财税大模型是一种新型财税管理工具，即基于自有算力、百亿级别的参数量和海量的私域数据，构建出的一个实时的财税知识库。财税大模型是大规模机器学习模型（大模型）在财税领域的应用体现，通过深度学习算法，财税大模型能够将复杂繁琐的财税数据转化为直观、易理解的模型。
由于财税工作涉及大量的数据处理，传统人工录入和人工核对耗时费力，且容易出错，因此财税工作存在专业门槛高、效率低等问题。近年来，在数字化浪潮下，为提高效率，财税管理互联网化、智能化发展已成趋势，财税大模型应运而生。
目前国内已推出多款财税大模型，包括高灯财税大模型、深圳标普云的BPai财税大模型、金蝶集团的财务大模型、安徽小竹的小竹财税AI、金财互联与华为签约共建的欣智悦财税大模型（TaxGPTs）。
大模型是基于机器学习和深度学习算法等技术训练出的具有数百万或数十亿个参数的巨型神经网络模型。根据国家网信办数据显示，截止至2024年3月，国内已有117个大模型通过备案，其中北京、上海、广东位居前三，北京已备案的大模型有51个，占比达44%，位居第一。
大模型通用性强，在内容生成、总结、逻辑推理等方面具有明显优势。大模型可应用在处理图像、语音、财税等领域，在财税领域，大模型可用于发票管理、税务申报、财务分析、规则解读、财税问答、财务报表生成、合同审查、税务筹划等多个方面。财税大模型可提高财务决策的及时性、有效性和准确性，进而提升企业的运营效率、增强企业竞争力。
深圳标普云的BPai财税大模型是国内首个自研财税大模型，基于该大模型，深圳标普云还推出财税智能体BPai。BPai财税大模型、财税智能体BPai于2024年3月发布，目前其用户量已破万，B端市场也覆盖百万家企业。
作为新一代财税管理工具，财税大模型具有强大的自然语言处理、数据分析和上下文理解能力，可用于发票管理、数据分析、财务预测、账表处理、解析税务等财务工作。在数字化时代下，税务咨询和财税智能化需求正快速释放，财税大模型市场发展空间广阔。