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我们先来了解下ChatGPT的主要优点
海量的数据驱动：ChatGPT 是一个训练数据驱动的模型，基于 OpenAI 的 GPT-3模型，拥有庞大的语料库，它可以通过不断学习训练数据来提高自己的表现，可以轻松模拟人类的语言表达。
对话理解能力强：ChatGPT 是一个预测模型，它可以理解各种自然语言对话，并生成相应的回答。它的对话理解能力可以帮助完成许多对话任务，如问答机器人、客服机器人等。
自然语言生成能力强：ChatGPT 是一个预测模型，它可以生成各种自然语言文本，包括文章、对话等。它的生成能力可以帮助完成许多文本生成任务，如文案写作、问答机器人等。
跨语言能力强：ChatGPT 支持多种语言，可以在不同语言之间进行快速转换和翻译。
高效可拓展：ChatGPT 是一个高效的模型，它可以快速处理大量请求，并生成相应的答案。还可以通过不断加入新的训练数据来提高自己的表现。
虽然ChatGPT在交互上有着令人惊喜的表现，但是它仍然具有不小的局限性。著名人工智能专家，“卷积网络之父”杨立昆就表示：“就底层技术而言，ChatGPT并不是多么了不得的创新。虽然在公众眼中，它是革命性的，但是我们知道，它就是一个组合得很好的产品，仅此而已。”他认为，人类的思维方式和对世界的感知让人能预想即将发生的事物，这是人类获得常识的基础，而聊天机器人的模型并没有这种能力。语言模型并没有物理直觉，它们是基于文本训练的。如果它们能从庞大的联想记忆中检索到类似问题的答案，则可能会答对物理直觉问题。但它们的回答也可能是完全错误的。依靠自动回归和响应预测下一个单词的大语言模型是条歪路，因为它们既不能计划也不能推理。
所以尽管ChatGPT能够生成合乎语言逻辑的内容，但这些内容可能并不一定是现实本身，所以ChatGPT的回答有时候看起来有些一本正经的胡说八道，这就可能导致幻觉（fluent hallucinations）仍将十分常见，而且很容易被诱发。也就是说，大型语言模型依然是一个能被轻易用于制作听起来很有道理却完全错误的信息的工具。
ChatGPT的局限性
有一定的偏差：像任何人工智能模型一样，ChatGPT 受到训练数据的影响，如果训练数据不充分或不够多样，ChatGPT 可能会产生偏差。使用者需要根据自己的需要进行评估和筛选。
解释性差：ChatGPT 是一个预测模型，它并不能解释它为什么会做出某种决策或答案。
可能存在错误倾向：由于训练数据的限制和模型本身的限制，ChatGPT 可能会倾向于生成错误答案。
过分依赖数据：ChatGPT 受到训练数据的影响，如果训练数据的质量较低，那么生成的文本也很可能较差。
语言表达能力有限：ChatGPT 的语言表达能力仍然有限，有时生成的文本可能不够流畅、不够地道。
不能处理复杂逻辑：ChatGPT 不能处理复杂的逻辑关系，对于需要解决的难题，它的表现也许不如人意。
ChatGPT训练数据截止2021年9月份，对2021年以后的世界和事件的知识有一定的局限性。（注：集成ChatGPT功能的New Bing试用版已经可以捕获互联网实时讯息进行问题回复）
ChatGPT在财务数字化领域的应用场景
毫无疑问，基于海量数据的训练学习，ChatGPT将在C端场景中诞生一系列智能应用，比如与搜索引擎结合的智能应用，文稿自动生成辅助写作，AI绘画，聊天陪伴机器人等，那么在B端领域企业数字化过程中，ChatGPT能否发挥作用呢？众所周知，B端领域最重要的是企业内部信息系统的各种数据，如果企业内部数据能够加入到ChatGPT训练，那么ChatGPT已经完成了社会通用大数据和行业中数据的通用训练，加上企业的小数据，那对企业应用而言一扇全新世界的大门将被打开。
由此可见，答案是肯定的，ChatGPT可以帮助企业训练私有模型，利用企业内部信息化系统的数据来优化经营。(注：近日已有消息称，微软拟向企业提供定制版类ChatGPT）。
当今企业面临的最大挑战之一是难以从各种信息化系统中提取有价值的信息，员工可能难以浏览各种报告和仪表板以找到他们想要寻找的内容。ChatGPT 可以帮助员工使用自然语言简单地询问他们需要的信息，这项技术有可能彻底改变企业与其信息系统交互的方式，使企业员工、领导更容易、更高效地获取他们完成工作所需的信息。
例如，员工无需搜索多个报表来查找特定产品的销售数据，只需询问 ChatGPT，“产品 X 上个月的销售数据是多少？” 然后，ChatGPT 将从信息系统中访问相关数据，并为员工提供清晰简洁的答案。其实像元年的数据智能产品智答（了解产品可咨询文末客服）已经可以做到类似的智能交互，但结合ChatGPT，我们将能打通内外部数据壁垒，比如问题变为“产品 X 上个月的销售数据是多少？与行业同类产品比较如何？”此时，ChatGPT可以利用外部行业的大数据，更好的完成回答。
将 ChatGPT 与财务数字化系统结合使用的另一个好处是它可以帮助弥合技术和非技术员工之间的差距。对于非专业员工来说，一般信息系统可能很复杂且难以使用，ChatGPT 可以提供更直观和用户友好的界面，供各级员工使用，从而显著提升使用效率。
我们梳理财务数字化领域可能的使用场景包括：
客服自动化：比如在财务共享领域，ChatGPT 可以帮助企业实现 24/7 自动化客服，处理用户遇到的财务问题查询，如企业规章、财务制度、政府政策等等，大大提高客服效率的同时，还可以增强用户体验；
内容生成：ChatGPT 可以帮助企业财务人员生成高质量的报表、报告内容，包括常见问题话术扩充、财务审核意见评论、财务汇报材料报告等，减少财务人员的基础工作精力；
财务分析：ChatGPT 可以帮助财务人员自动化收集大量财务数据，提高数据的准确性和及时性；可以通过生成图表和图像等可视化形式的数据，帮助财务人员更好地理解数据的趋势和特征；还可以自动分析财务数据，识别数据中的模式和趋势，帮助财务人员快速做出决策；
知识学习：ChatGPT具备海量的数据，本身就是一个非常丰富的知识库，财务人员可通过它学习到各种财务领域的知识，比如学习如何评估企业财务状况、如何搭建供应商评价模型、如何做客户价值评估等；
数据智能：依托ChatGPT强大分析能力，通过大量的数据分析，以自然语言对话的形式提供有价值的商业建议，为业务部门提供有效的支持；
便携技能：ChatGPT 可以帮助公司实现实时翻译，提高跨语言沟通效率。
ChatGPT对财务数字化带来的深远影响
随着人工智能技术的不断发展，ChatGPT 作为一种强大的语言模型，将会在财务领域产生重要的影响，持续的为财务数字化领域带来更多创新和改进。
ChatGPT 可以通过快速分析大量数据来帮助企业财务做出更明智的决策，通过分析历史数据，识别模式并预测未来趋势，以及金融犯罪的预防和调查，发现可疑的交易行为，这将有助于财务更好地评估风险以及快速采取应对措施，实现更高的风险管理效率。而其良好的语言交互能力，结合企业内外部数据训练可以显著提升用户发现挖掘数据价值的效率，帮助系统快速回答用户的问题并解决他们的问题，提高用户的满意度。
当然，ChatGPT企业内部数据的训练方式与成本，企业数据的安全性如何保障等都是需要进一步考虑的问题。
企业该如何抓住机遇
综上所述，ChatGPT 将成为促进财务发展的关键因素，其应用将带来诸多变革和机会，我们应该积极抓住这个机会，为未来财务领域的发展做好准备。
小元元为大家整理一份关于“无人共享”的资料， 供大家参考学习。
了解ChatGPT：了解ChatGPT的基本原理、优点、适用场景等，关注技术领域的新趋势，对ChatGPT的发展趋势进行跟踪，以便更好地使用它。
调研 ChatGPT 的应用领域：企业可以调研 ChatGPT 在各个领域的应用情况，找出自身所在领域的发展趋势，从而为自己的发展创造机会。
企业可以与行业领导者合作，了解他们如何利用 ChatGPT 技术取得成功，并学习他们的经验。可以积极参与行业展会，了解 ChatGPT 技术的最新发展动态，并寻找更多的合作机会。
企业级的数据预处理，对数据进行清洗、标准化、整合，以提高数据质量，包含使用数据之前进行的整理、清洗、转换、归一化等处理的过程。
项目试点，将ChatGPT与公司现有系统进行集成，对ChatGPT的使用情况进行监控，对ChatGPT的使用效果进行评估，深入体验ChatGPT的效果与性能。
投资研发，培养技术人才，提高员工的技术水平，以便于掌握技术的发展动态，从而及时获得市场上的机会。
任何技术都是为业务服务的，技术往往要与商业运营模式、业务场景、系统功能相结合才能产生真正的生产力。
元年科技推出的数据驱动下的“无人”财务共享方案，致力于通过AI智能技术极致提效财务数字化各流程环节，充分释放重复低价值工作以降本增效。
一方面，通过改变运营模式，线上化、生态化商旅、商城完成对账结算自动化从而消灭差旅及采购报账、通过智能识别票据一键填单极大提升填单效率、通过智能收单机替代扫描岗完成实物影像比对、通过智能审单机器人结合风控引擎完成自动化单据审核、通过业财转换引擎完成自动制证、通过支付引擎完成自动付款等从各个业务环节都能够极大的赋能业财角色，部分或全部通过智能技术降低重复性、低价值人力操作。
另一方面，共享中心积累的海量数据，利用ASR语音识别、NLP自然语言理解、知识图谱等AI技术，通过轻量级的数据智能工具或数据中台，可以基于ChatGPT式类自然语言对话式的完成数据预警与洞察，按需生成千人千面的数据分析报告，而打破传统领导提需求，开发人员以周以月为单位写代码开发报表的传统模式，真正实现基于数据驱动模式下实时反向赋能业务。
最后，外部环境的高度不确定性导致企业前端业务需求变化越来越快，财务共享系统可以低代码平台为底座，结合RPA，在系统本身的建设与开发上，通过非技术人员以拖拽式配置建模的方式快速敏捷地响应前端需求变化，能极大提升系统实施效率。
我们将紧密关注ChatGPT的发展，不断研究探索最新AI技术在财务数字化领域的应用。
