智能技术+数据驱动，未来的必然趋势

企业管理体系的发展，从人的驱动，到职能驱动再到流程驱动，现在正迈向数据驱动。数据驱动指的是流程中的行为是被数据驱动而不是被人的直觉和经验驱动的。在流程驱动的时代，办公自动化（OA）、物料需求计划（MRP）、企业资源管理系统（ERP）等系统不断涌现，使管理更复杂的流程成为可能，从而不断让业务流程更加细化和专业化，最终形成了流程和数字化的双轮驱动。这个双轮驱动的结果就是形成了一个数字化的业务世界，并最终让数据驱动成为了可能。

数据的价值被不断认可，“数据资产化〞已经成为了企业发展的重要组成部分。长期以来，数据被理解为以数字形式存储的信息，而目前智能技术可以测量更多的事件和活动，人们可以收集、存储并分析这些不被视为传统数据的各类信息，如邮件、图片、音视频等。

智能技术正被应用到财务工作的各个领域中，如应用财务机器人实现流程自动化，应用语音识别进行人机对话，应用图像识别进行发票审核，应用规则引擎进行管控决策。此外，还可以运用人工智能算法来洞察业务背后的规则。在不同环节中，人的手、眼、耳、脑的功能都会被相应的人工智能技术替代。

技术快速发展下的财务共享智能化

新兴技术的快速发展对财务领域的影响

帮助财务实现数字化转型的智能技术主要有4类：图像识别、自然语言识别、机器学习和知识图谱。应用图像识别能将更多的非结构化数据变为结构化数据存储；应用自然语言识别能带来更便捷的交互；引入机器学习、深度学习进行数据的自动分析，实现让数据自己“说话”；应用知识图谱进行知识的沉淀与积累，实现操作流程的自动化以及企业知识的沉淀。此外，机器人流程自动化（Robotic Process Automation，RPA）尽管严格来讲不属于智能技术，但它作为一种基于人类预设规则模仿人类行为的软件，被视为人工智能的前身，也是数字化时代企业实现会计处理自动化的重要技术工具。

应用图像识别，系统能识别发票，合同和各种图片附件，将其中信息变为结构化数据。

应用自然语言识别，系统具备了感知并认知自然语言的能力。用户可以通过自然语言给财务软件发出指令，让财务软件根据指令搜索并用语音回答用户，甚至用户能够用自然语言与之进行对话。当前，借助智能语言识别技术，实现用自然语音生成表格、用自然语音生成数据图表、智能提示、智能纠错的人机交互应用已经被成功应用。

应用机器学习技术，系统可以基于对业务知识的理解，进行科学预测、合理控制、智能分析，真正成为管理人员和财务人员的智能助手。同时，将机器学习与自然语言识别、知识图谱、图像识别等前沿的人工智能技术结合，还可以帮助企业实现商业智能（Business Intelligence，BI）的升级，实现自助式数据分析（自助BI），将之移动化、协同化，打造更易交互、更智能的新一代智能管理会计系统。

应用知识图谱技术，系统可以实现智能记账、全盘处理会计账务信息。例如，通过在业财税智能共享平台的税务共享系统上嵌入基于人工智能（Artificial Intelligence，AI）技术的智税图谱，系统可以自动检索与税务相关的政策法规，并与用户进行智能问答。

RPA在财务领域的具体应用就是财务机器人。财务机器人可以替代人类，自动化地完成结构化、规则导向、可重复的财务工作，从而大幅提升财务人员的工作效率，并将大量财务人员从烦琐的财务工作中解放出来。由于财务机器人可以取代人工，完成低附加值的工作，高效完成重复性高并有逻辑性的工作，所以RPA技术已成为新一代智能财务系统中重要的技术支撑，可以挖掘70％～90％的财务共享流程自动化潜力，将财务人员的工作效率提高1～3倍。

新兴技术全面驱动财务流程智能化、自动化

AI IN ALL时代，元年将整个财务共享的业务流向进行了分解（智能填单、智能审单、智能收单、智能核算、智能支付、智能归档、智能建模、智能风控、智能分析等），将这些新兴技术落地，应用在财务共享各个业务流程中，作为流程自动化和智能化的催化剂，加速财务共享流程的效率提升。在全场景中，元年结合实践案例总结以下自动化、智能化应用场景，将其中部分应用场景具体进行阐述介绍：

l  智能审单助手

智能审单助手能够将发票、附件、合同等相关业财信息结构化（非标附件可以通过自训练模型快速训练），利用规则引擎来搭建集团级的审核规则库，业务及财务审核人员可以将规则库中的规则根据业务情况和管理需求灵活定义和调整，形成面向不同角色、不同审核需求的审核事项，这些审核事项可以嵌入到流程引擎中，自动完成流程审批，智能审核一旦发现不符合规则审核的内容，将自动转换为人工审核，提醒并对错误事项进行锚点定位，大幅提到审核效率以及审核体验。

智能审单助手不仅能够完成自动化的流程审核，还能够根据业务需求自定义信息展示卡片，可以显示预算的占用情况、关联的单据、影像的对比结果、员工的行为风险等信息。

l  智能交单机器人

财务共享中心为了保证财务原始凭证的真实完整，一般都会设立收单&扫描岗进行单据的收取以及影像的扫描，一方面完成实物单据的交接，同时以此来保证电子影像流与实物流的匹配，但此部分工作简单、重复、枯燥，大幅的占用了财务人员的精力。

元年将智能审单助手能力与智能收单机进行无缝链接，为智能收单机赋能。在员工交单环节，通过扫码、刷卡、人脸识别等方式登陆，全程视频监控下完成单据投递、补单、退回等操作。

单据通过扫描口投递成功后，智能收单机即自动完成扫描，并形成电子影像，智能设备会调用智能审单助手的能力对提交的发票进行验真、查重以及附件审核等。至此不仅完成了交单初审工作，同时也通过机器能力替代财务人员影像文件扫描岗，释放财务审核人员的精力以投入更有价值的工作中。

智能设备的应用大幅提升了用户体验，它能够7*24小时全自动服务，完成全程无接触式报销，自动对比，杜绝丢单、少单，自动分拣，归档，提升档案管理效率。这种软硬结合的智能化解决方案也是未来财务全面智能化的一个重要环节。

l  基于历史数据的数智内控风险预测

企业对于智能风控的需求近年来大幅增加，在过去的信息化时代主要是为了达到以风控流程落地为目标，通过风控流程与企业内部的流程管理系统（如OA）的融合，实现风控操作流程的实现。今天的数智化时代，智能风控则以提升业财数据和管理结果为目标，通过智能化数据处理以及自动化数据分析实现风控结果的有效监控。

企业积累的数据，通过元年方舟凭条的无代码建模，只需4步即可完成基于自有数据训练的风控模型。企业数据导入后，方舟平台即可进行向导建模：在数据特征处理阶段，可视化自动特征处理，即使使用者是纯小白，也能跟随可视化界面轻松完成特征处理；在选择算法阶段，系统会自动推荐最优的算法给使用者，使用者即使不懂算法之间的区别也不影响使用。

训练完成的风险预测模型，在各业务系统之间架设“风控规则引擎”。在现在的企业各个业务系统中以接口的方式嵌入，通过系统间的业务关联、流程关联、数据关联分析实现对各业务之间的风险控制，帮助业务人员在流程流转和决策的时候查看相关数据和事项的内控合规性。

l  以智能语音为用户导向的自助分析

人工智能脱离大数据的基础则无法生存，经过多年云计算与大数据的发展，我们已进人数据智能时代。加载人工智能引擎的自助式数据分析平合具有改变当今商业规则的潜能。比如，元年为自助式数据分析平合 （元年智答）注人智能语音的能力，打造更易交互、更智能化的新一代商业智能产品。智能语音的引人将带来全新的人与数据交互方式，同时也将盘活沉淀在磁盘中的非结构化信息的价值。用户将能够以对话的方式向系统提问，从而使每一个普通员工都可以与数据互动，洞察数据获得分析结果。

用户可以通过用语音与系统交互的形式来探索数据仓库中的数据进行分析。这会真正地实现每个员工都能够访问数据、理解数据分析数据，并利用数据做决策，赋能现代企业。改变传统枯燥、乏味的会议模式，通过引人交互式报告让现场参会的每一个人都可以查看数据，遇到问题的时候与会人员可以在现场实时与系统直接交互，得出数据分析的结果，这将大大提高会议的效率与价值。

我们当下站在一个企业使用、分析数据的转折点，这些转变不仅会影响企业的决策方式，也将影响业务的运转方式。众所周知，数据分析应该和商业结合得更紧密，然而进行数据分析有时却因为需要各式各样的技术使我们不得将业务和分析这样两个环节割裂开来。而现如今，得益于技术的的发展，技术不再是企业使用数据的束缚，从而实现真正的数据驱动企业决策。

未来搭载人工智能技术的自助式数据分析平台将成为企业必不可少的强大“伙伴”。杏鑫娱乐官网登录将以前沿科技与专业的服务为企业构建数据驱动的决策引擎，帮助企业在数字化与智能化升级的过程中建立可持续的竞争优势。

新兴技术下的智能化报账模式探索案例 

元年与人工智能龙头企业科大讯飞形成战略合作，共同探索实现财务共享中心的基本智能化化，实现员工报销和对公报账的智能填报、智能审批、智能审核、自动支付和归档。报账机器人实现了报账全流程智能化、智能设备应用、发票OCR及票据验真、RPA应用、 智能审单引擎、员工信用管理。在实际应用中，员工填报时间节省66%，每年成本节约450万元；对私对公财务审核整体提效52%，释放了30%的财务共享中心人员。

结语

通过智能化技术的应用，能够进一步提升流程处理效率，节约运营成本，同时助力共享中心升级，成为企业的核算中心、数据中心、决策支持中心、风险管控中心，实现共享卓越运营。同时财务共享全面智能化是传统财务共享在数字化时代的必然发展趋势，其本质是基于云计算、人工智能、大数据、RPA等最新技术手段，对企业财务流程进行优化和重构，实现对企业更广泛业务（从报账、记账、资金、报表、预警、风控到商旅、采购、销售、税务等）的数字化，借助智能化工具和互联网的能力，推动财务共享的智能化升级。

随着人工智能相关技术的发展，最终财务共享将向着“智能化”的方向不断进化，基础的、重复的、低价值的财务工作将被AI能力所取代，财务人员也会将更多的精力投入到规则的更新、模型的优化、数据提炼与分析等高价值的财务管理工作中。