项目编号： 财务数字化转型 基于 AI 大模型的流水分类系统 设 计 方 案 目 录 1. 引言...............................................................................................................6 1.1 背景介绍.................. AI 大模型流水分类系统，以提高企业在数据分类和处理 上的效率，进而优化决策支持和资源配置。 随着业务规模的扩大，企业面临数据量激增的挑战，传统的分 类方法已难以满足高效的运营需求。因此，利用 AI 大模型进行自 动化的数据分类，能够显著降低人工成本，并提高分类的准确性和 效率。该系统将基于深度学习和机器学习技术，结合大数据处理的 能力，确保能够实时响应企业需求。 该流水分类系统主要设计目标包括： 模型推理模块 调用训练好的 AI 大模型进行实时分类。 结果反馈模块 收集用户反馈与分类结果，以用于模型的持续优化。 可视化展示模块 将分类结果以图表、报表的形式直观展示给用户。 综上所述，AI 大模型流水分类系统的设计方案将有效提升企业 数据处理的自动化水平和准确性，优化资源配置与决策支持，增强 企业在市场中的竞争力。系统设计的可行性和实用性将为企业数字 化转型提供强有力的支持。 1.1 背景介绍

资金流程 B 卖品采购到付款流程 C 影城销售到收款流程 D 资金 & 业务配合流程 第 32页 讨论点清单 讨论点 1 ：资金划拨业务流程及各系统定位 讨论点 2 ：银行流水信息的流转，以及收付款账务处理的相关信息流 讨论点 3 ：院线对自营影城与加盟影城的对账及结算流程（需院线业务部门支 持） 讨论点 4 ：赠票 / 会员卡业务的处理流程（需影管总部业务部门支持） ，属于有单据的资金划拨 第 34页 银行流水信息的流转，以及收付款账务处理的相关信息流 讨论点 2 EBS 银行对账 费控 匹配相关单据 EBS 生成凭证 源于结算平台 的收款 结算 匹配应收单等 结算 不明款项认领 CBS 银行流水 线下账户 银行流水 结算 接收银行流水 所 有 银 行 流 水 待处理 银行流水 待处理银行流水类型 1. 所有收款信息（除资金划 银行流水信息的流转，以及收付款账务处理的相关信息流 ——待确认点 1 讨论点 2 待确认点 1 ：结算平台如何区分待处理的银行流水？ 结算平台取得所有的银行流水：  首先，对不需要结算平台处理的银行流水进行标记 暂定 CBS 银行流水中的【摘要】或【用途】字段标识对应的来源系统（如费控、 PS 等），结算平 台对有来源系统的银行流水进行标记  其次，剩余的未标记的银行流水，后续在结算平台进行处理

内部业务系统产生的结构化数据  商城日常零售业务处理过程中产生的结构化数据，存储在关系型数据库中，如：供应商信息、采购信息、商品信息、销售流水……  消费企业日常业务处理过程中产生的结构化数据，存储在关系型数据库中，如：客户信息、账户信息、企业产品信息、交易流水……  企业内部非结构化数据  日常业务处理过程中产生的非结构化数据，存储形式多样，主要包括用户访问日志、用户投诉、用户点评…… 贴源区 / 集市区构成一个 Hadoop 集群 （ Hive ）  无单点故障， 7×24 小时 + 非工作日有限停机  贴源数据模型  不保存历史  业务系统前日快照数据和一段时间的流水数据  数据标准化，为后续主题模型、集市和沙盘演练提供数据 临时数据区 贴源数据区 Page26 企业数字化转型总体架构——数据存储层（续）  企业内外部非结构化、半结构化数据  采集 准实时连续 ETL 处理 +SQL 批量处理  独立的内存数据库集群  无单点故障， 365×24 小时不停机  贴源数据模型  依赖用户业务需求  面向应用的业务系统快照数据和一段时间的交易流水  为实时获准实时分析应用提供数据服务 增值产品数据区 实时数据区 Page30 企业数字化转型总体架构——数据存储层数据流 数据集成层 操作型聚合数据 临时数据区 实时数据区 公共汇总数据主题明细数据

AI 平台 37 英特尔中国 AI 加速实践手册 BigDL*：统一的大数据分析和 AI 平台 计算 环境 模型和算法 (内置模型和算法) 机器学习工作流 (自动构建端到端管道) 端到端流水线 (将 AI 模型无缝扩展到 分布式大数据平台) 推荐 Laptop DL Frameworks (TF/PyTorch/BigDL/OpenVINO TM/…) Distributed Analytics Transformer 模型格式 • 兼容 Hugging Face 与 PyTorch 更强兼容性 大数据分析 + 人工智能端到端流水线 大数据流水线 从笔记本电脑无缝扩展到分布式大数据平台 使用样本数据在 笔记本电脑上制作原型 • 轻松构建将 AI 模型与大数据融合对接的端到端流水线原型 • 从笔记本电脑到分布式集群的“零”代码更改 • 可在生产环境中的 Hadoop/K8s 集群上无缝部署 集群上无缝部署 • 实现从机器学习到大数据应用的流程自动化 在承载历史数据的 集群上进行试验 使用分布式数据流水线 进行生产部署 35 英特尔 AI 实战视频课程 至强® AI 实战课 CCF 联合专场 英特尔® 至强® RAS 为 AI 服务器护航 英特尔® 至强® CPU 让 AI 部署无处不在 大模型时代的云服务安全利器 从 OCR 起步推进企业 AI 应用落地

投资系统、采购系统、资产管理系统）分散建设且标准不统一（如数据格式、统计口径 差异），导致监管信息分散在多个孤立平台中，无法实现实时共享。缺失深度分析，传 统统计手段（如人工汇总报表、抽样检查）难以对海量经营数据（如日均交易流水、供 应链上下游协同数据、客户信用记录）进行深度挖掘，无法通过关联分析（如资金异常 流动与关联交易的关联性）识别潜在风险；基于大数据的风险预警模型（如预测债务违 约概率、评估投资风险）应用不足，监管决策仍依赖经验判断而非数据支撑。 中央企业“严禁开展融资性 贸易和虚假贸易”，并要求 建立健全贸易业务内控体 系，加强对贸易背景真实 性、货权流转等关键环节的 审核。 成因：业绩考核压力（如 “营收不 达标就换人”）、融资需求（通过 虚假流水美化报表）、内控机制形 同虚设。 危害：税务风险（虚开增值税发 票）、银行抽贷引发流动性危机、 信用评级下调。 ⑧ “捞偏门” 《中央企业贯彻落实〈国有 企业领导人员廉洁从业若 资产负债率（预警线：＞75%；重 点监管线：＞85%） 现金短债比（预警线：＜1.2 倍） 隐性债务占比（永续债、明股实债 /总债务＞15%） 财务报表、融资 合同台账、银行 流水 自动识别债务合 同中的“回购条 款”“固定分 红”等明股实债 特征。 ②无关多元 非主业投资额占比（＞年度投资 总额 10%） 非主业子公司数量增长率（同比 ＞5%）

端到边缘端的统一数据处理。 边缘 AI 计算盒通常用于在设备边缘端进行实时的视频分析， 利用其卓越的 AI 算力，对前端采集的视频进行快速的分析处 理。边缘 AI 计算盒可以运行多条神经网络推理的流水线，甚 至可以将多条流水线分析的结果进行融合。 管理服务器 行业业务管理 存储服务器 数据存储和访问 大数据服务器 数据治理，数据挖掘 视屏分析服务器 视频分析 多媒体服务器 媒体广播和播放 IP 摄像头 深度摄像头 网络视频录像机 传感器 AI 或报警服务 边缘服务器 显示  单条神经网络推理 流水线  多条神经网络推理 流水线  数据融合流水线 视频 AI 计算盒 无缝接入现有视频系统 数智园区行业参考指南 | "IN" 数智时代 赋能园区转型 数智园区系统参考架构 | 15 图 6. 网络视频录像机的负载处理流程

DP ）：每计算设备（卡或节点）都有一个完整模型，将数据集拆分到多个计算设备同时训练，在反向传播中，各个设备上的梯度进行归约操作求平均，再更新模型参数。 • 模型并行（ MP ）： 1 ）流水线并行（ PP ）：将模型按照“层”拆分为多个 Stages 放在每个计算设备上，训练过程是逐层顺序计算，通信数据量比 DP 小，点对点互联即可； 2 ）张 量并行 （ TP ）：将模型在“层”内 ，通信量大且频繁，通常要求全互联（ FC ）或交换拓扑（ Switch ）。 策略 通信模式 互联拓扑，带宽需求 数据并行 DP Allreduce 环状或全互联，常规需求，几 ~ 几十 GB/s 流水线并行 PP P2P 点对点相连，常规需求，几 ~ 十几 GB/s 张量并行 TP Allreduce 环状或全互联，带宽需求高，几百 GB/s 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容

混合精度的整体训练思 路 通信优化： DulePipe 算法： 精细化编排计算和通信 控制前向和反向过程中 计算和通信的 GPU SM 数量，保证计算和通信 完全重叠 双向流水线并行 降低流水线的 Bubble 需要存两份模型参 数 64 路的专家 并行 气泡和内存分析 [1] DeepSeek-V3 技术报告 https://arxiv.org/pdf/2412 拓展分析： DeepSeek-V3 71 双向流水线并行 计算和通信重叠 通过使用 System 1 的快速但可能不完全准确的判断（“ fast-but-maybe-wrong” judgment calls ），可以帮助

作开发产品进行管控。管控要素需要包括产品的来源、产品成分、产品合规及产 品服务支持、安全应急响应。 对于第三方商采和合作开发的供应商，需要从其能力资质，人员组织稳定性， 服务水平、财务信用状况，资金流水，信誉评级，营业执照及其相关行业认证等 多方面进行供应商的评估管理，确保第三方产品供应商的可信。 对于开源软件、软件依赖组件来源，需要可追溯确保源头的安全可信，要可 跟踪识别到开源软件官网、 DevOps 体系 信创 DevOps（开发测试持续集成自动化流水线）是企业 IT 持续交付能力的 基础，通过信创 DevOps 将 IT 运维能力前移，既可以加快软件的交付效率，降低 交付风险，还可以满足系统在高并发下自动伸缩的要求，再加上统一的运营监控， 为应用提供全方位的保驾护航。针对开发、测试、运维的各个阶段的需求，通过 自动化的流水线，集成主流的信创/开源工具链，打通端到端的研发交付过程。 生态。 2. 稳定可靠，性能卓越：采用软件定义的方式实现高可靠的分布式集群，提供 多数据副本和原生容灾技术，自动化故障预测和恢复为客户业务保驾护航。 在性能方面支持数据本地化、条带化、IO 流水线等技术，三节点信创集群性 能提供 40 万+IOPS，满足业务需要。 3. 安全有效，功能领先：信服云内置全面安全体系，软件开发严格遵守 SDL 策 略，从端到云统一安全防护，东西向流量可视化，提供一致化安全策略。与

作开发产品进行管控。管控要素需要包括产品的来源、产品成分、产品合规及产 品服务支持、安全应急响应。 对于第三方商采和合作开发的供应商，需要从其能力资质，人员组织稳定性， 服务水平、财务信用状况，资金流水，信誉评级，营业执照及其相关行业认证等 多方面进行供应商的评估管理，确保第三方产品供应商的可信。 对于开源软件、软件依赖组件来源，需要可追溯确保源头的安全可信，要可 跟踪识别到开源软件官网、 DevOps 体系 信创 DevOps（开发测试持续集成自动化流水线）是企业 IT 持续交付能力的 基础，通过信创 DevOps 将 IT 运维能力前移，既可以加快软件的交付效率，降低 交付风险，还可以满足系统在高并发下自动伸缩的要求，再加上统一的运营监控， 为应用提供全方位的保驾护航。针对开发、测试、运维的各个阶段的需求，通过 自动化的流水线，集成主流的信创/开源工具链，打通端到端的研发交付过程。 生态。 2. 稳定可靠，性能卓越：采用软件定义的方式实现高可靠的分布式集群，提供 多数据副本和原生容灾技术，自动化故障预测和恢复为客户业务保驾护航。 在性能方面支持数据本地化、条带化、IO 流水线等技术，三节点信创集群性 能提供 40 万+IOPS，满足业务需要。 3. 安全有效，功能领先：信服云内置全面安全体系，软件开发严格遵守 SDL 策 略，从端到云统一安全防护，东西向流量可视化，提供一致化安全策略。与