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：第六届中国金融科技论坛

　　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2024年服(fú)贸会专题(tí)活动(dòng)之一——“第六届中国金融科技(jì)论(lùn)坛”9月12日(rì)-13日在北京举行，主题为：科技赋能——金融业数字化转(zhuǎn)型与应用。用友金融信息技(jì)术股份有限(xiàn)公(gōng)司总裁郑海伟出席并演讲(jiǎng)。

　　郑海伟介绍，用友这两年在垂(chuí)类大模型领域下了很多工夫，投(tóu)入了很多资源做垂(chuí)类大模(mó)型的训(xùn)练，并介绍了用友在金(jīn)融行业、在财税管理等垂(chuí)类领域的应用成果。

　　据介(jiè)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(kě)以支持国内现(xiàn)在的自主知识产权的一些大模型。垂类模型+小模型做的特别多，“在这上面我们(men)有两种应用架构，一个是数字(zì)员工，一个(gè)是智能助理”

　　应用领域方面，郑海伟表示，已(yǐ)经落(luò)地的有四个：语义式应用运营、智能化人机(jī)交互(hù)、智(zhì)慧化知识生成还有智能化业(yè)务运营。还有两个正在研(yán)发过程中，一个是在资金交易，一方面在产业(yè)数(shù)字金融，真正到了业务(wù)生产(chǎn)领域。

　　以下为演讲实录：

　　郑海伟：感谢主持人，感谢主办方让我们有这个机会给大(dà)家做(zuò)一个汇报交流。大模型自(zì)从ChatGPT推出(chū)来以后，这两年一直非常火，在分享(xiǎng)我的主(zhǔ)题之前(qián)给大家分享(xiǎng)一(yī)下最新的一些动态。

　　首先，美(měi)国大模型(xíng)竞争格局已定，从去年年底到今年年初(chū)的战争，第(dì)二场人工智能竞争主要发生在垂类大模型领域。我们用友这两(liǎng)年也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(xíng)的训练。基于这样的背景，给大家分享用友在(zài)金融行业、在财税管理(lǐ)这个垂(chuí)类领域的(de)应用成果。

　　AI并不是一个新事物，真(zhēn)正点爆AI是从ChatGPT开始。我们认为AI现在进入2.0时代，是一(yī)个(gè)生(shēng)成式人工智能的(de)模(mó)式(shì)。

　　AI+也是国家的发展重点，用友在2017年提出了数智化，就(jiù)是数字化跟智能化的结合，那时候无论是从RPA流程机(jī)器人到隐私计算、联(lián)邦学习、知识图谱，我们(men)采取这些技(jì)术做了智能化实践。现在大(dà)家(jiā)耳熟能详的大模(mó)型，人工智能(néng)大(dà)模型把数智化演变的更加淋漓尽致。用友提(tí)出了企业数智化的三个(gè)步骤：从上云(yún)到用数到(dào)赋智。

　　现在通常在金融行(xíng)业使用的(de)场景基本上我们总结有四类，一(yī)类是语义式的应用生成，二是智(zhì)慧化的知识生成，还(hái)有智能化的人机(jī)交互(hù)，还有智能化的业务运营。这两(liǎng)年我们还在尝(cháng)试把人工(gōng)智能用到了交易，特别(bié)是资金交易以及(jí)产业数字金融领(lǐng)域(yù)，今天(tiān)我们主要针对已经落地的应用给(gěi)大家做一(yī)个报告。

　　用友已经发布了(le)人工智能解决(jué)方案，我们的框(kuāng)架是，底座由大模型(xíng)+垂类模型，大模型平台也是跨模型(xíng)，可以支持在国内现在的自主知识产权的一些大模型(xíng)，主(zhǔ)流的我(wǒ)们全部都支持。垂类(lèi)模型+小模型我们做的(de)特别多。在郑海伟：用友在金融行业、财税管理等垂类领域的大模型应用成果这上面我们有两种应用架构，一个(gè)是数字员工，一个是智能助(zhù)理(lǐ)。应用领域已经落地的有(yǒu)四(sì)个：语义式应用运营、智能化人机交互(hù)、智慧化知识生成还(hái)有智能化业务运营。还有两个正在研(yán)发过程中(zhōng)，一个是在资金(jīn)交易(yì)，一方面在(zài)产业数字金融(róng)，真正到了业务生产领域，所以这几年我们在这方面还(hái)是做了大量工作。还有一个(gè)观点，大(dà)模型最后呈现价值的是场景，这两年我们做了大量场景，为大家展示下。

　　在第一种应用框架(jià)里(lǐ)，数智员工里面我们是智能交互，无(wú)处不在，是指导方针。大家可(kě)以看到(dào)，从左边开(kāi)始，我们(men)的应用领域是财务领域、税务管理领域、营销管理领域以及其他一(yī)些外部应用（PPT图），通过这个(gè)领域我们训练我(wǒ)们的垂类，通过RPA模块、VPA模块，再加上平台的组(zǔ)织和权限功能(néng)以及导入工作流，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(yī)些大型企业有采购(gòu)管理，采购合(hé)规官。共享中心，包括保险。保险有后援中心(xīn)，把财务(wù)、税务、人力资源以及保险业务的理赔处理全部会(huì)放在后援中心，后援中心这(zhè)种我们会有共享中心(xīn)座(zuò)席，我们有流程(chéng)审批的助理，我们有自动出表的助理，大家知道表格量很大，在金融机构、在咨询公司都有“表哥、表姐”，我(wǒ)们通过这种模式解放他们，这(zhè)个(gè)是我们人(rén)工智能(néng)的一个应用场(chǎng)景。

　　AI具(jù)体(tǐ)应(yīng)用的(de)场(chǎng)景——共享中心无(wú)人值守，分享一个在我们用友的应用场(chǎng)景，我们现在在全球有(yǒu)一百多家分公司，今年我们在北美墨西哥成立了分公司，我们准(zhǔn)备在欧洲德国成(chéng)立分公司(sī)，一百多家分(fēn)公司加二十多家的参股跟控股子公司(sī)，这么多的分公司跟子公司，每(měi)年(nián)的银行电(diàn)子回单数是29万张(zhāng)，因为分公司、子(zi)公司都有结算(suàn)户，开在不同银行，所有交易、所有流(liú)水(shuǐ)，银行会提供电子回(huí)单(dān)，我们一(yī)年(nián)是大概29万张。如果是250个工作日一(yī)年，基本上平均一天有1200张。十年前是会计(jì)通过手工方式勾稽，现在我们通过共(gòng)享以后，通(tōng)过无人值守完全做自动化匹配。里面场景很复杂(zá)，比如我开出去一张发票100万(wàn)，可能(néng)客户回来(lái)的是(shì)三(sān)笔打款：40万一笔、30万一笔、30万一笔，这三(sān)笔银行流水怎(zěn)样跟这100万发票去匹配，原(yuán)来是有一个人工工作量，现在通过共享(xiǎng)中心无人值守全部做自(zì)动匹配，如果(guǒ)匹配过程中有异常，再(zài)由(yóu)人工再介入，很(hěn)好地处理掉(diào)。这个我们也应用在金融机构(gòu)，金融机构每天单据量很大，我们共享中(zhōng)心通过(guò)数智(zhì)员工(gōng)的方式，在大家休息、晚(wǎn)上睡觉的(de)时候，数智员工(gōng)把这个工作给做了，这类场景我们现在(zài)已经落(luò)地了。

　　税务风险的管控，大家也知道税务总局金(jīn)税四期已经上(shàng)线了，咱们国家对税务(wù)的管理(lǐ)、缴税(shuì)的(de)管理会日趋严谨跟严格。金融机(jī)构在日常税务工作中，可能会经常发生税算错的场(chǎng)景，并带来税务(wù)风险。我们现在给金融机构(gòu)提供的(de)服务中，完(wán)全做到自动化计算，根据采集业务交易流水，包括业务收入、业务利差(chà)，用友金融的AI系统可(kě)以自(zì)动(dòng)计算所得税以及各种(zhǒng)小税种，并生成报税的报表。当(dāng)然(rán)税务(wù)总局金税四期还没有提供(gōng)自动(dòng)报税功能，若提供后，就能全部实现智能化了。这是人工智能在税务自动化方面的应用。价值点第一是高(gāo)效，第二是防范(fàn)税务风(fēng)险。我们碰到一个真实案例(lì)，某金融机构(gòu)税算错(cuò)了，少交了几千万，这就变成一个税务风险了(le)。

　　第二个应用框架是智能助理。整(zhěng)个实现目标是即(jí)时(shí)决策(cè)，随需洞察，我们通过Agent通过大(dà)模型平(píng)台技术来实现(xiàn)应用。我们的智能助理叫小(xiǎo)融，应用在(zài)金融机构各个岗位(wèi)，包括(kuò)领导、运营人员、系统管理(lǐ)人员都能使用。主要实现的是智能触达(dá)、知识(shí)问答、数据问答、智能报告，这里面延伸出(chū)来以后，价值点还是非常大的。

　　智能触达比较(jiào)简单，ChatGPT一(yī)开始用的也是(shì)这种，比如通过语义做自动语音识别，系统(tǒng)做功能处理。

　　知识问答也比较简单，工作量比较(jiào)大(dà)，但应用场景比较(jiào)简单，内部可(kě)以帮(bāng)金融机构(gòu)建各种各样的知(zhī)识库。刚(gāng)才谈到税务，比如某家证券总部在(zài)广州，全国(guó)有数百个营业部(bù)，如果营业部要咨(zī)询(xún)总部财务税务问题，财(cái)务税务岗不(bù)知道全(quán)国各地的税(shuì)务(wù)政策，通过(guò)知识库把所有各地的(de)税务政策纳入知识库，很方便的解决这个问题。

　　数据问答，我们可以为金融机构，比如银行行长提(tí)供同(tóng)业对标分析数据。现在这个数据，很多上(shàng)市公司里(lǐ)面是商业银行，包(bāo)括有很多(duō)在(zài)境(jìng)外(wài)交易所上市的(de)商业银行跟(gēn)投行，通过这些经营数据(jù)的分析，可以为金融机构的领导提供同业对标，包括境内，包括(kuò)境外的同业对标，我们(men)还可以实现(xiàn)行长查询FTP利润排名结果的排名和(hé)归因分析(xī)。这(zhè)些都已经落(luò)地了(le)。数据问答功能继(jì)续发(fā)展(zhǎn)将会更加强大。比如，现在已经9月了，所有(yǒu)上市公司金融机构的半年报已经完成对外发(fā)布，对于一个上(shàng)市公司银行的行长来说，看到所有(yǒu)上市公司(sī)金融机构的半(bàn)年报以后，可能秘书做一个统计分析表，规模是多少分(fēn)位，但在(zài)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(chǎn)要不(bù)要调仓、业务结构要不要做调(diào)整(zhěng)、负(fù)债要不(bù)要做优(yōu)化，所有这些(xiē)我(wǒ)们是想通过人工智(zhì)能大(dà)模型来实现，就像我(wǒ)们帮助(zhù)银行行长来做一个智能化的决策参考，当然最后(hòu)决策还是要他来决定，但是(shì)我(wǒ)们的AI服务能来帮他做分析。目前我们(men)已经在往(wǎng)这方面努力，希望短时间内能够真正落地这一个功能。

　　智(zhì)能报告，比如金融机构的领导想看一下(xià)关(guān)键指标、经(jīng)营周报(bào)、分析产品营收，这个能力(lì)后续会在交易上做智能化的落(luò)地。比如某头部券商一天(tiān)在(zài)银行间货币市场拆借资金量大约应该在三四(sì)百亿(yì)左右，这三四百亿左右的资金拆借在不同的(de)时间点完成，价(jià)格(gé)是不一样的(de)。面对这样的场景，我们的做法是根据(jù)历史数据、根据历史交易的(de)银行间资金(jīn)成本数据，找出(chū)一个最优(yōu)路径，这个最优(yōu)路径是一个小模型，可(kě)以指导该头部券商交易(yì)员什么时候交易最(zuì)便宜。比如一般来说，资金(jīn)价格在闭市前15分钟最便宜(yí)，大家想到(dào)这个以后，我作为一个券商，400亿是不是都在(zài)最后15分钟交易？显然不行。因为“黑天鹅”事件发生(shēng)以后，会使最后的资金成本飙升，比如有个突发事件触发了联动性的危机(jī)，那么最终他当(dāng)天的资金成本(běn)可能会飙升1000个BP甚至(zhì)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(yòng)在这里，首先有历史数据，根据历(lì)史数(shù)据(jù)模(mó)拟常规价值最大化的交易流(liú)程跟(gēn)经验，同时跟踪今天(tiān)所有的(de)舆情数据、国际事件，并监控突发事件会有可(kě)能在(zài)资本市场或者货(huò)币市场引发价格的波动(dòng)，若发(fā)现突发事件有苗头的时候，有舆情的(de)时候，那(nà)么要尽快干(gàn)预交易，让交易尽快(kuài)完成。前几年货币市场就有类似(shì)案例，最(zuì)后这个资金拆借巨贵无比，按百分比，短期拆(chāi)借率到了10%以上。在交易上，人工智能也有很多(duō)应用场景，用友也在不断探索(suǒ)。在交易(yì)、在内部(bù)知识库管理、内部赋能和流程(chéng)自动化(huà)处(chù)理上，目前有很多值得我们去(qù)做人工智能方面的研(yán)究和探索。

　　接(jiē)下来(lái)为大家分享我(wǒ)们在AI智能财税领域(yù)的(de)实践应用视频(pín)。

　　（现场播放视频）

　　我们认为(wèi)在数字化这个时代有很多底层工(gōng)作需要我们扎扎实实去做，之前信息化时代是流程(chéng)梳理很重要，数字化1.0阶段数字治理很重要，刚才华夏银行(xíng)吴首(shǒu)席(xí)谈到了通(tōng)过数据促进(jìn)业务发展。那么，在数字化2.0阶段模型的应用，刚才我的汇报只(zhǐ)是财税(shuì)领(lǐng)域(yù)的冰(bīng)山一角，我相(xiāng)信这个领域的应(yīng)用还有大量非常(cháng)有(yǒu)价值的场景值(zhí)得(dé)我们去挖掘。

　　用友金融服务全球1200多家金融机构，我们在海外的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(zhǐ)是刚(gāng)刚开始，大家都在探索跟尝试，我想(xiǎng)大(dà)家一起努力，我们共(gòng)谱(pǔ)金融(róng)“五篇大文章”，谢谢大(dà)家。

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