自人工智能浪潮的关注度持续提升，各行各业都在积极推进“人工智能+”行动。人工智能技术的快速发展也将为财税行业注入新的活力，推动财税赛道再次升级。那么“人工智能+财税”又有哪些应用场景？

近日，标普云总裁杨蜀做客中央广播电视总台大湾区之声《科创梦工厂》栏目，与总台记者余玉婷就“人工智能+财税”等话题展开了交流。

中央广播电视总台粤港澳大湾区之声是中国首个专门面向粤港澳大湾区播出的国家级电台频率，以“一流湾区、一流生活”为传播定位，充分发挥广播和新媒体矩阵传播优势，以创新的节目形态、多元的报道内容，立体展现湾区城市的特色与新貌。其中，《科创梦工场》节目为频率重点黄金档节目。节目以介绍大湾区的科技、创新、创业等为主要内容，主要邀请粤港澳优秀科技企业、科研团队、港澳创业人士参与。

本次对标普云总裁杨蜀的采访，更是旨在通过挖掘大湾区优秀科技企业的创业、创新故事，弘扬湾区企业创新精神，传递前沿科技力量，以科技创新赋能湾区发展。

以下为标普云总裁杨蜀访谈内容摘录：

01. 公司基于什么背景下打造财税大模型和财税智能体？

杨蜀：标普云一直深耕在财税的SaaS云服务领域，即将传统的软件升级到云端，提供云上的服务。同时我们一直在关注人工智能的最新发展，尤其在2022年底，我们注意到大模型，它的能力已经实现了从量变到质变的突破。当时大多数人开始使用GPT3.5，而现在已经是GPT4.0 turbo以及更新的版本了，各大厂商也都推出了自己的大模型。

我们意识到这是一个很好的行业升级的机会，就是我们提到的“人工智能+“。于是我们计划用人工智能把我们以前做的财税领域的云服务再来“+一遍”、升级一遍，给客户带来更好的体验，提供更大的价值。 

02. 大模型的应用正在逐步渗透到我们的生活和工作中，作为国内首个财税大模型，应用在财税智能体中，有哪些技术优势和应用的场景呢？

杨蜀：关于这个问题，我想先解释一下什么是财税智能体，或者说什么是智能体。

如果把时光拨回到十几年前，在2007年乔布斯尚未发布第一款苹果手机之前，我们每个人都用的是功能手机，我们是没有智能手机的。那么在2007年乔布斯发布智能手机之后，到今天，我们可以看到，几乎每个人都拥有一台自己的智能手机。在智能手机上，我们每个人都会去使用一些自己常用的APP，来完成我们和网络世界与数字世界的交互。
那么大模型出现之后，为什么我们认为它是最大的一波科技浪潮呢？以前的云服务、云计算提供的是一种算力，而现在我们可以理解为，大模型提供的是一种智力。

打个比方，苹果和安卓手机的操作系统是对计算机软硬件资源的一种调用，它是不能直接使用的。所以我们开发了很多的APP，比如微信、电商和新闻的APP等，通过APP，我们调用了操作系统来完成客户体验的升级。

而大模型类似一个智能大脑，但是我们无法直接使用智能大脑来为我们的日常生活和工作提供便利。于是基于大模型，我们开发了一个叫智能体（agent）的东西，可以简单的类比为是APP，但是它又不完全一样。因为APP实际上是在调用操作系统里面的软硬件资源，智能体实际上是一个媒介，可以更好地帮助我们在工作生活中使用大模型底层的智力。

为了让智能体能更好地服务财税人员，我们需要去掌握大模型底座的技术，并将技术更好地应用到财税工作的场景中。其中有几个核心技术是我们需要掌握的：

第一，大模型是一个非常先进的智能技术底座，但是由于它的问世时间较短，从大模型的开发落地到产品应用，有很多的工程问题要去克服。作为国内首个自主研发的国产化财税大模型，我们积累了非常多的工程开发经验，帮助非常智能的大模型，能够通过智能体的方式走进我们的应用。

第二，我们必须对财税行业有很深刻的认知和了解，也就是我们讲的行业知识，行业Know-How，将行业知识和大模型的研发能力结合在一起，才能实现“人工智能+财税”，也就是我们所说的财税智能体。

那么关于应用场景，我们推出了智能财税咨询和智能开票的服务。在智能开票方面，以前开具发票，需要财税人员手工整理大量的合同、商品和客户信息。现在通过财税大模型，只要上传一个合同或者一个订单，它即可自行识别相关的信息，然后自动生成发票，经过财税人员的确认之后，即可开具发票。

不管是针对最新的财税知识、财税政策、实操经验相关的咨询，还是在具体工作中如何智能化地管理发票，我们都提供了很好的应用。

 03. 在财税智能体的开发中，大模型如何发挥关键的作用？

杨蜀：大模型即大语言模型（Large Language Model，LLM），这一波大模型最关键的就是它掌握了人类的知识，这是它的技术的核心之处。当然这里面有很多细节，比如它会将人类所有的知识、所有的文字都建立一个向量数据库。

打个比方，我们的谈话其实是通过一种文字接龙的方式实现的。比如我说：“余老师早，很高兴接受你的采访。” 这句话的每一个字和上面一个字都是有关联的，大模型通过预训练，并行计算能够计算出，当我们说出这个字的时候，下一个大概率会是什么字，并且将它认为概率最大的字呈现出来。

这是计算机的逻辑，和我们人理解知识的逻辑不一样。大模型通过神经网络的计算，以不同于人类理解知识的方式，在不断地学习和掌握知识。

我们讲，什么是人类的知识？我们可能会将知识分成不同的学科，比如语文、哲学、历史、数学等等。但是站在AI的角度，站在计算机的角度，它不会这样去学习。以最流行的神经网络举例，人类的知识就是不到100万个单词的随机组合排列。AI可能未必理解这背后的意义，但是它因为掌握了这种排列组合的规律，所以你也可以理解为，AI从它的角度掌握了人类的知识，所以这是一个非常神奇的地方。

04. 在智能财税咨询的应用场景上面，财税智能体BPai和普通的问答系统有怎样的不同？

杨蜀：BPai，BP是标普云的简称，ai是人工智能的简称，结合在一起就是BPai。那么它有什么不同之处呢？

回到日常的财税工作中，当财税人员遇到问题时，他们会有这样几种方式去寻求答案：比如网络搜索、知识库搜索提问、线下专家咨询等。基于这几种方式，我简单从技术上讲解一下，它们和我们所提供的智能财税咨询的不同。

首先是传统的网络搜索，它会根据问题中的关键词，匹配相应的答案，为提问者提供一些知识的链接，由提问者自行去阅读、理解和判断这些链接。它本质上是一种类似关键字的搜索。

如果我们问的问题比较复杂，它可能并不能准确理解问题的含义，还是通过关键字去搜索答案。同时它搜索出的答案是有排序的，可能包含广告等。这里面的信息量是很多的，需要提问者自行筛选、判断、理解和阅读。

其次是知识库的搜索提问。可以将知识库理解为一个结构化的信息库，通过将事先训练好的知识放进去，然后对提问的关键字进行匹配，推送出相关的答案。可以看到它是具有一定的局限性的，因为它的回答范围较窄，需要后台不断地更新知识库。

而大模型的第一个进步，是它会从语义的角度去理解提问者的问题，而不是通过简单的关键字来判断。

第二，通过大模型深层次的训练，结合它的向量数据库，再加上网络的搜索，我们叫增强式搜索技术，大模型可以针对提问者的问题，现场生成一个最准确、最专业，也最符合提问语义的答案，推送给你。

所以从技术上来说，大模型完全提高了一个维度。从人性角度来说，它一定是更贴心的。从专业度来说它是最实时的，也是博采众长之后最准确的。当然我们也可以提供一些链接供你参考，这是一种对传统搜索的升级。