在大语言模型推动产业数字化转型的背景下，财务领域对其应用需求迫切。本文聚焦大模型在财务场景的应用问题，明确指出大模型自身能力、企业集成架构成熟度、企业数据治理基础是影响应用效果的三大核心因素：在应用能力层面，大模型虽具备泛化、非结构化内容处理等优势，但存在幻觉频出、计算能力薄弱等局限；在架构搭建层面，企业可通过“底层支撑—知识供给—能力聚合—业务应用”的递进架构实现技术转化；在数据治理基础层面，企业可依托数据治理、结构化知识体系构建等，为大模型提供精准可信的数据输入，筑牢大模型运行基础。最后，针对当前现实困境，本文从场景选择、人机协同、应用治理、幻觉控制四方面提出建议，为企业实现大模型在财务领域的价值最大化提供理论与实践参考。
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近年来，“人工智能+”已成为引领企业转型升级、实现企业高质量发展的新引擎。G信息技术服务公司从项目动态性、前瞻性、智能性管理的实际需求出发，运用管理会计工具，精心构建了一套兼具科学性与系统性的项目健康指标体系。在此基础上，G公司运用数据治理技术和人工智能算法技术双引擎，构建项目管理数智化平台，以驱动项目健康度预测体系的有效落地，实现了实时、高效、灵活、精确的项目健康度评价，助力公司数据治理与价值挖掘，推动公司业财融合，赋能公司实现高质量发展。
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近些年在新质生产力的驱动下，企业财务管理正经历深刻变革，尤其是在人工智能技术日益成熟的今天，企业对于智能化财务管理的需求愈发强烈，而现有公司传统会计体系框架所存在的问题阻碍了财务智能化的发展。本文将以TCL财务共享中心为案例研究对象，结合新质生产力理论框架，系统梳理其运营实践中存在的待优化环节。通过构建“问题识别—成因分析—解决方案”的三维研究路径，深入探讨企业在推进财务智能化转型过程中面临的核心挑战，并提出针对性的应对策略，拓展新质生产力在智能财务领域的应用边界，以期为企业财务共享中心智能升级和新质生产力在会计领域的进一步研究作出贡献。
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数据资产管理对企业经营和未来可持续发展的影响愈发重要，由于券商行业具有高波动性和高频交易的特点，而且面临强监管与合规压力，其数据资产管理具有一定的特殊性。本文基于招商证券公司的典型案例，构建了一个四维研究框架，分析与该券商相关数据资料，以数据治理、技术应用、业务创新和监管要求四个方面为分析维度，纵向追踪企业在数字化转型后对各项数据资产实施的管理，进而揭示数据资产管理的动因、实施路径以及实施效果，并探讨了相关完善策略，为证券行业的数字化转型和数据资产管理提供了理论基础和实践数据。
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大模型在财务领域中的应用，仍然处于技术成熟的早期阶段，仍然面临幻觉待控、结果难追溯、复杂财务场景难落地等问题。
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在大语言模型推动产业数字化转型的背景下，财务领域对其应用需求迫切。本文聚焦大模型在财务场景的应用问题，明确指出大模型自身能力、企业集成架构成熟度、企业数据治理是影响应用效果的三大核心因素：大模型虽具备泛化、非结构化内容处理等优势，但存在幻觉、计算薄弱等局限；企业可通过“底层支撑-知识供给-能力聚合-业务应用”的递进架构实现技术转化；依托数据治理、结构化知识体系构建等，可为大模型提供精准可信的数据输入，筑牢其在财务场景中的运行基础。
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本文基于区块链技术在物流金融领域的应用实践，以中国铁路兰州局集团有限公司（简称“兰州局”）铁路单证融资为例，探讨了区块链技术如何助力物流金融业务的创新与发展。兰州局通过95306金融技术团队搭建的区块链平台，创新性地签发具有唯一提货权的电子提单，实现了电子提单的全生命周期管理。这一模式解决了传统单证融资中的伪造、篡改和一单多押问题，提高了信息透明度和安全性，降低了交易风险。实施效果表明，铁路单证融资有效降低了社会物流成本，提升了物流与金融服务实体经济的能力，实现了企业增运增收和数字化转型，为客户创造了更多价值。本文总结了区块链技术在物流金融中的关键作用，为未来铁路物流金融的发展提供借鉴和启示。
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数字经济已经成为国家经济持续增长的新动能。本文基于2013—2023年我国A股上市公司为样本数据，实证检验了数字化转型对债务治理效应的作用及影响机制，并据此进行异质性分析。研究发现:（1）数字化转型与金融性负债水平呈负相关关系，与经营性负债水平呈正相关关系，并通过了一系列稳健性检验；（2）基于不同方法的中介效应检验，结果表明数字化转型能通过提高信息透明度、缓解融资约束，进而抑制金融性负债水平并促进经营性负债水平，具有部分中介传导效应；（3）异质性分析表明，在非国有企业和盈利能力低的企业中数字化转型对金融性负债水平的抑制作用更为明显，而在非国有企业和盈利能力高的企业中数字化转型对经营性负债水平的促进作用更为明显。研究结论丰富了数字化转型相关研究，为企业债务治理水平的提升提供了新思路。
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