RPA+AI,有力促進財務共享服務應用升級

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      原載《中國會計報》2021年7月16日第013版

       

       

      第三次工業革命帶來了信息化的浪潮,信息技術的革新沖擊著各個行業和企業的各個部門,促使企業向智能化信息化方向發展,作為與企業管理息息相關的重要職能部門,財務部門進行智能化轉型已是勢在必行。

       

      01

      財務智能化轉型聚焦財務共享  

         
      財務共享是近年來企業集團財務轉型的焦點,創新技術實驗的中心,也是未來財務發展的基石。
       
      上個世紀80年代,共享服務理念由西方傳入我國,并在信息化高速擴張的近年受到了大量關注,許多大型企業和集團開始向企業管理中引入共享服務,信息技術走入財務領域,財務共享服務應運而生。
       
      財務共享服務將企業分散的、大量重復且標準化程度較高的財務業務整合到共享中心進行處理,通過對人員、技術和流程的有效整合,可以實現不同區域、不同主體的財務業務標準化和流程化,避免企業在財務職能建設中的重復投入,從而提升財務管理效率,便于企業利用財務信息創造價值。
       

      02

      RPA+AI助力財務共享服務降本增效  

         
      對于企業而言,盡管構建財務共享服務中心帶來了明顯的效益,但依然存在流程漫長,財務工作占比過高,人工操作帶來效率低下和準確性降低的問題。除此之外,財務系統往往不與企業內外其他系統聯通,存在信息孤島的現象,打通不同系統需要花費大量的時間和成本,而外部一些無法數據交互的系統還需要人工進行數據采集,增添了工作量和出現誤差的風險。許多企業為了應對這些問題,會選擇RPA+AI工具作為解決方案。
       
      RPA是在人工智能和自動化技術的基礎上建立的以機器人作為虛擬勞動力,依據預先設定的程序與現有系統進行交互,并完成預期任務的技術。它讓軟件機器人模仿人的操作模式,自動處理大量機械的工作流程任務,減少人工錯誤,提高流程效率,實現跨系統及工作流程的自動化工作。人工智能(AI)的加入更為RPA提供了真正智能的自動化功能,可以應對更為復雜的場景,從而解放相關從業人員,使其擁有更多的精力為企業創造價值。
       
      財務共享中心需要處理大量重復性的數據流程,交互不同的系統服務于不同的對象,RPA+AI技術可以針對財務業務內容和流程的特點,用自動化代替人工執行大批量重復機械的操作,提高處理效率和準確性,降低了運營成本,并從而優化財務共享中心的工作流程。
       

      03

      RPA+AI應用深入財務共享服務場景  

         
      財務共享服務中心對大量重復分散且流程標準的業務進行了集中整合,這正符合財務機器人應用場景的兩大要點:大量重復,規則明確。RPA+AI能為財務工作提供數據采集整理、驗證分析、計算決策、協調管理、傳輸交流和生成報表等多種服務,許多財務共享中心實施的流程也為RPA+AI提供了用武之地。
       
      費用報銷流程中,RPA+AI機器人可以自動識別各類發票和報銷單據分類匯總,并自動生成報銷單發起審批流程,還可以按照設定的邏輯進行審核操作,如檢驗發票真偽,檢驗發票是否重復報銷,進行預算控制等。
       
      RPA+AI機器人可以登錄不同的系統,調用不同的工具,跨終端、跨平臺和跨系統進行操作,從而整合數據進行核對、收集、輸入等工作。以銀企對賬為例,財務機器人可以定時自動登錄銀行網銀系統下載銀行流水信息,核對賬戶余額和財務賬戶,自動生成銀行余額調節表。在制作月度、季度財務報表時,RPA可以進入不同系統里面篩取核對數據,人工智能通過對人類行為的學習,可以按照正確的邏輯進行報表的填報和拆分發送。
       
      除此之外,RPA+AI技術在其他許多場景,如費用報銷、資金管理、往來核對、報表填報、合同臺賬登記、供應商檔案管理、固定資產管理、稅務申報等方面亦有可為。
       

      04

      RPA+AI在財務共享領域應用仍具挑戰  

         
      企業是否有意愿引入RPA+AI技術,取決于其能否帶來期望的投資回報率,企業需要充分認識到RPA+AI的局限性,合理有效的進行應用。使用RPA+AI技術是否能幫助企業更好的創造價值,我們不免要考慮到實施和維護RPA+AI技術的成本和所節省的人力。RPA技術已經應用于許多的企業和部門,但單純的RPA應用場景受限,已經逐漸無法滿足財務部門的需求,結合AI技術為RPA提供了更廣泛更復雜的應用拓展,卻并不那么容易落地實施。
       
      RPA+AI技術仍在發展早期,部署與實施都面臨著巨大挑戰。RPA與AI屬于兩種不同的軟件開發范式,RPA需要根據業務流程編寫代碼,AI則是使用代碼編寫機器學習模型,通過數據訓練學習完成特定的任務,兩者對于開發人員的要求不同,基于深度學習的AI模型對于硬件有較高要求,其部署過程也甚于RPA復雜,往往導致RPA+AI的實施產生巨大的前期投入成本,增加了RPA+AI的應用門檻。但對于財務共享系統而言,除了RPA技術解放的機械性人力,對數據的決策支持和分析預測的需求也是財務智能化的重要一環,RPA與AI的結合是實現自動化的前進方向。而要想使用RPA+AI技術解決這些問題,就要盡量降低RPA+AI技術的實施成本,增加投資回報率,也就要求RPA+AI的開發和配置更成熟、更靈活,RPA+AI產品的未來發展仍需不斷創新。
       
      近年來,在許多企業RPA在財務共享領域的應用已見成效,而RPA+AI向人工智能、機器學習以及自然語言處理等方向深入發展,實現非結構化數據的處理,RPA+AI的結合擴展了自動化應用的范圍,會為財務智能化轉型提供更多的助力,值得我們持續關注。
       
       
          

      作者:朱思懿

      重慶理工大學會計學院

      2021級MPAcc會計碩士研究生

      文章作者

       
                

      導師:程平

      會計教授、博士生導師

      軟件系統分析師

       

      文章作者

       

           
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