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(jīn)融科技论(lùn)坛

　　2024年服贸会专题活动之一——“第六届中国(guó)金融科
技论坛”9月12日-13日在北京举行，主题(tí)为：科技赋(fù)能——金融业(yè)数(shù)字化转型(xíng)与应用。用友金融信息技术股(gǔ)份有限公司总裁郑(zhèng)海伟出席并(bìng)演讲。

　　郑海伟(wěi)介绍，用友这两年在垂类大模型领域下了很(hěn)多工夫，投入了很多资源(yuán)做垂类大模型的训练，并(bìng)介绍了用友(yǒu)在金融行业、在财税(shuì)管理等垂类领域的应(yīng)用成果(guǒ)。

　　据介绍，用友(yǒu)已发(fā)布的人(rén)工智能解决方案框架是，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(chí)国内现在的自主(zhǔ)知识产权的(de)一些大模型。垂(chuí)类模型(xíng)+小模型做的特别多，“在(zài)这上面我们有两种(zhǒng)应(yīng)用(yòng)架(jià)构，一个是数字员(yuán)工，一个是智能助理”

　　应(yīng)用领域方面，郑(zhèng)海伟表示，已经落地(dì)的有四个：语(yǔ)义(yì)式应用运营、智能(néng)化人机交互、智慧化知(zhī)识生成还有智能化(huà)业务运营。还有两个正在研发过程中(zhōng)，一个是在资金交(jiāo)易，一方(fāng)面在产业数(shù)字金(jīn)融，真正到了业务生产(chǎn)领域。

　　以(yǐ)下为演讲 实录：

　　郑海伟：感(gǎn)谢主持人，感谢
主(zhǔ)办(bàn)方(fāng)让我们有这个机会给大(dà)家做一个汇报交(jiāo)流。大模型自从ChatGPT推出来以后，这两年(nián)一直(zhí)非常火，在分享我的主题之前给大家分享一下(xià)最新的一些动态。

　　首先，美国大模型竞争格局已定，从去年年底到今年年初的战争(zhēng)，第二场人(rén)工(gōng)智能竞争主要(yào)发(fā)生在垂类大模型领域。我们用(yòng)友这两年(nián)也(yě)是在垂类大模型领域下了很多(duō)工夫，投入(rù)了很多资源做垂类大模型的训练。基(jī)于这样的背景，给大(dà)家分享用友在金融行业、在财税管理这(zhè)个垂类领域的应用成果(guǒ)。

　　AI并不(bù)是一个(gè)新
事物，真正点爆(bào)AI是从ChatGPT开始。我们(men)认(rèn)为(wèi)AI现在进入2.0时(shí)代，是(shì)一个生成式人工智能的模式。

　　AI+也是国家(jiā)的发展(zhǎn)重点，用友在2017年提出了数智化，就是数(shù)字化跟智能化的结(jié)合，那时候无论是从RPA流(liú)程机器人到隐私(sī)计算、联邦学习、知识(shí)图谱，我们采取这些(xiē)技术做了智能化实 践(jiàn)。现在大家耳熟(shú)能详的(de)大(dà)模(mó)型，人工智能大(dà)模型把数智化演(yǎn)变的更加淋漓尽致。用友(yǒu)提出(chū)了企业数智化的三个(gè)步骤(zhòu)：从上云到用数到赋智。

　　现在通常在金融(róng)行业使用的场景基本上(shàng)我们总结有四类(lèi)，一类 是(shì)语义式的应用生成，二是智慧化(huà)的(de)知识生(shēng)成，还有智能(néng)化的人(rén)机交互，还有智能化的业(yè)务运营。这两年我们还在尝试把人(rén)工智能用 到了交(jiāo)易，特别是资金交易以(yǐ)及产业数字(zì)金融领域，今天我们主要针对已经落(luò)地(dì)的应用给(gěi)大(dà)家(jiā)做一个报告。

　　用友已经发(fā)布了人工智(zhì)能解决方案，我们的框架是，底座由大模型+垂类模
型，大模型平台也是跨模型，可以支持在国内现(xiàn)在的自主知识产(chǎn)权的一些大(dà)模型，主流的我
们全部都支持。垂类模型(xíng)+小模型我们做的特别多。在这上(shàng)面我们有(yǒu)两种应用架(jià)构，一个(gè)是数字(zì)员工，一个是(shì)智能助理。应用领(lǐng)域已经落地的有四个：语义式应用运营(yíng)、智能化人机交互、智(zhì)慧(huì)化知识生成还有智能(néng)化业 务运营。还有两个正在
研发过程中，一个是(shì)在资金(jīn)交易(yì)，一方面在(zài)产业数(shù)字金融，真正到了业务生产领
域，所(suǒ)以这几年我们(men)在这方(fāng)面还是做了大(dà)量工作。还有一个观点，大模型最 后呈现价值的是场景，这(zhè)两年(nián)我(wǒ)们做了大量场景，为大家展示下。

　　在第(dì)一种应(yīng)用框(kuāng)架里，数(shù)智员工里面我们
是智能交互，无处不在，是指导(dǎo)方针。大家可以看(kàn)到，从(cóng)左边开始，我(wǒ)们的应用领域是财务(wù)领域、税务管理领域、营销管理领域以及其他一些外部应用（PPT图），通(tōng)过这个领域我们训练我们的垂类，通(tōng)过RPA模块、VPA模块，再加上
平台的组织和权限功能以及导入(rù)工作 流，最后把它(tā)训练成数智员(yuán)工(gōng)，数智员工主要场景，比如(rú)税务风险合规官，一些大型企业(yè)有采购管理，采购合规官。共享中心(xīn)，包括保险。保险有后援中心(xīn)，把财务、税务、人力资源以及保险业务的理(lǐ)赔(péi)处 理全部会(huì)放在后援中心，后援中(zhōng)心(xīn)这种我们会有共享中心座席，我们(men)有流程审批的助理(lǐ)，我们有自动出表的助理，大家知道(dào)表格量很大，在金(jīn)融机(jī)构、在(zài)咨询公司都有“表哥、表姐”，我(wǒ)们(men)通(tōng)过这(zhè)种(zhǒng)模式解放他们，这个是(shì)我们人工智(zhì)能的一个(gè)应用场景。

　　AI具体(tǐ)应用的场景——共享中心无人值守，分享
一个(gè)在我们用友的应用场(chǎng)景，我们(men)现在(zài)在全球有一百多家分公司，今年我们在北美墨(mò)西哥成立了分公司，我们准备在欧洲德国成立分公司，一百多家分公司加二十多家(jiā)的参股跟控(kòng)股子公司，这么多的分公司跟子公司，每年的银(yín)行(xíng)电(diàn)子回(huí)单(dān)数是(shì)29万张，因为分公司、子公司都有结(jié)算(suàn)户，开在不同银行，所有交易(yì)、所有流水，银行会提供电子回(huí)单，我们一年是大概29万(wàn)张。如果(guǒ)是250个工作日一年，基本上平均(jūn)一天有1200张。十年前是会(huì)计(jì)通过手工方式勾稽，现在(zài)我们通过共享以后，通(tōng)过(guò)无(wú)人值(zhí)守完全做自动化(huà)匹(pǐ)配。里面场景很复杂，比如我开出去一(yī)张发票100万(wàn)，可能(néng)客户回来的是三笔打款：40万一笔、30万(wàn)一笔、30万一笔，这三笔银(yín)行流水怎样跟(gēn)这100万发票去匹(pǐ)配(pèi)，原来是有一个人工工作(zuò)量，现在通过共享中心无(wú)人值守全(quán)部做自动匹配，如果匹配过程中有异常，再由人工再介入，很好地处理掉(diào)。这个我们(men)也应用在金融机构，金(jīn)融机构每天单据量很大，我们共享(xiǎng)中心(xīn)通过数智员工的方式，在大家休息、晚上睡觉(jué)的时候，数智员工把(bǎ)这个工(gōng)作给做了，这类场(chǎng)景我们现在已经落地了。

　　税务风险的管控，大家也知道税务总局金税四(sì)期已经上线了(le)，咱们国家对税务的管理、缴税的管理会日趋严谨跟严格。金融机构在日常税(shuì)务工作中，可能
会经常发(fā)生税算错的场景，并带来(lái)税务风险。我们现在给金融机构提供(gōng)的服(fú)务中，完(wán)全做到自动化计(jì)算，根据采集业务交(jiāo)易流(liú)水，包括业务(wù)收(shōu)入、业务利差，用友
金融的AI系统可(kě)以(yǐ)自动计算所得税以及各种小税种，并(bìng)生成(chéng)报税的报表。当然(rán)税务总(zǒng)局(jú)金税四期(qī)还没有提供(gōng)自动(dòng)报税功能，若提供(gōng)后，就能全部实现智(zhì)能化了。这是人工智(zhì)能在税务自动(dòng)化方面的应用。价值点第(dì)一是高效，第二是防范税务风险。我们碰到一个 真实案例(lì)，某金融机构税算错了，少交了几千万，这就变成 一个税务(wù)风险(xiǎn)了。

　　第(dì)二个应用框架是智能助理。整个实现目标是即时决策，随需(xū)洞察，我(wǒ)们通过Agent通过大模型平台技术来实现应用(yòng)。我们的智能助理(lǐ)叫小融(róng)，应用(yòng)在金融机(jī)构各个岗位(wèi)，包(bāo)括领导(dǎo)、运营人员、系统管理人员都能使用。主要实(shí)现(xiàn)的是智 能触达、知识问答、数据问答、智(zhì)能报告，这里面延伸出来以后，价值点还是非常大的。

　　智能触达比较简单(dān)，ChatGPT一开始用的也是这种(zhǒng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)，比如通过语义做自动语音识别，系统郑海伟：用友在金融行业、财税管理等垂类领域的大模型应用成果做功能处理。

　　知识问答也比较简单，工作量比较大，但(dàn)应用场(chǎng)景比较简单，内部可以帮金融机构建各种(zhǒng)各样的知识库(kù)。刚才谈到税务，比如某家证(zhèng)券总部在广州，全国有数百个营业(yè)部，如果(guǒ)营业部要咨询总部财务
税务问题，财务税务岗(gǎng)不知道全国各地的税(shuì)务政策，通过知(zhī)识(shí)库把所有各地的税务政策纳入知识库(kù)，很方便的解决(jué)这个问题。

　　数据问答，我们可(kě)以为金融(róng)机构，比如银行行长提供同业对标分析数据。现(xiàn)在这个数据，很多上(shàng)市公司里面是商业(yè)银行，包括有很多在境外交易(yì)所上(shàng)市的商业银行跟投行(xíng)，通过这些(xiē)经营(yíng)数据(jù)的分析，可以为金(jīn)融机(jī)构的领导提供同业对标(biāo)，包括(kuò)境内，包括境外的同(tóng)业对标，我 们还可 以实现行长查询FTP利润排名结果的排(pái)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(huì)更加强大。比如(rú)，现在已(yǐ)经9月了，所有上市公司金融机构的半年报已经完成对外发布，对(duì)于一个上市公司银行的行长来说，看到所有(yǒu)上市公司金
融机构的半年报(bào)以后，可能秘书做一个(gè)统 计分析表(biǎo)，规模是多少(shǎo)分位，但(dàn)在目前经(jīng)济形势下以及目前(qián)货币 政策背景下(xià)，我们的大类(lèi)资产(chǎn)要不要(yào)调仓、业务结构要不要做(zuò)调整、负债要不要(yào)做优(yōu)化，所有这些我们(men)是(shì)想通过人工智能大模(mó)型来(lái)实现，就(jiù)像我(wǒ)们帮助银行行长(zhǎng)来做一个智能(néng)化的决策参(cān)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(lái)帮他做分析。目(mù)前我们已经在往这方面努(nǔ)力，希望短(duǎn)时间内能够(gòu)真正落地这一个功能。

　　智能报(bào)告(gào)，比如金融机(jī)构的领导想看一下关键指标、经营周报、分析产品营收，这个(gè)能力后续(xù)会在交易上做智能化的落地。比如某头部券商一天在银行间货币市场拆借资金量大(dà)约应该在三四百亿左右，这三(sān)四(sì)百亿左右的资金(jīn)拆借在(zài)不同的时(shí)间点(diǎn)完成，价格是不一样的。面对这(zhè)样(yàng)的场景，我们的做法(fǎ)是根据历史(shǐ)数据、根据历史交(jiāo)易的银行间资金成本数据，找(zhǎo)出一(yī)个最优路径，这
个最优路径是一个小模型(xíng)，可(kě)以指导该头部券商交易员什么时(shí)候交易最便宜。比如一般来说，资金价格在闭市前15分钟最便宜，大家想到(dào)这个以后，我作为一个券商(shāng)，400亿是不是都在最(zuì)后(hòu)15分(fēn)钟交易？显然不行。因为“黑天鹅”事件发生(shēng)以后，会使最(zuì)后的资金成本飙升，比如有个突(tū)发事 件触(chù)发了联动性的危机，那么(me)最终他当(dāng)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 都放在最后面去做拆借，成本会巨贵(guì)无比。人工智能的作用在这里，首先(xiān)有历史数据，根据(jù)历史数据模拟常规(guī)价值最大(dà)化的交易流程跟经验，同时跟踪今天所有的舆情数据、国际事件，并监控突发事件(jiàn)会有可能(néng)在资本市场或者货币市(shì)场引发价格的波动，若(ruò)发现(xiàn)突发事件(jiàn)有(yǒu)苗头的时候，有舆情的时候，那么要尽快干预交易，让交
易尽快完成。前几年货币市场就有(yǒu)类似案例(lì)，最后这个资金拆借巨贵无比，按百分比，短期拆借率到了10%以
上。在交易上，人工智能也有很多应用(yòng)场景，用友(yǒu)也(yě)在不断探索。在交易、在内部知识库管理、内部 赋能和流程(chéng)自动化处理上，目(mù)前有很多值(zhí)得我们去做人工智(zhì)能方面的研究和探索。

　　接下来为大家分享我们在AI智能财税领域的实践(jiàn)应用视频。

　　（现场播放视频）

　　我们认为在数(shù)字化这个时代有很多(duō)底(dǐ)层工作需要我们扎扎实实去做，之前信息(xī)化时代是流程 梳理很重要，数(shù)字化1.0阶段数字治理很(hěn)重要，刚才华夏(xià)银行吴首席谈到了通过数据促进(jìn)业(yè)务发展。那么，在数(shù)字化2.0阶段模型的应用(yòng)，刚才我的汇报(bào)只是财税领域的冰(bīng)山一角，我相信这个领域的应用还有大量非常有价值(zhí)的场景值(zhí)得(dé)我们去挖掘。

　　用友金融(róng)服务全球1200多家金融机构，我们(men)在海外的子公司也(yě)已经成立(lì)了，我们同时也服务于(yú)海(hǎi)外 的金融机构。

　　AI大模型(xíng)只是刚刚开始，大家都在探索跟尝试，我想大家一起努力，我们共谱金融“五篇大文章(zhāng)”，谢谢大家。

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责(zé)任编(biān)辑：梁斌 SF055

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