DeepSeek 在财务智能运营场景中的应用

DeepSeek 在财务智能运营场景中的应用 王小雪郭奕■ 的 DeepSeek 大语言模型，凭借“成本优势、复杂逻辑推理、开源生态”3 大维度的突出表现，迅速成为全球人工智能领域的焦点。DeepSeek 依托多模态数据处理与智能推理引擎的技术创新，能够高效联合解析文本、图像、表格等异构数据，其复杂推理与深度分析能力，精准契合财务领域对数据深度分析和推理的专业需求。上述技术特性已充分显现出 DeepSeek 在财务领域的应用潜力，本文将重点探讨其在财务流程优化与智能运营场景中的创新实践及应用价值。 摘要 ：人工智能技术的突破性发展正加速财务领域智能化转型进程。本文聚焦大语言模型 DeepSeek 在财务智能运营场景中的应用，分析其在智能采集、智能报账与审批、智能财务审核、智能问答、智能对账等场景中的创新实践。实践表明，企业借助 DeepSeek 的多模态处理、语义理解与逻辑推理能力，可解决非标票据智能识别、复杂财务规则理解、跨系统数据关联校验等技术难点，并通过构建财务智能审核体系实现风险全流程智能管控，促进财务职能由基础核算向战略决策支持升级转型。 规管控，颠覆传统人工录入与半自动化处理模式，全方位提升财务数据采集质效。 1. 多 源 异 构 数 据 预 处 理。针 对财务部门日常需处理的海量且繁杂的 发 票、合 同、对 账 单 等 文 件 资 料，DeepSeek 依托多模态处理技术，能够对 Word、PDF、图片等多种来源的异构文档与图片进行数据预处理，包括精准识别并剔除文件中的乱码、依照行业标准进行格式转换、将文件中的混合内容进行清晰分离，同时利用先进的图像去噪算法清洗数据，将繁杂无序的异构数据规整为标准化格式。 关 键 词 ：DeepSeek ；智 能 采 集 ；智能报账与审批 ；智能财务审核 ；智能问答 ；智能对账 一、应用场景 2. 多模态数据智能识别。DeepSeek通过深度学习构建的动态特征识别网络，不仅可以自主且高效地提取发票、行程单等具有固定模板的信息，还能突破传统光学字符识别（OCR）技术在格式上的局限，即使面对网银付款截图、会议签到表、入库单以及销售清单等非制式文件，也能快速精准识别出全量数据。 传统财务流程中重复性任务效率低下、人工操作失误导致数据偏差等问题，制约财务管理效能提升。企业可基于 DeepSeek 多模态交互等核心能力，构建包含智能采集、智能报账与审批、智能财务审核、智能问答及智能对账的财务流程自动化智能应用，显著提升财务工作效率与准确性。 中图分类号 ：F275文献标志码 ：A文 章 编 号 ：1003-286X（2025）09-0057-03 人工智能技术的快速发展正深刻重塑财务领域的工作模式，大语言模型作为人工智能的重要分支，其在自然语言理解、多模态交互等方面的能力为财务流程自动化与智能化转型提供核心驱动力。在此背景下，中国人工智能企业深度求索自主研发 3. 数 据 智 能 校 验 与 合 规 管 控。DeepSeek 利用中文垂直领域语义理解与逻辑推理能力，能自动解析票据、单据中日期、金额、税号等关键信息， （一）智能采集 DeepSeek 以其多模态数据采集与整合能力，通过数据自动预处理、全量数据智能识别、数据智能校验与合 求。一旦提单信息存在报销必填项未填写完整情况，DeepSeek 会及时发出针对性提醒，引导用户以语音或手工录入的方式补充相关信息。四是逻辑校验与报账单据生成。确认提单后，DeepSeek 将对各字段间的逻辑关系进行严格校验，最后自动生成报账单据。 并构建多维数据校验模型对采集到的数据实施智能校验与合规性管控。以增值税发票处理场景为例，DeepSeek不仅能够迅速提取票面信息，还可依据税号校验规则、金额勾稽算法等多个智能校验点，对异常数据发出实时预警，确保采集到的财务数据准确无误且符合合规要求。 活性。同时，智能审核模型能够自动将制度文档中的非结构化要求转化为可执行代码，实现制度条文到技术规则的智能映射，显著减少企业在规则维护、隐性审核逻辑梳理等方面的人力投入。 2. 报销单据智能校验。当报销单据流转至审核环节，智能审核模型可精准识别业务单据及附件中的结构化与非结构化数据，并根据单据内容自动匹配既定审核规则，针对多方面展开智能校验 ：一是合规性审核。智能审核模型突破传统规则引擎仅进行字段比对的局限，通过票据要素关联性验证，对票据合规性、标准合规性、付款合理性、合同合规性等展开全面审查。以差旅费报销审核为例，智能审核模型不仅提取发票金额、时间等基础字段，还能通过分析行程轨迹中的定位信息与酒店水单地址的时空匹配度，验证差旅轨迹真实性。二是异常情形识别。智能审核模型依托DeepSeek 知识图谱技术，能精准识别各类异常情形。例如，通过跨系统数据比对发现同一报销周期内不同部门出现供应商开具连号发票，且收款账户存在隐性关联等情况，即可自动判定为“可能存在违规报销风险”。基于校验结果，自动生成“通过”或“待人工二次确认”的审核意见。若报销单据存在多项不合规问题，如在测试中发现“差旅申请城市与机票目的地地理编码不符 + 住宿发票金额超标 + 水单入住时间与行程单不一致”等复合问题，智能审核模型通过强规则适配能力逐条匹配规则、标记风险点，并移交人工二次确认，有效拦截违规操作，显著降低漏检率。3. 可视化审核报告生成。报销单 2. 智能审批。领导可借助点选智能提示词、语音输入等便捷方式进行业务审批操作。DeepSeek 通过语义解析技术可自动读取单据关键信息，并依据预设审批规则精准执行审批指令，生成“报账主体——业务类型——时间维度”的动态可视化审批看板，直 观 呈 现 待 审 总 量、金 额 分 布 及 异常波动趋势等指标。结合智能算法，DeepSeek 能实时标红异常单据并关联提示相应风险类型，实现风险穿透式审查，同步生成智能审批建议，辅助领导审批决策。领导可通过语音指令直接批复或调用智能推荐的对比分析方案，一键调取关联历史单据及相似案例进行多维度交叉验证。 （二）智能报账与审批 凭借自然语言理解、规则学习与场景解析能力，DeepSeek 能够自动识别报销场景类型，智能匹配适用规则，引导员工完成费用类型、时间、金额等信息填报，同时辅助领导进行审批决策，支撑企业构建从票据识别到自动填报、智能审批的全流程闭环管理体系，实现报账流程智能化与便捷化。 1. 智 能 提 单。主 要 包 括 以 下 环节 ：一是报销数据训练与能力强化。DeepSeek 能够对增值税发票、电子凭证等多元历史报销票据进行深度挖掘，同时结合金额、开票日期等关键字段的结构化标注数据，持续迭代并强化自身在票据识别与分类、费用类型判别等场景中的识别能力。二是报销指令交互与需求解析。员工提单时，可在报账对话框上传多格式单据、发票以及附件等资料，以语音交互或手工输入的方式向智能财务助理发出报销指令，也可直接点击预设的提示语，以此触发智能财务助理的工作流程。DeepSeek 能够秒级识别单据关键信息、明晰员工需求，自动解析所需报销场景并筛选适配报销模板。三是报销规则匹配与填报提醒。DeepSeek依据内置的企业财务制度可智能匹配相应费用类型所适用的报销规则，并展示详细的推理过程，确保填报准确性。此外，DeepSeek 可理解企业各项费用报销政策，精准把控单据填报要 （三）智能财务审核 DeepSeek 依托“规则 + 自然语义 +意图”的多维度审核能力，重塑财务审核模式，显著提升财务审核效率，助力企业构建财务智能审核体系，实现降本增效和智能风控目标。 1. 智 能 审 核 模 型 与 规 则 库 构建。在报销单据审核前，企业可融合DeepSeek 与 检 索 增 强 生 成（RAG）技术打造财务审核规则库，提高审核效率和精准度。在此基础上，企业可进一 步 应 用 DeepSeek 构 建 智 能 审 核 模型。该模型不仅能直接调用财务审核规则库中预置的成熟审核规则迅速部署标准化审核流程，也支持财务人员按需对规则阈值、条件等进行可视化调整，兼顾审核效率与规则定制的灵 据审核完成后，智能审核模型将自动 生成可视化审核报告。报告以高亮形式突出显示异常字段，辅助人工快速定位与修正问题，并以红色标识“未通过”、绿色标识“已通过”，直观呈现审核规则的通过状态，实现从“事后纠错”向“事中管控”的转变。此外，智能审核模型可通过不断积累和分析审核数据，提升“审核——学习——迭代”闭环效率，持续增强审核能力与准确性。 财务流程咨询等场景下的信息获取需求。最后，企业通过持续更新知识库中的个性化制度文件，确保知识库内容与现行规范同步，进而提高智能问答助手的准确性和时效性。 间 + 金额”精准匹配、模糊容差匹配等基础规则以及自定义业务标识关联规则等。 2. 自动化对账执行与智能差异分析。智能对账系统识别对账意图后，调用对账小模型进行交易方、金额、时间等多维度交叉校验，实现高效批量匹配。针对未匹配记录，对账小模型自动分类差异类型（如未达账项、重复录入等），结合上下文推测差异成因，并生成解决方案建议，降低人工排查难度。自动对账完成后，可视化界面集中呈现差异清单及推荐处理建议，财务人员可便捷调阅原始凭证快速复核，确认或修正建议，并将人工决策反馈至对账小模型，形成优化闭环。 2. 财务知识问答。企业预先将会计政策、行业研究资料、税收政策法规、专业期刊、企业案例等资料更新至知识库，智能问答助手通过理解财务专业名词、制度规则和业务逻辑等知识，可为不同职能角色提供精准知识服务。此外，智能问答助手能够结合实际业务场景进行深度分析，如在企业税务筹划方案评估中，可依据现行税收政策法规，评估企业现有税务处理方式对税负的影响，并结合企业业务模式提供合法合规且节税效果更为显著的税务优化方案。 （四）智能问答 为应对海量信息管理与知识共享难题，企业可运用 RAG 技术搭建融合公司制度、财务知识等内容的私域知识库，结合 DeepSeek 深度学习、推理及语义理解能力，构建企业专属智能问答助手。 智能问答助手基于企业个性化知识库，将公司制度、财务知识等信息转化为问答形式进行知识向量化处理，并通过深度学习与监督微调深度掌握企业各类知识，构建知识图谱，快速适配新业务场景。当用户针对各类私域问题提问时，智能问答助手能够精准理解问题语义，并将其映射至知识图谱，结合上下文进行推理，快速生成准确且详细的答案，实现对知识需求的精准响应。 3. 对账结果生成与系统优化。智能对账系统依据对账结果自动生成对账明细表、差异汇总报告、调整分录建议和预警提示，并同步回传至财务系统完成账务更新，实现财务数据端到端闭环管理。此外，智能对账系统可基于人工审核反馈数据，动态优化匹配规则与微调对账小模型，强化对账能力。同时，智能对账系统全程记录操作日志，确保审计追踪符合合规要求。 （五）智能对账 传统对账模式下，对账工作主要依靠人工操作，且对账结果取决于财务人员经验和责任心，导致对账效率较低、风控滞后。为此，企业可深度融 合 AI 技 术，应 用 DeepSeek 建 立 智能对账系统，实现对账流程自动化。同时基于历史对账数据持续训练对账小模型，赋予其复杂场景识别能力，如分期付款拆分匹配、交易备注语义解析等，持续提升其规则适应性与匹配精度。 1. 公司制度问答。智能问答助手首先全面整合与深入学习私域知识库中的财务制度文件、管理规定、业务流程文档以及公共信息，分解制度要点并建立条款间的逻辑关联，为后续制度解答奠定基础。其次，智能问答助手运用语义理解能力精准识别用户问题意图，针对业务背景等信息展开智能推理，秒级输出符合企业表达习惯的规范答案，并同步提供制度条款的原始出处与修订信息，满足员工在跨区域报销制度对比、差旅政策查询、 二、应用价值 1. 对账数据标准化处理与智能规则引擎构建。智能对账系统通过应用程序编程接口（API）、文件上传和数据库直连等方式自动接入银行流水、电子发票等异构数据源，并运用智能识别技术提取结构化与