摘要
针对集团公司财务审核的痛点和难点问题，集团公司积极响应中央和国资委号召，秉持拥抱新技术、实现新发展的理念，研究将AI大模型等技术应用到财务审核工作中，提高工作效率，让财务人员聚焦高价值、创造性的财务管理，提供更精准、精益和更具洞察力的财务支持，提升财务服务能力。
本案例通过内嵌AI大模型，搭建智能审核平台，实现单据审核智能化。智能审核平台以共享平台数据为基础，建立财务审核数据集，将多模态深度学习、自然语言处理（NLP）技术、时间序列分析等多种AI算法应用到财务审核的各个业务场景，通过数据清洗、充分的算法训练，预期大模型技术在图文识别、自动审核、规则制定、内部控制、风险预警等方面可取得良好的应用效果，为企业带来显著的社会经济效益。本案例的实施，将加速实现企业财务流程的数字化、自动化和智能化，推动财务管理从“精准反映”、“精益管理”向“数智化管理”迅速迈进，成为系统内乃至建筑行业人工智能在财务审核领域应用的标杆，引领企业财务管理向数智化发展，为构建具有创新精神和智能决策能力的数智化企业提供有力保障。
一、实施背景
（一）财务管理现状
目前，中铁十五局集团有限公司共享平台全面上线已十年有余，经过十余年的平台升级和迭代，积累了大量财务数据，财务基础工作已实现了标准化。同时，通过OCR识别等技术实现了将票据影像数据转化为结构化数据，以及内置了部分内控制度，在财税合规方面有了一定的突破。但是，各级财务人员的审核工作仍基本依赖人工审核，不仅繁琐低效，而且容易受主观因素影响，共享平台大模型等新技术应用不够，智能化程度不高。
（二）发展要求分析
财务的创新发展对于保障企业发展稳定、驱动企业创新突破、实现战略目标，有着重要的作用。财务创新需要以先进的数智化技术为抓手对企业内部各项业务进行更高质量的管理并提供更优质的财务服务，提升企业整体运营效率和管理水平。因此，通过数智化手段提升财务处理自动化、标准化和智能化水平，提升作业准确性和财务服务质量，是财务发展的必经之径。
随着OCR识别技术、RPA技术、自然语言处理（NLP）和机器学习等技术的发展，财务工作的智能化审核已成为可能。这些技术的不断成熟和应用，使得财务运营工作和决策工作的准确性和效率得到极大提升，随着大模型技术在企业经营管理场景中的不断渗透，利用数智化转型带来的技术红利已成为必然的趋势。
二、实施目标
深入研究AI大模型的构建和应用，建立智能审核平台，利用审核平台的自动化和人工智能技术，通过将所有财务单据数据化、审核规则清单化和智能化，多项新技术无缝融合，实现单据的审核智能化，旨在提高审核效率，减低人工成本，挖掘数据价值，实现智能风控。
三、建设内容
（一）总体思路
搭建智能审核应用平台，将审核引擎与大模型算法、数据集进行封装，并集成到现有财务共享平台中，形成共享平台的智能内核，通过接口交互，对财务单据进行智能化审核。
（二）主要内容
集团公司以财务共享平台报账单据为切入点，与智能审核引擎集成，并通过集成先进的大模型技术，结合多模态深度学习、NLP和时间序列分析等多种技术，实现单据智能审核，减少人工操作，提升运营效率。
智能审核应用平台包含模型训练及推理服务和智能审核服务，模型训练及推理服务主要用于财务资料的数据化和建立分析模型，智能审核服务主要用于将财务审核标准规则化。通过将共享平台和智能审核平台集成，形成交互友好的财务审核生态。
1.重塑业务流程
应用智能审核平台后，对传统的财务共享作业模式进行了重塑。共享平台在采集财务业务要素信息后，系统将自动调用智能审核应用平台进行预审，通过预设的规则和算法进行智能审核，识别潜在的风险和问题，并给出审核结果和建议。以业务表单-差旅费报销单为例进行流程说明：
（1）业务人员填写差旅费报销单，引用需要报销的票据，补充其他业务信息，保存单据。
（2）单据保存后，将单据信息及附件信息传输给智能审核服务。
（3）智能审核服务根据单据关键信息进行规则执行，通过规则引擎及大模型计算出智能审核结果。
（4）大模型接收到影像附件后，对附件进行识别分析计算，最后将处理结果返回给智能审核服务。
（5）领导审批时可查看智能审核结果，然后针对审核的结果或建议进行说明或审批。
（6）在共享审核环节，系统根据智能审核结果和项目财务人员审核情况说明，按照既定规则自动完成审核。若存在规则之外的情形，转至人工审核。
2.非标票据识别
非标票据识别采用多模态特征融合技术，通过orc小模型等方式将图片转正，并对图片分辨率进行调整，利用标题语义嵌入向量构建多维度特征空间实现影像类型精准匹配，提取非标票据关键字段信息，最终通过与智能审核引擎集成，实现财务单据智能审核。主要用于以下两类场景：
一是用大模型区分某单据所关联的影像文件是非标票据还是票据。若识别为非标票据，则使用大模型进行影像具体信息识别。若识别为票据，则使用OCR进行识别票据信息。
二是针对通过上述第一条已划分为非标票据的影像文件，用大模型对这部分非标票据影像文件进行识别，包括该单据涉及到的规则审核中所需的非标票据影像文件具体信息，并根据识别后的字段信息进行下一步的规则审核判断。
3.会计科目预测
系统根据历史单据中的组织机构、所属单位、报销人、部门、业务大类、业务小类等相关属性，对会计科目进行预测，将系统推荐的占比最高的会计科目与当前报销单中项目财务人员填写的会计科目进行比对，由系统自行判断是否正确，并给出审核推荐结果。
4.审核规则引擎
（1）财务共享平台报账端的智能审核控件，包含通过、警告、错误、待人工审核、智能审核待确认五个标签，并按此顺序进行排列。点击智能审核控件后，将跳转到智能审核明细界面，可查看智能审核详细结果。
（2）弹出式智能引擎效果分为精简模式、统计模式。精简模式按照审核结果进行分类展示，可直接查看错误、警告、通过等，方便用户进行查看。统计模式按照规则大类进行规则分组，可查看不同类型规则的错误情况。
（3）智能推荐规则人工结果根据推荐结果进行默认。单据保存后调用智能审核进行规则计算，当推荐结果为通过或不通过时，则人工结果根据推荐结果进行默认。财务人员在进行单据审核时，可重点关注人工结果为不通过的规则。如果单据在流转的过程中，单据信息和影像信息发生了变化，则需要重新调用智能审核进行规则计算，并对人工结果进行更新。
四、突破和创新
1.财务管理深入应用多模态大模型融合技术
跨模态识别结果对齐：大模型识别单据类型，OCR识别结果与多模态大模型识别结果的融合结果对齐。
动态提示工程：开发基于票据类型的Prompt自动生成引擎，支持40+种非标票据的上下文动态适配（如点验单、登机牌、会议通知等）。
影像识别效果调优：多种小模型与算法结合对图片进行预处理（旋转、缩放、分割等），向量模型进行类型纠正，文生文大模型结构整理。
2.非标票据泛化能力突破
小样本学习体系提升模型泛化能力：构建对比学习框架，采用人工标注加机器自动标注的方式，消除不同非标单据的样式差异影响，提升识别泛化性，在仅300样本条件下实现新票据类型识别准确率≥98%。
3.智能审核决策引擎再升级
审核引擎形成了多级验证机制。一级校验：规则引擎（1200+条财务合规规则）；二级校验：大模型语义推理（如检测发票明细大类是否符合规范，备注文字是否包含必要信息等）；三级校验：企查查校验（对接工商数据验证供应商资质）。
五、实施效果
财务单据智能化审核的经济社会效益显著，主要体现在以下几个方面：
（一）社会效益
1.推动数智化转型，树立行业标杆。智能化审核不仅是推动企业财务管理数智化转型的重要环节，更是打造行业标杆的关键举措。通过引入领先的大模型技术和智能化手段，企业能够加速实现财务流程的数字化、自动化和智能化，显著提升运营效率和管理水平。
2.提升服务质量，增强用户体验。智能化审核系统通过提供快速、准确的报销服务，显著提升员工的工作效率和满意度。
3.确保合规性，提升企业形象。智能审核模块自动检查报销单据的合规性，确保每一笔报销都符合企业规定和法律法规要求，有效规避财务风险。
4.推动行业进步，扩大技术影响力。智能审核的应用不仅在单个企业内提升财务管理水平，还将在行业内产生广泛的示范效应。企业间的经验交流和成果分享，促进知识的传播和技术的普及，共同推动了整个行业向智能化、高效化的方向迈进。
（二）经济效益
1.降低人力成本。通过系统自动从繁杂的票据和附件中提炼会计信息，并按照制度要求完成自动审核，显著提高了审核效率，预计减少人工审核的工作量超过70%，从而节省了审单工作的人力成本超过70%。
2.减少错误成本。智能识别技术能够准确识别票据信息，减少因人为错误导致的报销错误，进而避免了因错误报销而产生的额外成本，预计单据审核的有效率将提升30%以上。
完成单位：中铁十五局集团有限公司
完成人：高红霞、汪文涛、邓丰祝、郭志敏