脱离五光十色的技术,你能用AI做什么?——改变从无需报销开始

数据猿 2025-09-30 10:27



脱离五光十色的技术,你能用AI做什么?——改变从无需报销开始图1

报销革命——企业智能化升级的开端。

脱离五光十色的技术,你能用AI做什么?——改变从无需报销开始图2

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在数据猿过去的多次采访中,在“AI替代人类工作”这个话题上,众多业内人士都表达了相同的观点:短期内势必会带来部分基础岗位需求的减少,但从长远来看,人类可以将更多时间用在价值度更高的工作上。几乎存在于每个企业内部的,耗时耗力但又必须做的基础工作是什么?我想会有很多。

今天提名其中一个:报销。员工提交报销单后 财务需花大量时间核对审批,如发现错漏还需返工至提交者,整个流程依靠人力协作极其繁琐。未来的智能化报销流程是怎样的?报销+AI会产生怎样的化学反应?

9月26日,由合思主办、德勤战略支持的「AI在当下 | 2025未来财务人大会」北京站圆满落幕,大会汇聚200余位企业CEO、CFO、CIO及财务先锋,聚焦“L5级无需报销”前沿实践,为我们展示了未来企业的智能财务管理蓝图。

什么是L5级无需报销?


就在几年前,“无需报销”还只处于概念阶段,如今它已近在咫尺。这一阶段彻底改变了以往L1-L4流程驱动业务的方式,采用AI驱动系统、商业模式乃至人的思维转变,让AI与人类成为协同合作的同事,在全场景、全链路实现AI智能化的无需报销。

脱离五光十色的技术,你能用AI做什么?——改变从无需报销开始图3

L5级无需报销实际应用是怎样的,接下来我们通过对比表格来具体拆解每一步:

脱离五光十色的技术,你能用AI做什么?——改变从无需报销开始图4

从表格中可以看到,L5级无需报销从全流程颠覆了传统报销,如果说从前报销流程的SOP需要链条上每一个人来执行,那现在AI已经将流程变为自动化推进,从“人找事”变成了“事找人”,每一环节可查,全流程清晰明了。

报销环节走到最后,来到了财务人员的审批过程,如果只是提交流程自动化,财务人员依然承担着很大的审批压力。合思AI审核的核心思路是将真实企业管理方式系统化,采用“风险分级处理”——高风险单据,AI直接升级人工处理;中风险单据,AI分析后人工复核;低风险单据,AI直接处理。

过去审批人需主动在系统中找单据,效率低且易遗忘;如今系统主动将异常事项推送给审批人。过去审批依赖个人经验,标准不一且难以追溯;如今审批基于统一规则和数据,标准唯一且合规可靠。此外,AI可7天24小时不间断工作,将单张单据平均审批时间从过去的几小时甚至几天缩短至2分钟以内。

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AI存在幻觉,如何让人信任?


AI的幻觉问题目前依然是阻碍AI真正落地企业的重要因素,合思创始人兼CEO马春荃表示:

AI会有幻觉,人类也会有,而且人类的幻觉也很重,且人类的幻觉是具有不确定性的。

马春荃认为,AI幻觉的产生主要有三个原因:

第一个原因是数据的不及时。ChatGPT刚刚发布时,是用2022年之前的数据来训练的,如果你向它提问一个不在这个时间范围内的事情,它就会瞎编。但是你告诉它:“如果你不知道不要瞎编”,它就不瞎编了,这一点上甚至要比人类好,人类可能还会因为种种原因而撒谎,但对于大模型,如果提示词里面写明不能胡编乱造,它就不瞎说了。

第二个原因是联网查询信息的不确定性。为了弥补数据的不足,现在大模型可以开启“联网查询”选项。但是这个信息和预训练用的信息有一个显著的差别,就是会有错误。如果网页上有一个假网站,被大模型捕获了,它无法识别真假。

第三个原因是小概率的偏差。如果你给大模型一张六根手指的图片,问它有几根手指,它会说5个手指,这不是大模型在骗你,而是因为六根手指在现实中是极其罕见的,在大模型预训练的时候不会学习这类知识。

在财务领域里,以上导致幻觉的三个因素可以做到被极大的克制。

首先提供给大模型来训练的数据可以更全面,其次必须是正确的,然后小概率事件可以逐渐识别出来,不断地识别这些badcase积淀为案例,就可以减少误差。

大模型之所以有幻觉是因为这几个方面做得不够好,同样的条件下如果是人类员工,也会有幻觉。相比大模型,人的幻觉反而是不可预测很不稳定的,而大模型不会出现这种情况。

放在实际应用场景里看,我们可以将不同的场景进行分类,成熟并且风险概率低的一些场景拿出来完全给到AI处理,目前还不太完备、不太成熟的场景,我们将AI放到辅助的位置,让人在AI的基础之上去查缺补漏。原来财务负责人每个单子都要审,现在只需要特定去审一些较为复杂的单子,就做到了很好的降本增效。

财务数据涉私涉密,如何保障安全?


财务数据作为企业内较为核心且私密的数据,合思如何搭建企业客户与大模型的最后一道信任桥梁?

马春荃表示,对于不同类型的数据,处理方式也会不同。对于不太敏感的数据,就可以完全信任公有大模型,合思与客户会签署安全协议,大模型不会存储,也不会记忆这些数据。对于较为敏感的数据,客户可以不用公有的大模型,用合思的私有大模型,数据在模型里使用完之后就删除。

如果以上两种方式仍觉得不能完全信任,可以在本地部署专属的私有化模型,只连接本地的专属数据,不使用联网功能。

未来的企业工作场景:全员懂AI


马春荃认为,未来企业不是要招AI专家,而是全部员工要懂AI、会用AI,具备运用AI协同工作的能力。

“如果我是财务负责人,我把AI看作纯技术能力,我不懂写代码,不懂编程,这些事要让技术人员来干,我要做的是等模型调试好后直接使用。那就会产生一个问题:技术与业务的断层。

即使是非技术人员,如果你的岗位需要使用AI,那你就要把它弄懂,并不是说要去学习怎么编程、怎么写代码,而是将自己的业务知识教给AI,将AI从一个有一身本领但不知道怎样工作的角色,转变为可以灵活处理业务的好帮手。 ”

马春荃分享了一个身边的例子:合思的一名员工离职后去做了合思的集成外包商,之前在合思是做客服,完全不懂代码,但是他懂业务。他用了不到一个月的时间,就开发了基于合思产品的单点登陆的系统集成的平台,又用了大概半个月的时间,让我们的系统集成可以在集成接口发生调整的时候,通过三两句话重新集成起来。

过去如果接口调整,需要打开代码库,重新把这个字段定义清楚,再把它对接起来,现在它不但能够自己把集成做完,而且可以通过自然语言让这个系统非常神奇的完成了适配。其实我们不需要那么多的技术专家,我们需要的是懂业务的人,因为AI可以帮你干技术活,你只要吩咐它就可以。学会与AI沟通,知道怎样与他交流可以达到你想要的结果,这非常重要。

AI不是炫技,把AI真正嵌入到业务中,提高工作的效率,切实解决问题,比机器人跑酷要更有意义。早期做技术都会追求炫酷好看,但我们最终的目的是技术为人类服务,技术改变生活。企业的智能化变革,或许从一张发票开始。


文:冷画屏/ 数据猿
责编:凝视深空 
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