［摘要］在数字化、智能化浪潮席卷全球的今天，DeepSeek类人工智能（Artificial Intelligence,AI）大模型正在以前所未有的速度应用到各行各业，成为推动企业变革和创新发展的关键动力。财务管理作为企业管理的重要组成部分，也迎来了新一轮转型发展契机。文章首先阐述烟草商业企业财务数字化转型历程和现状，其次分析烟草商业企业财务数字化转型面临的问题，最后提出基于DeepSeek类AI大模型的烟草商业企业财务数字化转型路径，以期进一步提升企业财务管理数字化水平，助力企业高质量发展。

　　［关键词］DeepSeek类AI大模型；烟草商业企业；财务数字化转型

　　0引言

　　DeepSeek作为一款先进的人工智能大模型，具备强大的语言理解、数据分析与内容生成能力，可广泛应用于财务领域，支持财务软件、企业资源计划（Enterprise Resource Planning,ERP）系统以及企业数据库等多种数据源的接入，能够自动识别、清洗、转换以及整合数据。它的爆火也引发了财务领域对AI大模型应用的新一轮讨论，给财务人员带来了发展机遇与挑战［1］。对烟草商业企业来说，在数字技术日新月异和AI大模型爆发式发展的今天，如何主动学习新技术、适应新变革、赋能新发展，是摆在企业面前的一道“必答题”。

　　1烟草商业企业财务数字化转型历程和现状

　　2006年，烟草商业企业开始开展统一财务信息系统的工作，财务系统以用友NC应用平台为基础，搭建了包括总账管理、固定资产管理、存货管理、预算管理、资金管理及报销管理等多项内容在内的统一会计核算软件，开启了行业会计信息化建设新阶段。

　　2014年，烟草行业开始建设统一的财务管控平台，纵向包括总公司财务管控平台和省级公司财务信息系统，横向包括会计核算、预算管理、资产管理、资金管理等模块在内的财务信息系统，基本实现了总公司与省级公司两级部署模式下主要财务数据的上下贯通、定时传输，基本形成包括财务快报、本量利分析表、物流费用表等在内的报表体系，使整个行业财务信息化水平得到进一步提升。

　　2014年之后，烟草行业财务数字化转型由各单位自行设计、自主建设，在财务共享、智慧财务建设等方面开展了个性化、深入的探索，如贵州省、湖南省、湖北省、广西壮族自治区等地的烟草商业企业大力推进省、市级财务共享服务中心建设，2019年云南烟草商业打造智能财务平台。

　　2022年，烟草行业按照“1+3+9”总体应用架构，分国家、省两级启动行业统一财务管理系统建设。其中，“1”是指建设行业统一财务标准体系；“3”是指在国家局端建设报告管理、财务管控、决策支持三大应用；“9”是指在省级端建设报销管理、会计核算、预算管理、资金管理、资产管理、税务管理、报告管理、财务分析、电子会计档案等九大应用，全面覆盖财务管理各方面内容。到2024年，基本完成行业统一财务管理系统总公司子系统和省级商业企业子系统标准版建设，形成数字化、智能化财务管理新生态。

　　2烟草商业企业财务数字化转型面临的问题

　　2.1业财融合不够深入，“数据孤岛”仍然存在

　　业财是否深度融合、同频共振，数据能否互联互通、形成合力，是衡量财务系统建设成功与否的重要标准。经过多年的建设，烟草商业企业业财融合已经取得一定成效，但业财之间的系统协同、数据共享仍然存在不足，无法满足数字化时代企业数据分析需求。例如，虽然烟草商业企业通过数据中台实现了卷烟购销、烟叶收购、税务管理等主要系统的数据共享，但烟叶销售、专卖、物流、办公自动化（Office Automation,OA）等系统的数据仍沉淀于各自的业务领域，未能与财务系统实现互通、共享。又如，虽然财务系统与部分业务系统实现了接口互通，但由于业财数据标准、口径不同，目前还不能实现实时、动态获取业务数据，尤其是对非结构化数据的采集和利用，仍依赖人工进行大量的梳理和整合，效率较低，且成本较高。可见，烟草商业企业的业财数据共享程度有待进一步提升。

　　2.2费用稽核不够智能，报销体验有待提升

　　费用报销是企业最常见的财务场景之一，贯穿于各个部门和业务条线，具有涉及人员广泛、业务场景多样、流程烦琐等特点。目前，烟草商业企业全部上线了统一的财务管理系统，系统根据报销事项设置了业务流程、单据模板以及审核规则，支持光学字符识别（Optical Character Recognition,OCR）应用、票据验真、自动填单等功能，基本实现业务信息采集、报销单据生成以及报销标准校验等的自动化处理。但在智能采集、自动填单方面，财务管理系统还不能完全支持从非增值税票据、项目合同中采集、生成内容，报账人员数据录入的工作量较大。对于差旅、会议、培训等单一费用，支持将制度文件和报销标准嵌入财务管理系统，实现报销自动校验，但对于专卖、科研、物资采购等复杂的多维费用，还需要人工逐一审核，与“智能稽核、一键报销”目标还存在一定差距［2］。

　　2.3预算编制不够科学，预算调整有待强化

　　预算不仅是财务管理的工具，更是企业资源配置、目标实现的重要保障。现阶段，烟草商业企业预算编制多以历史数据为基础，采用增量预算法，缺乏对市场环境、消费者需求、政策变化等外部因素的实时动态分析，存在编制依据不充分、预算编制与实际执行脱节等现象。同时，由于现阶段全面预算包含的内容多，涉及资产、损益、现金流等众多方面，预算编制较为复杂，且存在多个变量因素，单一的敏感性分析难以保证预算精准编制。预算调整方面，主要依赖人工定期操作，缺乏信息技术和智能工具的支持，难以实现预算的动态调整和实时监控。例如，有的年份发生自然灾害，烟叶产量和销量减少，但企业难以快速、准确地调整预算，预算调整途径、精准施策方法比较有限，很难确保发展目标顺利实现。

　　2.4财务分析不够多维立体，决策支撑有待加强

　　实现跨业务、多维度财务分析，强化经营决策支撑，赋能业务发展，是烟草商业企业财务数字化转型的重要目标。当前，烟草商业企业财务分析主要围绕相对固定、结构化的报表数据展开，对报表之外的非财务类指标、非结构化数据关注较少，如在经济下行和消费降级的当下，对卷烟的财务分析仍局限于销量、均价、毛利等常规指标，对经济周期、居民消费价格指数（Consumer Price Index,CPI）、控烟政策、消费者信心指数等多元化因素则考虑较少。同时，计算、分析财务指标的技术和方法比较单一，财务报告的生成和展示缺乏智能的系统支撑和技术手段。

　　2.5税务合规管理不够全面，风险防范有待加强

　　作为国家财政收入的重要贡献者，烟草商业企业始终坚守依法纳税底线，及时足额缴纳各项税款。“金税四期”上线后，税收征管已实现全面数字化，烟草商业企业税务合规压力逐渐加大。一方面，由于税收法规较多，执行口径不同，以往利用关键词在海量的税收法规中搜索的方式耗时费力，准确性低，加上不了解业务背景和具体需求，网络给出的解决方案参考意义比较有限。另一方面，进入“以数治税”时代后，税务部门与财政部门、市场监督管理部门等部门的数据壁垒被打破，税务部门能够快速、准确地运用算法模型从大量数据中发现疑点线索，而企业由于思维惯性，在税务合规、纳税筹划以及税收优惠政策运用等方面还采用传统做法，容易导致数据遗漏或报送错误，由此产生税务合规风险并面临税务行政处罚。

　　3基于DeepSeek类AI大模型的烟草商业企业财务数字化转型路径

　　3.1推动数据融合，实现全价值链数据共享

　　在行业统一财务标准体系的基础上，细化标准事项，以事项为纽带，做到前端对接业务活动、后端对接财务活动，建立“业务活动-标准事项-预算指标-会计科目-报表项目”的映射关系，为推动数据融会贯通夯实基础。推动包含主数据、数据标准、数据清洗以及数据安全的数据价值链应用落地，充分利用DeepSeek类AI大模型的数据整合能力，优化数据治理，提升数据治理效率与质量。积极推动数云融合，构建“云+中台”架构模式，建立企业专有云平台，优化现有接口，将营销、专卖、物流、采购等业务系统的数据接入数据中台，实现财务数据集中存储和处理，以及业务数据实时对接共享，打破“数据孤岛”和“数据烟囱”，提高数据采集和整合效率，确保数据实时、动态、全面同步，推动全价值链数据的融会贯通［3］。

　　3.2开展智能报销，实现多维报销审核

　　引进DeepSeek，将智能语音识别、规则引擎、算法模型等自动化、智能化技术融入费用报销的全场景、全流程，在OCR识别的基础上引入智能语音识别和智能填单技术，新增财政票据、出租车发票、定额发票等非增值税票据智能识别功能，使报销人员在填单阶段完成必要信息录入之后，可依托OCR、智能语音识别技术实现各类票据、项目合同的快速精准识别和输入，进一步提升报销人员的使用体验。突破传统单一稽核规则的局限，借助DeepSeek强大的自然语言理解与深度学习功能，搭建全面的审核规则库，构建多维AI智能审核模型，通过语义理解、逻辑推理、智能分析等AI能力矩阵，精准识别各类票据、合同和其他附件中的信息，内嵌财经法规和企业规章制度，对报销单据的完整性、准确性、合理性及合规性进行智能审核，减少财务人员的工作量，提高审核的质量与效率［4］。

　　3.3加强智能预算，实现预算动态调整

　　优化预算编制方法，在应用传统增量预算法的基础上引入零基预算、滚动预算等更为科学有效的编制方法，减少对单一历史数据的依赖，搭建基于收入、成本、费用以及税额等核心指标的预测模型，细化市场调研和数据分析维度，加强敏感性分析、情景分析、长期趋势分析等灵活分析方式的应用，实现预算编制从“经验驱动”到“数据驱动”“模型驱动”的转变，有效提升预算编制的科学性和准确性。加强预算执行感知分析，积极运用DeepSeek类AI大模型抓取、整合数据的优势，构建多维预算分析模型，围绕财务核心指标，综合销量波动、成本变化、政策调整等因素，结合敏感性分析方法模拟不同因素变化下的预算执行结果，自动生成多版本预算方案，辅助管理层和业务部门提前调整生产计划和资源分配，确保预算目标顺利实现［5］。

       3.4加强智能分析，实现立体化财务决策

　　运用DeepSeek大模型数据处理优势，加强数据清洗与转化，实现业财数据的自动归集与逻辑校验，以及结构化与非结构化数据的自动解码和计算。整合汇聚行业内数据和行业外经济社会发展信息，加强财务核心指标与宏观经济指标、财务指标与业务指标的关联分析，有效发现和挖掘财务数据背后的业务动因，更加全面高效地服务企业决策制定与业务优化，推动管理决策从经验驱动向数据驱动转变。运用大数据分析、数据挖掘等技术，结合趋势分析、因素分析、杜邦分析等财务分析方法，建立符合烟草商业企业实际的财务大数据多维度分析模型，缩短分析链路，支持通过系统预置的取数规则、分析模板等，实现分对象、分层级、分业务的财务分析，为管理决策的制定提供更加及时、直观、完整的财务分析支持。

　　3.5开展智能税务管理，实现税务风险智能防控

　　利用DeepSeek自然语言处理、智能检索优势，构建税务知识图谱和涉税案例库，自动跟踪税收政策变化，实时更新知识库内容，支持语音、文字智能检索与涉税咨询，并支持从海量税收法规、行业政策中自动提取关键信息，实现税种、政策与案例的关联。坚持“以数管税”应对“以数治税”，建立增值税、消费税、所得税、烟叶税等常用税种风险检测模型，通过税收指标、行业指标、自定义指标、历史平均值指标等，提前对潜在风险进行预警。发挥AI大模型多渠道信息收集、整合功能，通过税务合规分析仪表盘、税收支出趋势图等工具，对业务、财务、税收数据进行深度挖掘和智能分析，及时识别潜在税务风险和异常情况。

　　4结束语

　　在数字化转型加速的今天，DeepSeek类AI大模型正以前所未有的速度融入企业经营管理的方方面面，成为推动企业发展的核心动力。在此背景下，烟草商业企业必须把握技术发展趋势，拥抱AI技术，不断探索、丰富DeepSeek类AI大模型在财务管理中的应用场景，积极破除财务赋能业务发展中的难点、痛点、堵点，为企业的高质量发展和现代化建设提供保障。

主要参考文献

　　［1］钟小蕾.人工智能背景下制造企业财务数字化转型的路径研究［J］.商讯,2024(3):88-91.

　　［2］姜莹．ChatGPT在会计行业中的应用及其影响与应对措施［J］.国际商务财会,2023(18):91-96.

　　［3］胡祥林．ChatGPT在企业会计智能中的应用展望［J］.科技经济市场,2023(8):29-31.

　　［4］王小山.企业财务数字化转型路径研究［J］.财会学习,2024(1):35-37.

　　［5］张玉缺.基于财务共享的智能财务大数据分析模型构建［J］.中国注册会计师,2022(6):52-58.