近期ChatGPT持續火熱，2個月內，成為最快達成月活超過1億的現象級應用。無論是科研人員、技術人員還是普通大眾都對此非常關注，并驚訝于它強大的對話能力，ChatGPT也在國內持續霸榜熱搜，成為大家茶余飯后的熱點話題。毫無疑問，ChatGPT將對我們的生產方式帶來深刻的改變，那ChatGPT將給企業財務數字化領域帶來什么樣的影響呢，本文將嘗試探討這一主題。

ChatGPT是什么

ChatGPT是什么，大家都不再陌生，可能很多人都已經嘗試過與它進行對話。

通俗來講，ChatGPT就是一個聊天機器人，它可以說是一個上知天文下知地理的通用百科全書式的智能機器人，寫作業、寫劇本、與你談心聊天，甚至敲代碼都不在話下。

從書面定義來講，ChatGPT是美國“OpenAI（開放人工智能研究中心）”訓練的語言模型，于2022年11月推出。它的工作原理是:以GPT3.5為核心數據集，輔以進一步的RLHF ( Reinforcement Learning from Human Feedback ，人類反饋強化學習 ) 技術訓練，且加入更多人工監督進行微調。相比此前的GPT3，主要提升點在于記憶能力，可實現連續對話，可以極大地提升對話交互模式下的用戶體驗。

作為一種語言模型，ChatGPT可以完成各種任務，如回答問題、生成文本、翻譯、摘要等，可以處理各種語言類型，如問答、對話、描述、指令等。ChatGPT的知識覆蓋范圍廣泛，可以回答各種科技、社會、文化、歷史等方面的問題。更重要的是ChatGPT還具有高效的情感分析能力，可以識別文本中的情緒和語氣，此外，還可以學習特定領域的知識，并為該領域提供專業的咨詢和支持。

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ChatGPT的能和不能

微軟創始人比爾蓋茨近日表示： “ChatGPT重要性不亞于發明互聯網，將改變世界” 。 也有人把AI領域ChatGPT的出現比作是手機發展歷史中的IPhone。ChatGPT在文本生產、數據分析、代碼編寫、圖像生成等多模態話語領域均體現出讓人驚艷的可靠性、高效性和邏輯性，它的價值在于提高人類與計算機的交互效率和自然度，使得計算機可以更加人性化地與人類進行交流，從而在客服、智能助手、聊天機器人等領域發揮重要作用，極大提高人類使用計算機的效率。

ChatGPT的主要優點：

海量的數據驅動： ChatGPT 是一個訓練數據驅動的模型，基于 OpenAI 的 GPT-3 模型，擁有龐大的語料庫，它可以通過不斷學習訓練數據來提高自己的表現，可以輕松模擬人類的語言表達。

對話理解能力強： ChatGPT 是一個預測模型，它可以理解各種自然語言對話，并生成相應的回答。它的對話理解能力可以幫助完成許多對話任務，如問答機器人、客服機器人等。

自然語言生成能力強： ChatGPT 是一個預測模型，它可以生成各種自然語言文本，包括文章、對話等。它的生成能力可以幫助完成許多文本生成任務，如文案寫作、問答機器人等。

跨語言能力強： ChatGPT 支持多種語言，可以在不同語言之間進行快速轉換和翻譯。

高效可拓展： ChatGPT 是一個高效的模型，它可以快速處理大量請求，并生成相應的答案。還可以通過不斷加入新的訓練數據來提高自己的表現。

雖然ChatGPT在交互上有著令人驚喜的表現，但是它仍然具有不小的局限性。 著名人工智能專家， “卷積網絡之父”楊立昆就表示：“就底層技術而言，ChatGPT并不是多么了不得的創新。雖然在公眾眼中，它是革命性的，但是我們知道，它就是一個組合得很好的產品，僅此而已?！? 他認為，人類的思維方式和對世界的感知讓人能預想即將發生的事物，這是人類獲得常識的基礎，而聊天機器人的模型并沒有這種能力。語言模型并沒有物理直覺，它們是基于文本訓練的。如果它們能從龐大的聯想記憶中檢索到類似問題的答案，則可能會答對物理直覺問題。但它們的回答也可能是完全錯誤的。依靠自動回歸和響應預測下一個單詞的大語言模型是條歪路，因為它們既不能計劃也不能推理。

所以盡管ChatGPT能夠生成合乎語言邏輯的內容，但這些內容可能并不一定是現實本身，所以ChatGPT的回答有時候看起來有些一本正經的胡說八道，這就可能導致幻覺（fluent hallucinations）仍將十分常見，而且很容易被誘發。也就是說，大型語言模型依然是一個能被輕易用于制作聽起來很有道理卻完全錯誤的信息的工具。

ChatGPT的局限性：

有一定的偏差： 像任何人工智能模型一樣，ChatGPT 受到訓練數據的影響，如果訓練數據不充分或不夠多樣，ChatGPT 可能會產生偏差。使用者需要根據自己的需要進行評估和篩選。

解釋性差： ChatGPT 是一個預測模型，它并不能解釋它為什么會做出某種決策或答案。

可能存在錯誤傾向： 由于訓練數據的限制和模型本身的限制，ChatGPT 可能會傾向于生成錯誤答案。

過分依賴數據： ChatGPT 受到訓練數據的影響，如果訓練數據的質量較低，那么生成的文本也很可能較差。

語言表達能力有限： ChatGPT 的語言表達能力仍然有限，有時生成的文本可能不夠流暢、不夠地道。

不能處理復雜邏輯： ChatGPT 不能處理復雜的邏輯關系，對于需要解決的難題，它的表現也許不如人意。

ChatGPT訓練數據截止2021年9月份，對2021年以后的世界和事件的知識有一定的局限性。（注：集成ChatGPT功能的New Bing試用版已經可以捕獲互聯網實時訊息進行問題回復）

ChatGPT在財務數字化領域的應用場景

毫無疑問，基于海量數據的訓練學習，ChatGPT將在C端場景中誕生一系列智能應用，比如與搜索引擎結合的智能應用，文稿自動生成輔助寫作，AI繪畫，聊天陪伴機器人等，那么在B端領域企業數字化過程中，ChatGPT能否發揮作用呢？眾所周知，B端領域最重要的是企業內部信息系統的各種數據，如果企業內部數據能夠加入到ChatGPT訓練，那么ChatGPT已經完成了社會通用大數據和行業中數據的通用訓練，加上企業的小數據，那對企業應用而言一扇全新世界的大門將被打開。

由此可見，答案是肯定的，ChatGPT可以幫助企業訓練私有模型，利用企業內部信息化系統的數據來優化經營。(注：近日已有消息稱，微軟擬向企業提供定制版類ChatGPT）。

當今企業面臨的最大挑戰之一是難以從各種信息化系統中提取有價值的信息，員工可能難以瀏覽各種報告和儀表板以找到他們想要尋找的內容。ChatGPT 可以幫助員工使用自然語言簡單地詢問他們需要的信息，這項技術有可能徹底改變企業與其信息系統交互的方式，使企業員工、領導更容易、更高效地獲取他們完成工作所需的信息。

例如，員工無需搜索多個報表來查找特定產品的銷售數據，只需詢問 ChatGPT，“產品 X 上個月的銷售數據是多少？” 然后，ChatGPT 將從信息系統中訪問相關數據，并為員工提供清晰簡潔的答案。其實像元年的數據智能產品 智答 （了解產品可咨詢文末客服） 已經可以做到類似的智能交互，但結合ChatGPT，我們將能打通內外部數據壁壘，比如問題變為“產品 X 上個月的銷售數據是多少？與行業同類產品比較如何？”此時，ChatGPT可以利用外部行業的大數據，更好的完成回答。

將 ChatGPT 與財務數字化系統結合使用的另一個好處是它可以幫助彌合技術和非技術員工之間的差距。對于非專業員工來說，一般信息系統可能很復雜且難以使用，ChatGPT 可以提供更直觀和用戶友好的界面，供各級員工使用，從而顯著提升使用效率。

我們梳理財務數字化領域可能的使用場景包括：

客服自動化： 比如在財務共享領域，ChatGPT 可以幫助企業實現 24/7 自動化客服，處理用戶遇到的財務問題查詢，如企業規章、財務制度、政府政策等等，大大提高客服效率的同時，還可以增強用戶體驗；

內容生成： ChatGPT 可以幫助企業財務人員生成高質量的報表、報告內容，包括常見問題話術擴充、財務審核意見評論、財務匯報材料報告等，減少財務人員的基礎工作精力；

財務分析： ChatGPT 可以幫助財務人員自動化收集大量財務數據，提高數據的準確性和及時性；可以通過生成圖表和圖像等可視化形式的數據，幫助財務人員更好地理解數據的趨勢和特征；還可以自動分析財務數據，識別數據中的模式和趨勢，幫助財務人員快速做出決策；

知識學習： ChatGPT具備海量的數據，本身就是一個非常豐富的知識庫，財務人員可通過它學習到各種財務領域的知識，比如學習如何評估企業財務狀況、如何搭建供應商評價模型、如何做客戶價值評估等；

數據智能： 依托ChatGPT強大分析能力，通過大量的數據分析，以自然語言對話的形式提供有價值的商業建議，為業務部門提供有效的支持；

便攜技能： ChatGPT 可以幫助公司實現實時翻譯，提高跨語言溝通效率。

ChatGPT對財務數字化帶來的深遠影響

隨著人工智能技術的不斷發展，ChatGPT 作為一種強大的語言模型，將會在財務領域產生重要的影響，持續的為財務數字化領域帶來更多創新和改進。

ChatGPT 可以通過快速分析大量數據來幫助企業財務做出更明智的決策，通過分析歷史數據，識別模式并預測未來趨勢，以及金融犯罪的預防和調查，發現可疑的交易行為，這將有助于財務更好地評估風險以及快速采取應對措施，實現更高的風險管理效率。而其良好的語言交互能力，結合企業內外部數據訓練可以顯著提升用戶發現挖掘數據價值的效率，幫助系統快速回答用戶的問題并解決他們的問題，提高用戶的滿意度。

當然，ChatGPT企業內部數據的訓練方式與成本，企業數據的安全性如何保障等都是需要進一步考慮的問題。

企業該如何抓住機遇

綜上所述，ChatGPT 將成為促進財務發展的關鍵因素，其應用將帶來諸多變革和機會，我們應該積極抓住這個機會，為未來財務領域的發展做好準備。

了解ChatGPT： 了解ChatGPT的基本原理、優點、適用場景等，關注技術領域的新趨勢，對ChatGPT的發展趨勢進行跟蹤，以便更好地使用它。

調研 ChatGPT 的應用領域： 企業可以調研 ChatGPT 在各個領域的應用情況，找出自身所在領域的發展趨勢，從而為自己的發展創造機會。

企業可以與行業領導者合作， 了解他們如何利用 ChatGPT 技術取得成功，并學習他們的經驗?？梢苑e極參與行業展會，了解 ChatGPT 技術的最新發展動態，并尋找更多的合作機會。

企業級的數據預處理， 對數據進行清洗、標準化、整合，以提高數據質量，包含使用數據之前進行的整理、清洗、轉換、歸一化等處理的過程。

項目試點， 將ChatGPT與公司現有系統進行集成，對ChatGPT的使用情況進行監控，對ChatGPT的使用效果進行評估，深入體驗ChatGPT的效果與性能。

投資研發，培養技術人才， 提高員工的技術水平，以便于掌握技術的發展動態，從而及時獲得市場上的機會。

任何技術都是為業務服務的，技術往往要與商業運營模式、業務場景、系統功能相結合才能產生真正的生產力。

元年科技推出的數據驅動下的“無人”財務共享方案，致力于通過AI智能技術極致提效財務數字化各流程環節，充分釋放重復低價值工作以降本增效。

一方面， 通過改變運營模式，線上化、生態化商旅、商城完成對賬結算自動化從而消滅差旅及采購報賬、通過智能識別票據一鍵填單極大提升填單效率、通過智能收單機替代掃描崗完成實物影像比對、通過智能審單機器人結合風控引擎完成自動化單據審核、通過業財轉換引擎完成自動制證、通過支付引擎完成自動付款等從各個業務環節都能夠極大的賦能業財角色，部分或全部通過智能技術降低重復性、低價值人力操作。

另一方面， 共享中心積累的海量數據，利用ASR語音識別、NLP自然語言理解、知識圖譜等AI技術，通過輕量級的數據智能工具或數據中臺，可以基于ChatGPT式類自然語言對話式的完成數據預警與洞察，按需生成千人千面的數據分析報告，而打破傳統領導提需求，開發人員以周以月為單位寫代碼開發報表的傳統模式，真正實現基于數據驅動模式下實時反向賦能業務。

最后， 外部環境的高度不確定性導致企業前端業務需求變化越來越快，財務共享系統可以低代碼平臺為底座，結合RPA，在系統本身的建設與開發上，通過非技術人員以拖拽式配置建模的方式快速敏捷地響應前端需求變化，能極大提升系統實施效率。

我們將緊密關注ChatGPT的發展，不斷研究探索最新AI技術在財務數字化領域的應用。

結束語

人們總是對短期的趨勢過于樂觀，而又對長期的趨勢過于保守。

毫無疑問，ChatGPT 將是一項非常重要的技術，它將在財務領域發揮巨大的作用，并對社會和個人產生積極影響。我們應該充分利用它的潛力，在財務領域取得更大的進展。

當然， ChatGPT 技術仍然存在一些不足和限制。目前，它仍然不能完全代替人類的判斷和決策，因為它只是一個工具，并不能完全理解人類的情感和思考方式。因此，我們需要對 ChatGPT 進行適當的監管和使用，以確保其被有效地利用。要實現 ChatGPT 在財務領域的最佳效果，需要充分合作和溝通。企業、監管機構和技術公司應該加強合作，共同推動ChatGPT 技術的發展，以造福社會。