随着人工智能技术的快速发展，尤其是大规模语言模型（简称“大模型”）的不断成熟，各行各业都在积极探索其在垂直领域的应用价值。财务作为企业管理的核心环节之一，也正迎来由AI大模型带来的深刻变革。本文将围绕“平台接入”和“垂域训练”两大关键路径，深入探讨大模型在财务领域的落地实践及其未来发展趋势。

一、大模型赋能财务领域的背景与趋势

近年来，全球范围内的企业都在加快数字化转型步伐，财务管理作为支撑决策的重要工具，对自动化、智能化的需求日益迫切。传统财务系统虽然已经实现了基础的数据处理和报表生成功能，但在面对复杂多变的业务场景时，仍存在响应慢、预测能力弱、人工干预多等问题。

大模型以其强大的语义理解、逻辑推理和多任务学习能力，为财务工作带来了新的可能性。例如，在财务报告撰写、预算预测、风险识别、税务合规等方面，大模型可以辅助甚至替代部分人工操作，显著提升效率与准确性。

二、平台接入：构建智能财务基础设施的关键一步

1. 平台接入的意义

平台接入是指将大模型嵌入到现有的财务管理系统中，如ERP（企业资源计划）、BI（商业智能）系统或云财务平台等，实现与企业内部系统的无缝对接。这一过程是大模型在财务领域落地的第一步，也是打造智能财务生态的基础。

2. 实现方式与技术路径

目前，主流的平台接入方式主要包括API接口集成、插件式部署以及SaaS服务整合三种形式：

- API接口集成：通过调用大模型提供的开放API，实现自然语言查询、自动摘要生成等功能；

- 插件式部署：在现有财务软件中安装AI插件，增强其智能化交互体验；

- SaaS服务整合：将大模型能力封装为独立的服务模块，提供订阅制使用模式，便于中小企业快速部署。

3. 案例解析

以某国际大型制造企业为例，该企业在原有ERP系统中集成了基于大模型的财务问答机器人，员工可通过自然语言提问获取实时财务数据与分析结果，大幅提升了工作效率与数据利用率。此外，该系统还支持自动生成月度财务总结报告，减少了大量重复性劳动。

三、垂域训练：打造专业财务知识引擎的核心手段

1. 垂域训练的重要性

尽管通用大模型具备广泛的语言理解和生成能力，但要真正满足财务领域高度专业化、结构化的需求，仍需进行针对性的垂域训练。垂域训练指的是基于特定行业或应用场景下的数据，对通用模型进行进一步微调，使其具备更精准的专业知识理解与应用能力。

2. 数据准备与训练方法

财务领域的数据具有高度敏感性和结构化特征，因此在进行垂域训练前，需要完成以下准备工作：

- 数据清洗与脱敏：确保训练数据符合隐私保护法规要求；

- 知识图谱构建：整合财务制度、会计准则、税务政策等结构化知识，形成统一的知识体系；

- 任务定义与标注：根据实际业务需求设计训练任务，并对样本数据进行高质量标注。

在训练过程中，可采用迁移学习、指令微调（Instruction Tuning）、强化学习等多种方法，逐步提升模型在特定财务任务中的表现能力。

3. 应用场景举例

经过垂域训练的大模型可以在以下财务场景中发挥重要作用：

- 财务审计：自动识别异常交易、辅助审计人员判断风险点；

- 税务筹划：结合政策变化与企业经营情况，提供个性化税务建议；

- 成本控制：通过对历史成本数据的深度分析，提出优化方案；

- 合规管理：实时监控合同条款、财务流程是否符合监管要求。

四、平台接入与垂域训练的协同效应

平台接入与垂域训练并非彼此孤立的技术路径，而是相辅相成、共同推动智能财务发展的两个轮子。平台接入解决了技术落地的问题，使得大模型能够真正服务于企业的日常运营；而垂域训练则提升了模型的专业能力，使其在财务场景中更具实用性与可信度。

两者的协同作用体现在以下几个方面：

1. 提升用户体验：通过平台接入实现便捷交互，结合垂域能力提供专业服务，极大改善了用户使用体验；

2. 加速落地进程：已有平台的接入降低了部署门槛，而垂域训练则提升了模型可用性，从而加快整体落地速度；

3. 构建差异化竞争力：企业可根据自身业务特点进行定制化训练，形成独特的智能财务解决方案，增强市场竞争力。

五、面临的挑战与应对策略

尽管大模型在财务领域的应用前景广阔，但仍面临诸多挑战：

1. 数据安全与隐私保护：财务数据涉及企业核心机密，如何在保障安全的前提下实现有效利用是一大难题；

2. 技术成熟度与稳定性：当前大模型在复杂推理和高精度任务中的表现仍有待提升；

3. 人才储备与组织适配：企业需要培养既懂财务又懂AI的复合型人才，并调整组织结构以适应新技术应用；

4. 法律与监管环境：AI在财务决策中的角色尚无明确法律界定，可能带来合规风险。

为此，企业应采取如下策略：

- 建立完善的数据治理体系，确保数据使用合法合规；

- 引进专业技术团队，持续优化模型性能；

- 加强员工培训，推动组织文化向智能化方向转变；

- 积极参与行业标准制定，争取政策支持与引导。

六、未来展望

未来，随着大模型技术的持续进步与财务数字化水平的不断提升，平台接入与垂域训练的融合将更加紧密。我们有理由相信，一个以大模型为核心驱动力的智能财务新时代正在加速到来。

在这个新阶段，财务不再只是记录与核算的工具，而将成为企业战略决策的重要支撑。大模型将帮助财务人员从繁琐的操作中解放出来，转而专注于更高价值的战略分析与管理优化。同时，也将为企业带来更高的运营效率、更强的风险控制能力和更优的客户体验。

结语：

大模型在财务领域的落地，绝非一蹴而就的过程，而是需要技术、数据、人才和组织协同推进的系统工程。平台接入提供了落地的通道，垂域训练赋予了模型专业的灵魂。唯有双轮驱动，才能真正释放大模型在财务领域的巨大潜能，引领企业迈向智能财务的新纪元。