【数智技术】基于大模型的功能型财务公司研究

摘要

一

研究背景

二十大以来国有企业改革进入深化阶段，国资委提出加强科技创新和管理提升的重要任务。中国大唐集团财务有限公司深入分析外部形势政策变化，主动作为，主动求变，力争通过大模型等新质生产力，解决企业发展问题，力争打造功能型财务公司，并结合司库体系建设，在大唐集团金融板块发挥关键作用，实现资金有效管理、风险控制和决策支持。财务公司深入挖掘业务场景，在反洗钱风险控制、信贷业务全流程管控、司库监控、智能投资等方向，充分结合人工智能与大模型技术，有效提升企业管理效率和竞争力。

二

大模型研究现状

（一）以大模型为主的新质生产力高速发展

新质生产力强调的产业深度转型升级与大模型的价值契合度高，AI 大模型是集智能感知、智能分析、智能决策、智能执行等功能于一体的泛在性强人工智能技术。人工智能技术已成为现代工业生产的核心组成部分，能够大幅提高生产效率，优化资源配置，降低生产成本。

（二）深化数字化转型，财务公司为新质生产力注入强劲推动力和支撑力

财务公司抓住强化数字化作为产业发展核心战略举措的思想认识，全局谋划和统筹布局，加强资源配置，提升自主创新能力，全力推进产业数字化、管控数字化、数字化新基建发展，通过数字创新动能推动高质量发展。

三

基于大模型的业务场景案例分析

（一）反洗钱+大模型案例分析

1.反洗钱的挑战和需求

反洗钱（AML，即Anti-Money Laundering）是全球金融机构和监管机构关注的焦点。金融犯罪分子通过复杂的方法进行洗钱活动，利用金融系统的漏洞将非法所得洗白为合法收入。传统的反洗钱方法，例如规则驱动的检测系统，面对现代洗钱活动的复杂性和高频交易往往显得力不从心。主要挑战包括：

海量数据处理：金融机构每天处理大量的交易，如何在海量数据中快速发现可疑交易

复杂交易网络：洗钱行为者利用复杂的交易网络逃避监控，如何识别隐藏在多层次交易背后的真实意图

实时性需求：反洗钱需要实时监控和即时反馈，传统方法无法满足这种需求。

高误报率：传统系统常会产生大量误报，如何在保证检测效果的前提下减少误报，避免资源浪费

2.大模型在反洗钱中的角色

大模型，特别是基于机器学习和深度学习的模型，提供了一种应对反洗钱挑战的新方法。这些模型能够处理大量的交易数据，自动学习交易的正常模式和异常模式，从中检测出潜在的洗钱活动。其主要优势包括：

自动化处理：大幅减少人为干预，提高处理效率。实时监控：借助实时数据流处理技术，实时监控交易活动，快速响应可疑行为。高准确性：通过训练数据，不断提升检测准确性，降低误报率。模式识别：能够识别复杂交易网络中的隐藏模式，揭示洗钱行为者的真实意图。

3.案例分析基于深度学习的反洗钱系统

财务公司选择了基于深度学习的模型，主要包括：

Transformer

用途：处理时间序列数据，分析交易的时间特征。优势：能够捕捉长时间跨度的交易模式，提高时间特征的分析精度。结构：由编码器和解码器组成，编码器用于处理输入序列，解码器用于生成输出序列。每个编码器和解码器层包含多头自注意力机制和前馈神经网络。算法原理：利用自注意力机制（Self-Attention）计算每个时间步的权重，从而更好地捕捉不同时间步之间的依赖关系。

大语言模型（LLM）

用途：处理非结构化数据、识别语义信息并通过信息交叉比对和验证识别风险和异常行为。优势：在处理文本数据和复杂语义理解方面表现优异，能够从非结构化数据中提取有价值的信息。结构：通常基于Transformer架构，如GPT（生成式预训练模型）系列，包含多个层的自注意力和前馈神经网络。算法原理：通过预训练和微调（Fine-Tuning），模型能够在大规模文本数据上学习语义表示，并在特定任务上进行调整。

图神经网络（GNN）

用途：挖掘复杂交易网络中的潜在关系，识别隐藏的洗钱网络；用于异常检测，通过重建误差识别异常交易。优势：能够有效处理图结构数据，捕捉交易网络中的复杂关系和模式。结构：包括节点嵌入、消息传递和聚合机制。常见的GNN变体有GCN（图卷积网络）、GAT（图注意力网络）等。算法原理：通过节点间的信息传递和聚合，GNN能够学习图结构数据的表示，从而识别复杂的关系和模式。

4.基于大模型的反洗钱系统实施过程

数据预处理

步骤：将交易数据进行清洗和规范化处理，包括去除噪声数据和标准化处理。目的：保证数据质量，提高模型训练的效果。使用方法：数据清洗工具和框架，如Pandas、NumPy等。

特征工程

步骤：提取交易特征，包括交易金额、频率、交易对手特征等。目的：为模型提供有意义的输入特征，提升模型的识别能力。使用方法：特征选择和提取技术，如主成分分析（PCA）、特征嵌入等。

模型训练

步骤：利用历史交易数据训练模型，采用交叉验证评估模型表现。目的：确保模型在不同数据集上的泛化能力，提升检测准确性。使用方法：监督微调（SFT）、低秩适应（LoRA）等技术，使用框架如PyTorch、TensorFlow等。

运维部署

步骤：将训练好的模型部署到生产环境，实时监控新交易，自动标记可疑交易。目的：实现对实时交易的自动化检测和预警。使用方法：使用容器化技术（如Docker）和部署框架（如Kubernetes）进行模型部署。

人工审核

步骤：对于模型检测出的可疑交易，交由人工审核以确定是否需要进一步调查。目的：结合AI，确保最终决策的准确性和可靠性。

5.基于大模型的反洗钱系统的效果评估

实施大模型后，财务公司的反洗钱系统显著提升了检测效率和准确性。检测准确率提升，可疑交易识别率提升了35%，误报率下降了20%。处理速度加快，实时监控和自动化处理大幅减少了审核时间。风险控制增强，成功识别和阻止了多起重大洗钱案件，有效保护了财务公司的声誉和资金安全。通过采用大模型技术，反洗钱系统能够更高效地处理海量交易数据，识别复杂交易网络中的潜在风险，实时监控和阻止洗钱活动。

（二）信贷业务全流程管控+大模型案例分析

1.信贷业务的挑战和需求

信贷业务是财务公司的重要业务之一，但同时也面临许多挑战，包括风险控制、信用评估、贷后管理等。主要挑战包括：

信用评估复杂性：传统的信用评分模型无法全面考虑客户的信用风险，导致不良贷款率居高不下。风险控制难度：信贷业务涉及多环节、多部门合作，如何在全流程中有效控制风险。数据利用效率低：海量客户数据、交易数据未能充分利用，导致决策依据不充分。不停贷、不还款风险：部分客户在贷款审批通过后出现不还款行为，如何进行有效的贷后管理

2.大模型在信贷业务中的角色

大模型在信贷业务全流程管控中可以发挥重要作用，其主要优势包括：

精准的信用评估：通过对海量数据的分析，构建更精准的信用评分模型，全面评估客户风险。

全流程风险控制：从贷款申请、审批到发放、贷后管理，全流程应用大模型，实现风险控制的自动化和智能化。

数据驱动决策：充分挖掘和利用客户数据、交易数据，提高决策的科学性。

智能贷后管理：实时监控客户还款行为，识别潜在风险，采取及时措施。

3.案例分析智能信贷风控系统

为了增强信贷业务的整体风险控制水平，降低不良贷款率，财务公司决定引入大模型技术全面改进信贷业务流程。具体模型选择如下：

DeepFM模型：用于信用评分和贷款违约风险预测。

HGCC (Enhancing Hyperbolic Graph Convolution Networks)：用于客户分类和信用风险分层。

TWIN (TWo-stage Interest Network for Lifelong User Behavior Modeling)：用于复杂图像数据的处理和客户行为分析。

4.智能信贷风控系统实施过程

数据采集与预处理：收集客户基本信息、交易数据、历史信用记录等。进行数据清洗、整理和标准化处理，以确保数据质量和一致性。

特征工程：提取和生成特征，考虑诸如收入水平、工作稳定性、信用历史、还款记录等信息。利用特征选择和特征生成技术，提升模型的预测能力。

模型构建与训练：使用多种大模型进行训练，结合深度学习和机器学习技术。采用算法融合（Ensemble）技术，提升模型的效果和鲁棒性。

实时风控系统部署：将训练好的模型嵌入到信贷审批系统中，实现实时评估和决策支持。通过API接口和微服务架构，确保系统的高效性和可扩展性。

贷后管理优化：结合大模型构建贷后管理系统，实时监控客户还款记录。预测并预警潜在风险，采取预防措施，降低违约率。

5.智能信贷风控系统效果评估

通过大模型系统的实施，财务公司在信贷业务的整体风险控制方面取得了显著成效，不良贷款率降低。精准的信用评分和风险预测，使得不良贷款率降低了30%。审批效率提升，实时风控系统使得信贷审批效率提升了40%，减少了人工审核时间。贷后管理效果，通过实时监控和预警系统，贷后管理更加智能化，有效减少了贷款违约率。客户满意度提高，由于审批速度和服务质量的提升，客户满意度显著提高。

大模型的引入对信贷业务全流程的管控起到了革命性的作用，通过精准的信用评估、全流程风险控制和智能贷后管理，显著提升了信贷业务的整体水平。

（三）司库监控+大模型案例分析

1.司库管理的挑战和需求

司库管理是企业财务管理的重要组成部分，涉及资金管理、流动性管理、风险控制等方面。主要挑战包括：

资金流动复杂性：大型企业的资金流动频繁且复杂，如何实时监控和管理。流动性风险控制：企业需要保证充足的流动性以应对各类资金需求，同时防范流动性风险。投资与融资决策：如何合理安排资金使用，提高资金利用效率，实现收益最大化。合规与审计：资金管理需要符合国家法规和企业内部规定，如何确保合规和审计的有效性

2.大模型在司库管理中的角色

大模型在司库管理中可以提供全面、实时的监控和分析，其优势包括：全局资金监控：实时监控企业各资金账户的流动情况，提供全局视角。流动性预测：通过分析历史资金流动数据，预测未来的资金流动和流动性风险。投资优化：利用大模型进行投资组合优化，提高投资收益。合规监控：通过自动化合规检查，确保资金流动的合规性。

3.案例分析智能司库管理系统

大唐集团公司由于业务多元化和资金流动复杂，财务公司采用大模型技术提升司库管理水平，确保资金的高效管理和风险控制。财务公司选择了以下大模型：

GNN4TS（时序图神经网络）：用于资金流动的分析和预测。

深度化学习（Deep-Q-Learning）：用于资金投资组合的优化。

规则学习模型：用于合规检测和审计。

4.智能司库管理系统实施过程

数据整合与预处理：收集公司各分支机构、子公司的资金数据。进行数据整合和数据清洗，确保数据质量和一致性。

资金流动监控：使用时间序列模型（如Transformer+位置编码）分析资金流动趋势。实时监控各账户资金变化，通过GNN4TS模型进行动态分析。

流动性风险管理：根据预测数据，制定流动性管理策略。采用蒙特卡洛模拟等方法防范流动性风险。

投资决策支持：利用优化算法模型（如深度强化学习中的Deep-Q-Learning）对投资组合进行优化。提高投资收益率，利用遗传算法（Genetic Algorithm）和粒子群优化（Particle Swarm Optimization）等技术。

合规与审计：通过规则学习模型，自动检查资金流动的合规性。提供审计支持，利用深度贝叶斯网络（Deep Bayesian Networks）进行合规检测。

5.智能司库管理系统效果评估

智能司库管理系统的实施使得大唐集团的司库管理水平显著提升，资金利用效率提高，通过实时监控和优化投资组合，资金利用效率提高了25%。流动性风险降低，预测和管理未来的资金流动，使得流动性风险显著降低。决策支持增强，资金投资决策更加科学，投资收益率提高了15%。

通过上述技术和模型的应用，大唐集团公司在资金管理和风险控制方面取得了显著的成效，进一步提升了企业的财务管理能力和市场竞争力。

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