2025年5月24日，“AI+会计行业高质量发展”主题论坛暨2025年影响中国会计行业的十大信息技术评选结果发布会在上海国家会计学院国际会议中心举办。本次评选委员会副主任、久其软件高级副总裁曾超受邀出席活动，发表《多模态大数据处理技术在会计行业的新发展与应用》的主题演讲，对十大技术之一的多模态数据分析进行了解读。

回顾2024年十大技术的评选活动，会计大数据分析与处理排名第一位，而生成式人工智能AIGC和财务多模态垂直大模型也入选了潜在影响的五大技术，而在今年DeepSeek爆火后，这两项技术也分别位列2025年十大技术的前两位，说明大模型技术在财务领域应用的快速普及与发展，也体现了财务人员对大模型技术的高度关注。

在曾超的演讲中，构建了技术定义、应用实践到实施路径的完整逻辑链条，提出了“创新融合-数据治理-能力迁移”的方法论，结合久其丰富的开发与应用经验，分别在采集与加工、分析与报告、监管与治理三个主题分享了行业最佳实践。

多模态技术，是面向传统非结构化数据，比如文本、图片、音频、视频，以及Web API、混合文件等，大模型能提供文档理解基础、结构化信息提取等处理能力，为智能财务提供了新的变量要素。通过MCP协议把工具能力、数据源进行整合后，形成灵活多样的智能体，再利用A2A协议进行协作，就可以实现自助式的复杂业务的处理能力。

多模态大模型能够允许模型与不同模态下的数据进行交互，并生成相应的输出，有效提升了AI的可用性，能够从确认、计量、记录和报告的环节重塑财务管理流程，帮助财务人员更加精准、高效的完成数据的采集、加工、分析、报告、监管以及治理的闭环管理，释放了财务人员的精力向更高附加值的工作转型。

新技术发展与应用落地的过程中，都需要AI底座。久其2024年发布久其女娲GPT，为政企数字化转型和AI应用提供了技术支持。在2025年迭代了久其女娲GPT2.0平台，把思维链方式嵌入到问答和问数，通过MCP协议连接生态的开放式的能力，把大量、成熟的应用融入到企业，并通过智能广场的形式提供自助式应用。

智能应用场景的起点是数据采集，虽然数电票和电子会计凭证陆续推广，但非标票据的“最后一公里”数据依旧难以打通，传统需要手工填报或者借助RPA采集的数据，借助多模态大模型的能力就能够轻松的提取和填报。

数据采集范围扩大以后，就可以与现有财务审核流程融合。基于目前已经建设的财务共享中心应用的规则引擎，融合AI大模型，利用多模态能力将附件里审核要素再次提取形成新的审核规则，把传统规则引擎模型和AI模型进行结合，财务人员构建场景，AI自动完成审核工作，实现人机协同的新的工作模式。

为了提升非标票据识别的准确率，通常会通过带思维链的提示词把要素进行精练，或者引入小模型对非标票据进行预处理，如：旋转、切割等，但往往也很难达到90%以上，难以实际应用到财务场景中。因此可以引入微调训练，仅需要对历史的几千份数据进行人工标注，对小参数模型微调训练，就能够实现95%以上的准确率和召回率，满足财务共享中心智能审核的要求。

上海国家会计学院发布的《DeepSee财务场景应用调查报告》中，智能问数排名第一位，也体现了财务人员对于智能问数的期待。结合久其在众多企业的实践来看，智能问数通常会有三类不同的应用场景，也会对应不同的实践技术路径。

第一类是基于开放式的数据集和提问，基于海量的底层数据表，用户提问中也会带有各式各样的语言习惯，其中很可能涉及行业专业术语、缩略语、近义词等，采用向量知识库将专业词汇切片并构建语义网络图谱，以RAG的方式预处理，再给到大模型，就能够更加精准的识别用户意图，找到语义最接近的指标名称，形成数据集，再结合用户权限、界面布局，最终输出符合提问要求的数据结果。智能问数能力还能够融入企业管理流程，在数据预测、智能分析等应用场景发挥价值，并以分部报告、图表展示、报告推送多样化的方式实现交互式的数据服务。

第二类，也是对于财务人员更容易上手应用的，是基于现有系统高度治理后的数据集，如自定义查询、分析表等，经过了去重、限定查询条件后精简的结果集数据。只需要经过提示词编排，生成具有行业化深度的数据分析。并且提示词还可以注册为前端用户界面，财务人员可以协同业务人员共同构建业财融合的AI分析场景，能够帮助财务人员扩展业财融合的边界。

有了高质量的数据，和大模型的发散思维，就可以基于现有数据去探索未知的数据应用场景。2024年财政部发布《企业可持续披露准则——基本准则(试行)》，对于中央企业、上市公司ESG披露提出了更高的要求。但面向ESG这个新兴事物，也没有相对标准的答案，财务人员可能会无从下手。此时可以借助大模型的多模态识别能力、推理能力等，帮助财务人员完成外部数据采集、数据质量稽核、议题描述和报告框架生成等工作，就能够给财务人员启发与思考，快速适应新的工作职能。

除了企业内部的应用场景外，外部监管部门也在积极探索大模型的应用场景。自2023年起久其与财政部共创了内控报告审核平台，对于每个省数万家行政事业单位内控报告的符合性、真实性和独立性进行检查，传统需要专家人工检查的方式会面临抽查单位数量少、审核内容不全面等问题，而经过大模型的加持，首次实现了对62万家单位3000万份佐证材料的全面审核。同时，伴随DeepSeek为代表的国产大模型的快速发展，模型同时具备评审建模、内控评价和整改建议的能力。

内控报告审核平台经过2年多的应用和训练，已经形成了成熟稳定的智能体，并且可以进行能力迁移，将智能体快速应用在其他同类的监管场景中。在为国资委服务的过程中发现，决算会审时会有大量的非结构化信息，如财务情况说明书、财务专项说明、会计报表附注、中介机构审计报告等，通过复用内控报告审核智能体的能力，选取财务情况说明书作为试点场景，将13个填报要点自动建模为评审要点，根据企业上报的材料自动进行审核、打分和排名，以此提高企业的重视程度，也为未来财会监督、穿透式监管提供更好的支持。

以中央企业穿透式监管建设为例，借助多模态大模型的能力，将财务核心指标和业务核心指标打通，在做开放式问答过程中内置监管主题，问数结果中的财务指标可以逐层向下穿透至业务指标，再结合大模型的理解能力、推理能力和交互式探索能力，就能够形成天然的穿透式监管，追溯到业务源头。并且以大模型作为桥接的通道，还能够降低对现有系统改造的成本，保留现有信息化投资。

但在企业引入新技术时，不能单一的考虑某一个业务场景，而是需要从整体战略规划出发，综合考虑哪些场景优先、需要准备哪些数据、数据安全层面的保障、人员结构是否足以支持等问题。通过久其的实践，归纳总结出三个路径，分别是企业自研、采用通用大模型和采用垂直厂商的小模型三种建设方式，企业可以结合自身管理现状和应用场景按需选择。在选择应用场景时，需要综合考虑使用频率和替代收益两重因素，场景频次、应用人数可以提供更大的杠杆作用，而时间与成本可以作为投入产出的考虑因素，如果新技术的投入远大于产出，就会很难在应用中渗透，也难以长期持久的应用。

本次论坛对人工智能等新技术推动会计数字化转型以及实现会计管理工作的高质量发展进行了积极有效的探索。可以说加快发展新一代人工智能是赢得全球科技竞争主动权的重要战略抓手，也是推动我国科技跨越发展、产业优化升级、生产力整体跃升的重要战略资源。相信随着人工智能与会计行业的不断有效融合，必将推动整体行业迈向新的台阶。