財務(wù)大模型,產(chǎn)業(yè)路向何方?

思杭
數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中,所有大大小小的問題都會折射在財務(wù)管理當(dāng)中。一家企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化變革,需要轉(zhuǎn)變的不僅是業(yè)務(wù)經(jīng)營方式,更是對財務(wù)的管理理念。

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圖片來源@視覺中國

本文來自鈦媒體,文|產(chǎn)業(yè)家,作者|思杭,編輯|皮爺。

“今年,我們被市場倒逼著做數(shù)字化轉(zhuǎn)型。一切都被打亂了,像這樣的轉(zhuǎn)變是前所未有的。到了8月,預(yù)算額外做了20多份。每一次新平臺、新業(yè)務(wù)線的開辟都意味著預(yù)算重做。”一家北方食品品牌告訴我們。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中,所有大大小小的問題都會折射在財務(wù)管理當(dāng)中。一家企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化變革,需要轉(zhuǎn)變的不僅是業(yè)務(wù)經(jīng)營方式,更是對財務(wù)的管理理念。

以上述北方品牌為例,從線下門店走向線上電商,在這過程中,企業(yè)客戶需要面臨的轉(zhuǎn)變來自多個方面,從電商平臺到網(wǎng)銷平臺,全鏈條都要數(shù)字化。

而數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)行了大半年,各種新平臺、新渠道的推出,以及產(chǎn)品線和業(yè)務(wù)線的開辟,都讓過去傳統(tǒng)的財務(wù)管理方式不堪重負(fù)。此前,該企業(yè)每年會編制一次全面的預(yù)算管理。但近半年卻進(jìn)行了逾20次預(yù)算調(diào)整,透露出的是過去企業(yè)財務(wù)管理方式的脆弱性。

這家北方品牌所經(jīng)歷的恰在成為一個縮影。在這背后,是國內(nèi)所有企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中財務(wù)環(huán)節(jié)遇到的通病。

對此,產(chǎn)業(yè)家和多家財稅SaaS廠商交流,得到的一致結(jié)論是,受多種因素影響,目前我國中小企業(yè)的財務(wù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度并不高;傳統(tǒng)財務(wù)管理方式不僅低效,抵御風(fēng)險性也差。

“由于技術(shù)、流程和文化上的挑戰(zhàn),數(shù)字化轉(zhuǎn)型仍然是一個困難的問題。甚至更多中小企業(yè)仍然依賴于傳統(tǒng)的紙質(zhì)報銷和手動財務(wù)管理流程,不僅效率低下、錯誤率和延遲也比較高。”企業(yè)支出管理平臺「分貝通」向產(chǎn)業(yè)家透露。

除了上述問題,在財務(wù)管理領(lǐng)域還有更多新問題的出現(xiàn),如費(fèi)用標(biāo)準(zhǔn)化、數(shù)據(jù)合規(guī)、隱私保護(hù)等等。新舊問題交織,不僅給財務(wù)管理軟件帶來挑戰(zhàn),也更影響著大模型在財務(wù)領(lǐng)域的落地。

財務(wù)數(shù)字化,行至水深處。

這場大模型的比拼中,大廠正在急速競賽。在具體的垂直場景,To B廠商已紛紛入局,財稅也不例外。

在財務(wù)領(lǐng)域,先上牌桌的是從財務(wù)軟件起家的金蝶。

“沒有一家能做好完整的企業(yè)大模型,所以金蝶首先選擇了財務(wù)這個我們最熟悉的領(lǐng)域。”金蝶中國執(zhí)行副總裁、研發(fā)平臺總經(jīng)理趙燕錫曾對媒體表示。

作為企業(yè)管理軟件服務(wù)商,金蝶之所以將財務(wù)領(lǐng)域作為首選,其底氣則來源于兩年時間內(nèi)為177家大客戶做業(yè)財一體化國產(chǎn)替換的實踐經(jīng)驗。

據(jù)了解,針對財務(wù)大模型,金蝶內(nèi)部做了諸多方面的探索,比如從三四月開始就同百度、騰訊、華為等多家大模型廠商合作并進(jìn)行選型。

再比如金蝶預(yù)制了財務(wù)知識庫,目前已將國內(nèi)稅務(wù)優(yōu)惠政策植入到該模型中,供企業(yè)直接調(diào)用。對于中小企業(yè),能夠?qū)崿F(xiàn)開箱即用。而對于大企業(yè),金蝶的蒼穹GPT也可以允許它們個性化定制。

此外,除了像用友、金蝶這種綜合管理類軟件廠商,在企業(yè)支出管理賽道的頭部SaaS企業(yè)如分貝通與合思(原易快報)也在踐行著自己的大模型嘗試與探索。

分貝通大數(shù)據(jù)與算法負(fù)責(zé)人吳榮彬認(rèn)為,長遠(yuǎn)來看,財務(wù)大模型能夠幫助企業(yè)進(jìn)行實時智能費(fèi)控,并基于企業(yè)的財務(wù)數(shù)據(jù)做出更科學(xué)的決策,還能夠根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和算法預(yù)測未來的財務(wù)狀況。

然而,就短期而言,吳榮彬認(rèn)為,“中小企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度低、數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)等問題疊加,以及數(shù)據(jù)質(zhì)量、技術(shù)和資源需求帶來的挑戰(zhàn),新舊問題交織,讓財務(wù)大模型很難實現(xiàn)它真正的產(chǎn)業(yè)價值。”

吳榮彬告訴產(chǎn)業(yè)家,“我們內(nèi)部已經(jīng)落地了若干應(yīng)用場景,但仍停留在初期探索階段。探索的方向是在應(yīng)用層,主要看大模型在應(yīng)用上的邊界在哪。另外,為了提升用戶使用體驗,我們也探索并優(yōu)化了大模型的整體技術(shù)棧,從而垂直優(yōu)化應(yīng)用場景。”

“坦白地講,我們現(xiàn)在使用的技術(shù)沒有一項是近五年甚至于近十年的技術(shù)。當(dāng)下,Workday是在用25年前的理論來指導(dǎo)現(xiàn)在的軟件開發(fā),而這其實是絕大多數(shù)企業(yè)管理軟件所面臨的挑戰(zhàn)。同樣,無論是幾年前的云原生還是現(xiàn)在的AIGC,在這些技術(shù)趨于成熟的同時,企業(yè)最應(yīng)該思考的是,如何將技術(shù)與業(yè)務(wù)深度結(jié)合起來。”合思首席產(chǎn)品架構(gòu)師佟佩澤告訴產(chǎn)業(yè)家。

在他看來,目前技術(shù)已經(jīng)發(fā)展到了一個很高的位置,但能不能把技術(shù)拿出來與企業(yè)經(jīng)營過程中所遇到的挑戰(zhàn)和問題結(jié)合在一起,共同去改善和治理,這是對于絕大多數(shù)ToB廠商來講最重要的事情。

To B是一個“長期主義者”,通過技術(shù)與業(yè)務(wù)融合,從而帶來產(chǎn)業(yè)長期價值,是優(yōu)質(zhì)的ToB企業(yè)在任何技術(shù)浪潮席卷而來的時候都必須考慮的事情。在佟佩澤看來,財務(wù)大模型是有價值的,但更重要的是,通過多年的服務(wù)經(jīng)驗,洞察出企業(yè)客戶正在面臨什么問題與挑戰(zhàn)。在此基礎(chǔ)上,大模型能夠如何解決這些問題,這才是最務(wù)實的思考。

據(jù)佟佩澤透露,“目前,我們正在嘗試?yán)猛ㄓ么竽P陀?xùn)練,將自然語言描述出來的業(yè)務(wù)訴求轉(zhuǎn)變?yōu)橛嬎銠C(jī)語言,轉(zhuǎn)換成產(chǎn)品里的配置,從而構(gòu)建出自動化流程。因為我們的客戶大多是通過低代碼平臺配置產(chǎn)品,而配置產(chǎn)品需要IT人員和財務(wù)人員學(xué)習(xí)和理解建模方式。同樣地,對于大模型也是一樣。這樣一來,客戶再根據(jù)我們提供的prompt,大模型就可以根據(jù)提前傳入的數(shù)據(jù),生成自動化流程。”

在與佟佩澤交談的過程中,產(chǎn)業(yè)家了解到,合思對財務(wù)大模型的態(tài)度十分謹(jǐn)慎,“財務(wù)大模型目前一定是錦上添花,很難做到雪中送炭。”

不難看出,對于財務(wù)大模型,雙方的態(tài)度十分相似。在他們看來,短期內(nèi)財務(wù)大模型無法縱深到更深的產(chǎn)業(yè)中去,更無法與業(yè)務(wù)進(jìn)行結(jié)合,賦能業(yè)務(wù)本身。但在大模型方向,兩家的態(tài)度都是“積極研發(fā)”,希望找到并驗證出財務(wù)大模型在企業(yè)客戶場景中的真正價值。

無論是金蝶首發(fā)財務(wù)大模型,還是合思與分貝通在該方向上的試水,都傳遞出一個信號:在財務(wù)管理領(lǐng)域,大模型的價值毋庸置疑,但當(dāng)下具體能達(dá)到的能力,仍然需要持續(xù)探索。

從金蝶發(fā)布的財務(wù)大模型來看,金蝶所做的是預(yù)制提示語工程,這樣可以方便企業(yè)直接調(diào)用。而在提示語工程的背后是金蝶將諸如稅務(wù)優(yōu)惠政策等財務(wù)領(lǐng)域?qū)I(yè)知識輸入到大模型中。

同樣地,合思與分貝通之所以目前沒有大模型相關(guān)產(chǎn)品側(cè)的新動作,也是因為沒有真正驗證好在真正的財務(wù)場景中大模型的價值。

“我們對大模型在財務(wù)管理方向的應(yīng)用充滿信心與憧憬,但也的確存在一些挑戰(zhàn)和限制。例如,數(shù)據(jù)的質(zhì)量和完整性對于模型的準(zhǔn)確性和可靠性至關(guān)重要,而獲取和整理高質(zhì)量的財務(wù)數(shù)據(jù)可能是一項具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。此外,大模型的應(yīng)用也需要投入大量的計算資源和人力成本,對于部分中小企業(yè)來說可能難以承擔(dān)。”吳榮彬表示。

在與分貝通和合思的交流中,高質(zhì)量數(shù)據(jù)是一個反復(fù)被強(qiáng)調(diào)的因素。因為,在大模型的訓(xùn)練過程中,作為企業(yè)服務(wù)商,提供高質(zhì)量數(shù)據(jù)是搭建財務(wù)大模型最重要的一步。實際上,任何領(lǐng)域的大模型都需要高質(zhì)量數(shù)據(jù)作為“底座”。

但就財務(wù)領(lǐng)域而言,獲取和整理高質(zhì)量數(shù)據(jù)是一項極具挑戰(zhàn)性的任務(wù)。一方面,高質(zhì)量數(shù)據(jù)需要企業(yè)真實提供,而財務(wù)數(shù)據(jù)又對安全性要求極高,需要采取相應(yīng)的技術(shù)和管理措施來防止數(shù)據(jù)泄露和濫用。

另一方面,在實際應(yīng)用中,財務(wù)數(shù)據(jù)可能存在缺失、錯誤或不一致的情況,需要進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和整理。而清洗數(shù)據(jù)則需要一定的技術(shù)手段和投入。

可以說,在數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)尚未得到解決的情況下,財務(wù)大模型很難取得突破性進(jìn)展。

佟佩澤提及到財務(wù)大模型的限制時告訴我們,“從業(yè)財融合的角度講,企業(yè)更看重效率。而在效率的維度,大模型的確有較大的應(yīng)用空間。但另一方面,某一垂直領(lǐng)域的大模型需要學(xué)習(xí)、訓(xùn)練和微調(diào),這需要依賴行業(yè)數(shù)據(jù)。但問題在于沒有足夠多公開的數(shù)據(jù)訓(xùn)練,這也導(dǎo)致大模型很難在某個垂直領(lǐng)域里深耕和落地。”

實際上,如何獲得高質(zhì)量數(shù)據(jù),不僅是財務(wù)大模型會遇到的問題,更是所有企業(yè)級大模型都會面臨的挑戰(zhàn)。

在構(gòu)建企業(yè)大模型的過程中,數(shù)據(jù)是極其重要的一環(huán)??梢哉f,數(shù)據(jù)的質(zhì)量直接決定著企業(yè)級大模型的效果。其中,行業(yè)數(shù)據(jù)的收集和數(shù)據(jù)清洗是最重要的兩個步驟。

關(guān)于此,業(yè)內(nèi)的一個討論是,以發(fā)力財務(wù)大模型的廠商為例,可以選擇與收集數(shù)據(jù)的廠商合作。在數(shù)據(jù)脫敏方面,財務(wù)大模型的提供商也可以通過聯(lián)邦學(xué)習(xí)和隱私計算的方式,讓數(shù)據(jù)能夠安全地應(yīng)用在財務(wù)大模型當(dāng)中。

以合思為例,2017年,合思選擇與一家海外廠商合作,通過AI技術(shù)進(jìn)行財務(wù)審核,最終在審批效率方面,可以實現(xiàn)14%的免審。在這一過程中,就應(yīng)用到了這家海外廠商的數(shù)據(jù)脫敏技術(shù)。

此外,再比如進(jìn)行本地部署和公有云部署的徹底隔離,基于容器、微服務(wù)的架構(gòu)進(jìn)行本地專有部署,分別實現(xiàn)數(shù)據(jù)內(nèi)循環(huán)和數(shù)據(jù)外循環(huán),最終達(dá)到讓財務(wù)大模型變聰明的效果。

如今,財務(wù)數(shù)字化的水溫也正在加速變化。

“金稅四期的到來,正在加速企業(yè)進(jìn)行財務(wù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。但在這過程中,一定會伴隨著新舊交接的過程,即一條腿邁到數(shù)字化時代,另一條腿還在紙質(zhì)時代。對應(yīng)地,財務(wù)就既要應(yīng)對傳統(tǒng)的紙質(zhì)作業(yè)模式,又要兼容新的數(shù)字化模式。”佟佩澤告訴我們。

這樣的問題正是文章開篇那家食品品牌所面臨的,也是大部分企業(yè)財務(wù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的縮影。

在此背景下,財務(wù)大模型的落地能夠加速企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型。在吳榮彬看來,“財務(wù)大模型的應(yīng)用需要企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型,包括數(shù)據(jù)收集、存儲和分析的數(shù)字化能力的提升。這將推動企業(yè)在其他領(lǐng)域的數(shù)字化轉(zhuǎn)型,提升整體運(yùn)營效率和競爭力。”

對于財務(wù)大模型而言,提高效率僅僅是一方面,更重要的是其對財務(wù)管理軟件帶來的顛覆。

對此,吳榮彬的思考是,“對話大模型可以讓企業(yè)通過人機(jī)對話的方式,來實現(xiàn)對于App以及對財務(wù)系統(tǒng)的交互。由于財務(wù)管理非常依賴數(shù)據(jù)驅(qū)動,而目前的BI工具無法在手機(jī)端很方便地操作,因此使用自然語言交互并獲取數(shù)據(jù)和圖表是一種更好的數(shù)據(jù)洞察方式。”

從更長遠(yuǎn)的角度出發(fā),大模型對財務(wù)管理軟件的改變不僅在前端的UI層,更有后端的應(yīng)用層。而對于這一點,像合思和分貝通這樣的SaaS企業(yè)內(nèi)部正在不斷進(jìn)行嘗試與探索。

另外,大模型對于整個數(shù)字化轉(zhuǎn)型的推動是降低理解成本與學(xué)習(xí)成本。

佟佩澤告訴我們,“大模型能夠降低企業(yè)在業(yè)務(wù)場景和產(chǎn)品適配上面的難度。實際上現(xiàn)在的企業(yè)管理軟件都做的很深,尤其是垂直領(lǐng)域的管理軟件。它所提供的功能價值很多,但受限于理解成本與學(xué)習(xí)成本,比如懂場景的人不一定充分理解產(chǎn)品,而懂產(chǎn)品功能的人又不一定深刻理解某一家企業(yè)的業(yè)務(wù)訴求或業(yè)務(wù)痛點。”

所以,在他的觀察中,當(dāng)這場景與產(chǎn)品之間的匹配度較低時,這就導(dǎo)致工具很難被深度使用,更不用提如何與業(yè)務(wù)結(jié)合。而降低理解成本恰恰是大模型帶來的核心價值。

也可以說,實大模型對于財務(wù)管理軟件的顛覆,或是對于數(shù)字化轉(zhuǎn)型的推動,本質(zhì)都是在賦能“人”的發(fā)展。在與佟佩澤的交談中,他提到了一點,無論過去還是將來,財務(wù)的角色和意義都不會被顛覆,只會被清晰化,只會回歸到本源。

這是大模型賦予財務(wù)領(lǐng)域的價值,也是科技與人的關(guān)系。

長遠(yuǎn)來看,財務(wù)大模型提供的產(chǎn)業(yè)價值包括實時智能費(fèi)控、數(shù)據(jù)驅(qū)動決策、預(yù)測與優(yōu)化,這也將是未來財務(wù)管理領(lǐng)域的終局。對此,分貝通給出了更詳細(xì)的詮釋。

首先,通過大模型的應(yīng)用,企業(yè)可以實時監(jiān)控和管理費(fèi)用,從而更好地控制和優(yōu)化資源的使用。大模型可以自動識別費(fèi)用異常和浪費(fèi),提供實時預(yù)警和建議,幫助企業(yè)及時調(diào)整和改進(jìn)費(fèi)用管理策略。

其次,大模型可以整合和分析各個部門的財務(wù)和費(fèi)用數(shù)據(jù),提供更全面、準(zhǔn)確的財務(wù)情況和趨勢分析。基于這些數(shù)據(jù),企業(yè)可以做出更具科學(xué)依據(jù)的決策,優(yōu)化財務(wù)資源配置,提高企業(yè)的盈利能力。

最后,大模型可以利用歷史數(shù)據(jù)和算法進(jìn)行預(yù)測,幫助企業(yè)更準(zhǔn)確地預(yù)測未來的財務(wù)狀況。企業(yè)可以根據(jù)這些預(yù)測結(jié)果進(jìn)行更有針對性的優(yōu)化和調(diào)整,實現(xiàn)更穩(wěn)定和可持續(xù)的財務(wù)發(fā)展。

然而,在上述「終局」未到來之前,在財務(wù)領(lǐng)域,還有更多棘手的問題等待著被解決。

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