作为生成式AI（可以根据用户给出的提示生成文本、图像或声音的系统）领域的新兴技术代表，ChatGPT在短暂两个月吸引了全球1亿用户的追捧，更是激起了投资者对生成式AI技术的浓厚兴趣。根据Pitchbook 发布的风险投资市场研究报告，预计到2030年，全球人工智能市场将以38.1%的复合年增长率增长，达到1.59万亿美元。报告还显示，围绕生成式AI展开的热议已经达到风险投资市场多年未见的热情。生成式AI是指可以生成新颖内容的人工智能，而不是简单地分析或作用于现有数据。其在早期就在大型科技公司开始使用，并且逐步渗透到制造业、医疗保健、制药业等传统行业，能有效帮助组织更有效地管理他们的知识和内容，以便员工和客户可以轻松访问和使用。那么，在生成式AI在之外，在企业智慧财税转型中最常运用的人工智能技术有哪些？

1. 机器学习（ML）型OCR识别技术

(相关资料图)

虽然当前已经进入了全电发票时代，但无论是三大票种（纸质、纸电、全电）长期并存的过渡期，还是企业进项管理对非增值税发票以及关联单据的数据采集需求，机器学习型OCR识别技术仍是财务数字化的最基础能力。

通过持续的研发投入和技术攻关，中科迅联采用的OCR技术能通过大量业务数据的反复训练，不断提高识别率，以至于99.5%以上，从而为客户提供更稳定、更精准的票据数字化服务。

2. 多单据的行级智能匹配技术

根据财务供应链的实施情况，“智能对账”贯穿整个业务流程，无论是订单和出入库单的匹配，还是交易双方的结算单对账，亦或是进项、销项数据与业务数据的比对，以及应付、应收单据与银行流水的核对……每一个场景对财务供应链的自动化改造都至关重要，任意一环“断点”都可能让最终的财务效益大打折扣。

因此，中科迅联产研团队持续攻坚深度学习技术的创新应用，通过计算转化和模型训练，以及相似度算法，实现了复杂单据的高度精准智能匹配。目前，该技能既能满足任意两种单据的多行级复杂匹配，也能为客户提供自由配置规则的功能，以组件化的代码库形式扩展到各个应用系统，以适应千差万别的业务场景。

3. 应付（收）场景的智能提示

在应付和应收账款管理的领域，AI技能不仅体现在智能匹配，还将在智能分析和业务辨识方面得到普遍应用。

在应付账款自动化的解决方案中，我们将根据大数据支持以及购销双方的情况，智能化推荐动态折扣率和折扣最佳时机，以帮助客户利用有限资源最大程度优化现金流，提高资金管理能力。

在应收账款管理的方案中，我们同样会根据合同、订单、发票等数据的多维度分析，以及用户的自定义配置，通过自动账期提醒、最优方案建议等方式，帮助用户及时回笼资金。

4. RPA+AI在智慧税务相关场景的应用

在税务自动化领域，您或许常听说机器人流程自动化，它能代替人工处理大量日常重复性的工作。但若是融入AI技术，RPA机器人会做的更好。

借助AI，RPA 机器人可以模拟人们做出各种决策制定和实际问题解决。它通过阅读文档、语言及图像分析，并理解意图和内容，来帮助机器人执行认知任务，以应对不确定并解决不一致的问题。比如处理任何形式的非结构化数据、梳理两个不一致的单据关系、通过机器学习模型预测结果等。

在税务处理中，税务师常陷入数据、验证和分析的泥潭。中科迅联则利用RPA+AI+专家咨询的模式，实现发票、日记账、业务单据等自动化生成凭证，并进一步完成三大财务报表自动生成、财务报表数据自动汇算等，以支撑提高自动化申报、税务分析决策、风险管控等智慧税务的管理水平。

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