华中师范大学 李闻一

【摘　要】 大语言模型基于Transformer架构对大量文本数据进行学习，能够结合上下文提示对用户需求进行自然语言处理，具备大数据、大算力、大标注、强算法等能力，受到财务共享领域的广泛关注。文章首先讨论了大语言模型概念及特征，并对国内外五大语言模型进行比较；其次，结合财务共享服务中心的客户支持、运营分析、业务支持、文本信息处理、海外核算管理、档案管理六大场景详细分析了大语言模型在财务共享服务中心的应用，并对其使用风险进行探讨；最后，得出财务共享服务中心需要合理使用大语言模型等结论，以及财务共享服务中心在应用大语言模型时需制定安全保障体系、因企实施、建立人机协同模式等启示，期望给财务共享服务中心大语言模型的应用提供理论指导和实践经验。

【关键词】 大语言模型； 财务共享服务中心； ChatGPT； 应用场景

【中图分类号】 F230 【文献标识码】 A  【文章编号】 1004-5937（2023）15-0002-09

      一、引言

      《“十四五”数字经济发展规划》明确提出“到2025年数字经济迈向全面扩展期”，党的二十大报告进一步指出“要加快发展数字经济，促进数字经济和实体经济深度融合，打造具有国际竞争力的数字产业集群”，这迫切需要通过数字化带动实体经济转型升级。大语言模型（Large Language Models，LLMs）作为一种新型的生成式AI工具，通过千亿级别数据预训练的涌现能力、文本与图像自动生成的幻觉能力、单一语言文本数据转化为多种语言数据的迁移能力以及逻辑性极强的自然语言处理能力，运用到财务等领域，实现了企业降本增效。同时，财务共享服务中心作为企业数字化转型和组织创新变革的有效手段，已被世界500强和大型集团企业采用。那么，大语言模型在财务共享服务中心有何应用场景，对财务共享服务中心的客户支持、运营分析、业务支持、文本信息处理、海外核算管理、档案管理等有何影响和存在哪些风险，成为国内外会计理论和实务界关注的热点，对其展开讨论具有重要的理论和现实意义。

      全文请参阅《会计之友》2023年第15期