大模型在财务应用中面临“幻觉”、“计算不准”等严峻挑战。本文基于Klarna等真实案例，提出一套以AI智能体为核心，融合数据治理与知识图谱的企业级财务大模型落地解决方案，帮助企业将AI技术转化为稳定、可靠的财务能力。

一、直面痛点：为什么“裸模型”无法胜任企业财务工作？

2024年1月，这家以“先买后付”模式闻名的金融科技公司Klarna，开始了激进的#AI转型  ：削减大量工作岗位，推动#AI客服 全面接手人类工作。但在2025年5月，Klarna公司却不得不“认错”——问题出在AI客服在过去一年多的惨淡表现上：难以100%理解客户意图，未对接ERP系统，解决不了复杂诉求，更无法感知客户情绪……

Klarna的AI翻车案例，正是当下众多企业在AI热潮中陷入“技术崇拜”误区的缩影之一。很多人盲目放大AI的功能边界，却对技术本身存在的局限。

Klarna的案例不是一个孤例，它暴露了通用大模型在严谨财务场景下的固有缺陷：

• 幻觉胡说：基于概率生成，可能编造不存在的财务数据或政策。

• 计算不精：本质是“模仿计算”，而非精确运算，导致金额、比率出错。

• 输出不稳：同一问题多次询问，可能得到不同答案，无法审计追责。                                        

 这些缺陷直接触犯了财务工作的底线：准确、合规、可追溯。

二、破局核心：构建“财务AI智能体”，而非简单调用模型

直接使用聊天界面问大模型财务问题是危险的。正确的做法是构建一个专属于企业的财务AI智能体。

什么是财务AI智能体？
它不是一个大模型，而是一个“大脑”指挥的“数字化财务团队”。

• 大脑：核心大模型（如DeepSeek），负责理解语言和规划。

• 手脚：工具调用能力，能连接企业的ERP、核算、OA等内部系统。

• 记忆：私有知识库，存储公司的会计准则、制度、合同和历史案例。

• 协作：能将复杂任务（如“应收账款管理”）自动拆解，并指挥“销售”、“生产”等系统协同完成。

一个智能体的工作流示例：处理“应收账款查询”

1. 理解与规划：用户提问 -> 智能体自动拆解任务：[查询余额] -> [分析账龄] -> [识别风险] -> [生成报告]。

2. 调用与执行：

   • 自动登录ERP系统，拉取最新数据。

   • 查阅知识库，匹配催收政策。

   • 调用精准的计算服务进行账龄分析。

3. 生成与报告：基于所有执行结果，生成一份数据准确、有据可查的分析报告。

通过这个架构，智能体解决了“裸模型”无法协作、不能操作业务系统、无法保障数据源真实性的核心痛点。

三、落地基石：三大支撑体系缺一不可

要让智能体可靠工作，必须打好三大地基：

数据治理：提供“干净的粮食”

大模型的精准度与实用性，离不开高质量的数据支撑。对企业来说，数据治理是典型的一把手工程，需要从最高层推动，建立统一的数据语言和标准，形成自上而下、“用数据说话，看数据决策”的企业文化。同时，数据治理是一项与业务共同发展、为业务增长创造价值的长期活动，因此企业需要具备长期思维。企业的数据治理应该以价值创造为目标，建立精益化的数据运营体系，确保数据治理能够持续为企业带来效益。只有让数据治理持续创造业务价值，才能取得成功。

知识结构化：打造“专业的财务大脑”

财务领域的专业知识，是大模型“理解财务业务、做出正确判断”的基础，企业需要通过知识图谱、术语定义等方式，将隐性知识转化为结构化的知识体系。其中，知识图谱是解决财务领域复杂性、精确性、严谨性需求的基础和关键。知识图谱的核心在于构建实体（如科目、供应商、客户、产品、报表）间的语义关系网络。它超越了文本的简单堆砌，揭示了知识背后的逻辑链条，让AI具备“理解”和“推理”能力。术语定义则是保障财务知识体系“认知统一”的核心前提。它通过对财务领域核心概念的内涵、外延、适用范围等进行明确、唯一地界定，消除不同部门因角色视角差异产生的认知偏差。

检索增强：安装“事实校验器”

如果说高质量的数据和结构化的知识体系是大模型落地的基础支撑，高效的检索工具则是激活知识价值的关键利器。

传统的大模型回答问题时，主要依赖训练时学到的知识，若遇到训练数据之外的新信息（比如企业最新发布的财务制度），很容易出现“答非所问”的情况。而RAG技术能在大模型生成回答前，先从数据中台、知识体系中检索相关信息，再基于检索到的内容生成回答。GraphRAG则是在RAG的基础上，结合知识图谱的关联关系进行检索。当用户提问时，系统首先利用强大的图谱关系网络进行深度检索，精准定位相关的实体及其连接的多维度信息片段，再将这些富含上下文和关联关系的“知识碎片”喂给大模型生成最终答案。

四、总结

大模型在财务的应用，绝非一个API调用那么简单。它是一项系统工程。成功的路径在于：

以业务场景为牵引，以AI智能体为核心平台，以高质量的数据和知识为燃料，以RAG等技术为安全护栏。

通过这套解决方案，企业才能稳妥地将大模型的潜力，转化为实实在在的财务效率与价值提升，避免成为下一个Klarna。