工业大模型案例巡礼 | 灯塔大模型应用开发平台

摘要：工业大模型作为人工智能技术的新范式，正成为驱动新型工业化发展的核心引擎。近日，工信部召开会议，专题研究部署推动人工智能产业发展和赋能新型工业化。会议指出，要塑造应用优势，推动大模型在制造业重点行业落地部署，加快凝练应用场景需求，加快制造业全流程智能化升级，变革

工业大模型作为人工智能技术的新范式，正成为驱动新型工业化发展的核心引擎。近日，工信部召开会议，专题研究部署推动人工智能产业发展和赋能新型工业化。会议指出，要塑造应用优势，推动大模型在制造业重点行业落地部署，加快凝练应用场景需求，加快制造业全流程智能化升级，变革生产管理模式。培育一批人工智能赋能应用服务商，加快推动行业专用大模型落地应用与迭代升级。“工业互联网世界”与《通信产业报》全媒体编辑部组织策划《工业大模型赋能新型工业化主题调研暨案例展播》，总结分析新型工业化需要怎样的工业大模型。

本期工业大模型赋能新型工业化典型场景应用案例调研对象为：北京中烟创新科技有限公司的灯塔大模型应用开发平台。

工业大模型赋能新型工业化典型场景应用案例巡礼

灯塔大模型应用开发平台

案例名称：灯塔大模型应用开发平台

所属行业：烟草业

实施企业：北京中烟创新科技有限公司（中烟创新）

应用场景

财务审核工作中，纸质单据堆积如山、审核规则复杂繁多、审核遗漏与失误频发，人工审核也因低效的工作模式、不稳定的审核质量、高频的人工成本成了令无数管理者头疼的难题，企业迫切需要大算力提升企业数字化与智能化能力，解放人力，提高效能，规避风险，以在未来竞争中抢占先机。

案例介绍

灯塔大模型应用开发平台在某烟草公司运行以来，成效显著，已成为某烟草公司财务管理智能化转型的标杆案例。该平台通过深度学习与自然语言处理技术，实现了费用单据的高精度自动审核，审核效率提升超80%，大幅降低了错误率与人力成本。它不仅促进了人工智能技术在财务管理领域的广泛应用，还带动了上下游产业链的技术升级与服务创新，加速了AI新技术、新产品、新应用的市场落地。

经济层面，平台助力企业优化资金流管理，提升财务运营效率，据初步估计，已为合作企业平均节省年度财务运营成本约12%。同时，随着平台的不断优化升级，将大大节省年度财务运营成本。

模型技术特点

财务人员面对大量的报销单据和多种多样的发票等票据，进行财务报销过程中的单据审核时，基于灯塔大模型应用开发平台的智能财务审核系统利用大语言模型（LLM）的强大能力和人工智能技术如OCR、NLP、知识图谱等，辅助采集票据信息，形成结构化数据，并进行AI预审，而面对复杂、多变的审核规则，通过可视化的配置界面、业务逻辑语言，实现对财务规则灵活配置，通过简洁易用的系统交互页面，业务人员可以快速锁定并查看审核结果详情，为用户提供高效快捷的复核方式，有效地解放生产力，提高生产效率。

（1）智能识别与分类

系统通过OCR技术自动扫描并识别报销单据中的关键信息，如发票号码、金额、日期、项目类别等，并基于LLM的语义理解能力，对报销事项进行精准分类，确保信息录入的准确性和高效性。

（2）合规性审核

结合企业内部的财务政策、税法规定及外部监管要求，LLM能够自动比对报销单据的合规性，包括但不限于费用标准、报销范围、审批流程等，有效避免违规报销行为，降低财务风险。

（3）智能分析与预测

通过对历史报销数据的深度挖掘与分析，LLM能够发现费用支出的趋势、异常及潜在风险点，为企业财务管理提供数据支持。同时，系统还能基于历史数据预测未来费用支出，辅助企业制定更加科学合理的财务预算。

（4）自动化审批流程

在确保报销单据合规性的基础上，系统能够自动触发审批流程，根据预设的审批规则，将报销申请推送给相应的审批人。审批人可通过移动端或PC端快速完成审批操作，极大地提高了审批效率。

此外，灯塔大模型应用开发平台，适用于全领域全行业，是中烟创新创业团队在深入研究大模型技术的基础上，结合多年的企业服务经验，精心打造的一款全方位解决方案。该平台集成了先进的可视化应用及工作流搭建、模型管理、部署及训练优化、实时监控与反馈调整等核心功能，旨在帮助企业快速、高效地将大模型技术应用于实际业务场景中。平台在模型兼容性、部署灵活性、训练智能化等方面具有显著优势，能够更好地满足不同企业的个性化需求。

第一，分布式高效训练框架。平台采用了自主研发的分布式高效训练框架，通过智能负载均衡、梯度累积、混合精度训练等先进技术，显著降低了大模型训练的时间成本和资源消耗。这一框架支持多种硬件平台和训练框架，实现了资源的最优配置与利用，为大模型的快速迭代与优化提供了坚实的基础，使平台拥有一个高度可定制的模型训练框架，允许用户根据自己的需求调整模型结构、超参数设置以及训练策略。这种灵活性使得企业可以根据特定的应用场景优化模型表现，从而更好地满足业务需求。

第二，高效模型压缩与优化技术。利用最先进的神经网络剪枝技术，去除冗余的连接，同时保持模型的核心功能。采用量化技术将浮点运算转换为整数运算，进一步减少内存占用和计算需求，有效减小模型体积的同时保持高精度。这不仅降低了模型部署所需的计算资源，还显著减少了运行成本。

第三，机器学习与数据挖掘。通过对海量报销数据的学习，系统能够建立一套智能学习算法，自动优化和记忆学习内容，利用强化学习技术，系统能够在实际应用中不断学习和优化数据挖掘策略，提高准确率。

第四，多模态融合。系统支持文本、图像、语音等多种模态的数据输入，能够综合处理不同类型的信息，提供更全面的数据处理能力。通过跨模态关联分析，系统能够识别数据之间的内在联系，进一步提升业务处理准确性和效率。

第五，灵活的服务交付模式。提供公有云、私有云以及混合云等多种部署方式，以及按需付费的灵活计费模式。企业可以根据自身需求灵活选择最适合的服务模式，实现成本最优化。

第六，强大的社区支持与开发者生态。建立了活跃的开发者社区，提供丰富的文档、教程和支持。这有助于促进技术交流和知识共享，加速新应用的开发进程。

应用及推广效果

基于灯塔大模型应用开发平台的财务科文档识别及数据校验服务（智能费用审核）自运行以来，成效显著。该平台通过深度学习与自然语言处理技术，实现了费用单据的高精度自动审核，审核效率提升超80%，大幅降低了错误率与人力成本。它不仅促进了人工智能技术在财务管理领域的广泛应用，还带动了上下游产业链的技术升级与服务创新，加速了AI新技术、新产品、新应用的市场落地。

应用的可推广性方面，除了在审核效率、错误率和合规性等方面达到预期目标外，系统还在数据分析与预测功能上取得了意外的成果。并且通过对海量报销数据的深度挖掘和分析，系统能够为企业提供精准的费用趋势预测和风险预警，帮助企业提前制定应对策略，有效降低了财务风险。

项目成果在行业内产生了广泛的示范效应，吸引了多家企业前来参观学习和合作洽谈，为中烟创新拓展了市场空间，提升了公司在智能财务领域的市场份额。

灯塔大模型应用开发平台具备持续升级和优化的能力，能够不断引入新的技术和算法，提升系统性能和功能。项目团队将继续关注人工智能领域的最新发展动态，及时对系统进行技术更新和升级，确保系统的技术先进性。

业务可推广性方面，随着企业对财务管理智能化需求的不断增长，智能财务审核系统具有广阔的市场前景。中烟创新将进一步加强市场推广和客户服务，不断完善系统功能，满足客户日益多样化的需求，确保项目成果的持续应用和推广。

编辑评价

从技术层面来看，灯塔大模型应用开发平台在自然语言处理、深度学习和知识图谱等领域具有显著优势。平台采用前沿的AI技术和云计算架构，支持多种主流大模型的快速接入与高效管理。中烟创新团队在模型优化、算法改进等方面持续投入研发力量，确保平台始终保持技术领先地位，为投资者提供强有力的技术支撑。