Deep共振｜当DeepFinance遇上DeepSeek

引言： 一份名为Deep的缘分

先胜业财，英文名称叫DeepFinance，初心是要做深入业务场景、深度的业财融合，通过数据还原业务真相，通过推演预测帮助企业「看见未来」。正因为此，先胜的系列组件都以Deep为名，比如数据模型DeepModel、数据集成DeepPipeline、规则计算引擎DeepQL、决策分析组件DeepTable……与最近爆火的DeepSeek的缘分似乎是冥冥中注定。

“你们对接 DeepSeek 了吗？” 2025春节以来，来自客户以及伙伴的咨询便不绝于耳。其实早在 2023 年先胜就已对接主流大模型平台。春节一过，先胜便率先接入了DeepSeek，并在三周左右推出第一版DEMO环境。

先胜本次接入DeepSeek尝试把业财融合领域的应用实践萃取到知识库中，尝试训练AI助手对复杂指令进行逻辑推理、任务拆解、实现智能自动化操作，已达成业财数据流处理、指令代码编译、系统问题提醒指导、以及指标分析等方面的应用。预期在帮助实施交付团队、业务伙伴减少交付人天，加速实施周期方面；以及在构建客户业财私域模型和决策分析方面有突破性的表现。以下我们初步例举一些DeepSeek在业财领域应用的具体场景：

01 AI助手助力交付实施提效30%+

众所周知，业财类系统的实施交付中，在数据治理、指标构建、以及模型设计时不乏一些复杂场景是需要实施人员投入较多时间配置的，甚至要写SQL、Python或者通过Coding的方式做定制化实现。

如图所示接入DeepSeek后，过去用户需要经过客户类型标记→更新成本→量价相乘→更新毛利→排序5个步骤完成的成本数据分析工作；如今，AI助手会直接提供操作建议，当用户点击“接受”，系统即能够执行这一建议的SQL语句转换，完成相应的数据调取、计算、排序等步骤。

AI的接入科学地减少了手动操作的时间和错误率，从而帮助实施交付团队更快、更好地完成项目交付。

02 AI解答，直达核心、直给操作建议

不同于以往遇到问题需要翻看Help文档，DeepSeek的接入大量减少了检索问题、查阅海量文档寻找答案的时间。而DeepSeek的优化使得本地部署成为可能，还能确保企业在符合数据隐私要求的前提下，安全、灵活地训练专属自己的企业模型，实现「手把手」专业解答，我们试想一些场景：

（1）多源异构数据接入需要按数据规范清洗转化时，应该参照什么样的数据规范？AI可以快速给予指引，还能根据数据特征推荐合适的清洗规则，并自动生成清洗脚本。

（2）业务部门员工在预算编制填报时，AI可以提供填报逻辑、填报流程、参考示例等guideline。用户在填报预算时，AI可以实时校验数据的合理性（如是否符合历史趋势、是否超出合理范围），并在发现问题时提供预警和修正建议。

（3）当管理者需要获取某一产品的盈利情况时，能够根据分析目标，提供所需抓取数据的建议，当建议被采纳时能自动生成相应的SQL查询语句、从数据库中提取相关数据，并生成分析报告。

（4）当需要竞争对手对标分析时，AI可以基于公开数据，如行业报告、上市公司财报等自动生成竞争对手的经营分析报告。

更多应用场景，不如……DeepSeek一下 ◔.̮◔ ？

03 未来，我们更期待AI在构建行业化或场景化模型的出色能力

未来，先胜还将继续通过对大模型以指令微调的形式进行场景化定向训练，让其应用于更多的核心业务场景中。

例如，在人力预算场景中，当老板提出降本10%的目标时，平台将基于企业历史薪酬规则、数据及外部参考，自动生成多版本降本方案。管理者可灵活调整因素，如福利津贴标准或区域用工类型，系统则会实时测算调整对业绩的影响，为决策提供有力支持。

又如，在制定销售激励政策时，平台可基于历史数据和市场趋势，模拟不同激励方式（如提成、奖金等）对收入及成本的影响，自动推荐高性价比方案以供用户决策。未来，期待AI能智能识别各产品线对激励政策的敏感度，以帮助企业制定精准、差异化的激励策略。

小结：

训练私有模型、构建企业专属的数字大脑，已然成为企业发展的必然趋势，更是在 AI 时代赢得竞争的关键战略。DeepFinance × DeepSeek，先胜将持续与众多优秀的企业用户一起共创共赢，探讨和丰富大模型在企业绩效管理中的应用场景，为企业财务智能化转型提供关键驱动力。