隨著人工智能的發展，自動化技術邁上了新臺階：智能自動化。智能自動化借助技術進步，優化業務流程，推動客戶體驗個性化，提高企業決策能力，從而改變企業的運營模式。放眼未來，自動化與人工智能勢必重塑財務職能。企業CFO只有在合適的環節運用新興技術，才能緊跟時代的步伐，提高企業財務的生產力，帶動業績的增長。

根據Gartner報告顯示，到2020年，人工智能將成為30%以上CIO的優先事項；到2021年，新企業應用程序的40%將包括人工智能技術；到2021年，智能機服務將被主流采用，大公司采用30%；到2020年，使用認知學和統計設計的人工智能項目的組織將獲得4倍于其他組織的成功概率。人工智能在創造巨大商業價值的同時，也在影響行業價值的轉移。

自動化技術改善了流程，提高了運營效率，與此同時，人工智能能夠代替人腦執行任務，正在日益成為分析工作的重要組成部分。RPA＋AI的完美組合，好比是“肌肉”和“大腦”的關系（如圖），促使財務管理和金融服務向數字化、自動化和智能化發展。

▲圖 RPA和AI：智能流程自動化中的“肌肉”和“大腦”（資料來源：BCG）

通過RPA與AI的結合，企業既能快速回收RPA成本，又能發揮AI的巨大潛力。這種做法最適合擁有大規模遺留系統的企業，例如金融服務和電信行業，或者企業的人力資源和財務部門。員工可以同時利用RPA和AI來優化服務流程。對規則驅動型流程的人工干預標志著從自動化到人工智能的自然轉移。例如，機器人能夠利用光學符號識別技術，將數字化文本發送給人類員工，讓人類員工對文本中的日期、地址和主題等信息進行分類。久而久之，AI系統將能夠接手此分類工作，隨著系統不斷改善，人工操作將被逐步替代。

例如，亞洲某銀行將自動化與人工智能相結合，希望以此改善客戶體驗、加強風險與合規管理并削減成本。該銀行已經將許多獨立流程數字化，因此而減少了員工數量，但并未就此止步不前。為取代人工操作，銀行安裝了能夠即時學習的RPA和AI系統，該系統能夠將不確定如何處理的任務轉交給人類員工。僅4周內，AI系統就達到了50%的準確度，并最終超越了人類員工。通過上述自動化和智能轉型，銀行將成本削減了20%，并將某些流程的時長從幾天縮減到幾分鐘。此外，銀行還積累了自動化和AI模塊數據，能夠在其他場景中重復利用。

例如，一家全球化的金屬公司通過建立了一系列機器學習引擎，用于協助管理其整個供應鏈，并預測需求和定價。該公司將40多個數據庫、ERP系統和其他報表系統集成到一個數據庫中。基于這些變化，系統現在能夠識別和預測復雜且難懂的需求模式將如何影響整個供應鏈。例如，美國玉米一周的收成變化會對鋁供應鏈產生全球性影響，因為鋁是一種常見的玉米包裝材料。該公司的這一項目還幫助客戶服務水平提高了30％至50％。此外，該公司還將在3年內實現2％至4％的利潤率增長，并在兩年內減少4至10天的庫存時間。這個案例突顯出數據、數據準備、數據集成和算法對于實現人工智能的重要性。相對于構造機器學習模型而言，收集數據和構建數據基礎結構則需要花費更多的時間。

例如，機器學習、云計算、爬蟲技術、RPA及自然語言處理等人工智能技術被廣泛應用于風險監測與預警體系中。如輿情監測：通過輿情監測工具對宏觀經濟、行業及區域等組合進行維度的熱點及焦點信息的實時監測，同時借助情感分析技術對信息中的情感極性進行分析，形成宏觀經濟及組合的綜合輿情評價結果。機器學習應用于風險傳導模型開發過程：借助GBDT、SVM等數據分析模型開發風險傳導模型中對于傳導概率的估計。可視化工具幫助用戶直觀了解模型的輸出結果：通過可視化工具的多維呈現，用戶可直觀了解到客戶風險狀況的變化情況。目前，支持企業將數據自動化技術從數據中心和ERP系統向企業復雜的運營流程拓展的技術已日趨成熟。具備“數據訪存和響應”能力的聊天機器人、自然語言處理和機器學習正迅速成為解決業務流程中特定需求的常用工具（如圖）。技術驅動型智能自動化領域的先驅企業紛紛采取戰略性舉措，以平衡所獲得的運營效率與員工隊伍正在發生的變化。

▲圖與人工智能相關的技術是智能自動化的基石（資料來源：IBM商業價值研究院）

任何特定流程所需的自動化程度因流程任務性質而異（如圖）。基礎自動化適合于基于規則的重復性任務，這種任務不僅具有結構完善的活動，而且從高度結構化的數據源中提取了清晰定義的規則，同時還使用能產生直觀、可衡量結果的系統。理想情況下，最適合基礎自動化的流程當屬容量高、周期長的流程，這種流程目前遇到的瓶頸或痛點是需要具備高可視性，而且要由數字化觸發器啟動，并由數字數據提供支持。

▲圖任何特定流程所需的自動化程度因流程任務性質而異（資料來源：IBM商業價值研究院）

德國的一家金融服務供應商僅僅在將首批10個計劃中的流程實現自動化后，時間效率就提升了60%~80%，同時短期成本削減了20%。該公司在不到12個月內便實現了投資回報，目前計劃讓更多后臺流程實現自動化，涵蓋表單創建、姓名更改、數據預填充、狀態更新和調查觸發等。高級自動化適合于更為復雜的任務。人工智能解決方案用于自動執行基于非結構化和結構化數據組合的任務，通常是涉及多個系統或海量數據的活動。這些流程所包含的活動往往利用龐大的知識數據庫，但是所采取的每個行動都基于特定的數據和預定義的結果。最適合高級自動化的流程是那些需求波動較大的流程，因為自動化系統可以進行擴展，能夠輕松適應原本要靠改變人員配備才能應對的情況。

財務管理、財資管理和金融服務都是數據交互的中樞，也是企業經營的大數據中心。通過“數據＋算力＋算法＋場景”的疊加效應，能夠幫助企業更好地決策，將復雜的分析嵌入到日常的管理和交易場景中，構建財務賦能平臺，使日益復雜的工作變得更加自動化、智能化，提高財務效能。智能商業時代，數據成了最重要的生產資料，計算成為生產力，互聯網是一種生產關系，算法成了未來最重要的流水線。

對于CFOs來說，如果要引進機器智能技術，他們需要用新的思維方式對待數據分析，不能只把數據看作生成靜態報告的工具，而是要建造巨大復雜的數據庫，實現流程任務自動化、智能化。通過機器智能技術幫助財務部門由傳統的追溯數據分析模式到系統推斷預測模式，并且獲取洞察，以洞察指導行動，創造價值。

案例分享

RPA提高南方航空財務共享中心支撐效率

中國南方航空成立于1992年12月20日。1997年7月，經股份制改造后，南方航空分別在紐約、香港兩地成功掛牌上市，2003年7月在上海證券交易所掛牌上市。

2002年10月11日，南方航空與北方航空、新疆航空聯合重組，成立中國南方航空集團公司，總部設在廣州，是中央管理的三大骨干航空集團之一，公司主營航空運輸業務，兼營飛機發動機維修、進出口貿易、金融理財、傳媒廣告、地產等相關產業。

日新月異的消費者行為、緊隨供給和國際形勢波動的燃油價格、國家和地區的政策變化、廉價航空的快速發展、氣候變化等，給航空業帶來了重重挑戰。盡管一直以來，行業都著力于在提高服務質量的同時，通過降低客艙承重、外包售前售后服務以及針對商業動態采用新的技術手段來降低成本，但是行業仍存在著利潤率逐漸收窄的問題。

中國南方航空股份有限公司（簡稱“南方航空”）作為國內三大航空集團之一，也面臨著上述問題。集團在內部提出的“三位一體”發展戰略中，指出希望通過財務體系創新，使財務管理水平在2020年躋身央企一流行列，為公司發展提供有力支撐。2018年，南方航空加快推進集團數字化進程，在財務管理工作中引入機器人流程自動（RPA）。

在第一階段前期，先對南方航空財務共享中心的現狀進行了梳理，從業務的復雜度、重要度及擴展性等角度，共識別到180個流程。在梳理與評估之后，再從實施投入、商業價值及流程操作評估三個維度對所有流程進行了考量，初步確定13個適合本階段開發的流程，并加以經驗判斷，最終敲定對國內起降費核算、銀企系統資金支付、成本系統月報三個流程進行財務機器人的試點實施。并且在綜合考慮之后選取了餐食系統核算這一業務流程，指導南方航空項目組進行機器人流程的自行開發實施。

在后續階段，將根據評估及共享梳理結果，規模開發其余的機會流程，評估機器人和流程風險并建立完整監督體系，建立自動化卓越中心（Center of Excellence，CoE），持續識別機器人機會流程，自主開發實施，持續升級機器人的管理模式。

目前，經過開發、調試及穩定性測試，第一階段的建設工作已初具成效。各流程節省的人力成本如下：

航空業的財務存在著大量成本明細核算工作。這些工作重復性高、占用人工成本時間長。通過開發機器人來替代手工操作，可以大大減少人力成本，而從這些節省的流程中釋放出來的人力資源，將可以分配到高附加值的分析、管理工作中去。

財務機器人助力中化國際財稅自動化

中化國際作為一家走在財稅信息化前沿的央企，在2017年10月就開始引入財務機器人替代部分高頻、重復、長時間且低附加值的人工操作。財務機器人可通過配置或與電腦軟件交互的方式來獲得和分析信息的應用程序/軟件，從而可實現交易處理、數據傳輸、數據比較等功能，并廣泛應用于財務、稅務、人力資源及審計等眾多領域。目前，中化國際財務共享中心的銀行對賬、來款提醒、增值稅賬目實時檢查等財務流程皆實現了自動化。

中化國際在引入財務機器人之前，財務共享中心需要花費大量人力處理銀行對賬、來款確認、增值稅記賬核對、增值稅發票查偽驗證、納稅申報等財稅基礎工作，比如對賬單進行數據分類、識別與校驗之后，執行手工應收賬款的賬務處理，整個過程每天需要耗費一個人/天，且操作錯誤容易導致返工。

而引入財務機器人來替代高頻、重復、長時間且低附加值的人工操作后，每個流程所需時間可以變成原有的25%。以納稅申報為例，財務機器人可以定時自動完成4家公司60余個會計科目在SAP系統的查詢、導出和整理格式工作，并將最終結果發郵件反饋給稅務人員；財務機器人可以定時自動監控郵箱，根據郵件指令下載稅務底稿，實現五大稅種及財務報表在金稅三期中的自動填報及發送，并將填報結果發送郵件給稅務人員；利用相關插件，財務機器人可以輕松實現針對多納稅主體時所必需的U-KEY轉換；機器人定時對稅務數據進行歸檔，實現稅務數據共享化；同時將自動根據每月歸檔數據構建稅務數據倉庫，為未來全面的稅務風險管控、即時監控與大數據分析打下堅實基礎。

財務機器人可以幫助中化國際同時實現跨系統平臺、跨公司主題、跨省級地域的“三跨”，適用性大大增加。同時實現將重復繁瑣的工作集中、自動化操作流程的歸集、納稅申報資源集合的“三集”和流程自動化、信息電子化、資源平臺化的“三化”，這些無疑都將為中化國際稅務工作“科技化”創造歷史。

繼續閱讀：