RPA+AI，有力促进财务共享服务应用升级--RPA中国 | RPA全球生态 | 数字化劳动力 | RPA新闻 | 推动中国RPA生态发展

原载《中国会计报》2021年7月16日第013版

第三次工业革命带来了信息化的浪潮，信息技术的革新冲击着各个行业和企业的各个部门，促使企业向智能化信息化方向发展，作为与企业管理息息相关的重要职能部门，财务部门进行智能化转型已是势在必行。

财务智能化转型聚焦财务共享

财务共享是近年来企业集团财务转型的焦点，创新技术实验的中心，也是未来财务发展的基石。

上个世纪80年代，共享服务理念由西方传入我国，并在信息化高速扩张的近年受到了大量关注，许多大型企业和集团开始向企业管理中引入共享服务，信息技术走入财务领域，财务共享服务应运而生。

财务共享服务将企业分散的、大量重复且标准化程度较高的财务业务整合到共享中心进行处理，通过对人员、技术和流程的有效整合，可以实现不同区域、不同主体的财务业务标准化和流程化，避免企业在财务职能建设中的重复投入，从而提升财务管理效率，便于企业利用财务信息创造价值。

RPA+AI助力财务共享服务降本增效

对于企业而言，尽管构建财务共享服务中心带来了明显的效益，但依然存在流程漫长，财务工作占比过高，人工操作带来效率低下和准确性降低的问题。除此之外，财务系统往往不与企业内外其他系统联通，存在信息孤岛的现象，打通不同系统需要花费大量的时间和成本，而外部一些无法数据交互的系统还需要人工进行数据采集，增添了工作量和出现误差的风险。许多企业为了应对这些问题，会选择RPA+AI工具作为解决方案。

RPA是在人工智能和自动化技术的基础上建立的以机器人作为虚拟劳动力，依据预先设定的程序与现有系统进行交互，并完成预期任务的技术。它让软件机器人模仿人的操作模式，自动处理大量机械的工作流程任务，减少人工错误，提高流程效率，实现跨系统及工作流程的自动化工作。人工智能（AI）的加入更为RPA提供了真正智能的自动化功能，可以应对更为复杂的场景，从而解放相关从业人员，使其拥有更多的精力为企业创造价值。

财务共享中心需要处理大量重复性的数据流程，交互不同的系统服务于不同的对象，RPA+AI技术可以针对财务业务内容和流程的特点，用自动化代替人工执行大批量重复机械的操作，提高处理效率和准确性，降低了运营成本，并从而优化财务共享中心的工作流程。

RPA+AI应用深入财务共享服务场景

财务共享服务中心对大量重复分散且流程标准的业务进行了集中整合，这正符合财务机器人应用场景的两大要点：大量重复，规则明确。RPA+AI能为财务工作提供数据采集整理、验证分析、计算决策、协调管理、传输交流和生成报表等多种服务，许多财务共享中心实施的流程也为RPA+AI提供了用武之地。

费用报销流程中，RPA+AI机器人可以自动识别各类发票和报销单据分类汇总，并自动生成报销单发起审批流程，还可以按照设定的逻辑进行审核操作，如检验发票真伪，检验发票是否重复报销，进行预算控制等。

RPA+AI机器人可以登录不同的系统，调用不同的工具，跨终端、跨平台和跨系统进行操作，从而整合数据进行核对、收集、输入等工作。以银企对账为例，财务机器人可以定时自动登录银行网银系统下载银行流水信息，核对账户余额和财务账户，自动生成银行余额调节表。在制作月度、季度财务报表时，RPA可以进入不同系统里面筛取核对数据，人工智能通过对人类行为的学习，可以按照正确的逻辑进行报表的填报和拆分发送。

除此之外，RPA+AI技术在其他许多场景，如费用报销、资金管理、往来核对、报表填报、合同台账登记、供应商档案管理、固定资产管理、税务申报等方面亦有可为。

RPA+AI在财务共享领域应用仍具挑战

企业是否有意愿引入RPA+AI技术，取决于其能否带来期望的投资回报率，企业需要充分认识到RPA+AI的局限性，合理有效的进行应用。使用RPA+AI技术是否能帮助企业更好的创造价值，我们不免要考虑到实施和维护RPA+AI技术的成本和所节省的人力。RPA技术已经应用于许多的企业和部门，但单纯的RPA应用场景受限，已经逐渐无法满足财务部门的需求，结合AI技术为RPA提供了更广泛更复杂的应用拓展，却并不那么容易落地实施。

RPA+AI技术仍在发展早期，部署与实施都面临着巨大挑战。RPA与AI属于两种不同的软件开发范式，RPA需要根据业务流程编写代码，AI则是使用代码编写机器学习模型，通过数据训练学习完成特定的任务，两者对于开发人员的要求不同，基于深度学习的AI模型对于硬件有较高要求，其部署过程也甚于RPA复杂，往往导致RPA+AI的实施产生巨大的前期投入成本，增加了RPA+AI的应用门槛。但对于财务共享系统而言，除了RPA技术解放的机械性人力，对数据的决策支持和分析预测的需求也是财务智能化的重要一环，RPA与AI的结合是实现自动化的前进方向。而要想使用RPA+AI技术解决这些问题，就要尽量降低RPA+AI技术的实施成本，增加投资回报率，也就要求RPA+AI的开发和配置更成熟、更灵活，RPA+AI产品的未来发展仍需不断创新。

近年来，在许多企业RPA在财务共享领域的应用已见成效，而RPA+AI向人工智能、机器学习以及自然语言处理等方向深入发展，实现非结构化数据的处理，RPA+AI的结合扩展了自动化应用的范围，会为财务智能化转型提供更多的助力，值得我们持续关注。