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：第六届中国金
融(róng)科技论坛

　　2024年服贸(mào)会专题(tí)活动之一——“第六届中国金融科技论坛”9月12日-13日在北京(jīng)举行，主题为：科技赋能——金融业数(shù)字化转型与应(yīng)用。用友金融信息技术股份有限公(gōng)司总裁郑海伟(wěi)出席并演讲。

　　郑海伟介绍，用(yòng)友这两年在垂类大模型领域下了很多工夫，投入了(le)很多资源做(zuò)垂类大模型的训(xùn)练，并介绍了用友在金融行业 、在(zài)财税管(guǎn)理等垂类领(lǐng)域的应用成果。

　　据介绍，用友已(yǐ)发布的人工智能解决方案(àn)框架是，底座(zuò)由大模型+垂(chuí)类模型构成，大模型平台是跨(kuà)模型，可以支持国内现(xiàn)在的自主知识产权的一
些大模型。垂类模(mó)型+小模(mó)型做的特(tè)别多，“在这上面我们(men)有两种应用架构，一个是数字(zì)员工，一个是智能助理”

　　应用领(lǐng)域方面，郑海(hǎi)伟表示，已经落地的有四个：语(yǔ)义式应(yīng)用(yòng)运营、智 能化人机交互、智慧化知识生成还有智能化(huà)业(yè)务运(yùn)营。还有两个(gè)正在研(yán)发过程
中，一个是在资金交易，一方(fāng)面在产业(yè)数字(zì)金(jīn)融，真正到了业务生产领域。

　　以下(xià)为(wèi)演讲实录：

　　郑(zhèng)海伟：感谢主持人，感谢主办(bàn)方(fāng)让我们有这个机会给大家做一个(gè)汇报交(jiāo)流。大模型自(zì)从ChatGPT推出来以后，这(zhè)两(liǎng)年一直非常火，在(zài)分享我的主题之前给大家分享一下最新的一些动(dòng)态。

　　首先，美国(guó)大(dà)模(mó)型竞(jìng)争格局已(yǐ)定，从去年年底到今年年(nián)初(chū)的战争，第(dì)二场人工智能竞争主要发生在垂类大(dà)模型领域。我们用友这两年也是在垂类大模型领域下了很多工夫，投入了很多资源做垂类大模
型的(de)训练。基于这样的背景，给大家分享用友在金融行(xíng)业、在财(cái)税(shuì)管理(lǐ)这个垂类领域的(de)应(yīng)用成果。

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

　　AI+也是国家的发展重点，用友在2017年提出了数智化，就是数字(zì)化(huà)跟智能化的结合，那时候无论是从RPA流程机器人到隐私计算、联(lián)邦(bāng)学习、知识图谱，我 们采取这些技术(shù)做了智能(néng)化实践。现在大家耳熟能详的大模型，人工(gōng)智能大模型把(bǎ)数智化(huà)演(yǎn)变的(de)更加淋漓尽(jǐn)致。用(yòng)友提出了(le)企业数智化的三个步骤：从上云 到用(yòng)数到赋智。

　　现在(zài)通常在金融行业使用的场景基本
上我们总结有(yǒu)四类，一类是 语义式的应(yīng)用(yòng)生(shēng)成，二是智(zhì)慧化的知识生成，还有(yǒu)智能化的人机交互，还有智能化的业务运营。这 两年我们(men)还在尝试把人工智能用到了(le)交(jiāo)易，特别是(shì)资金交易以及产业数字金融领域，今天我们主要(yào)针对已经落地的(de)应用给大家做一个报告。

　　用友已经发布了(le)人工智能(néng)解决(jué)方案，我们的框(kuāng)架是，底座由大模型+垂类 模型，大模型平(píng)台也是(shì)跨模型
，可以支(zhī)持在国内现在的自(zì)主知识产权的一些
大模型，主流的我 们全(quán)部都支持。垂类(lèi)模型+小模型我们做(zuò)的特别 多。在这上面我们有两种应用架构，一(yī)个是数(shù)字员工(gōng)，一个(gè)是智能助理。应用领(lǐng)域已经落地的有四个：语义式应(yīng)用运营、智能(néng)化人机交互、智慧化知识生成还有智能(néng)化业务运营(yíng)。还有(yǒu)两个正在研发过程中(zhōng)，一(yī)个是在资金交易，一方面在产业数字金融，真正到了业(yè)务(wù)生产领域(yù)，所以这几年我们(men)在这(zhè)方面还(hái)是做了大量工(gōng)作。还有一个(gè)观(guān)点，大模型最后呈现价值的是场景，这两(liǎng)年我们(men)做了大量场景，为(wèi)大家展示下。

　　在第一种应用框架里，数智员工里面(miàn)我们是智能交互，无处不在，是指导方针(zhēn)。大家可以(yǐ)看到，从左边(biān)开始，我们的应用领域(yù)是财务领域、税务管理领域(yù)、营销管理领域以及其(qí)他一些外
部(bù)应用（PPT图），通过这(zhè)个领域我们训练我们的垂类，通过RPA模块、VPA模块，再加上平台的(de)组织和权限(xiàn)功能以及导入工作流，最后把它(tā)训练成数智员工，数智员工主要场景，比如税(sh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uì)务风险合(hé)规官(guān)，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)。保险有后援中心，把财务、税务、人(rén)力资源以及(jí)保险业务的理(lǐ)赔(péi)处理全部会放在后(hòu)援中心(xīn)，后援中(zhōng)心这(zhè)种我们会有共享中心座席，我们有(yǒu)流程审批的助理(lǐ)，我们有自动出表的助理，大家知 道表格量很大，在金融机构、在(zài)咨询公司都有“表哥(gē)、表姐”，我们通过(guò)这(zhè)种模式解放他们
，这个是我们人工(gōng)智能的一(yī)个应用场景。

　　AI具体应(yīng)用的场景(jǐng)——共享中心(xīn)无人值 守，分(fēn)享一个在我们用友的应用场景，我们现在在全球有一百(bǎi)多家分公司，今年我们在北美墨西(xī)哥成(chéng)立了分公司，我(wǒ)们准备在欧洲德国成立分公司(sī)，一百(bǎi)多家分(fēn)公司加二十多家的参(cān)股跟(gēn)控股子公司，这么多的分公司(sī)跟子公司，每(měi)年(nián)的银(yín)行电(diàn)子回单数是29万张，因(yīn)为分(fēn)公司、子公司(sī)都有(yǒu)结算户，开在不(bù)同银行，所有(yǒu)交易(yì)、所有(yǒu)流水，银(yín)行(xíng)会提供电子(zi)回单，我们一年是大概29万张。如果是250个工作日一年，基本上平均一天有1200张。十年前是会(huì)计通(tōng)过手工方式勾稽，现在我们通过共享以后(hòu)，通过无(wú)人值(zhí)守完全做自(zì)动化匹配。里面场景很复杂，比(bǐ)如(rú)我开出去一张发(fā)票(piào)100万，可能客户回来的是三笔打款：40万一笔、30万一笔、30万一笔，这三笔银(yín)行流水怎样(yàng)跟这100万(wàn)发票去(qù)匹配，原来是有(yǒu)一个人工(gōng)工作(zuò)量，现在通(tōng)过共享中心(xīn)无 人值守全(quán)部做自动匹配，如果匹配过(guò)程中有异常，再由人工(gōng)再介(jiè)入，很好地处理掉。这个我们也应用在(zài)金融(róng)机构，金融机构(gòu)每(měi)天(tiān)单据量很大，我们共享中心通过数智员工的方式，在大家休息、晚上睡觉的时候，数智(zhì)员(yuán)工
把这个工作给做了，这类场(chǎng)景(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jǐng)我们现在已经落地了。

　　税务风险的管控，大(dà)家也知道税务总局金税四期已经上线(xiàn)了，咱们国家对税务的管理、缴税的管理(lǐ)会日趋严谨跟严格。金融机构在日(rì)常(cháng)税务工作中，可能会经常(cháng)发生税算(suàn)错的 场景，并(bìng)带来税务风(fēng)险。我们现在给金融机构
提供的服务中，完全做到自动化计算，根据采集业务交易流水，包括业务(wù)收入、业务利差，用友(yǒu)金融的(de)AI系统可以自动计算所(suǒ)得税以及(jí)各种小税种，并生成报税的报(bào)表。当然税务总局金税四期还没有提(tí)供自动报税功能，若提供(gōng)后，就能(néng)全部实现智能化(huà)了。这 是人工智能在税务自动化方面(miàn)的应用。价值点第一是高效，第二是防范税 务风险。我们碰到一个真实(shí)案例，某金 融机构(gòu)税算错了，少交了几千万，这(zhè)就变(biàn)成一个税务风险了。

　　第二个应用框架是智能助理(lǐ)。整(zhěng)个实现目标是(shì)即时决策，随(suí)需(xū)洞察(chá)，我们通过Agent通过大模型平台(tái)技术来实现应用。我(wǒ)们的智能助理叫小融，应用在金融机构各个岗位
，包括领导(dǎo)、运营人员、系统管理(lǐ)人员都(dōu)能使用。主要(yào)实(shí)现的是智能(néng)触达、知识问答、数据问答、智能(néng)报(bào)告，这里面(miàn)延伸出来以后，价值点(diǎn)还是非常大的。

　　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(zuò)自(zì)动语音识别，系统做功能处理。

　　知识问答也比(bǐ)较简单，工作量比较大，但应用场景比较简单，内部可以帮金融(róng)机构建各种各样的知识(shí)库(kù)。刚才谈(tán)到税务(wù)，比如某家证(zhèng)券总部在广州(zhōu)，全(quán)国有数百个营业部(bù)，如果营业部要(yào)咨(zī)询(xún)总部(bù)财务税务问题，财务(wù)税务岗不知道全国各(gè)地的税务政策，通过知识库把所有各地的税务政策(cè)纳(nà)入(rù)知识库，很
方便的解决这个问题。

　　数据(jù)问答，我们可以为金融机构，比(bǐ)如银行行长提供同业对标分析数据。现在这个数据，很多上(shàng)市(shì)公(gōng)司里面是商业银行，包括有很多(duō)在(zài)境外交易(yì)所(suǒ)上市的商业银行跟投行，通(tōng)过这些经营(yíng)数据的分析，可以为金融机构的领导提供同(tóng)业(yè)对(duì)标，包括境内，包括境外的同业(yè)对标，我们还可(kě)以实(shí)现行长查询FTP利润排 名结果的排(pái)名和归因分析(xī)。这些都已经落地了。数据问(wèn)答功能继续发展(zhǎn)将会更加强大。比如，现在已经9月了(le)，所有上市公司金融机构的半年报已经完(wán)成对外发(fā)布，对于(yú)一个上市公司银行(xíng)的(de)行长 来说，看到所有上市公司金融机构的半年报以后(hòu)，可能秘书(shū)做一个统(tǒng)计分析表，规模是多少分位，但在目前经济形势下(xià)以 及目前货币政(zhèng)策背景下，我们的大类资产要不要调仓、业务结构要不(bù)要做调整、负债要不要做优化，所有这(zhè)些(xiē)我们是想通过人工智能(néng)大模型来实现，就像我们(men)帮助银行行长来做一个智能化的决策参考，当然最后决策还是要他来决定，但(dàn)是(shì)我们的AI服务能来帮(bāng)他 做分析。目前我们已经在往这方面(miàn)努力，希望(wàng)短时间(jiān)内能够真正落地这一(yī)个(gè)功能。

　　智能报告，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(lì)后续(xù)会在交易上做智能(néng)化的落地。比如某头部券商一天在银行间货币市场拆借资金量大约应该在三(sān)四百(bǎi)亿(yì)左右(yòu)，这三四百亿左(zuǒ)右的资金拆借在不(bù)同的时(shí)间点完成，价格是不一(yī)样的。面(miàn)对这样的场景，我们的做法是根据历史数据、根(gēn)据历史交易(yì)的银行间资金成本数据，找出一个最(zuì)优(yōu)路径，这个最优路径是一个小(xiǎo)模型，可以指导该(gāi)头部券商(shāng)交易员什么时候交易最便宜。比如一般来说，资金价格在闭市前(qián)15分钟最便宜，大家想到这个以后，我作为一个券商，400亿是不是都在最后15分(fēn)钟交(jiāo)易？显然不行。因为“黑天鹅”事件(jiàn)发生以后，会使最后 的资(zī)金(jīn)成本飙升，比如有个突发事件 触发了联动性的危机，那么(me)最终他当天的资
金成本可(kě)能会(huì)飙升1000个BP甚(shèn)至2000个BP，如果把所有的交易都放在最后面去做拆借，成本会巨贵无比。人工智能的作用在(zài)这里，首先有历史(shǐ)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，同(tóng)时跟踪今天所有的舆情数据(jù)、国际 事件，并(bìng)监控突(tū)发事件会有(yǒu)可能在资本(běn)市场或者货(huò)币市场引发价格的波动，若发现突(tū)发事件(jiàn)有苗头的时候，有舆情的(de)时(shí)候，那么要(yào)尽(jǐn)快干预交(jiāo)易，让交易尽快完成。前几年货币市
场就有类似案例，最后这个(gè)资(zī)金拆借巨
贵无比，按百分比，短(duǎn)期拆(chāi)借率到(dào)了10%以上。在交易上，人工智能也有很多应用场景，用友也在(zài)不断探索(suǒ)。在交(jiāo)易(yì)、在内(nèi)部(bù)知识库管理、内部赋能和流(liú)程自动化处理上(shàng)，目前有(yǒu)很(hěn)多值得我们去(qù)做人工智能方面的研(yán)究和探索。

　　接下来为大家分享我们在AI智能财 税领域的实践应用视频。

　　（现(xiàn)场播放视频(pín)）

　　我(wǒ)们认为(wèi)在数字化这(zhè)个时代有很多底层工作需要(yào)我们(men)扎
扎实(shí)实去做(zuò)，之前信息化时代是流程梳(shū)理很重要，数字化1.0阶段数字治理很重要，刚才华夏银(yín)行吴首席谈到了通过数据促(cù)进业务发展。那么，在数字(zì)化2.0阶(jiē)段模型的应用，刚才我的汇(huì)报只是财
税领域的(de)冰山一(yī)角，我相信这个领域的应用还有大量非常(cháng)有价(jià)值的场景值得(dé)我们去挖掘。

　　用(yòng)友金融服(fú)务全球(qiú)1200多家金融机构，我们在海外的(de)子公司也已经成立了，我们同时也服(fú)务于海外(wài)的金融(róng)机构(gòu)。

　　AI大模型只是(shì)刚刚开始，大家都在探索跟尝(cháng)试，我想大(dà)家一起努力，我们共谱金融(róng)“五篇(piān)大文章”，谢谢大家。

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