隨著互聯網、大數據、人工智能、物聯網等新興技術的持續發展，社會各領域發生了顛覆性的變化，其中財務管理領域的變化尤為突出，企業財務已經逐步進入智能化階段。探索人工智能對企業財務的影響，實現企業數字化轉型，成為企業管理者需要解決的問題。那么如何在企業中有效地開展財務智能化轉型呢？遠光軟件股份有限公司自2015年開啟了人工智能領域的技術研究與應用實踐，在企業財務智能化領域深耕多年，根據多年的經驗提出經過實踐的解決方案，為企業的智能化轉型提供借鑒和參考。

一、智能財務的背景

(一)會計信息化發展歷程

我國財務信息化階段分為：會計電算化階段、會計信息化階段、會計智能化階段。人工智能和財務的深度結合，會使傳統的財務管理模式發生顛覆性的變革，促使財務從信息化向智能化方向轉變。（如圖1）

圖1 會計信息化發展歷程

(二)智能財務

智能財務是一種新型的財務管理模式，它基于先進的財務管理理論、工具和方法，借助于智能機器（包括智能軟件和智能硬件），通過人和機器的有機合作，幫助財務人員解決財務實務工作中的問題。在財務領域，人工智能技術在產品、流程、洞察等方面發揮作用。其中產品是將人工智能技術嵌入到產品或服務中；流程是通過人工智能技術簡化財務工作流程，提高工作效率；洞察是通過組合一系列技術，幫助企業管理層進行智能決策。

目前大家對智能財務的理解有所不同，有業界專家把財務智能化階段劃分為基礎層（基于流程自動化的財務機器人）、核心層（基于業財一體的智能財務共享平臺）、深化層（基于商業智能的智能化管理平臺）。

二、基礎層：流程自動化階段

通常認為流程自動化是智能財務的初級階段，RPA即機器人流程自動化，就是基于自動執行的計算機腳本，自動完成一系列原來需要依靠人工操作的工作，運用于財務會計領域的RPA即財務機器人，財務機器人并不適用于所有的流程，RPA機器人只有與企業的財務場景有機契合，才能成功實施。其適用流程的主要特性如圖2所示。

圖2 RPA機器人適用的業務

智能硬件是通過將硬件和軟件相結合對傳統設備進行智能化改造，通過將AI技術與智能設備融合，為企業智能化管理提供支撐。

研究RPA的自動化應用場景，為企業智能化轉型打下堅實的基礎。RPA機器人利用計算機算法，與多個信息系統之間進行交互，自動執行各項任務，因此其最適用于具有清晰定義和高重復性的流程。

(一)自動化場景識別

財務的定位通過構建戰略財務、共享財務、業務財務的職能體系，實現由核算型財務向戰略型財務的價值轉變。其中戰略財務專注于總體管控，通過制定政策、優化流程、處理異常來支撐公司的戰略。共享財務專注于執行與服務，通過集中交易處理和集中交易數據來提升效率和挖掘價值。業務財務專注于業務貼身服務，通過貼近業務和融入業務，提供更準確更到位的服務。適合RPA的場景是通過厘清財務工作中的信息鏈路斷點，梳理財務工作中的內部數據不融合、流程不貫通、工作不協同等問題，提升財務工作的自動化水平釋放財務人員精力，促進各職能工作融合共享、操作自動高效。目前財務工作中，共享財務存在大幅運用科技賦能自動化提升空間，各專業典型的財務工作分工示例如圖3。

圖3 財務工作分工

(二)RPA在財務領域的應用場景

在技術快速迭代的智能化時代，遠光軟件不斷探索人工智能技術并應用于新場景的實踐中，打造出百余款RPA機器人和數十款智能設備，幫助更多企業實現智能化轉型，截至2021年5月31日，遠光軟件126款RPA機器人已成功應用于1307家單位；遠光智能報賬機已累計交收票據50.75萬張，攔截不合格票據5016張。遠光軟件整理了RPA在財務領域的常見應用，涵蓋了員工報銷、資金管理、稅務管理、財務日常業務等各種場景，這些場景里的業務具有重復性強、標準化高的特點，常見的應用場景示例如表所示。

(三)報賬場景流程設計案例

以報賬場景中的流程和功能自動化設計為例說明如下（見圖4）。

圖4 報賬場景流程自動化

1、三單匹配

直連國稅局獲取發票信息，與采購訂單、入庫單信息進行匹配并校驗。

2、影像掃描

通過影像系統支撐附件影像化。

3、預算控制

通過線上執行預算控制，實現業務管控前移，預防預算超支風險。

4、付款申請

根據供應商和合同信息關聯應付單，實現賬務的自動核銷。

5、領導審批

通過移動應用，實現便利化業務審批。

6、財務審核

自動嵌入審核規則，實現自動化審核。

7、資金支付

建立“人臉+密鑰”的安全防控體系，與資金結算業務進行融合，提升支付效率。

8、回單掛接

通過財務機器人自動下載回單，與憑證掛接，省去人工匹配的工作量。

9、電子歸檔

通過智能電子檔案軟硬件，實現電子檔案與實物檔案虛實同管，在線實時監控。

三、核心層：智能財務共享階段

在基礎層流程自動化階段，RPA機器人代替人類實現了大量重復繁瑣性工作的自動化處理，而核心層智能財務共享平臺是對傳統財務流程的再造，在財務內部高度融合的基礎上，實現財務與業務和技術的全面融合，通過建立基于業務驅動的財務一體化信息處理流程，使財務數據和業務數據融為一體，實現數據共享，實時掌握經營狀況，具體措施示例如下所述。

1、通過與互聯網商城集成，將辦公用品、物資采購等采購業務全部在線化，實現與客戶和供應商之間的互聯互通。
2、通過與商旅平臺集成，實現企業差旅業務從差旅申請、商旅預訂、差旅報銷、費用分析、財務結算全流程在線閉環管理。
3、通過與人資系統集成，同步薪酬、社會保險等信息，實現業務與財務信息協同一致，降低支付風險提高支付效率。
4、通過與營銷系統集成，實現基礎數據全程共享，業務信息向財務信息的自動轉換，提高工作效率和數據質量。
5、通過與稅局系統集成、OCR掃描等方式實時獲取發票信息，貫通企業與用戶和供應商的通道，實現發票驗真、查重、應用、認證、抵扣、分析預警等發票全流程線上智能化管理。
6、通過與各大銀行開展銀行電子回單采集，與國家鐵路集團開展火車票信息采集等，實現外部票據的線上流轉，提高財務工作效率。
7、通過與智能檔案館集成，實現會計檔案自動歸檔，借助二維碼和RFID技術，保障電子檔案和紙質原始憑證的一致性，實現線上線下一體化管理。
8、通過移動應用增強用戶體驗，使用移動報銷、移動審批等工具，實現移動辦公、移動審核，提高業務處理效率和員工滿意度。使用移動商旅系統，隨時提交差旅申請，便捷的報銷體驗提升員工效率。使用移動盤點，借助RFID技術，用戶通過手機掃描資產標簽上的二維碼，系統自動匹配資產卡片完成實物盤點處理。

四、深化層：智能化管理平臺階段

在核心層財務共享階段主要實現了業財全面融合。在深化層智能化管理階段是對收集的數據進行精細化管理和量化管理。企業生產、經營、管理等活動必然產生大量數據，一方面是財務方面的數據，這方面的數據大多是結構化的數據，目前通常作為企業財務分析的數據基礎；另一方面是經營行為方面的數據，大部分是非結構化或者半結構化數據，如用戶的特征、操作習慣等有價值的信息，由于難以被清洗和加工，仍沒有被充分使用和發揮價值。智能技術為數據結構化處理提供了實時、準確、標準的可能，各種非結構化數據通過語音識別、OCR識別等技術，為會計處理和管理分析提供幫助。

基于對業務知識的理解，通過智能技術主要包括知識圖譜、機器學習、自然語音識別等，進行科學預測、合理控制、智能分析，幫助企業實現自助式數據分析及智能決策。具體場景示例如下所述。

1、通過機器學習改進憑證生成規則。制定不同的業務類型和業務場景轉換規則，通過機器學習改進憑證生成規則，在接收到新的業務信息后能自動生成會計憑證。
2、通過人工智能構建問答知識圖譜。對于問答咨詢這類業務量繁多的活動中，通過設置人工智能，快速在圖譜中定位問題答案并向用戶反饋，同時記錄每個用戶的主要業務和偏好，預測財務人員需要的課程并進行推薦。
3、結合語音識別、OCR構建商務文檔知識圖譜。為了解決企業文檔管理難、查找難、投入人力成本高、處理流程和時間冗長等問題，結合語音識別技術、OCR技術，深度挖掘、提取、管理非結構化數據，實現文檔管理、文檔查重查異、資格審查、數據統計分析、智能查詢等功能，提高用戶效率。
4、通過自然語言識別構建智能報表。用戶可以通過語音問答形式，向系統提出數據和報表需求，從而實現更具針對性的數據推薦功能，實現用戶定制化報表的便利獲取。
5、使用大樣本數據幫助企業決策。企業在掌握了大量市場數據、用戶數據以及競爭者數據的時候，通過智能技術對需求和資源配置之間進行模擬，幫助企業決策者做出更加正確的決策。

五、財務智能化對會計行業的影響
(一)財務智能化幫助企業提高效益

財務智能化在一定程度上降低財務工作強度，提高會計核算精確度，幫助企業財務實現智能化轉型。主要體現在：一是助力企業降本增效，企業將流程規則設定以后，RPA就可以7x24小時不間斷地開展工作，在重復性工作量巨大的業務操作上，RPA降本增效的優勢格外凸顯；二是實現跨系統銜接，RPA可以輕松地在多個業務系統之間進行跳轉，減少不同業務系統之間的重復工作量，滿足企業的跨系統數據流轉需求；三是幫助企業進行財務預測與風險規避，將歷年數據深度加工，并形成專家知識庫，當外界環境發生變化時，可快速、有效地提出解決方案，在總體上有效應對風險、捕捉市場機遇。

(二)財務智能化對財務人員的要求提升

會計職能隨著社會和企業的變化而變化，大量的基礎工作將被會計信息系統所取代，會計基礎工作將更加專業化，財務人員從基本的、重復的會計工作轉向更有價值的財務管理工作，財務人員必須及時適應社會各方面的發展。一是要具有專業的會計知識，能夠運用專業判斷來分析數據和做出決策；二是要擅長管理，有效地管理資源和管理團隊；三是要熟悉信息技術，了解并主動學習技術領域的新變化，利用信息技術更好地發揮財務價值。