的决策(cè)参考，当然最后决策还是要他来决定，但是我们的AI服务能来帮他做分析。目前我们已经在往(wǎng)这方面努力，希望短时(shí)间内能够真正落地这一个功能。

　　智能报告，比如金(jīn)融机构的领导想看一下关键
指标、经营(yíng)周报(bào)、分析产(chǎn)品营收，这个能力后续会在交易上做(zuò)智(zhì)能化的落(luò)地。比如某头部券商一天(tiān)在银行间货币市场拆借资金量大约(yuē)应该在三四百亿左右，这三四百亿左右(yòu)的(de)资金拆借在不同的(de)时间点完(wán)成，价格是不一样的。面对这样的场(chǎng)景(jǐng)，我们的做法是根据历史数据(jù)、根据历史交(jiāo)易的银行间资金(jīn)成本数据(jù)，找出一个最优路径，这个最(zuì)优路径是一个小模型，可以指导该头(tóu)部券商交易员什(shén)么时候交易最便宜(yí)。比如一般来说，资(zī)金价格在(zài)闭市前15分钟(zhōng)最便宜，大家想到这个以后，我作为一(yī)个(gè)券商，400亿是不是都在最后15分钟交易？显(xiǎn)然不行。因为“黑天鹅”事件发生以后，会使(shǐ)最后的资金成本飙升，比如有个突发事件触发了联动(dòng)性的危机，那么最终他当天的(de)资金成本可能会飙升1000个BP甚至2000个BP，如果把所有(yǒu)的交易都(dōu)放在最后面去(qù)做拆借(jiè)，成本会巨贵无(wú)比。人工智(zhì)能(néng)的 作(zuò)用在这里，首(shǒu)先有历史数据，根(gēn)据历史数(shù)据模拟常规价值最大(dà)化的交易(yì)流程跟(gēn)经验，同时跟踪今天所有的(de)舆情数据、国际事件，并监控(kòng)突发事件会有可能在资(zī)本
市场或者货(huò)币市场引发价格的波(bō)动，若发(fā)现(xiàn)突发事件有苗头的时候，有舆情的时候(hòu)，那么(me)要尽 快干预交易，让交易尽(jǐn)快完(wán)成。前几年货币市(shì)场就有类似案例，最后这个资金(jīn)拆借巨贵无比，按百分比，短(duǎn)期拆借率到了10%以上。在交(jiāo)易上，人工智能也(yě)有很(hěn)多应用场景，用友也在不断探索。在交易、在内部知识库管理(lǐ)、内部(bù)赋能和流程自动化处理(lǐ)上，目前有很多值得我们去做(zuò)人工(gōng)智能方面的(de)研究和探索。

　　接(jiē)下来为大家(jiā)分享我们(men)在AI智能财税(shuì)领域的实践应用视频。

　　（现场播(bō)放视频(pín)）

　　我们认为在数字化这(zhè)个时代有很多(duō)底层工作需要我们(men)扎扎(zhā)实实去(qù)做，之前信息化时代(dài)是流程梳(shū)理很(hěn)重要，数字化1.0阶段数字(zì)治理很重要，刚才华夏银行吴首席谈到了通过数据促进(jìn)业(yè)务发展。那么，在数字化2.0阶(jiē)段模型的应(yīng)用，刚(gāng)才我(wǒ)的汇报只是财(cái)税领域(yù)的冰山一 角，我相信这个领域(yù)的应用(yòng)还(hái)有大量非常有价值的场景值得我们去挖掘。

　　用友(yǒu)金融(róng)服务全球1200多家金(jīn)融机郑海伟：用友在金融行业、财税管理等垂类领域的大模型应用成果构，我们在海外的(de)子公司也已经成立了，我们同时也服务于海外的金融机构(gòu)。

　　AI大模型只是刚刚开始，大家都在探(tàn)索跟尝试，我想大家一起努力，我们共(gòng)谱金融“五(wǔ)篇(piān)大文(wén)章”，谢谢大家(jiā)。

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责任(rèn)编辑：梁斌 SF055

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