摘要：AI（尤其是大模型）的快速发展拓展了其在各领域的应用，财务领域凭借其在数字化浪潮中积累的大量数据基础，为AI引擎提供了坚实燃料。AI赋能财务领域的商业价值体现在数据处理效率的大幅度提升、财务管理智能化水平的飞速发展，以及对资源及成本的优化与控制等等。对于财务部

AI（尤其是大模型）的快速发展拓展了其在各领域的应用，财务领域凭借其在数字化浪潮中积累的大量数据基础，为AI引擎提供了坚实燃料。AI赋能财务领域的商业价值体现在数据处理效率的大幅度提升、财务管理智能化水平的飞速发展，以及对资源及成本的优化与控制等等。对于财务部门来说，拥抱AI不再是选择，而是必然趋势。

尽管大模型技术潜力显著，但高昂的部署成本、数据安全顾虑及领域适配性不足等问题，仍使许多企业对AI应用持观望态度。这要求通过技术创新降低硬件门槛、完善合规部署方案，并增强领域专业性，才能有效推动技术落地。

DeepSeek针对这些挑战进行了针对性优化，其R1推理成本约为国际头部闭源模型的3%[1]；提供符合金融级安全标准的私有化部署，有效保障敏感财务数据的安全合规。这种“高性价比+高安全性”的双重优势，正在加速AI技术在财务管理领域的规模化应用，助力更多企业享受AI时代的红利，推动财务数字化转型的普及与深化。

优势一：DeepSeek的多模态数据处理能力和语义理解能力

适用场景：智能票据识别与记账，银企对账自动化

DeepSeek可支持对各类票据的智能识别，比如应付、应收类发票或员工报销类机票火车票等固定格式的发票或者餐饮小票等非固定模式的票据，提取票据上的关键信息并识别发票类型（如增值税发票、普通发票）和交易性质，同时根据企业财务政策和会计记账规则建议记账科目，进行智能记账，实现自动化账务处理。

图一：不同发票类型识别

借助DeepSeek的语义理解能力实现银企对账自动化。在比对银行对账单和企业ERP账务记录时，首先基于预设规则（如日期，金额，交易对手）进行初步匹配，对于不一致的情况，DeepSeek解析银行对账单备注，对于MNC跨国公司，多语言的存在为匹配带来一定的挑战性，利用DeepSeek的自动翻译能力和语义理解能力进行实体抽取和模糊匹配，最后对匹配结果进行分类并生成对账结果报告，实现快速对账。

优势二：DeepSeek的信息检索、分析总结能力

适用场景：合同审查，企业内部财务知识库

安永自研大模型平台METIS将DeepSeek深度融入业务实践。其合同管理模块可以用于合同审查，解析合同中的法律实体和关键条款（如付款条款、服务内容等），基于预设规则和法律法规知识库，检查合同是否符合相关法律法规和企业政策，此外，利用DeepSeek的语义理解能力，识别潜在风险及提供风险缓解方案。

图二：基于定义的合同条款审查

建立企业内部财务知识库，包含会计准则、报销制度、系统操作指南、培训资料、常见问题解答（FAQ）等等，依托RAG+DeepSeek强大的总结能力，可以让员工快速获取所需信息，提高工作效率。

优势三：DeepSeek的语义理解能力和推理分析能力

适用场景：智能财务分析、财务预测、供应商风险评估和管控、销售激励相关的财务核算智能化管理

DeepSeek的推理能力有助于其在智能体工作流中充当“大脑”角色，赋予智能体感知、理解、决策和行动的能力，基于输入信息进行复杂推理，生成合理的决策路径，并精确地去执行各项任务，使工作流更智能化。

智能财务分析

该方案可以帮助用户高效地利用DeepSeek对海量财务数据进行分析（如差异分析），DeepSeek需要充分发挥其强大的推理能力和工具调度能力，通过多步骤的协同工作来实现这一目标，比如准确识别用户的意图及关注点，自动从数据库中提取相关数据并对其进行深度分析，将分析结果转化成易于理解且具有针对性的洞察报告。这种从意图识别、分析推理，到洞察生成的端到端能力，使得DeepSeek成为企业在海量数据中进行智能财务分析的有力助手。

图三：财务分析和图表自动生成

财务预测

DeepSeek可以结合传统AI模型对海量财务数据进行预测，并对预测数据进行分析，与用户进行深度交互，通过数据分析、自然语言处理能力帮助财务人员了解短中期的财务预测情况以及基于需求的下钻分析，并结合可视化工具，将预测结果以更为直观的图表和报告呈现给终端用户，使其能够一目了然地掌握关键信息并提高相关决策效率。

这种以DeepSeek为核心的技术组合方案，不仅提升了预测的准确性和实用性，还大幅度增强了终端用户体验，在优化技术资源与成本的同时也为企业决策提供了强有力的支持。

供应商风险评估和管控

DeepSeek利用从各个渠道（如企查查、天眼查、中国裁判文书网等）收集的供应商相关风险事件，自动提取风险相关事件信息，对风险事件进行分类并自主判断风险事件等级，对供应商风险评估打分，辅助采购人员更精准管理供应商。

图四：供应商风险评估和管理

销售激励相关的财务核算智能化管理

针对销售激励相关的财务核算管理中存在的计算复杂、政策解读困难等痛点，搭建由DeepSeek支持的AI对话系统，通过自动化与智能化改造实现流程优化。系统基于企业激励机制构建结构化知识库，将分散的销售政策、历史数据和业务规则进行数字化整合，支持销售人员通过自然语言对话完成三大核心功能：

►实时奖金试算：对接动态销售数据自动生成个性化预测；

►智能政策解读：解析"阶梯提成规则"等复杂条款；

►异常问题诊断：识别潜在计算误差并提供修正建议。

相较于传统人工管理模式，该系统有效解决以下问题：

►计算效率提升：消除手动核算环节，将原本需要跨部门协作的激励计算转化为自助式实时查询；

►政策透明化：通过多轮对话解读激励方案细节，减少因理解偏差导致的执行争议；

►反馈闭环建立：内置问题分类机制可将咨询自动路由至对应业务模块，缩短问题解决路径。

实践数据显示，该方案使激励咨询响应速度提升80%以上，同时极大程度地帮助财务人员提升了奖金核算效率。通过实时可视化的奖金进度看板，增强了销售人员的目标驱动力，这种技术改造在保持企业原有激励机制的同时，实现了管理成本与执行效率的平衡优化。

图五：员工通过移动端chatbot随时对奖金政策和进度进行追踪

大模型幻觉

大模型的幻觉问题在财务拥抱AI场景落地的实际应用中是一个重要障碍，安永将从技术与流程两方面降低大模型幻觉在实际应用中的影响。

►在技术上，我们可以采用检索增强生成（RAG）技术，将模型响应基于可信外部知识库或者设计多层校验机制，以及和AI传统模型进行技术组合，完成复杂数据分析的准确性；

►在流程上，我们会通过将复杂流程拆解成各个小任务的方式，记录模型的每一次决策过程从而具有一定的可追溯性，或者建立人机协同机制，在关键财务决策中引入人工复核环节。

数据安全问题

在调用DeepSeek时的数据安全问题，我们可采用混合部署方式，比如私有化部署+云上部署（需数据脱敏），在节约成本的同时最大限度地保护数据安全，同时注意本地的安全防护能力、运维水平和安全意识，这样确保企业可以在保护数据安全的前提下高效使用数据。

DeepSeek在财务领域的落地应用，如票据识别、合同审查、财务分析、风险评估等任务，同样也可以基于其他主流大模型实现，这些模型都具备多模态数据处理、自然语言理解和数据分析总结能力。不同模型在具体任务上的表现可能略有差异，体现在响应速度（如运行效率、计算资源消耗）、数据理解深度及定制化程度（如私有化部署要求）上，但核心功能基本相似。企业可基于实际业务需求、技术评估和成本效益分析，灵活选择合适的大模型解决方案，提升财务效率与准确性。

DeepSeek等大模型技术的突破性进展，标志着AI+财务深度融合的时机已经到来。随着自然语言处理、多模态理解和复杂推理能力的显著提升，在财务领域，这种技术突破意味着人与AI的协作方式将发生质的飞跃——AI不仅能高效处理重复性工作，提升财务效率，更能通过智能分析辅助决策，而财务人员则可专注于战略规划等高价值工作，AI与人类专家的协作将形成优势互补的新型工作范式。这种深度融合不仅将重塑财务工作流程，更将推动整个行业向智能化、实时化和精准化方向转型升级。

注：

[1]第一财经，关于DeepSeek，你需要知道的8件事

本文是为提供一般信息的用途所撰写，并非旨在成为可依赖的会计、税务、法律或其他专业意见。请向您的顾问获取具体意见。

来源：安永EY