DeepSeek与AI技术协同赋能财务人员 数智化能力提升的机制与路径

融合的大会计体系，主要包括自动化财务会计核算体系、全面化外部数据采集体系、标准化业财数据管理体系、可溯源业财数据分析体系、智能化业财数据应用体系和数智化内部控制与审计体系六个方面。

1. 自动化的财务会计核算体系

数智化时代的财务会计核算，从会计信息采集、会计信息处理及会计信息生成均可实现一键式自动化生成，即经济业务一发生就可自动生成证账表的过程。AI技术在自动化财务会计核算体系中的应用与会计核算各阶段工作特点相关。在会计信息采集阶段，企业所有业务信息均可通过数字化技术采集到数据库中，进而使用数据库技术存储信息。目前，业务信息数据采集主要有以下三种模式：

1. 企业内部业务系统中产生的数据，例如采购系统中的订单数据、生产系统中的产品数据、库存系统中的出入库数据等，均可通过企业内部系统连通的方式进行自动化采集与传输，也可使用财务机器人（RPA）等技术实现大量数据自动化处理；
2. 与企业外部系统产生的电子化数据，例如与银行对账单、与第三方差旅系统对接等，则可通过 API（Application Programming Interface，应用程序编程接口）等方式完成数据的传输与采集；
3. 内外部产生的纸质数据，则可以通过 OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）和 NLP（Natural Language Processing，自然语言处理）等方式完成数据的采集与电子化。

2. 全面化的外部数据采集体系

财务会计核算体系可以自动化地生成企业内部数据，而形成辅助企业决策的管理会计报告时，往往也会用到企业外部信息，如 GDP信息、行业信息、竞争对手信息等。在海量外部数据信息中如何取到对企业有用的信息，大数据技术和网络爬虫技术等就会发挥其较大优势。从目前技术发展情况来看，Python工具中的网络爬虫技术是获取全面外部数据的一个较好用的技术，而 DeepSeek等大语言模型也可以借助其强大的检索功能和自然语言理解能力帮助企业进行非结构化数据的采集，例如政策法规、行业信息等。

3. 标准化的业财数据管理体系

业财数据管理体系是业财数据采集标准制定、数据存储标准制定与数据存储介质选择的体系，具有数据预处理、数据治理与数据资产生成的功能。由于企业信息化阶段，多数业务系统与财务系统并不相通，各系统间存在孤岛问题，目前大多数企业标准化业财管理体系的形成是以大数据平台建设的形式所呈现，存在着大量的历史数据治理问题与新数据形成标准的问题。随着国家越来越强调数据资产形成与数据