在财务报告方面，LLMs能够自动生成简洁的盈余、股票表现和投资总结。它们还可以自动化处理财务报告、盈余摘要和合规文档，从而节省时间和资源。例如，GPT-4在基于财务报表分析预测未来收益方面展现出惊人的准确性，甚至在某些情况下超越了人类分析师的表现。虽然研究材料没有明确说明DEEPSEEK在税务合规方面的作用，但提到了LLMs在处理监管合规和报告方面的潜力。LLMs可以自动收集数据，提高决策的速度和准确性，以满足监管要求。麻省理工学院的研究人员开发了一个利用LLMs解决复杂规划挑战的框架，该框架可以通过理解自然语言输入、识别变量和约束条件，并使用优化求解器应用于预算编制。LLMs可以作为预算编制的“智能助手”，能够适应用户偏好并提出优化的方案。在风险评估方面，LLMs可以分析市场趋势、财务指标和信用记录，以实现更准确的风险评估。它们还可以分析社交媒体等非传统数据来源，以更全面地了解潜在借款人。LLMs可以生成风险因素摘要，并使贷款审批或拒绝的理由更加清晰，从而提高透明度。对于欺诈检测，LLMs能够分析大量的交易数据，识别指示欺诈的模式和异常情况。它们还可以处理来自交易记录和社交媒体等来源的非结构化数据，以发现欺诈企图。此外，LLMs还可以用于创建合成数据，以训练欺诈检测模型，并提高其检测先进欺诈技术的能力。   

采用LLMs（如DEEPSEEK）有望通过自动化重复性任务，显著提高企业财务管理的效率并降低成本，使员工能够专注于更高价值的战略工作。LLMs可以简化流程，减少人为错误，并提高资源利用率，从而实现显著的成本节约。DEEPSEEK在训练和部署方面的成本效益，为降低企业在财务领域实施AI的经济负担提供了潜在优势。此外，LLMs可以通过先进的风险模型和预测分析主动管理风险，减少欺诈或违约造成的损失。AI支持的持续审计可以帮助企业尽早发现并减轻风险。然而，在企业财务管理中实施LLMs也面临挑战，例如与现有遗留系统集成可能存在困难。确保数据安全和隐私至关重要，尤其是在处理敏感财务信息时。开源模型（如DEEPSEEK）的治理和合规性也可能引发疑问。维护LLM输出的准确性和可靠性，并减轻模型产生幻觉等风险是重要的考虑因素。一些AI模型的“黑箱”特性可能使得解释决策过程变得困难，因此需要关注透明度和可解释性。此外，还需要解决伦理问题以及训练数据中潜在的偏见，以确保结果的公平性和公正性。随着LLMs的普及，财务专业人员需要培养数字素养和使用AI驱动工具的能力。工作重点将从手动任务转向战略工作，需要具备数据分析、解读AI洞察和业务合作等技能。理解金融领域AI的伦理和治理也将变得至关重要。

最近比较受欢迎的文章