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：第六届中国(guó)金融(róng)科技论坛

　　2024年服贸会专题活(huó)动
之一——“第六届中国金融科技论坛”9月(yuè)12日-13日(rì)在北京举行(xíng)，主题为：科技赋能——金融业(yè)数字化转型与应用。用友金(jīn)融信息技术股份(fèn)有(yǒu)限公司总裁郑海伟出席并演(yǎn)讲。

　　郑(zhèng)海伟介绍，用友(yǒu)这两年在垂类大模型领域下了很多工(gōng)夫，投(tóu)入了很多资源做垂类大(dà)模型的训练，并介(jiè)绍了用友在金融行业(yè)、在(zài)财税管(guǎn)理等垂(chuí)类领域的应用成果。

　　据(jù)介绍，用友已发布的人工智能解决方案框架是，底座由大模(mó)型+垂(chuí)类 模型(xíng)构成，大模型平台是跨模型，可以支持(chí)国内现在的自主知识产权的一些大模型(xíng)。垂类模型+小模型做(zuò)的特别多，“在这上面我们有(yǒu)两(liǎng)种应用架(jià)构，一(yī)个是(shì)数字员工(gōng)，一个是智能助理”

　　应用领域方面，郑海伟表示，已经落地的有四个：语义式应用运营、智能(néng)化
人机交互(hù)、智慧化知识生成还有智能化业务运营。还有两个(gè)正在(zài)研发过(guò)程中，一个是在(zài)资金交易，一方面在产业数 字金融，真正(zhèng)到了业(yè)务
生产领域。

　　以下为(wèi)演讲实录(lù)：

　　郑海(hǎi)伟：感谢主持人，感谢主办方让我们有这个机会给大家做一个汇报交流。大模型自从ChatGPT推出(chū)来以后，这两年一(yī)直非常火，在分享我的主题之前给大家分享一下最新的一些动态。

　　首(shǒu)先，美国大模(mó)型竞争格(gé)局已定，从去年年底到今年年(nián)初的战争，第二场人工智能竞争主要发生在垂类大模型(xíng)领域。我们用友这两年也是(shì)在(zài)垂类大模型(xíng)领域下了很多工夫，投入了很(hěn)多资源做垂 类大模型的训练。基于这样(yàng)的背景，给大家分享(xiǎng)用(yòng)友在(zài)金融行业、在财税管理这个垂类领域的应用成果。

　　AI并不是一个新(xīn)事物(wù)，真正点爆AI是从ChatGPT开始。我们认为AI现在进入2.0时(shí)代，是一个生成式人工智能的模式(shì)。

　　AI+也(yě)是国家的发展重点(diǎn)，用友在2017年提出了数智化，就是(shì)数字化跟智能化的结合，那时候(hòu)无(wú)论是从RPA流 程机器人到隐(yǐn)私(sī)计(jì)算、联(lián)邦学习、知识图谱，我们采取这些技术做(zuò)了智能化实践(jiàn)。现在大家耳熟能详 的大(dà)模(mó)型，人工智能大模型把数(shù)智化演变的更加淋(lín)漓(lí)尽致。用友提出了企业数智化的三(sān)个步(bù)骤：从上云到用数到赋智。

　　现在通常在金融行业使用的场景基本上我们总结有四类，一类是(shì)语义式的应用生成，二是智慧化(huà)的 知识生(shēng)成，还有智能化的人(rén)机(jī)交互，还(hái)有智(zhì)能化的业务运营。这两年(nián)我们还在尝试把人工智能(néng)用到了交易，特别是(shì)资(zī)金交(jiāo)易以(yǐ)及产(chǎn)业(yè)数字金(jīn)融领域(yù)，今 天我(wǒ)们主(zhǔ)要针(zhēn)对已经落地的(de)应用给大家做一个报告。

　　用友已经(jīng)发布(bù)了人工智(zhì)能解(jiě)决方案，我们的框架(jià)是，底座由大模型(xíng)+垂类模型，大模型平(píng)台也是(shì)跨模(mó)型，可以支持在国内现在的自主知识产权的一些大模型，主流的我们全部(bù)都支持。垂类模型+小 模型我们做的特别多。在这上(shàng)面(miàn)我
们有两种应用架构，一个是数字员(yuán)工，一个是智能助理。应用领域已经(jīng)落地的有四(sì)个：语义式应用 运(yùn)营、智能化人机交互、智慧郑海伟：用友在金融行业、财税管理等垂类领域的大模型应用成果化知识生成还有(yǒu)智能化业务运营。还有两个正在研发过程中，一(yī)个是在资金(jīn)交易，一方面在产业数字金融，真正到了业务(wù)生产领域，所以这几年我们在这方面还是做了大量工作。还(hái)有一个观点(diǎn)，大模型最后呈现价值的是场景，这(zhè)两年(nián)我们做了大量场景，为大家展示下。

　　在第一种应(yīng)用框架里，数智 员工里面(miàn)我们是(shì)智能交互，无处不(bù)在，是指导方针。大家可以看到，从(cóng)左(zuǒ)边开始，我们的应(yīng)用领域是财务领域、税务(wù)管理领(lǐng)域(yù)、营销管理领域以及(jí)其他一些外部应(yīng)用（PPT图(tú)），通(tōng)过这个领域我们(men)训练我们的垂类，通过RPA模块、VPA模块，再加上平台的组织和权(quán)限功能以及导入(rù)工(gōng)作流，最后把它训练成(chéng)数智员工，数智员工主要场景(jǐng)，比如税务风险合规官，一些大型企业有采购管理，采购(gòu)合规官。共享中心，包括保险。保险有后(hòu)援中心，把财(cái)务、税务、人力资源以及保险业务的理赔处理全部会放(fàng)在后援(yuán)中心，后援中心这种我们(men)会有共享(xiǎng)中心座席，我们有流程(chéng)审批的助理，我们有(yǒu)自动(dòng)出表的助理(lǐ)，大家知道表格量很大，在金(jīn)融机构、在咨询(xún)公司都有“表哥、表姐”，我们通过这种模式解放他(tā)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——共享中心无人值守，分享一个在我们(men)用友的应用场景，我们现在在全球有一(yī)百多家分 公司，今年我们(men)在北美墨(mò)西(xī)哥成立了(le)分公司(sī)，我们准备在欧洲德国成立分公(gōng)司，一百多家分公 司加二(èr)十多家的参股跟控股子公司(sī)，这么多的分公司跟子(zi)公司，每年的银行电子回单数是29万张，因为(wèi)分公司、子公司都有(yǒu)结算户，开在不同银行，所(suǒ)有交易、所有流水，银行会提供电子回单(dān)，我们一年是大概29万张(zhāng)。如果是250个工作日一年，基本上(shàng)平均(jūn)一天有(yǒu)1200张。十年前是会计通过手工方式勾(gōu)稽，现在我们(men)通过共享(xiǎng)以后，通过无人值守完全做(zuò)自动化匹配。里面场景很复杂，比如我开出(chū)去一张(zhāng)发票(piào)100万，可
能(néng)客
户回来的是三笔打款(kuǎn)：40万一 笔、30万一笔、30万一笔，这三笔(bǐ)银行流水怎样跟这 100万(wàn)发票去匹配，原来是(shì)有一个人工 工作量，现在通过共享中心无人值守全(quán)部做自动匹配，如(rú)果匹配过程中有异常(cháng)，再由人(rén)工再介入，很好地处理(lǐ)掉。这个我们也应用在金融机(jī)构，金融(róng)机构(gòu)每(měi)天单据量很大，我们共享中(zhōng)心通过数智员工的方式，在大(dà)家休息、晚上睡觉的时候，数智员工把这个工作给做了，这类场景我们现在已经落地了。

　　税务风险的(de)管控，大家也知道税务总局(jú)金税四期(qī)已经上线了，咱们国(guó)家对税务的(de)管理、缴税的管理(lǐ)会日趋严谨跟严格。金融机(jī)构在日常税务工作(zuò)中，可能会经常发生税算错的场景，并(bìng)带来(lái)税务风险。我(wǒ)们现在给金融(róng)机构提供的服(fú)务中，完(wán)全做到自动
化计算，根据采集业务交易流水，包括(kuò)业务收入、业务利差，用友金融的(de)AI系(xì)统可以自动计算所得税以及各种小税种，并生成报税的报表。当(dāng)然税务总局(jú)金税四期还没有提供自(zì)动报税功能，若提供后，就能(néng)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。价(jià)值点第(dì)一是高(gāo)效，第二是防范税务风险。我们碰(pèng)到一个真实案例，某金融机(jī)构税算错了(le)，少交了几(jǐ)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。整个实现(xiàn)目标是即时决策，随需(xū)洞察(chá)，我们通过Agent通过大模型平(píng)台技(jì)术来(lái)实现应用。我们的智能助理叫小(xiǎo)融，应(yīng)用在金融(róng)机(jī)构各个岗位(wèi)，包括领导、运营(yíng)人员、系统管理人(rén)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(néng)报告，这里面延伸出(chū)来以(yǐ)后(hòu)，价值点还是非常大(dà)的。

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

　　知识问答也(yě)比较简单，工作量比较大，但应用场景比较简单，内部可以帮(bāng)金融(róng)机构建(jiàn)各种各样(yàng)的知识库(kù)。刚才谈到税务，比如(rú)某家证券总部在广州，全国有数百个营业部，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(guó)各地的税务(wù)政策(cè)，通(tōng)过知(zhī)识(shí)库把所有各地的税务政策纳(nà)入知识库，很方便(biàn)的解决这个问题。

　　数据问答，我们可以为金(jīn)融机构，比如银(yín)行行长提供(gōng)同(tóng)业(yè)对标(biāo)分析数据(jù)。现在这(zhè)个数(shù)据(jù)，很多上市公司里面是商业银行，包括有很多在境外交易所上市的(de)商业银行跟投行，通过这些经营数据的分析，可以为金融机构的领导提供同 业对(duì)标，包括境(jìng)内，包括境外的同(tóng)业对标(biāo)，我们还可(kě)以实现行长查询FTP利(lì)润(rùn)排名结(jié)果的(de)排名和归 因(yīn)分析。这(zhè)些都已经落(luò)地了。数据问答功能继续发展(zhǎn)将会更加强大。比(bǐ)如，现在已经9月了，所(suǒ)有上市公司金(jīn)融机(jī)构的半年报已经完成对外(wài)发布，对于一个上市公司(sī)银行的(de)行(xíng)长来说，看到所有上市公司金(jīn)融机构的半年报以后，可能(néng)秘书做一个统计分(fēn)析表，规模(mó)是多少分位，但在目前(qián)经济形势下(xià)以及(jí)目前货币政策背景(jǐng)下(xià)，我们的(de)大类资产要(yào)不要调仓(cāng)、业务结构要不(bù)要做调整、负债要不要(yào)做优化，所(suǒ)有这些我(wǒ)们是想通过人工(gōng)智能大模型来实现 ，就像我们帮(bāng)助银行行长来做一个智能化的决策参考，当然最后决策还是(shì)要他来决定，但是我们的AI服务能来帮他做分析。目前我们已经在往这方(fāng)面努力，希望短时间内能够真正落地这一个(gè)功能。

　　智
能报(bào)告(gào)，比如金融机构的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(jiāo)易上做智能化的落地。比如某(mǒu)头部券商一天在(zài)银行(xíng)间货币市场(chǎng)拆借资金量大约应该(gāi)在三四百亿(yì)左(zuǒ)右(yòu)，这(zhè)三四百(bǎi)亿左右(yòu)的资金拆借(jiè)在不同(tóng)的(de)时间点完成，价格是(shì)不一样的。面对这样的场(chǎng)景，我们的做法是根据(jù)历史数据、根据历史交(jiāo)易的银行间资金成本数据，找出一个最优路径，这个最优路径是一(yī)个小模型，可以指导该头部券商交易员什么时(shí)候交易最便宜。比(bǐ)如一般来(lái)说，资金价格在闭市前15分钟最便宜，大 家(jiā)想到这个(gè)以后，我作为一个券(quàn)商，400亿(yì)是(shì)不是都在最后(hòu)15分钟交易(yì)？显然不行。因为(wèi)“黑(hēi)天鹅”事件发生以后(hòu)，会使最后的资金成本飙(biāo)升，比(bǐ)如有个突发事件触发了联动性的危机，那么最终他当天(tiān)的资金成本可能会(huì)飙(biāo)升1000个 BP甚(shèn)至2000个BP，如果把所有的交(jiāo)易都(dōu)放在最后面去做拆借，成本会巨贵无比。人工智能的作用在这里，首先有历史数据，根据历史数据(jù)模拟常规价值最大化的交易流程跟经验，同时跟踪今(jīn)天所有的舆情数(shù)据、国
际事件，并监控突(tū)发事件会有可能在资本市场或者货币市场引发价格的波(bō)动，若发现突(tū)发事件有
苗头的(de)时(shí)候(hòu)，有舆情的时候，那么要尽(jǐn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)快 干预交易，让交易尽快(kuài)完成。前
几年货币市场就有类似案例(lì)，最后这个资金拆借(jiè)巨贵无比，按百分比，短期拆(chāi)借率到了10%以上。在交易(yì)上，人(rén)工智能也有(yǒu)很多应用场(chǎng)景，用(yòng)友也在(zài)不断探索。在(zài)交(jiāo)易(yì)、在(zài)内部知识库管理、内部 赋能和流程自动化处理上，目前(qián)有很多值(zhí)得我们(men)去做人工智能方
面的研(yán)究和探索。

　　接下来为(wèi)大家分享我(wǒ)们在AI智能财税领(lǐng)域的实践(jiàn)应用视频。

　　（现(xiàn)场播放视频）

　　我们认为在数(shù)字化这(zhè)个(gè)时代有很(hěn)多底层(céng)工作需要(yào)我们郑海伟：用友在金融行业、财税管理等垂类领域的大模型应用成果扎扎实实
去做，之前信息化时代是流程梳理很重要(yào)，数字化1.0阶段(duàn)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业务发展。那么，在数字化2.0阶段模型的(de)应用，刚(gāng)才我的汇(huì)报只是财税领域的冰山一角，我相信这个(gè)领(lǐng)域的应用还有大量非(fēi)常有价值(zhí)的(de)场景值得(dé)我们去挖(wā)掘。

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

　　AI大(dà)模型只是刚刚开始，大家都在探索跟尝(cháng)试(shì)，我想大家(jiā)一起努力，我们共谱金融“五篇大(dà)文章”，谢谢大家。

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责任编辑：梁斌 SF055

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