记者 汪青 在7月6日至8日召开的2023世界人工智能大会（WAIC）上，记者注意到，随着数字化技术覆盖场景的不断丰富，生成式AI和大模型应用已经在众多领域逐步落地。在新技术不断重构千行百业助力其数智化转型的同时，也伴随着一系列新思考和新挑战。

“大模型的训练和应用需要海量的数据，高质量的数据集，而目前数据集不仅规模有限，质量也不统一，同时大模型的计算与储存需要也非常巨大，对于硬件设备和技术需求也非常高。此外，保护用户隐私和数据安全也成为一个重要课题。”中关村数智人工智能产业联盟副理事长、秘书长贾昊在会上表示，数智化转型不仅需要回应当下的市场需求，在业务流程、组织结构、系统平台等方面进行革新，还需要前瞻布局，抢占市场新需要。

多场景应用

近年来，人工智能技术持续升级迭代，随着智能语音、自然语言处理等技术突破，生成式AI和大模型涌入，与各行各业实现紧密融合。其中，智能客服无疑成为最具潜力的场景应用之一。

根据沙利文发布的《2023年中国智能客服市场报告》显示，2022年中国智能客服市场规模达到67亿元，随着智能客服应用场景边界的不断拓宽，不断的拓展向营销、销售等场景，预计到2027年市场规模有望增长至181亿元，市场呈现爆发式增长态势。

沙利文及头豹首席分析师袁栩聪在会上表示，尤其是今年AI大模型的出现，有助于突破“智能客服不够智能”的瓶颈，实现更智能高效和个性化客服产品，助力企业降本增效。比如，容联云“赤兔大模型”在会话分析洞察方面，AI大模型可对沟通记录进行质检标记、主动分析座席工作行为，自动生成最佳实践SOP（支持导向流程），极大挖掘呼叫中心大量会话信息的潜在价值。

在袁栩聪看来，通过结合数据可得性、技术成熟度、应用程度来看，智能客服目前在金融、电商、消费、政务领域的应用程度较高，其中在金融和电商领域的客服业务场景中已经实现了90%以上的渗透。而这种高渗透的实现主要归功于AI技术的发展，以及在客服业务中技术的优化。以金融场景为例，智能客服系统已成为银行客服中心的标配产品，并在客户服务与营销、风控管理、流程优化和客户体验提升等方面得到广泛应用。

与此同时，新技术飞速发展也为办公智能化发展带来更多可能性。展会期间，语言智能科技企业蜜度发布了首个软硬件一体国产化知识问答与内容生成大语言模型——“蜜巢知识问答与内容生成大语言模型”。

据悉，该模型可实时基于用户所输入的文档进行知识增强，并对文档中的相关知识进行定制化的知识问答与内容生成，实现“千文千面，千人千面”式内容生成，帮助企业和个人打造专属的知识问答与内容生成大模型。

作为企业经营的核心要素的财务体系，近些年也在不断加深数字化、智能化能力的建设。目前，不少企业已经将字符识别、自然语言处理、机器学习等人工智能技术应用到财务会计、管理会计、内部控制等财务工作中，加速企业数字化转型。

汇付天下董事长兼CEO、上海国家会计学院兼职教授周晔用一串业务数据对智能财务应用赋能业务进行说明：每天超过百亿结算量全部自动化；近百万商户开票基本自动化；可实现秒级对资金进行查询、汇总和管理；每日处理交易3000多万笔，以及自动生成各部门日报。

中国石油天然气集团公司原总会计师刘跃珍则以中国石油打造智能型全球财务共享服务平台为例，介绍道，“我们财务共享原来设计的方案用工7100人，现在预计只要3300人，目前实际到位的只有2000人，建设中不断优化，建设人均生产力大大超出预期”。

具体来看，其甘肃销售公司共享之前财务人员215个人，共享后压减到83人，降幅达到60%，132个人转岗分流到一线操作岗位和其他部门；长庆油田共享前财务人员1100人，共享后只有630人，整个财务人员降幅超过40%。

挑战并行

在人工智能技术创新迭代加速多元化应用场景的趋势变化的同时，也为各行各业发展带来诸多新思考和新挑战。

从无到有，作为新生事物的智能财务应用对会计政策法规提出新挑战。

“我们现在很多的财务应用场景，已经用了RPA、IPA的应用，内控会不会发生很大的变化，风险点是什么？出了问题谁来承担责任，新的法规里面是不是要重新考虑一下这些问题？”上海国家会计学院智能财务院长、教授、博士生导师刘勤在会上表示，智能财务发展是一项复杂的系统工程，需要持续的改变传统的管理系统及其发展生态，一定是不断变革和不断持续磨合的一个过程，必须在创新支撑理论、跟踪最新技术、探索最佳实践、研发先进产品、对标世界前沿、修订政策法规、培育一流人才和遵循伦理规范等多方面努力。

而对于从业者而言，过去财务人员大量的工作是放在各种凭证票据的处理、核算，以及完成各种报表和报告。周晔认为，在自动化后，财务人员可以从大量繁重琐碎事务中解放出来，将更多的精力投放在业务中，成为公司战略的参与者。

在周晔看来，财务数字化真正的关键在连接、数据、协同、生态。尽管许多企业目前搭建了业务、支付、财务、资金、税务等各类系统，但如何打通不同系统之间的交互和连接、消除“信息孤岛”、实现数据共享和协同，正成为企业数字化转型过程中共同面临的难题。而数字化集成商作为数字生态的新角色，能够通过新的工具和方法论，解决软件无法互通、数据孤岛等问题，实现系统连接、数据集成和流程协同。

周晔认为，支付的进阶是智能财务生态构建中不可或缺的重要元素，不仅具备灵活可配置的支付能力，提供综合资金与财税管理服务，更可提供解决方案定制、SaaS连接、数据集成、智能分析与决策等数字化集成服务。智能财务的数字生态建设需要尽快建立API开放标准，制定公域数据的开放规则，引导和支持数字化集成商发展，共建智能财务生态联盟。

而在智能客服领域，袁栩聪认为，近年来智能客服在各行业渗透率持续提升，智能客服厂商通过产品服务、数据、技术等多方面构建护城河。不过，市场竞争不仅涉及技术应用，更重要是深入理解业务逻辑，企业是否能够沉淀行业数据，实现产品边界的拓宽，以及打造全链路服务需求的智能客服解决方案。

“通过搭建FrostRadar模型评估体系，持续跟踪智能客服市场竞争。洞察发现，领先梯队企业，产品交付与运营经验丰富，在多个行业拥有行业数据资源沉淀；同时，领先企业拥有广泛产品线和强大技术创新能力，投入大量资源进行研发和产品创新。”袁栩聪表示，在激烈的市场竞争中，智能客服厂商核心壁垒还是归根于核心技术创新、行业数据资源沉淀、产品能力以及交付能力的提升，尤其是大模型的到来，如何提升产品能力和交付能力，这直接影响智能客服厂商市场地位。