达观智能财务机器人在应收应付管理中的应用

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会计电算化是会计发展史上的一次重大革命,它不仅是会计发展的需求,更是经济和技术对会计工作提出的更高要求。        

       
随着科技技术的发展以及对财务管理实践的不断深入,财务管理经历了会计电算化后,财务管理体系向财务管理专业化、财务核算集中化、财务业务一体化(即业财一体化)的格局与趋势演变。财务共享服务如雨后春笋迸发出来,给财务管理体系带来颠覆性的变化。        

       
         

       
随着大数据、云计算、人工智能等创新科技的应用普及,“AI+财税”在财务共享服务的不断落地应用,提升财务服务水平和效率,为财务共享服务找到了成功构建的关键能力和新的契机。2017 年开始,国际知名专业财税机构陆续推出了各类“财务机器人”,财务机器人无声无息的来到财务人员身边,辅助财务人员完成日常各种工作,将财税工作自动化应用推上了一个新的高潮。        

              

一、什么是财务机器人?

 
财务机器人是人工智能技术在财务数字化领域的应用,是基于机器人流程自动化(即RPA,Robotic Process Automation)的技术实现。RPA以自动化软件作为虚拟劳动力,依据预先设定的程序与现有系统进行交互并完成预期的任务。        

       
通过RPA软件“机器人”可以捕捉并模拟我们日常的键盘、鼠标操作等人机交互行为,它们可以完成识别、触发、通信、文本生成等任务,自动执行重复性的业务流程。        

       

那么,财务机器人能做什么?

  • 可替代财务流程中的特别是高重复的、繁琐的手工操作业务
  • 根据既定业务逻辑,进行信息录入、数据合并和汇总等统计工作
  • 高于人类的100%准确率7*24*365不间断的完成财务业务工作
  • 使部分合规和审计工作有可能实现“全查”而非“抽查”
  • 识别财务业务,为财务人员提供最优的业务操作流程
  • 完成任务的每个步骤可被监控和记录,从而可作为审计证据以满足合规要求
  • ......

       
二、财务机器人在应收应付管理的应用
 
       
财务共享服务是涵盖应收、应付、费用、税务、资产、核算、成本、资金、审计等服务的全业务共享服务,然而,企业做好应收应付管理是实现业财一体化,构建财务共享服务的关键环节。        

       
目前在企业中,应收应付管理大部分采用自研财务软件或ERP软件中的一个模块,虽然实现了软件自动化,但很多业务流程的操作需要大量人工处理;同时,人的因素制约了应收应付管理的效率、准确率和内控水平的提升。        

       
应收应付管理是财务共享服务最核心的应用之一,应收应付管理包括两大业务板块,即采购到付款管理和销售到收款管理。那么,财务机器人如何应用到采购到付款管理和销售到收款管理呢?        

       
1、采购到付款管理流程的财务机器人

         
采购到付款管理(即应付管理)是应收应付最核心的应用之一;特别是对于上游供应商比较多的企业,是企业业务量最大、相对重复、最繁琐的会计内容之一。这类企业涉及应付会计管理内容主要包括:采购订单审核,入库审核、发票管理、三单匹配、供应商对账及沟通及应付账款管理,付款及核销处理,进项票认证及纳税申报等。        

       
这些管理内容,虽然在企业的ERP系统或其他信息系统中已经具备了一部分内容,但即使信息化程度很高的企业,我们还是发现,他们的财务运作流程或与信息系统交互的流程都需要大量的人工操作完成,具体财务工作场景如下图例。        
                     

       
针对以上的财务运作流程,基于AI+RPA技术的财务机器人能够很好的实现从采购合同,收货入库,供应商对账、发票管理、三单匹配、到付款核销,VAT 发票网上集中认证和纳税申报的全流程智能自动化。        

       
财务机器人在应付管理的不同环节常见应用场景如下举例。        

(1)采购合同录入

采购合同录入在业务中需要依靠传统的人工方式对合同关键信息分析审核,按照不同类型合同的要求,录入到相关信息系统中。某些企业每月审核和结算的合同类付款申请数量多,依靠传统的人工翻合同的方式效率较低,对合同关键信息审核的准确性、及时性要求高。            

           
同时,合同分析对专家经验依赖度高。通过财务机器人利用OCR+NLP技术,对合同相关字段进行自动提取,再进行自动化的录入工作。            

           
             

           

(2)供应商准入

企业授信供应商审批过程中,业务人员需登录法院、工商、税务、裁判文书等20多个企业/个人征信相关系统网站,汇总查询结果信息,并截图保存。            

           
业务工作中,多系统查询企业信息与汇总过程繁杂耗时,尤其是零售、快消等行业供应商数量巨大,数据处理工作量庞杂,客户提交的财务报表、营业执照等资料多为扫描件,手动输入信息耗时且容易出错。            

           
             

           
通过财务机器人的应用,能够在无人值守的状态下,快速完成相关信息的查询,并形成结构化的输出数据供业务人员使用。            

(3)发票验真
 
发票验真在财务业务场景中主要有两种情况,一类是需要手工每日重复性将大量的不同种类发票中的发票代码、发票号、含税金额(不含税)、开票日期等信息录入Excel表格中,并登陆增值税发票查验平台,逐条录入发票验证信息;另一类则是财务软件本身自带发票验真的功能。但无论是手工录入还是财务软件本身拥有的功能,都无法完美解决原始单据和查验平台查询结果对比,用以防止增值税发票套票等问题。            

           
               

             
通过财务机器人进行发票验真,一方面可以把查验平台的查询结果下载形成EXCEL表,供财务人员进行数据二次利用。另一方面,查验平台结果可以与原始票据进行结果比对,减少财务人员的多次数据比对。              

             

(4)三单匹配

财务人员将各种渠道获取的发票信息导入ERP系统中,在ERP系统中进行采购单、入库单、发票进行三单匹配,匹配不上的还需要及时与供应商进行沟通对账,如三单匹配成功还需要进行资金支付及后续的账务处理。            

           
             

           
财务机器人基于OCR技术,对采购单、入库单和发票进行相关字段的自动识别和匹配,并对识别结果给予财务人员反馈,可以大量节省财务人员多类型数据的重复录入,提高单据比对的效率和准确率。            

           

(5)付款处理

在财务核算系统中,往往需要在不同表单中多次填写重复信息,如应付管理中,财务人员需要连续填写“应付单”和“付款单”,而这两类单据中大部分为重复字段,如“摘要”“结算方式”“收款方”等。             

           
此外,随着数据量的提升,财务系统的响应越来越慢,如:应付单“下推”付款单,上传采购合同附件等,该场景在金蝶、SAP等系统中非常常见,用户体验很差,整个过程一般大于20分钟,且每次应付发生都需要重复此过程。            

             
               

             
财务机器人对于此类规则明确、操作重复、工作低附加值、用户体验差的工作,能够完美替代人力完成,并不会产生任何情绪波动。使宝贵的专业人才更加聚焦于高附加值工作。              

             

(6)纳税申报

随着国家税务申报政策变更,税务局对于增值税发票管理的要求越来越严格。企业每月进行税务申报的税种繁多,财务人员人工对发票进行查验,确保发票合规后再进行申报。有的报税作业,还需要分别登录不同地区的税务系统,过程十分繁琐,业务效率较低。            

             
               

             
纳税申报机器人工作流程有机器人自动执行,可以提高工作质量,规避因人为错误而导致的返工,准确率近100%。同时,企业纳税申报全流程从原来多人花320小时降低至仅1人花20小时,即可完成几十家纳税主体的全部税务申报工作,效率提升了93.75%。              

       

2、销售到收款管理流程的财务机器人


应收账款管理比较麻烦,也是财务管理的重点之一。销售至收款流程涉及应收会计管理的内容主要包括:销售订单管理、出库(发货)管理、发票管理、出库签回(出库单)审核、客户对账(账期)管理、客户信用管理、收款核销等。

所描述的应收会计涉及的管理内容中,企业也同应付流程一样ERP系统或其他信息系统中已经具备了一部分内容,即使信息化程度较高,但运作流程还是大量的人力参与其中。


       
         

       
基于以上的应收财务运作流程,基于人工智能的票据OCR识别技术、RPA技术等,实现了从销售合同,开票管理、发货交付,账期管理、到收款核销等全流程智能自动化。
       

       
财务机器人在应收管理的不同环节常见应用场景如下举例。  
     

(1)应收到自动核销
 

什么是应收?应收泛指企业拥有的将来获取现款、商品或劳动的权利。简单理解,企业把产品卖给客户,产品已给了客户但是货款还没收到,这部分就叫做应收账款。            

           
什么是核销?核对付款企业是否已经把应收款全部打回,是否存在欠款或坏账。同时,企业可以继续为客户发货产生新的应收账款,不断循环完成企业从销售-收款-核销的流程。            

           
             

           
收款核销为什么需要财务机器人呢?对于零售行业、制造行业每天有上千笔回款,汇款单的格式各异,出纳人员依据收款详细信息对其登账,每天的回款有上千笔,根本无法保证在较短时间内准确的将账务核算的凭证完成录入。            

           
通过财务机器人自动获取及识别多类型的电子回单或纸质回单,实现了业务流程自动化,降低了人工收款核销难度,提高了工作效率。及时匹配销售发票和收款记录,并清理出未付款客,实现企业准确控制应收账款风险及客户信用管理。                                 

           

(2)开票管理

发票开具,其实承接应收核销财务流程,收到回款企业就会开具发票,如常见的增值税销项发票。对于财务人员来说,开具发票是个精细活,核对发票抬头、税号、开户银行和银行账户等信息都需要一丝不苟。            

           
若是开票量小,人工还能胜任,但是在销量规模极大的企业中,每个月可能需要开具数千张发票,到月末,财务部门免不了加班到深夜才能保证月结顺利结束。           
                    

           

(3)订单与收款的自动开户

在进行收款核销的流程处理前,在某些业务中需要为用户到外汇管理系统中自动开户,通过财务机器人可以实现开户文件的自动识别、字段读取,财务机器人自动登录相关网站进行信息填入,并提交开户申请。整个流程一气呵成,完美解决人工录入繁琐问题,提高信息办理效果和准确率。    
       
                    

           

(4)邮件自动化处理

会计部门业务人员每月需多次向相关单位发送账龄信息收集通知邮件,并在指定时间内收取单位回执邮件,对附件数据进行汇总。通过财务机器人根据邮件主题关键字收取指定邮件,统计已回复邮件单位及超时未回复单位,并根据业务需求汇总各单位回执EXCEL文件数据,大幅提升工作效率,每封邮件处理时间由3分钟缩短至0.5分钟。    
       
                    

           
三、财务机器人的核心关键技术

财务机器人的核心关键技术是基于达观智能RPA的技术平台,融合达观自研的人工智能组件的加持,其包括OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)、NLP(Natural Language Processing、自然语言理解)、CV(Computer Vision,计算机视觉技术)        等人工智能组件模块。如此强大的功能是如何应用的呢?   
    

1、OCR

用于识别包括影像等各类非结构化数据文档,达观RPA产品技术平台中内置的OCR引擎中分为两大部分:通用模板识别和定制模板识别。            

           
  • 通用模板识别:支持开箱即用,用于识别常见的格式统一的影像数据,例如:增值税发票、身份证、营业执照、火车票、电子行程单等;
  • 定制模板识别:通过标注、机器学习等方式来实现对于企业内部特定格式单据进行识别,例如:出库单、采购单等;
           

2、NLP

用于对文本内容进行处理或者提取。例如提取不规则合同内容特定字段形成企业台账,或用于抽取供应商或客户财务报告中关键信息进行后续业务处理;            

           

3、CV

是目前最先进、最有效的解决C/S客户端元素识别问题,例如:当时别用友、金蝶、Sap等企业常见软件元素时,传统定位方式效果较差,无法有效识别到相应目标。当采用CV技术后能够根据位置、特征、执行代码等信息对元素进行精准识别定位。            

     
四、写在最后

            
财务的未来是信息化、自动化、数字化和智能化,财务共享服务是财务未来发展的必经之路,财税机器人是财务共享中心流程节点上的智能应用,欲知后事如何,想要了解更多的财务机器人的场景应用,请继续关注我们。    

 

特别声明:

文章来源:达观数据(Datagrand_)

原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/L9OoVWTYmUO-7DSdzjuxmw

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