2025年5月13日，由中兴新云主办的“财务数智化智享会·云端峰会”在线上成功举办。本次峰会吸引了来自全国的上千名财务管理者、行业专家及企业决策者齐聚云端，共同聚焦DeepSeek等大语言模型如何通过卓越的技术创新和成本效益优势重塑财务IT系统交互方式、强化DT数据分析能力，为财务领域注入强劲动力，引领企业战略转型。
中兴新云副总裁赵旖旎女士在云端峰会发表主题演讲《财务+DeepSeek：重塑IT，强化DT》。
财务 +DeepSeek：重塑IT，强化DT
各位财务同仁，大家好！
近年来，人工智能技术应用进入爆发式增长阶段，创新成果层出不穷，中兴新云也在持续探索AI在财务领域的应用。尤其是今年DeepSeek的横空出世，其在中文处理领域展现出卓越能力，为我们带来新的启发与机遇。自年初起，中兴新云便对旗下产品进行了全面再造升级。今天，着重向大家介绍目前已成功落地的多个应用场景。
回顾财务信息化的发展历程，从最初的会计电算化，到ERP带来的业财一体化，再到财务云、财务共享服务，直至现在的财务数智化，近四五十年来，财务领域的重大变革基本都是由技术驱动的。技术带来的变革体现在两个重要方面：一是财务信息化，即财务的IT应用；二是财务数智化，也就是DT数据技术的应用。
那么，AI究竟是如何重塑IT并强化DT的呢？
AI技术发展与大模型演进
人工智能的发展始于20世纪中叶。1950年，图灵提出“图灵测试”，为机器智能设定了判定标准。70-80年代，专家系统通过人类设定的规则和逻辑，实现自动判断，虽在医学等领域有过探索应用，但因规则庞大难以穷举等局限性逐渐退潮。90年代，统计机器学习兴起，支持向量机与决策树成为主流算法。而深度学习的突破出现在90年代末，它基于多层神经网络构建，为人工智能领域带来创新进展。
2017年Transformer架构诞生，基于自注意力机制的大模型展现出多模态理解与生成能力。在这一技术浪潮的推动下，DeepSeek、豆包、文心一言和通义千问等大模型应运而生，为人工智能领域注入了新的活力与发展可能。
DeepSeek凭借独特优势，在众多大模型中脱颖而出。今年3月24日DeepSeek完成小版本迭代升级，新版本在推理、开发以及中文生成能力等方面均实现优化，具有低成本、快速响应以及强大数学和代码推理能力等特点。
从技术层面来看，DeepSeek采用专家混合架构，提升效率、降低算力需求；多层注意力架构创新设计，降低内存占用、提升计算效率；无辅助损失负载均衡技术实现资源合理分配，有效避免传统大模型资源分配不均问题。这些技术创新共同造就了DeepSeek的高性价比与卓越性能。
当然，DeepSeek在企业应用中也存在一定局限性。其一，对话速度对于企业IT应用场景而言不够快，企业IT系统通常要求响应速度达到毫秒级，而DeepSeek响应速度为秒级；其二，存在长度限制，开源版本上下文长度为128,000个token，超过一定长度会影响推理能力；其三，输出结果具有不确定性，对于需要确切答案的场景并不适用；其四，虽然DeepSeek数学推理能力较强，但在某些复杂数学运算方面，其能力比不上计算器，进行数据分析时更适合调用专业工具。
DeepSeek在财务领域的应用场景
下面，为大家详细介绍DeepSeek在财务领域的具体应用场景。
重塑IT系统：交互与流程变 革
二十多年前，财务工作依赖手工操作，数据量有限、效率低下且难以查询和保存。如今，财务信息化高度发展，企业财务系统已全面覆盖业务流程。但传统信息系统仍以表单为核心，功能、界面、字段设计本质上是对手工流程的数字化复刻。AI技术的突破性发展正在彻底重塑财务IT系统架构，推动财务信息系统从”流程数字化”迈向”业务智能化”的全新阶段。
智能采集
DeepSeek的多模态采集能力可精准识别各类非结构化数据，如发票、合同等，解决了传统的非制式单据识别的困难，提高数据采集效率和准确性。
智能提单/审批
员工可通过对话框交互完成填单操作，无需手动填写繁琐报销表单。系统结合历史数据自学习，进一步减少人工操作，提升报销流程效率。
智能审核
基于“规则+语义+意图”多维度智能审核能力，实现财务审核流程升级，具备模型自主配置、智能语义识别及全流程闭环管理等核心功能，大幅提升审核准确率与效率。
智慧司库
财务人员可通过对话方式实现资金信息的查询、银行对账，准确采集不同语言银行单证类数据，大大提高了业务处理效率。
智能档案
基于对话式查阅和多模态识别技术，档案管理更便捷高效，实现档案精准检索和深度利用，方便财务人员快速获取所需信息。
智能问答
借助企业知识库和大模型语义理解能力，财务人员能快速获取所需信息，大幅提高工作效率和准确性。
强化DT 数据技术：数据分析能力直线提升
在中兴新云的财芯平台——分析流程自动化（APA，Analytic Process Automation）平台中，我们也和大模型的能力做了深度融合。
财芯平台的“算子”即封装好的计算步骤或过程，如数据清洗、多表合并、同比环比、数据透视……以及Python编码等均可以单独的一个算子，财务人员仅需拖拉拽操作，就能高效完成分析，无需依赖IT部门进行代码开发。此外，财芯平台支持定时计算功能，可按设定时间自动导入、抓取数据，运行算子流，并通过邮件算子将报告自动发送给指定人员，实现数据分析全流程自动化。
智能算数
基于大模型自动生成Python代码，快速完成动态数据计算，将复杂分析固化为可复用计算算子。
智能问数
通过自然语言交互，实时查询BI看板或报表数据，直接获取深度分析结论，降低对IT的依赖。
智能报告
结合企业规则库与多风格模板，自动生成个性化分析报告，并智能检查数据勾稽关系与合规性。
财擎
嵌入式数据分析助手，在网页报表界面直接提问，联动大模型与业务系统输出实时分析结果。
财芯平台基于数据中心、算法中心和可视化中心构成的三中心架构，打造端到端智能财务分析解决方案。
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数据中心采用轻量化设计，支持本地文件、数据库对接及企查查等外部数据接入，实现多源数据采集；
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算法中心提供可视化算子流和Python开放接口，结合大模型技术实现智能数据清洗与自动化分析，同时具备三大核心优势：一是内置丰富算子，财务人员可通过拖拉拽操作完成任务，无需IT介入；二是独创可视化算子流，实现数据、模型和计算逻辑共享复用，无需修改底层代码；三是全流程透明可追溯，解决传统报表 “黑匣子” 问题，提升协作效率与知识传承。
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可视化中心负责生成各类结构化分析报告、实时运营看板及可视化决策驾驶舱，构建从关键指标监控到深度业务洞察的智能化决策支持体系。
此外，针对不同行业通用需求，平台还内置行业通用解决方案——场景模型库，企业可开箱即用，无需重复开发，将传统财务经验转化为可复用标准化数字资产，实现从数据采集到分析输出全流程智能化管理。
如今，大模型正在重塑财务IT和DT领域的核心能力：它彻底改变了人机交互方式，企业的信息系统未来或许将全部成为大模型的可调用工具，系统界面转向自然对话模式，财务人员可以直接在界面提问，获取问题背后的原因、趋势及建议，并生成相应报告，实现业务流程智能化变革。
中兴新云在2025年3月份发布了《财务领域 AI +：DeepSeek 驱动下的财务创新》报告，深入探讨了大模型在财务领域的应用实践和创新模式，希望能为各企业和财务同仁提供有价值的参考和借鉴。
以上就是我今天的分享内容，感谢大家的聆听！