RPA是Robotic Process Automation的縮寫，從字面便不難看出其要義，即：機器、流程、自動化，RPA是以機器人作為虛擬勞動力，依據(jù)預(yù)先設(shè)定的程序與現(xiàn)有用戶系統(tǒng)進(jìn)行交互并完成預(yù)期的任務(wù)。從目前的技術(shù)實踐來看，現(xiàn)有的RPA還僅適用于高重復(fù)性、邏輯確定并且穩(wěn)定性要求相對較低的流程。

更通俗的解釋，RPA就是借助一些能夠自動執(zhí)行的腳本（這些腳本可能是某些工具生成的，這些工具也可能有著非常友好的用戶化圖形界面）完成一系列原來需要人工完成的工作，但凡具備一定腳本生成、編輯、執(zhí)行能力的工具在此處都可以稱之為機器人。

舉個簡單的例子，我們每天上班時要打開ERP系統(tǒng)并進(jìn)入AP發(fā)票處理頁面，如果你覺得每天都重復(fù)這么做非常無趣，（沒有設(shè)置保存賬戶和密碼）我們就可以通過按鍵精靈來簡化步驟，點擊軟件的錄制動作按鈕之后，軟件就開始記錄我們的動作，比如雙擊ERP軟件的圖標(biāo)、輸入賬戶信息，點擊登錄按鈕，進(jìn)去之后再點擊菜單逐層進(jìn)入AP發(fā)票處理頁面，這一系列的操作完成之后，點擊停止錄制，然后為這個錄制的流程設(shè)置一個快捷鍵，比如ctrl＋1。

RPA具備以下特點，這些特點正是RPA能夠給企業(yè)帶來價值的主要原因：

1.機器處理：通過用戶界面（UI）或者腳本語言（Script）實現(xiàn)借由機器人的重復(fù)人工任務(wù)的自動化處理；

2.基于明確的規(guī)則操作：流程必須有明確的、可被數(shù)字化的觸發(fā)指令和輸入，流程不得出現(xiàn)無法提前定義的例外情況；

3.以外掛的形式部署在客戶現(xiàn)有系統(tǒng)上：基于規(guī)則在用戶界面進(jìn)行自動化操作，非侵入式模式不影響原有IT基礎(chǔ)架構(gòu)；

4.模擬用戶手工操作及交互：機器人可以執(zhí)行用戶的日常基本操作，例如：鼠標(biāo)點擊、鍵盤輸入、復(fù)制/粘貼等一系列日常電腦操作。

基于RPA的這些特點，可以發(fā)現(xiàn)RPA在應(yīng)用過程中所帶來的優(yōu)勢：

1.替代財務(wù)流程中的重復(fù)性手工操作；

2.7*24小時不間斷工作；

3.基于明確的規(guī)則操作，無差別化，盡可能消除人的因素；

4.操作精準(zhǔn)，操作品質(zhì)高；

5.有助于企業(yè)的人力資源釋放到更高價值工作上；

6.機器人任務(wù)的每個步驟可被監(jiān)控和記錄，在保存豐富的審計記錄的同時，有助與企業(yè)的流程改善；

7.非侵入性，模式不影響原有IT基礎(chǔ)架構(gòu)；

8.部分合規(guī)和審計工作將有可能實現(xiàn)“全查”而非“抽查”；

9.有助于企業(yè)開啟自動化流程視角，識別財務(wù)流程中優(yōu)化點。

有些廠商在宣傳RPA的時候，有意無意地將RPA與人工智能扯到了一起，但是負(fù)責(zé)任地說，RPA和AI簡直天壤之別，現(xiàn)在的機器人還只是邏輯編程比較完善能夠執(zhí)行一定預(yù)制判斷邏輯的的機器，還遠(yuǎn)談不上人工智能。

人工智能（AI，Artificial Intelligence）是一個相當(dāng)廣泛的概念，人工智能的目的就是讓計算機這臺機器能夠象人一樣思考，而當(dāng)前被廣泛提及的機器學(xué)習(xí)（ML，Machine Learning）都只是人工智能的分支，機器學(xué)習(xí)是專門研究計算機怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為，以獲取新的知識或技能，使之不斷改善自身的性能。

戰(zhàn)勝圍棋各段高手的Google AlphaGo就是機器學(xué)習(xí)的代表，它所使用是深度學(xué)習(xí)（DL，Deep Learning）方法，DL試圖使用包含復(fù)雜結(jié)構(gòu)或由多重非線性變換構(gòu)成的多個處理層（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）對數(shù)據(jù)進(jìn)行高層抽象的算法，因此能夠處理以前機器難以企及的更加復(fù)雜的模型（比如：高度的不確定性、超大的計算量）。

當(dāng)前財務(wù)在人工智能行業(yè)熱度中處于居中位置，但距離AI在財務(wù)、會計領(lǐng)域的實用化還為時尚早，從短期內(nèi)的趨勢而言，還是基于標(biāo)準(zhǔn)化、邏輯清晰的RPA為基礎(chǔ)，逐步向具有一定智能化程度的流程自動化轉(zhuǎn)變。

但是隨著近年無論是全球范圍還是中國范圍的人工智能投資的逐步加大，相信我們在未來的十年或者二十年內(nèi)，AI在實用性和普及型方面的逐步突破，財務(wù)領(lǐng)域的AI深入應(yīng)用亦未可知。

1.銷售到收款（OTC）

（1）自動開票：機器人自動抓取銷售開票數(shù)據(jù)并自動進(jìn)行開票動作

（2）應(yīng)收賬款對賬與收款核銷：機器人取得應(yīng)收和實收數(shù)據(jù)，按照賬號、打款備注等信息進(jìn)行自動對賬，并將對賬差異進(jìn)行單獨列示，對于對賬無誤的進(jìn)行自動賬務(wù)核銷

（3）客戶信用管理：自動進(jìn)行客戶信用信息的查詢并將相關(guān)數(shù)據(jù)提供給授信模塊用以客戶信用評估、控制

2.采購到付款（PTP）

（1）供應(yīng)商主數(shù)據(jù)管理：自動將供應(yīng)商提供的資料信息進(jìn)行上傳系統(tǒng)處理（比如獲取營業(yè)執(zhí)照影像并識別指定位置上的字段信息，填寫信息到供應(yīng)商主數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)，上傳相關(guān)附件）

（2）發(fā)票校驗：基于明確的規(guī)則執(zhí)行三單（發(fā)票、訂單、收貨單）匹配

發(fā)票處理：發(fā)票的掃描結(jié)果的自動處理（與機器人結(jié)合的OCR、發(fā)票的自動認(rèn)證等）

（3）付款執(zhí)行：在缺少直接付款系統(tǒng)對接的場景下，可考慮利用機器人提取付款申請系統(tǒng)的付款信息（付款賬號、戶名等），并提交網(wǎng)銀等資金付款系統(tǒng)進(jìn)行實際付款操作

（4）賬期處理及報告：比如自動財務(wù)賬務(wù)處理（應(yīng)付、預(yù)付重分類等）

（5）供應(yīng)商詢證：自動處理供應(yīng)商詢證信息并將結(jié)果信息進(jìn)行自動反饋

3.差旅與報銷（T&E）

（1）報銷單據(jù)核對：比如自動發(fā)票信息核對（申報數(shù)與發(fā)票數(shù)等）、報銷標(biāo)準(zhǔn)核查等

（2）費用自動審計：設(shè)定審計邏輯，機器人自動按照設(shè)定的邏輯執(zhí)行審計操作（數(shù)據(jù)查詢、校驗并判斷是否符合風(fēng)險定義）

4.存貨與成本

（1）成本統(tǒng)計指標(biāo)錄入：機器人自動

（2）成本與費用分?jǐn)偅浩谀C器人按腳本分步或并行執(zhí)行相關(guān)成本、費用分?jǐn)傃h(huán)

5.資產(chǎn)管理（FA）

（1）資產(chǎn)卡片管理：批量資產(chǎn)卡片更新、打印、分發(fā)等

（2）期末事項管理：資產(chǎn)折舊、資產(chǎn)轉(zhuǎn)移、報廢等的批量處理

6.總賬到報表（R&R）

（1）主數(shù)據(jù)管理：主數(shù)據(jù)變更的自動系統(tǒng)更新、變更的通知、主數(shù)據(jù)的發(fā)布等

（2）憑證處理：周期性憑證的自動處理、自動賬務(wù)結(jié)轉(zhuǎn)、自動憑證打印

（3）關(guān)聯(lián)交易處理：關(guān)聯(lián)交易對賬等

（4）薪酬核算：在缺少系統(tǒng)對接場景下的自動薪酬賬務(wù)處理

（5）自動化報告：格式化報告的自動處理

7.資金管理（TR）

（1）資金管理：根據(jù)設(shè)定的資金劃線執(zhí)行自動資金歸集、自動資金計劃信息的采集與處理等

（2）對外收付款：收款與付款的自動化處理

（3）銀行對賬等：機器人取得銀行流水、銀行財務(wù)賬數(shù)據(jù)，并進(jìn)行銀行賬和財務(wù)賬的核對，自動出具銀行余額調(diào)節(jié)表

8.稅務(wù)管理（Tax）

（1）稅務(wù)申報：稅務(wù)數(shù)據(jù)的采集與處理、稅務(wù)相關(guān)財務(wù)數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的采集與處理，自動納稅申報