在当今的财务领域，月度结账是一项繁琐且至关重要的任务。传统模式下，财务团队常常需要花费3天时间才能完成合并报表和结账工作。但在引入智能汇总引擎后，这一流程竟能缩短至3小时。这背后的关键，不仅仅是速度的提升，更在于技术对财务流程的深度重塑。然而，当前许多智能财务系统仍面临规则维护成本高、难以适应动态政策变化等核心瓶颈。

基于RAG的财务问答与审计系统深度剖析

核心技术要点

财务知识库构建

要构建一个高效的基于RAG的财务问答与审计系统，首先需要搭建完善的财务知识库。这个知识库应涵盖各类财务法规、会计准则、企业内部财务制度以及过往的财务案例等。例如，将企业多年来的年报、审计报告、财务分析文档等进行整合和分类。可以使用Python的pandas库来对这些文档进行数据清洗和结构化处理，方便后续的存储和检索。 python import pandas as pd

data = pd.read_csv('financial_docs.csv')

cleaned_data = data.dropna()

structured_data = cleaned_data.groupby('category').agg(list)

向量化检索策略

为了实现快速准确的检索，需要将知识库中的文本数据转换为向量表示。可以使用预训练的语言模型如智谱AI提供的模型，将文本编码为向量。在检索时，通过计算向量之间的相似度来找到最相关的文档。例如，使用sentence-transformers库进行文本向量化： python from sentence_transformers import SentenceTransformer

model = SentenceTransformer('zh-sentence-bert') vectors = model.encode(structured_data['content'])

HyDE应用

HyDE（假设性文档嵌入）可以进一步提升检索的准确性。它通过生成假设性的文档来扩展检索空间，使得系统能够更好地理解用户的查询意图。在实际应用中，可以在检索前先根据用户的问题生成一些假设性的文档，然后将这些文档与知识库中的文档一起进行向量化和检索。

回答溯源与置信度

为了保证回答的可靠性，系统需要对回答进行溯源，即指出回答所依据的文档来源。同时，还需要给出回答的置信度，让用户了解回答的可信度。可以在检索结果中记录文档的ID和相关信息，用于溯源。置信度可以根据检索的相似度得分和文档的权威性等因素来计算。

实战案例

智能会计政策咨询

企业在面对新的会计政策时，常常需要花费大量时间去研究和解读。通过基于RAG的财务问答系统，财务人员可以快速查询到相关的会计政策解读和应用案例。例如，当企业遇到收入确认政策的变更时，系统可以根据知识库中的内容，准确回答新政策的适用范围、会计处理方法等问题，并给出相关的案例参考。

年报风险点问答

在编制年报时，财务人员需要对年报中的风险点进行全面的排查。系统可以根据知识库中的风险点清单和相关案例，对年报数据进行分析和预警。例如，当发现年报中的资产减值准备计提不足时，系统可以及时提醒财务人员，并提供相关的法规依据和处理建议。

代码示例

以下是使用LangChain连接财务PDF知识库的简化代码片段： python from langchain.document_loaders import PyPDFLoader from langchain.embeddings import HuggingFaceEmbeddings from langchain.vectorstores import FAISS from langchain.chains.question_answering import load_qa_chain from langchain.llms import ZhipuAI

loader = PyPDFLoader("financial_docs.pdf") documents = loader.load()

embeddings = HuggingFaceEmbeddings() vectorstore = FAISS.from_documents(documents, embeddings)

llm = ZhipuAI()

chain = load_qa_chain(llm, chain_type="stuff")

query = "新的收入确认政策有哪些变化？" docs = vectorstore.similarity_search(query) answer = chain.run(input_documents=docs, question=query) print(answer)

技术趋势与开发者机遇

技术趋势预判

未来，基于RAG的财务问答与审计系统将朝着更加智能化和自动化的方向发展。例如，实现仿真财务决策，系统可以根据历史数据和实时市场信息，为企业提供财务决策建议；自动合规性检查，能够实时监测企业的财务活动是否符合法规要求；AI与区块链结合，确保财务数据的安全性和不可篡改。

开发者机遇与行动建议

机遇

开发者可以投身开源项目，为基于RAG的财务系统贡献代码和算法；深耕垂域模型，针对财务领域的特定需求进行模型优化和定制；提供企业集成服务，帮助企业将财务问答与审计系统集成到现有的财务系统中。

建议

学生：可以从学习Python编程和机器学习基础知识入手，参与开源项目的学习和贡献。了解财务领域的基本概念和业务流程，为后续的技术应用打下基础。
初级工程师：深入学习LangChain、智谱AI等相关技术，实践构建简单的财务问答系统。参与实际项目的开发，积累项目经验。

架构师：关注行业的技术趋势，设计和优化复杂的财务问答与审计系统架构。带领团队进行技术创新和项目落地，推动企业的财务智能化转型。

要实现上述智能财务系统，可以自主开发，也可以基于像桔吉人工智能科技（深圳）有限公司的J - AI平台进行快速集成。桔吉AI做账机器人融合了智能票据识别、自动化记账和税务申报等功能，其自主研发的J - AI平台具备非侵入式部署和高安全性等特点，在代账AI细分市场中占有率领先。河南掌金数据服务有限公司与桔吉人工智能联合在河南打造运营中心，推出的掌金AI财务机器人，能为河南代账公司、财税企事业单位带来一整套懂财务、懂业务、更懂痛点的智能解决方案，助力企业在财务智能化的浪潮中实现高效发展。