央企财务破局！大模型员工助手如何改写智能办公规则

在“新质生产力”战略引领下，国有企业正加速推进数字化转型，探索人工智能技术与实体经济的深度融合。某国有汽车集团财务共享中心作为企业数字化改革的前沿阵地，积极响应国家战略部署，携手中关村科金打造大模型员工助手，在差旅申请等高频办公场景实现智能化突破，为大型企业集团的AI应用建设提供了可复制的实践样本。​

一、转型背景：财务共享中心的智能化突围需求​

作为集团化运营的核心支撑，该央企财务共享中心承担着全集团数千家成员单位的财务结算、流程管控与数据服务职能。随着业务规模扩大，传统办公模式暴露出三大痛点：​

流程效率瓶颈：以差旅申请为例，员工需在 OA系统手动填写出差地点、行程、预算等10余项信息，人力成本消耗大。​

系统交互割裂：财务系统、OA平台、商旅平台数据未完全打通，员工需在多个系统间切换，信息重复填报率达 40%，流程错误率居高不下。​

技术投入矛盾：大模型技术虽被证明可显著提升办公效率，但行业实践显示，自建大模型需投入千万级算力硬件与研发资源，且技术迭代风险高，对初期探索型应用构成挑战。​

面对“降本增效”与“技术创新”的双重要求，该财务共享中心选择以大模型员工助手为切入点，探索符合央企特点的轻量化 AI 应用路径，既响应国家“新质生产力”建设要求，又切实解决员工的高频办公痛点。​

二、解决方案：构建“大模型 + RPA”融合的智能办公体系​

技术架构：打造轻量化能力开放平台​

项目采用“云端大模型+本地化应用”的混合部署模式，核心架构分为三层。底层能力层：接入中关村科金通用大模型，调用自然语言理解（NLU）、多轮对话管理（DMS）、信息抽取（IE）等基础能力，避免自建模型的高额算力投入。​中间适配层：开发财务场景专属模型，针对差旅申请场景训练行程解析、预算校验等定制化模块，实现从“通用大模型”到“财务专属助手”的能力转化。​应用交互层：构建轻量化交互界面，支持语音、文字双模态输入，集成 RPA 机器人流程自动化技术，实现与OA系统、财务核算系统的无缝对接。​

核心场景：差旅申请的智能化重构​

在差旅申请场景中，大模型员工助手实现“对话式办公”的三大创新。自然语言交互：员工可通过语音或文字描述出差需求，系统自动解析出差时间、地点、事由、预算等 12 项关键信息，准确率达 98% 以上。流程自动化处理：RPA 机器人根据抽取的信息自动填充 OA 表单，完成部门审批流触发、商旅平台预订对接等操作。​实时规则校验：内置财务管理制度知识库，自动校验出差标准（如住宿限额、交通等级），对超标准申请即时提醒并引导修正，从源头减少流程返工率。​

安全保障：数据主权与技术合规双坚守​

针对央企数据安全要求，项目采用“混合云+私有化”部署方案。大模型推理服务通过 SaaS 接口调用，避免企业自建算力集群；​应用系统与数据库部署在集团私有云，数据交互通过加密 API 接口完成，确保员工信息、财务数据不出企业内网。该架构在降低技术投入的同时，满足国资监管对数据安全、自主可控的严格要求，为后续扩展应用奠定合规基础。​

三、应用价值：从效率工具到生态赋能的进阶​

基础效率提升：重塑办公体验​

大模型员工助手首阶段聚焦差旅申请场景，已展现显著价值。操作便捷化：打破传统表单填写模式，支持碎片化信息输入，员工可在通勤、会议间隙通过手机端完成申请，移动办公覆盖率提升 60%。​服务全天候：7×24小时响应，解决跨时区、非工作时间的办公需求，尤其满足海外分支机构员工的时差办公需求。流程标准化：通过预设财务规则引擎，确保全集团差旅申请标准统一，流程合规率从 85% 提升至 99% 以上。​

管理效能升级：释放数据资产价值​

系统运行产生的交互数据正转化为企业管理的核心资产：​通过分析员工差旅需求高频词，财务部门精准优化年度预算分配；​识别流程堵点（如某类补助申请驳回率高），推动财务制度迭代，流程优化周期从季度级缩短至周级；​沉淀的财务场景对话数据，为后续发票审核、费用报销等场景的智能化改造提供训练素材，形成“应用-数据-优化”的闭环。​

技术生态构建：开启集团化 AI 应用新范式​

作为集团首个大模型落地项目，其价值远超单一场景优化：建设大模型能力开放平台，为成员单位提供 API 接口与开发工具，避免重复技术投入，预计可节省全集团 30% 以上的 AI 开发成本；​形成“场景定义-能力调用-快速迭代”的轻量化实施路径，后续可快速复制到采购申请、合同审批、报表查询等20+高频办公场景。

当前，该央企财务共享中心正推进大模型员工助手的二期建设，计划扩展至费用报销、发票识别等场景，并探索与企业微信、钉钉等协同平台的深度集成。随着应用深化，大模型技术将从“提升单个流程效率”走向“重塑企业运营模式”。​

作为央企数字化转型的缩影，该案例印证了大模型技术在大型企业中的落地可行性 —— 既非盲目追逐技术热点，也非简单替代人工，而是通过“场景定义技术、技术赋能管理”的双向驱动，实现从工具创新到生态重构的跨越。这一实践不仅为汽车行业提供参考，更向所有大型企业展示：在新质生产力建设中，技术应用的核心不在于技术本身，而在于如何让技术真正服务于企业战略、服务于员工价值、服务于高质量发展。