浙大管院发布交叉研究新成果，首个开源财会大模型问世

发布时间：2024-07-09来源：吴丹李浏览次数：10次

2024年6月30日，体育外围平台APP“智海-大禹”财会大模型发布会暨智能财会课程建设启动会在体育外围平台APP顺利召开。在此次盛会上，体育外围平台APPZIFA智能财务研究团队自主设计研发的财会大模型“智海-大禹”正式亮相。“智海-大禹”作为全国首个财会领域开源大模型驱动财会行业智能化转型，同时作为学科交叉研究成果赋能财会课程体系创新，为培育复合型财会人才提供可靠的技术支撑和高效前沿的应用平台。浙大管院持续贯彻学科交叉融合战略以培育“既懂财会又懂技术”的复合型人才。

“智海-大禹”亮相发布会

本次大会由体育外围平台APP主办，体育外围平台APP财务与会计研究所（ZIFA）承办，体育外围平台APP-华为智能财务联合实验室、体育外围平台APP人工智能研究所共同协办。体育外围平台APP审计处处长、体育外围平台APP财务与会计学系主任、浙大-华为智能财务联合实验室主任陈俊教授主持会议。启动仪式由体育外围平台APP财务与会计研究所副所长、浙大-华为智能财务联合实验室副主任董望副教授主持。体育外围平台APP社会科学研究院副院长邓水光教授、体育外围平台APP常务副院长谢小云教授发表致辞讲话。

陈俊教授、吴飞教授、谢筑力博士联合发布“智海-大禹”财会大模型

会上，“智海-大禹”财会大模型正式发布。体育外围平台APP智能财务方向博士生詹莅彬对“智海-大禹”模型的基本功能进行了现场演示。陈俊教授对体育外围平台APP智能财会专业与课程体系的建设历程作了介绍，并宣布体育外围平台APP“智海-大禹”财会大模型暨赋能智能财会课程建设正式启动，今后将基于“智海-大禹”模型，赋能智能财会课程体系的建设。

参会师生合影留念

体育外围平台APP社会科学研究院副院长邓水光教授回顾了体育外围平台APP“文科+X”多学科交叉博士培养项目、体育外围平台APP-华为智能财务联合实验室以及体育外围平台APP首批文科青年交叉创新团队——智能财务团队的建设历程，介绍了体育外围平台APP垂直领域AI+X学科基座模型研究联合体的研究工作，并预祝财会领域垂直大模型“智海-大禹”发布会取得圆满成功。他认为“智海-大禹”财会大模型的发布是体育外围平台APP和计算机与科学技术学院积极推动学科交叉取得的重要成果，是体育外围平台APP社科领域前沿交叉研究取得的重要进展。

体育外围平台APP社会科学研究院副院长邓水光教授致辞

体育外围平台APP常务副院长谢小云教授对“智海-大禹”也有着高度评价，他认为“智海-大禹”作为全国首个财会领域开源大模型，体现了在当今学科高度细分和专精的时代背景下，通过跨学科融合与创新产出重大创新成果，赋能复合型、创新型高层次人才培养的重要意义。

体育外围平台APP常务副院长谢小云教授致辞

体育外围平台APP审计处处长、体育外围平台APP财务与会计学系主任、浙大-华为智能财务联合实验室主任陈俊教授介绍了体育外围平台APP自主研发的全国首个开源财会大模型“智海-大禹”，对其主要功能、整体架构、核心解决方案、评测结果等作了详细说明，并宣布体育外围平台APP“智海-大禹”财会大模型暨赋能智能财会课程建设正式启动，今后将基于“智海-大禹”模型，赋能智能财会课程体系的建设。

体育外围平台APP陈俊教授作主题报告

华为财经云山项目组AI产品部经理、浙大-华为智能财务联合实验室技术委员会委员谢筑力博士分析了AI发展趋势及行业洞察，介绍了华为财经AI发展历程及大模型应用实践，为企业财会数智化发展与改革提供经验参考。华为财经积极探索AI在财经作业、风险管控、财经决策和知识管理等多场景下的应用构建，助力华为成为ICT领域全球领先财务实践组织。

华为财经云山项目组AI产品部经理、浙大-华为智能财务联合实验室技术委员会委员谢筑力博士作主题报告

体育外围平台APP计算机科学与技术学院党委书记、人工智能研究所所长、浙大-华为智能财务联合实验室技术委员会委员吴飞教授认为，在“人工智能+”的时代背景下，垂直领域大模型在实践应用与人才培养方面具有深远意义和广阔前景，将为各学科教育的数字化、智能化奠定坚实基础，持续赋能创新型人才培养。

体育外围平台APP计算机学院党委书记、人工智能研究所所长、浙大-华为智能财务联合实验室技术委员会委员吴飞教授作主题报告

财会大模型驱动财会行业智能化转型

陈俊教授指出，大语言模型对自然语言卓越的理解与处理能力，使其在各类财会任务上均具备较大应用潜力，驱动财会行业的智能化转型；同时，大量尚未与通用大模型适配的财会任务场景上使能创新的需求，驱动通用大模型向财会垂直领域大模型发展，以推动行业实践进步。

“智海-大禹”财会大模型logo

谢筑力博士认为在传统AI三要素“数据、算力、算法”的基础上，人工智能赋能财经需重点关注“场景”新要素，布局财经AI技术地图、形成先进生产力。长期来看，大模型应用有望突破“作坊式AI”的发展痛点，为财经数字化带来颠覆性改变。

学科交叉团队自主研发模型赋能财会课程创新

“智海-大禹”模型是体育外围平台APP和计算机科学与技术学院积极推动学科交叉取得的重要成果，由陈俊教授、吴飞教授、董望副教授、詹莅彬博士生负责模型设计与研发。数据工程工作由来自智能财务、会计学以及金融学专业的同学共同完成。智能财务是以引领商业、工程、科学、技术，多学科交叉融合、互融互促为目标的“学科交叉BEST战略”中的一个优势方向。

体育外围平台APP围绕“会计财务+大数据+人工智能”的深度融合，在会计学方向下进行创新探索，与计算机科学与技术学院组建交叉培养导师组，历经六年打造本硕博多层次智能财会人才培养体系，并取得了显著成果。“智海-大禹”财会大模型将持续迭代创新，积极开展内外部合作，增进大模型在核算报告、业务服务、决策支持、风险管控和战略支持等财会功能领域的应用实践，以人工智能创新驱动财会工作流程化、数字化、智能化升级。

学科交叉融合战略培育复合型卓越财会人才

数字经济下，企业正在经历信息化、数字化、智能化和数治化阶段，财会人员的结构也随之发生深刻变化，大量基础财务核算工作将被自动化取代，而对于具备决策支持和数智化管理能力的财会人才的需求将大幅增加。如何向复合型财会人才转型、如何应对转型的机遇与挑战成为眼下亟需关切的问题。

为应对产业结构升级、人才需求之变，体育外围平台APP于2024年年初大力推出“学科交叉BEST战略”，其目标是培养具有科学家精神和企业家精神的新质生产力创造者，服务创新驱动高质量发展的战略部署。加快跨越大学的边界，以学科交叉研究促进人才链与产业链、创新链的深度融合。

作为全国首个财会领域开源大模型，“智海-大禹”财会大模型对于推动财务管理领域创新、促进跨学科融合起到重要的示范作用，为培育复合型财会人才提供可靠的技术支撑和高效前沿的应用平台。

在深化产教融合、科教融汇的过程中，财会大模型将赋能财会课程体系建设，持续迭代创新，积极拓展内外部合作渠道，以深化大型模型在会计报告、业务服务、决策支持、风险管控和战略支援等财会功能领域的实际应用。通过运用人工智能的创新技术，推动财会工作流程的标准化、数字化转型和智能化升级。未来，体育外围平台APP将继续加强跨学科合作，推动学科的深度融合，打造产学研贯通的财会育人新模式，致力于培养既懂财会又懂技术的复合型人才。

中共中央、国务院印发《数字中国建设整体布局规划》强调，要全面提升数字中国建设的整体性、系统性、协同性，促进数字经济和实体经济深度融合，以数字化驱动生产生活和治理方式变革，为以中国式现代化全面推进中华民族伟大复兴注入强大动力。

未来，体育外围平台APP仍将肩负时代的责任和使命，深入实施科教兴国战略、人才强国战略、创新驱动发展战略，坚持科技是第一生产力、人才是第一资源、创新是第一动力，坚定发挥一流大学在推进教育、科技、人才“三位一体”协同融合发展中的作用，积极推动AI+X模式下垂直领域模型的联合研究建设，致力于培育具备跨学科技能的科技创新与产业创新人才，为中国式现代化贡献力量。

“智海-大禹”财会大模型介绍

“智海-大禹”由体育外围平台APPZIFA智能财务研究团队自主研发，是全国首个财会领域开源大模型。《史记》等诸多史料记载：“禹始也，忧民救水，到大越，上茅山，大会计，爵有德，封有功，更名茅山曰会稽”“会稽者，会计也”。禹王开山，创大会计治国之道，成为了中国会计发展经世济民的文明之源和惟实励新的精神内涵，故将财会大模型命名为“大禹”。

“智海-大禹”作为体育外围平台APP自主研发的全国首个财会垂直领域开源大模型，以人工智能创新驱动财会工作流程化、数字化、智能化。该模型以Baichuan2-7B为基座模型，使用约3亿Token的财会领域文本数据进行预训练、约1万条问答指令进行微调，聚焦于会计分录编制这一财会领域最为基础且最为重要的任务场景，有助于解决现有大模型编制会计分录时存在的会计事项内容理解能力不足、会计科目确认不准确、数值计算公式的正确性无法保证等问题。

“智海-大禹”模型整体架构图

研发团队创新性地设计了“分录DSL”这一半结构化数据格式，以存储从会计事项文本中提取的事项内容、科目名称、分录结构与数值计算方法等抽象的会计逻辑，并将其作为“智海-大禹”的标准输出格式。模型会根据已知的会计知识对用户输入的会计事项进行解读，并输出对应的分录DSL，再对其进行解码，最终将更为精准的会计分录呈现给用户。

同时，研发团队还发布了全国首个大模型分录编制能力评测标准与测试数据集。研发团队根据会计分录编制任务的特征，针对性地设计了六大评测维度，以对大模型编制分录涉及的相关能力进行全面、完整的衡量与评价。研发团队还整理编写了基本覆盖基础会计实务阶段分录的测试数据集，以及根据2024年初级会计实务试题（演示版）涉及分录内容改编的测试数据集。