另一方面，深度植根于FSSC與CoE團隊，隨著應用深度與廣度的不斷擴展，使得RPA在完美發揮流程加速器作用的同時，也開啟了對企業數字化轉型的加“數”動作。這個“數”是數字的數。
 

包括信托在內的金融行業普遍存在大量核對數據、處理數據和生成報告的工作，這些工作大部分要手工來完成，耗費業務人員大量的時間和精力，且容易出現錯誤。

這些人工操作大部分具有重復性高且規則明確的特點，因此非常適用于應用RPA機器人。

民生信托在RPA開發工具選型過程中，更看重產品成熟度、免費試用的社區版軟件、中國本土的原廠服務和完善的技術生態圈。UiPath在以上幾方面均具有明顯的優勢，因此成為了首選。

通過前期的RPA調研選型、掌握UiPath開發技能，到實現自主開發第一個RPA項目，民生信托的RPA應用經歷說明了UiPath技術上容易上手，有利于RPA項目的快速落地。

之所以選擇RPA自主研發，民生信托主要考慮到四點：一是因為初始應用的需求范圍比較小；二是考慮到投入產出比；三是RPA概念在公司內部尚未普及；四是自身具有自主開發的技術能力，以及后續的需求變更和維護方便。

那么，如何找到第一個RPA項目？

第一，在公司內部視頻宣傳RPA實現效果，并且在溝通其他項目需求時挖掘RPA需求；

第二，從公司重點工作切入，民生信托第一個RPA項目是從產品發行管理工作開始的；

第三，切實解決一個急迫痛點，讓業務人員切身感受到RPA帶來的好處。

第一個RPA項目實現效果明顯，提升了工作效率，釋放了勞動力。以往至少需要4個小時，甚至加班加點才能完成的工作，大概不到兩分鐘就自動完成了。如果數據源發生變化，RPA只需要再花兩分鐘重新跑一遍就OK了。而后續的一些RPA需求也都是從第一個項目中延伸出來的。

代銷清算自動化是民生信托的一個RPA典型應用案例。

為提高代銷清算工作的效率和準確性，利用RPA實現了數據核對與行情發送的流程自動化，每天節省人工工作量90%，讓業務人員將精力投入到更有價值的創新工作中去。

第二個典型應用案例是通過自動處理流程附件實現數據共享的項目。

每周多個部門耗費大量的精力進行重復繁瑣的工作，以各部門每周手工處理40個附件為例，幾百條的數據量，每周至少耗費每人4小時。各部門每周重復同樣的工作，耗費5人以上，每周共計超過20小時的工作量。通過RPA完成該工作每周僅需幾分鐘，且避免了部門間的重復操作，實現了數據共享。

第三個典型應用案例是自動生成產品凈值公告。

以每月生成30個凈值型理財產品的凈值報告為例，RPA所需時間僅為手工的1/15，而開發和測試該RPA流程僅用了3人天。該案例表明，RPA技術讓IT逐步與金融業務相結合，而不再單純是工具的角色,為金融IT從成本中心轉變為利潤中心提供了更多的可能性。

2019年民生信托已完成的RPA項目，大部分都是圍繞著中后臺管理工作，以數據查詢、統計、核對、報告生成為主。

從實現效果來看，工作效率提升基本上都在幾十倍以上，最多的達到2800倍。而完成這些項目僅需1名RPA主力開發人員，其余2~3人根據項目情況協助。通常，1個普通的RPA項目可在1~2周內完成，最大的一個項目也僅用了1個月的時間。

RPA應用當然有很多優點，其中有一點對IT人員來說是很重要的，那就是RPA不必改變現有的系統和工作流程，不改變系統，所以不會有額外的接口開發成本；不改變工作流程，業務人員更容易接受。

但是，在RPA應用過程中也遇到一些情況：首先，RPA后續維護的工作會比較多，建議公司內部也至少要有1名掌握RPA技能的技術人員。

其次，IT驅動的RPA業務流程自動化能夠幫助各部門提高局部的工作效率，但無法改變現有的工作流程。要真正優化公司整體的業務流程，消除不必要的流程節點，需要建立專門的流程優化部門，或者RPA卓越中心，梳理跨部門的業務流程，統一規劃、管理和運維RPA應用。

另外，在RPA實踐中還有一些關于業務流程優化的思考：

一是IT驅動的業務流程優化是一個由點到線的過程。業務流程優化不是一蹴而就的，需要從點到線，從公司重要的業務流程找切入點，從理解業務細節開始，逐漸打通上下游流程。

二是從數據角度進行業務流程優化。各部門工作的輸入和輸出成果往往體現在數據上，數據也是RPA應用的基礎。通過建設數據中臺，對數據資產統一管理，統一標準，實現數據共享，在此基礎上再結合RPA提高數據處理和流轉的效率，通過中臺提供數據服務，減少數據在各部門間流轉的環節。

財務機器人作為一種新興事物，已經成為應用于未來財務場景的一個必然趨勢。

國美這樣一家連鎖型企業，在日益高速運轉的大背景下，也在不斷嘗試組織轉型和系統重塑，并找到了一個適應自己特點的發展之路。

在2018年，財務體系正式開始借助RPA技術并實現了流程自動化，從立項到系統開發上線不到8個月時間，大大提升了由于系統繁多、數據量大和重復性強的基礎工作導致的人效問題。

在選擇RPA時，低成本、高效率的特點像一把鋒利的劍，刺中了企業IT部署流程長、時間久的痛點，它優點在于：

一是不用依托信息中心，財務人員就可以自主研發，并把開發系統掌握在財務自己手中；二是RPA的準確性高，可以避免人工帶來的錯誤；三是大幅提高人效，RPA的速度是人工的10-15倍， 24小時工作制，自動化成規模效益。

財務部門自己掌握做RPA項目須具備三方面能力：一是財務產品對業務流程非常熟悉；二是把對信息技術有興趣的員工選到項目組；三是需具備流程運維的能力，能夠獨立開發財務機器人的調度平臺，這點非常重要。 

在RPA流程運行時，驗證是一個重要的環節，但設定財務機器人的報錯機制同樣重要。目的是能夠第一時間知道機器人是否已經停擺，第一時間要有消息及時反饋。 

截至2020年3月底，國美共上線了109個機器人（流程），應用領域分為三類：流程自動化、內控管理和財務分析。 
 

在流程自動化方面：

分享1是共享中心簡歷篩選。由于財務人員眾多、人員流動相對頻繁。于是開發簡歷篩選機器人，業務人員可靈活配置崗位要求，機器人每日自動作業，篩選符合崗位要求的簡歷以郵件形式推送給需求單位。

分享2是共享中心費用單據自動派工。替代了繁瑣的手工派單，由機器人每日按照一定的規則，根據單據類型、人均審單量等維度，實現自動派單工作，無需人為干預。 

分享3是共享中心費用自動審核。員工三項費用報銷單，由機器人校驗員工是否滿足報銷標準，并對滿足報銷要求的單據自動識別發票校驗通過的狀態。機器人根據審核通過的狀態，識別發票完成自動審核，流轉到資金支付環節。 

RPA在內控管理方面，應用在應收款超期預警。根據客戶合同約定的賬期，查詢是否賒款超期并自動發出預警。根據預警等級，發送給不同的管理者。 
 

在應收對賬方面，合同在實現數字化的基礎上，按照客戶合同約定的對賬周期，機器人模擬手工操作，在系統中自動查詢客戶的科目余額，并填寫對賬函模板，以郵件的形式發送給客戶。 

在月結方面，國美要求400多個賬套于每月1號中午12點前月結，為保障月結工作的順利，每月25日進行預結賬。此時機器人開始運行，每日進行科目合理化分析。

舉例：國美使用了多系統，為保證系統之間的傳輸準確，運用了過渡科目核算。當過渡科目不為0時，可能由于某個系統接口傳輸失敗。當機器人檢查到過渡科目不平時自動報錯，向管理員發出郵件，并啟動供應鏈往來對賬平臺，查詢具體對賬失敗的訂單。

在財務分析方面，國美有55個分部，分部的預算分析主管需要按月出具以分部為主體的經營分析，每分部需要耗費2-3天時間方可出具一篇分析報表。

總部通過開發機器人，全國數統一導出，由機器人把常用模型數據統一進行加工，以郵件推送的方式，發送給每一個經營體的總經理、財務負責人、業務負責人。以達到每月3日早，分部負責人第一時間可查詢本分部經營分析的目的。

分部分析主管不再需要做常規的分析報表，只需完成對經營數據的挖掘即可，大大釋放了手工勞動力。
 

值得一提的是RPA對于共享中心影響巨大。本次疫情，國美財務實現了共享中心90%的人員遠程辦公。

即在家可完成從接收機器人分配的待審核單據、結合上傳影像，到費用審核完畢的全流程工作。只有少量的資金支付，如考慮U盾的問題，需現場辦公。國美已經實現了去中心化的共享服務中心。 

機器人自動化流程就是一個程序，是一個依照運行規則，重復執行某一個業務流程的后臺軟件程序。

國美財務準備將財務機器人的未來定位為RPA+。今年準備在AI方面開展應用，利用識別技術，來識別所有的原始單據，包括對合同、入庫單、報樣等。

同時，也在尋找突破U盾限制的方法，促使我們的業務場景實現全流程自動化、云端化。準備開發對話機器人，可以根據語義進行單據的審批。優化共享中心客服工作，希望能夠打造一個智能化財務服務。

在結合新工具方面，已加入自主研發的有深度算法的供應鏈系統，用以計算自動補貨和云倉等。

未來，國美準備給機器人加更多的工具，使其具備經營支持能力。在運維方面，實現標簽式分類管理。計劃研發出讓機器人自動修復運行報錯的機器人，打造真正無人化的技術流程。 

目前大多數企業正在引入新技術進行數字化轉型，數字化技術引領著財務變革的方向，使得財務管理能力得到指數式的提升，智能財務將成為財務變革的目標。

未來的行業引領者將是那些把數字化技術應用于財務和運營的企業，以下七種技術對財務工作有著越來越大的交互性和相關性，包括流程機器人、內存計算、高級分析、可視化、云技術、認知與人工智能、區塊鏈等，新技術推動著財務數字化轉型，引導企業走向智能財務。
 

數字化技術正以令人難以置信的速度改變著商業格局，技術第一次變得如此普及和低成本，技術創造出前所未有的商業模式和機遇。在新的經濟和政策環境下，數字化轉型同時驅動財務工作進行角色轉變。

數字化轉型過程中，財務人員在財務工作上有一個很大的改變，可以看到通過數字化轉型“財務/事務處理”工作可以從40%降低至20%，“控制類工作”可以從30%降至10%，“決策支持”可以從10%提升至50%，新技術帶來的不單在工作量的減少，而且在“質”的方面提升，數字化轉型能夠整體提升財務組織的工作價值，增加財務工作帶給企業的貢獻收益。

德勤在全球范圍內對企業CFO進行調研，發現CFO制定的財務管理最高目標和任務中，“流動性風險管理”和“財務風險管理”是兩項最重要的任務。

調研還發現資金管理主要面臨外匯波動、現金風險敞口、現金流動性、市場受限等挑戰，四分之三的CFO認為他們的公司有至少三個問題。

越來越多的企業資金管理的職能以滿足企業中長期發展戰略為出發點，通過資本結構與配置策略、融資策略選擇、信用評級策略、金融合約管理等方式，逐步進入以資金池集中調劑、以籌融資管理和預算控制為中心的階段，在控制風險、保證流動性的同時獲得一定收益，推動資金管理從職能化管控向價值創造轉型。

資金管理正走向“價值增值”之路，利用RPA技術實現資金智能管理，幫助企業確認其在正確的時間、地點擁有與正確交易對手在正確貨幣實現價值增值。
 

德勤基于資金管理數字化轉型過程中積累的經驗，基于深度學習技術以及人工智能模型，推出智能資金系統解決方案，該解決方案借助RPA技術，優化企業在日常經營活動中的資金管理活動。

同時，內嵌的基于數理統計和深度學習技術的分析模型與可視化技術相結合，科學有效的實現企業資金實時的可視、可管、可用、可預期，降低資金營運成本，提高資金使用效率，優化企業資源配置。

除了在資金管理領域RPA的深入應用之外，在財務、內審合規、供應鏈、HR、信息技術運維等方面同樣應用廣泛，德勤在這些領域有豐富成功的案例經驗。

另外，德勤還推出與RPA深入結合的機器人產品，如：

?財務智能鑒證機器人：深入滲透企業，從財務入賬、結賬、報表、財務分析和合并分析等財務管控工作，致力從財務降本增效目標出發，規劃戰略，從流程風控、數據模型和工具落地提供一體化整合解決方案。

?智能供應鏈機器人：面對制造行業采購環節常見風險和挑戰，提供異常采購或舞弊風險及時監控，提升采購下單溝通效率，保障采購收貨及時入賬對賬，防范業財信息不一致風險，保障存貨交期及時監督，防范不及時采購收貨風險。

?智領租賃機器人：通過標準化的業務流程，運用機器人流程自動化，整合租賃合同數據與財務系統數據，建立會計核算模型，輔助過渡方案選擇，利用可視化技術，展現新舊準則轉換的影響評估。

德勤將一如既往地推動企業數字化轉型，致力于應用包括RPA在內的新技術，推動新技術新方法在企業運營管理中的應用，引領企業進入財務智能化時代。