令才大模型:解决财务审核“非标票据数据结构化”的最后一公里

企业   科技   2024-03-11 07:08   北京  


“人工智能+财务”,充满想象和期待。
(全文1919字,阅读约需3分钟)
2024最新政府工作报告提出,深化大数据、人工智能等研发应用,开展“人工智能+行动”,打造具有国际竞争力的数字产业集群。“人工智能+”成为今年两会热词受到各界关注。

“人工智能+财务”即“智能财务”,其能够助力企业提质增效、控制风险,实现快速发展。在GPT热潮下,以大模型为“暴风眼”的技术大变局席卷全球,更让业界对智能财务充满想象和期待。

研发历时近1年,令才大模型于2023年12月正式上线,创造了一种全新的非标票据信息采集功能,让大模型技术在智能财务领域成功落地,解决非标票据数据结构化的“最后一公里”。

近日,令才科技副总经理翁崇凌在直播中,以实景操作演示的形式向大家展示了令才大模型的创新能力:现场仅用时不到8分钟,就让大模型从0到1完成了一种全新非标票据类型的识别训练并输出结构化数据,直播间观众都直呼惊叹!

(错过直播或想二刷的伙伴可以点击标题《令才大模型,15分钟让非标票据完成识别训练》跳转页面找到直播入口观看回放。)

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令才大模型性能怎么样?

令才大模型在2023年12月上线至今,产品展现了优秀的准确性、包容性和泛化能力。翁崇凌通过三个维度来展示令才大模型的性能指标。在通用性能上,制式票据输出准确率为98%以上,而最有挑战性和创新性的是非制式票据的输出准确率表现。

第一种如银行回单、发票查验结果单等类票据,出入库单、维修清单、装修单等表单,以及合同文本等,大模型能达到93%-98%的准确率;第二种是财务合理合规性审核中涉及到的微信支付宝截图、会议现场照片等非标票据的输出准确率为90%-93%。因此,令才大模型对非标票据识别的平均准确率为95%左右。

新增票据的迭代速度上,大模型展现了其强大的泛化能力。制式票据基本上能在10分钟之内训练完毕,非制式票据会根据票据类型不同,在0.2-8小时之间完成。
大模型支持同类票据跨主体复用。令才大模型的数据库已经涵盖160多种训练完成的财务审核最常见的票据,包括入库清单、各种回单、酒店水单等,企业可以使用令才大模型直接输出,无需重新训练。
大模型也支持票据批量迁移学习。比如在财务审核视角来看,合同与会议方案、培训方案存在共同点。因此,当大模型“学会”合同的知识后,可以向其他各种方案上批量迁移学习。
最后,在整个工具链路上,封装在令才智能财务商城IFS2.0上的大模型训练平台和结果对准平台完全是可视化的,没有一行代码,财务人完全可以自己来操作和完成大模型的识别训练。

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令才大模型对智能财务审核有何意义?
优质且高效的智能财务审核,需要满足三高:高质量且全面的数据结构化、高标准且专业的规则自动化、高效率且灵活的运营数字化,其中第一高是最关键的,也是最难的。
大量的非标票据无法做到全面且高质量的结构化,是所有企业财务原始走向智能化过程中的第一个难题究其原因,是OCR技术只能解决标准制式票据的识别对于非标票据的识别准确率无法达到财务审核谨慎性和客观性的要求,除非投入相当大的定制识别训练成本。
如果所有财务票据信息无法全面构化,那么下一阶段的审核规则和记账规则是不完整的,导致后面的运营数字也无法实现,这样所谓的智能审核是没有任何意义的。”翁崇凌提到,“我们追求的是让产品担负起全量生产力的输出,所有功能环节不依赖人工的介入,这次票据信息采集大模型做到了。”

过去,我们用“发票识别模型+定制识别模型”,处理30%的标准票据,用“通用识别模型配合关键词库+人工补录”处理70%的非标票据。而现在,我们的票据信息采集大模型,能够直接处理97%的各类票据。

票据信息采集大模型让智能财务审核的数据结构化组件自动化率从40%提升至90%+,50个票据大类的数据结构化交付投入从60人天压缩至10人天,与规则自动化和运营数字化组件的联动实现全链路系统化管理,从而使IFS(令才科技的财务智能审核产品)更智能、更便捷、更标准、更安全。

接下来,本场直播的重头戏,翁崇凌联合令才大模型产品线产品经理刘肇阳,用可视化的平台为大家现场展示令才大模型的颠覆能力!想一睹实景系统操作的伙伴,可以识别下方海报上的二维码进入直播间观看回放。

点击上方图片👆进入直播间~


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