在ChatGPT爆火之后，AI成为不同领域都在关注的议题。第四次工业革命浪潮下，千行百业都开始尝试寻找与AI的契合点，思考AI技术赋能行业带来的新前景。
两会期间，全面推进“人工智能+”，深化人工智能多场景应用，支持大模型垂直化、产业化发展等热门话题传递出高度重视人工智能发展应用的强烈信号。
财税管理可以称得上是企业经营管理血液系统、企业的数据中枢和第二大脑。AI浪潮下，这一领域会迎来怎样的变革？AI+财税，为什么是现在？
财税管理是每一家企业绕不开的工作板块。然而，当前这一领域的工作具有票据类型繁多且流程繁琐、合规风险较高，需频繁核实数据等特点。这就导致财税人员常常需要加班处理重复性工作，消耗大量时间、人力成本。
虽然大多数工作是重复性的，但由于传统工作模式下，许多财税工作的流程的处理和决策需要基于纸质文件进行，导致效率相对较低，机制也不容易更新。
因此，在企业内部，财务部门的工作效率提升尤为困难。
以财税领域的基本场景——开具为例，如果依据传统处理方式，走完认证、手动录入、分摊费用、会计凭证等一系列流程，都需要耗费大量的人力。“传统情景中，即使是相对比较熟练的开票员也需要4-5分钟才能开具一张，如果还需要前面合同信息的审核、风险识别，那时间可能更长。”标普云数票通业务线总经理段勇介绍。
在金税四期“以数治税”的大背景下，税务监管正朝着化和数智化的方向发展，AI浪潮汹涌，财税行业转型升级的机会近在眼前。
开源证券研报指出，OpenAI推出GPT-4有望给税务咨询带来突破性进展。短期来看，AI在税务计算、识别和解析、智能客服等重复性任务场景具有表现，可以大幅提升工作效率，实现降本增效；长期来看，AI在报税自动化、税务分类、税收预测、税务审计、税收抵免等场景也有广阔应用空间。
“GPT-4的推出让我们看到了AI满足ToB端业务需求的前景。”段勇也指出，ChatGPT出现，让各行各业意识到了AI技术的突破，但彼时要走向商用可能性还不大。但随着GPT-4版本的推出，公司认为其性能上的跃迁使得大模型技术已经达到了可以实际商用的阶段。
近日，深圳市高新技术企业标普云发布了国内财税大模型，并推出了基于自研大模型的AI财税智能体BPai。据介绍，该公司财税大模型有两种主要应用场景：智能财税咨询和智能开票。通过自然语言实现人机互动，BPai财税智能体可以代替人工来操作复杂软件，实现财税经营领域的“自动驾驶”。
据悉，该公司的智能开票功能利用OCR(光学字符识别)技术和自动化流程，显著提升了开票的效率和准确性。“针对开具这一场景，熟练的开票员需要用上4-5分钟的时间。但使用标普云发布的BPai财税智能体开出普通，仅使用几秒时间即可，还能附加风险扫描的功能，显著提高开票的效率和准确性。”标普云数票通业务线总经理段勇表示。
在基础咨询上，该产品主要服务于包括代理记账公司在内的中小企业。这些企业日常面临着大量的财税咨询需求，但并非所有咨询都需要高水平的专业人士来回答。“很多问题都是基础性的，AI可以直接提供答案，从而显著减少了基础咨询的工作量。”段勇指出。
人工智能赋能财税领域的尝试已经悄然展开。在海外，Brex等财税公司接入OpenAI开启探索，提供包括税务问答、收据和解析等在内的应用。据报道，德勤、普华永道等咨询公司也在工作中引入AI以提升效率。
艾瑞咨询预测，财税行业将多方向朝着自动化与智能化升级演进。AI技术将在凭证生成、账目比对、流程监控、商业决策等方面继续深化在财税服务中的应用；财税人员高比例的重复性、程序性工作也有望被RPA机器人替代。API接口和低代码平台可满足小微企业组建个性化财税产品的搭建需求。应用落地仍面临挑战
AI的应用正逐步深入到财税领域的每一个角落，为行业带来效率的提升和成本的降低，同时也带来了新的挑战和机遇。
“AI替代”焦虑，是“人工智能+”浪潮下时常被关注的问题。
在段勇看来，这类担心其实没有必要。“人工智能替代的大多是基础性、机械性工作，财税咨询、财务分析报告、政策解读、决策支撑等更的工作内容，其实脱离不了人类的参与。”段勇指出。“简言之，AI可以被视作和电脑、手机类似的工具，财税领域工作者要做的就是培养使用的意识和能力，学会怎么使用它们，发挥出更大的工作价值。”
“在意识层面，积极学习前沿知识，只有意识到落后才有可能不落后；在行动层面，AI不会淘汰所有人，但先会淘汰不懂AI或者不行动的人，所以不要只是谈论大模型，而是更多地体验、开发和使用它。”标普云总裁、董事长杨蜀则如此建议。
“AI擅长处理和分析大量数据，从海量文字中提取有价值的信息并输出结果。在某些高度复杂和专业化的场景中，AI的能力仍有局限。”段勇表示，以税务筹划、财务分析等更高阶问题为例，由于需要考虑的因素比较多，这类决策背后往往有专业的税务顾问提供专门的方案。“这些成体系的方案编写，AI技术还难以实现。”他指出。
风险问题是财税行业实践中引入AI需要考虑的重点。“只有当人工智能的使用是负责任的，它才能被称为真正的智能。否则，它可能给企业乃至整个社会带来不可估量的风险。”普华永道在其《负责任的人工智能实用指南》中表示。
标普云发布会产品负责人在接受记者采访时指出，为确保准确性和合规性，财税等敏感领域的大模型需要做到在算法设计入手，提高模型的泛化能力和抗干扰性。
对于训练数据的处理也至关重要。段勇指出，当下相关领域产品开发的重点其实在数据的标注和整理。“由于财税领域人工智能产品开发并不多，我们投入了大量的人力对数据收集、存储和加工整理，终才得以构建一个涉及税法、财务准则、行业动态的财税知识库。此外，在完成数据标注后，还需要不断训练模型，用不同的提示词进行指导，以确保模型能够输出答案。”
无论如何，人类从业者都应该做好把关和判断。“从业者需要对GenAI输出的内容和结果保持敏感和怀疑。”普华永道研究指出，从业者应当牢记，大语言模型产生的内容仅能作为参考，并坚持“四眼原则”，对结果进行复核，以确保其关联性、真实性、准确性。
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