大模型进财务：智能填单如何跑通200+业务场景

从人工录单到智能填单

财务共享中心最耗人力的环节之一，就是发票、合同、结算单的识别与录入。大模型正在改变这一流程。

据中国电力报2026年10月12日报道，国网陕西电力上线智能填单应用，依托智慧共享财务平台，将大语言模型、检索增强技术与业务系统融合。其做法以大模型为决策大脑，同时加载财务规则引擎，统一处理发票、合同、结算单等附件，自动识别并提取关键信息。

这套思路的关键不在于"能不能识别"，而在于识别之后能否按财务规则生成规范单据——规则引擎负责约束，大模型负责理解与生成，两者配合才能减少返工。

200多个场景背后的落地逻辑

场景覆盖广度决定应用价值。办公费、物业费等高频报销场景先行，再逐步扩展，是较为稳妥的推进路径。

据报道，该应用目前已覆盖办公费、物业费等200多个业务场景，财务初审通过率提升至90%以上，业务识别与填单生成准确率超过85%。

对多数企业而言，这一路径有参考意义：

• 先做高频标准化场景：费用类单据格式相对固定，规则易沉淀；
• 规则与模型分工：模型做语义理解，规则引擎做规则校验，避免"模型说了算"；
• 以初审通过率作为观测指标：比单纯的识别准确率更贴近财务实际感受。

  值得注意的是，财务场景对错误容忍度低，准确率从85%继续往上走，往往需要靠规则库与业务数据的持续积累。

  项目制企业如何借鉴

  电力行业的共享财务经验，对项目制、多主体核算的企业同样有参考价值，难点在项目维度的数据归集。

  与共享中心式的集中报账不同，项目制企业的单据往往分散在多个项目、多个主体，费用归属与客户对应关系更复杂。这类企业落地智能填单时，除了识别与生成能力，还需要把项目、客户、合同等维度打通。

  对项目密集型企业来说，工具选型时可重点看两点：能否按项目维度归集单据，以及能否与既有财务系统顺畅对接；同时还要看项目台账、客户信息与资源线索是否在同一处管理，避免财务与业务各自维护一套数据。

  AI财税的价值，最终体现在单据流转的每一个具体环节里，而非概念本身。