ChatGPT引领财务数字化革命？探索其未来潜力与影响

ChatGPT与财务 2年前 (2023) lida

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🌟ChatGPT引领创新浪潮：🔥颠覆性进步重塑数字世界🚀ChatGPT以其惊人的成就，正在金融服务行业掀起一场革命！📈从精准的客户服务建议到虚拟代理的智能运作，它以卓越的对话流畅度，迅速成为数字化领域的领头羊。💼无论医疗咨询还是企业运营，ChatGPT都展现出强大的适应性和创新力。👀在财务领域，ChatGPT正悄然改变游戏规则：个性化的理财规划、自动化账单管理，甚至可能引领区块链技术的新应用。💰它的潜力无限，为数字化转型提供了强大推动力。随着技术的迭代升级，ChatGPT的影响将超越想象，从财务数字化到垂直行业，它将持续释放创新能量，开启一个全新的智能时代。🚀未来，ChatGPT在财务领域的影响力只会越来越大，让我们共同期待这一进程带来的无限可能！🌟#ChatGPT #财务数字化 #创新引领

ChatGPT在财务数字化领域的思考

信永中和集团在第五个五年规划当中，明确强调信息化建设和数字化转型的重要性，迅速启动了公司内部的信息化建设，并同步推出了一系列对外数字化产品的落地和实施。

当前面临的挑战是面对ChatGPT等人工智能技术的火热和迅猛发展趋势，如何充分利用这些新兴技术来提高财务数字化转型的效率和水平，如何将ChatGPT与数字化产品无缝融合，利用ChatGPT的AI能力实现数字化产品的智能化，提高数据处理的精度和效率，更加专业地支持业务，更加高效地服务于我们的客户，对此，我们有一些简单的思考以及对我们现有的数字化产品的预期应用：

使用ChatGPT问答和内容写作

使用ChatGPT可以节省大量的时间和精力，避免重复性的写作和编辑工作。ChatGPT不仅可以用于简短的问答，还能够用于较长的文章、报告等的写作。通过提供相关话题、关键词或已有内容作为输入，ChatGPT可以继续扩展和丰富内容，生成更为完整和连贯的作品。除了写作外，ChatGPT还支持语言翻译、关键词提取、摘要生成等多种功能。

应用ChatGPT加速人员培训

ChatGPT是一种先进的聊天机器人，个性化地推送学习资料和练习题目，并对学习结果进行自动评估。它可以根据每个人的学习需求和学习进度定制学习内容和学习方式。通过与ChatGPT的互动，员工可以在任何时间任何地点进行学习，灵活掌握学习进度，有效提高学习效率和学习动力。ChatGPT不仅可以提供理论知识的学习，还可以进行实践能力的训练。它可以模拟各种工作场景，让员工在虚拟环境中进行决策、沟通、协调等实践，培养重要的工作技能。通过反复练习，员工可以逐步掌握工作技能，为未来的工作做好准备。

政策法规快速查询

我们需要对政策、准则、法规有深刻的了解，并遵守相关规定，以确保我们的工作合法、合规。为此，我们可以基于ChatGPT的自然语言处理技术，建立一套适用事务所服务相关的政策法规知识库。政策法规知识库可以帮助大家方便查询、和应用相关法规，提高工作效率和专业技能，未来可根据政策法规库建立培训体系和课程，变革学习方法和路径。

数字化审计报告自动化系统

该系统可以根据审计准则、审计准则应用指南和中国注册会计师审计准则问题解答，生成符合披露规范的审计报告正文文本。借助ChatGPT，审计人员只需输入公司名称和报告需求，即可返回包含公司信息的报告样本。

上市公司财报指标分析工具

该系统已经采集了历年A股上市企业年报数据，并结构化出与关键审计事项相关的内容。该工具整理了超过3000家上市公司和接近200个财务指标，可以分析企业在所属行业中的经营状况和风险指标，并使用交互可视化方式展现结果。借助ChatGPT，审计人员只需输入上市公司名称或审计公司的主要指标，系统即可返回该公司或同类公司的财务指标年度变动趋势及风险提示。

大文本和会议纪要多因素提取工具

以往基于正则查找技术和NLP技术对会议纪要等大文本进行匹配，虽然在特定格式的场景下，可以实现对多个因素的提取，一旦格式发生些许变化就会导致识别失效等问题，借助ChatGPT的强大文本识别能力，高效提取出核心关键因素，并以用户友好的可视化界面呈现。

ChatGPT在财务数字化领域的实践

简单实践

信永中和数智团队通过研究最近的技术发现和进展，基于ChatGPT的高效理解能力和聚合能力，团队首先在《大文本和会议纪要多因素提取工具》等简单场景中实现了ChatGPT的落地应用。

技术突破

当今自然语言处理领域的最佳实践目标是制造更精细的算法，以理解和生成对话。通过使用大量的数据来训练模型，并结合其他领域的专业知识，如情感分析或自然语言理解，提高语义理解的准确性。ChatGPT通过模拟人脑中神经元的结构，组成庞大的网络结构，用来“山寨”人脑的神经网络。GPT-3.5的参数总量达到1750亿，虽然距离人脑突触的量级还有差距，但也已经显现出之前小规模模型所不具备的推理能力，以及对大量文本内容的理解能力和聚合能力。

基本原理

基于ChatGPT提供的GPT-3.5和GPT-4.0版本的API实现对大文本内容的理解，实现对文本内容中多种要素的提取和聚合。

实现过程读取文本内容(txt/pdf/epub/md/docx)或在线文章，并按段落进行分割；对于每段文本，利用ChatGPT(OpenAI公司)的Embedding 接口对文章内容进行向量化，这里使用text-embedding-ada-002生成特征向量；将特征向量和文本对应关系存入本地pkl文件或向量数据库Faiss中，并建立向量索引；对于用户输入的问题文本再次利用Embedding 接口进行向量化，生成向量数据；根据问题的向量数据在向量数据库Faiss中进行最近邻搜索，返回最相似的文本章节(本次应用采用TOP5的列表)，然后将问题和近似的Embedding一同提交到ChatGPT的接口，最终获取到ChatGPT的回复；将ChatGPT的回复转化成标准化数据格式，如时间戳、地点、会议主题、参会人员、会议主持、会议记录以及会议决定等等因素，为后续的人性化和定制化内容展示提供标准格式。