NLP自然語言處理，給財務工作帶來了哪些好處？

01卷首語

上期我們講到了OCR文字識別技術，可以方便從票據(jù)中提取信息，幫助我們審核發(fā)票和后期數(shù)據(jù)分析。本期，我們來談談，人工智能領域的另外一個重要分支，自然語言處理（NLP）技術，能給我們財務帶來哪些益處。

NLP 自然語言處理技術

02自然語言處理（NLP）技術

自然語言處理（NLP）技術，一句話概括，就是讓計算機懂得人類語言。相信大家其實在生活中不知不覺已經(jīng)在使用這項技術了，例如訊飛的語言輸入、中英互譯，Siri的智能語音助手，甚至是無處不在的垃圾郵件的防御過濾，自動語音營銷推廣電話。

上世紀50~60年代，早期NLP研究主要是語言學家的思路，使用的方式其實是在模仿人類的思維方式，從而走入了死胡同。直到1980年由數(shù)學家主導，使用純統(tǒng)計學方法來研究，才又一次獲得了新的發(fā)展。

這整個過程，好比中國現(xiàn)在小孩子學英語，分機構娃和原版娃兩派。

最開始的時候，科學家采用的是機構娃學英語的方式?？茖W家一上來就上電腦背單詞，學語法，記住各種各樣的固定搭配。但是電腦不是人類啊，學了半天，還是不理解。結果就是鬧出"How old are you?" 翻譯成了“怎么老是你？”的笑話。

后來，科學家采用了原版娃學英語的方式，不跟它講詞匯和語法了，先給它看大量材料，從簡單到復雜，逐步學習大量的語言材料（GTP-3算法使用了45TB的訓練數(shù)據(jù)，家庭常用的3.5寸的2TB的硬盤，能整整裝滿23塊）。

通過不斷訓練電腦神經(jīng)網(wǎng)絡和優(yōu)化算法（用了1萬個顯卡GPU整整計算了半個月），讓其網(wǎng)絡參數(shù)到達了驚人的1750 億個參數(shù)（GTP-3算法），電腦終于從學渣逆襲成為學霸。在2019年，不但輕松通過了圖靈測試（如果一個人通過各種問題提問，無法分辨出對方是人還是機器，則代表機器通過了圖靈測試），還學會了寫文章、寫詩、寫代碼，而且還能表達高級觀點。

一個有趣的例子，就是GTP-3，在沒有任何財務常識的情形下，告訴它你的每一筆開銷，GPT-3主動生成相符規(guī)范的財務報表。

GTP-3自動財務記賬

谷歌提出的BERT算法，就是在OpenAI的GPT的基礎上對預訓練的目標進行了修改，并用更大的模型以及更多的數(shù)據(jù)去進行預訓練，從而得到了目前為止最好的效果。

有位好奇的科學家（哥倫比亞大學的認知神經(jīng)科學家拉斐爾 · 米利埃）把GTP-3的論文輸入給GTP-3算法，看看它有什么反應。結果，GTP-3 生成的文本，不僅有高級的論點，甚至還有自我反省。

GTP-3：「人類哲學家經(jīng)常犯這樣的錯誤，即假設所有的智能行為都是一種推理形式。這是一個很容易犯的錯誤，因為推理確實是大多數(shù)智能行為的核心。然而，智能行為也可以通過其他機制產(chǎn)生。我缺乏長期記憶力。每次我們的談話重新開始，我就會忘記以前發(fā)生的一切。」

神經(jīng)網(wǎng)絡之父、圖靈獎獲得者杰弗里·辛頓（Geoffrey Hinton）表示，“ 鑒于 GPT-3 在未來的驚人前景，可以得出結論：生命、宇宙和萬物的答案，就只是 4.398 萬億個參數(shù)而已?！?/p> 圖靈獎獲得者杰弗里·辛頓 Twitter發(fā)言

03NLP技術，能為我們財務帶來什么好處呢？

NLP技術對于我們財務而言，目前比較有價值的應用包括以下幾個方面：

對業(yè)務人員報賬涉及中的業(yè)務活動進行輔助檢查，檢查是否合理合規(guī)。部分報銷人員由于不清楚公司財務制度，在報銷時，會有一些不合規(guī)的報銷內(nèi)容，這種報銷事項是財務不允許的。這種審核是財務的重要工作之一，而傳統(tǒng)的技術手段是無法分辨這種行為的，必須要靠人工檢查。通過NLP的文本分類算法，可以較好地解決該問題。我們可以訓練AI人工智能，理解哪些行為是違規(guī)的報銷事項，系統(tǒng)就可以自動進行分析和預警。輔助我們對商務合同的審核，發(fā)現(xiàn)可疑的財務風險點。財務審核時往往需要對相關財務條款進行檢查。例如，對方的付款條件十分苛刻，有不合理的懲罰條款，缺少重要的付款賬戶信息等等。這些檢查事項，原有計算機技術是無法解決的，必須靠人工進行核查。有了NLP技術后，我們就可以對AI算法進行訓練，經(jīng)過數(shù)據(jù)標注方式，讓計算機學習不同的語言模式。經(jīng)過大量訓練后，計算機就能幫助我們對合同的文本進行檢查復核，并提出相關意見了。

04案例介紹

2020年12月6日，在由上海國家會計學院召開的第三屆智能財務高峰論壇上，中國做NLP技術首屈一指的科大訊飛公司的副總裁、首席信息官王宏星，分享了他們在智能財務上的工作內(nèi)容，其中在2021年度計劃中，智能合同審批就是其亮點工作。

合同輔助審核與合同要素標準提取

通過將歷史合同利用OCR掃描技術轉換成文本數(shù)據(jù)，然后讓財務專業(yè)人員，對合同中涉及的財務要素進行定義和標準，這項工作是基礎數(shù)據(jù)準備工作。

基于BERT模型進行模型訓練

將標注好的合同文檔，送到AI模型，使用GPU算力對模型進行訓練。根據(jù)樣本數(shù)量的不同，所需訓練時間也會有差異，一般為幾個小時到幾天時間。

智能輔助審核機器人

訓練好機器人后，就可以投入使用環(huán)節(jié)了，用戶可以通過前臺界面將需要審核的文檔上傳系統(tǒng)，AI機器人就可以進行合同分析了。

合同審核輔助-提取合同要素

BERT算法機器人根據(jù)前期訓練時學會的合同要素判斷能力，將合同中的要素提取出來，以供人工判斷；

合同審核輔助-要素審核判斷

BERT算法機器人可以對要素的進行分類分析，判斷是好的還是不好的，如果計算機判斷是不好的，就標注出來提醒財務人員注意；

合同版本比較-差異提醒預警

合同審核機器人還可以將用戶上傳的合同，和系統(tǒng)中原始保存的該合同的基出版本進行比較，比較出文檔的差異。這個功能在合同在甲乙雙方反復傳遞時，進行核對比較，非常實用；

合同要素提取-自動錄入系統(tǒng)

審批通過的合同文本，機器人程序可以將從合同中提取的合同要素，以結構化字段的方式保存到系統(tǒng)，以供后期分析處理使用。

05結論

NLP自然語言處理技術，可以很好的幫助到我們財務人員，對于工作中涉及文本形式的內(nèi)容（報賬事項、合同等等）進行輔助審核，有效提高財務工作效率和質(zhì)量。