智能財務論壇干貨 | 分論壇：AccTech與智能財務系統(tǒng)解決方案
?智能總結12月12日，在由上海國家會計學院等共同主辦的第四屆智能財務高峰論壇的“AccTech與智能財務系統(tǒng)解決方案”分論壇上，金蝶軟件產品管理部副總經理劉丹彤，藝賽旗產品與解決方案總監(jiān)王得利，科大訊飛產品經...
12月12日，在由上海國家會計學院等共同主辦的第四屆智能財務高峰論壇的“AccTech與智能財務系統(tǒng)解決方案”分論壇上，金蝶軟件產品管理部副總經理劉丹彤，藝賽旗產品與解決方案總監(jiān)王得利，科大訊飛產品經理湯潔泉，中國石油集團共享運營公司規(guī)劃發(fā)展部副總經理譚瑾進行了主題分享。上海國家會計學院企業(yè)管理系主任、智能財務研究院智能財務數據標準與XBRL研究室（中心）主任劉梅玲副教授主持該分論壇。
劉丹彤：企業(yè)財務審核的自動化與智能化技術研究本項研究主要是基于三個場景讓AI技術真正替代人工：一是審核。利用AI服務給予員工審核結果建議，輔助財務審核。智能推薦相似歷史單據供審核人員參考。智能客服問答，查詢各公司、部門、業(yè)務流程獨有的規(guī)章制度等信息。二是提高審核準確率。預測已審核任務的潛在質檢風險，自動挑選潛在風險較高的審核任務生成質檢樣本庫；對于整改率較高的質檢樣本由系統(tǒng)自動提示可能存在質量風險，提供便捷的二次抽檢功能。三是如何讓企業(yè)不用擔心人員流動。運營分析與管理提升環(huán)節(jié)，共享中心或相關財務部門事后對AI服務模型的相關信息進行查看分析，發(fā)掘潛在的風險因素。前兩年財務共享進入第二代時，主要考慮的問題是如何使業(yè)務單據更加有效率、自動地轉成會計憑證?！柏攧罩信_”、“會計引擎”的概念應運而生，底層邏輯是COE（專家中心）機制，即通過專家中心制定規(guī)則引擎中的業(yè)務語義。僅以規(guī)則引擎為核心的智能審核方案需要對企業(yè)業(yè)務非常了解，將企業(yè)所有業(yè)務按組織、公司、地域、行業(yè)細分。對每個業(yè)務場景預置和會計憑證的對應關系，把規(guī)則預置到規(guī)則庫形成規(guī)則引擎，從而實現(xiàn)自動把業(yè)務語言轉成會計語言。這一方式的優(yōu)勢是規(guī)則引擎的判斷結果更明確，尤其是針對具體規(guī)則、檢查點的判斷更加精確有效。新上線的共享中心在沒有足夠歷史數據訓練AI模型的條件下也可以使用。缺點是客戶往往無法窮舉出所有業(yè)務的審核規(guī)則并進行配置，同時梳理審核規(guī)則也需要財務部門具備相當的專業(yè)性和大量資源投入，有一定門檻。當前市場變化快速且頻繁、業(yè)務規(guī)則也需要敏捷響應，規(guī)則引擎如需快速響應業(yè)務變化則需要投入大量資源持續(xù)維護，成本更高。規(guī)則引擎也無法反饋出企業(yè)業(yè)務中的風險因素，它必須依靠過去的主觀經驗積累且是相對靜態(tài)的，無法反映出企業(yè)近期的風險動態(tài)變化趨勢，不利于事后分析等。因此，智能審核方案需要重新思考，一方面來源于規(guī)則引擎，一方面是對任務特征向量的收集。基于AI的智能審核方案可以視作一種補充與進化的方案。自動獲取待審核任務的所有風險因素取值，包含單據類型、業(yè)務類型、提單人崗位、提單公司以及預制審核規(guī)則校驗結果，包含發(fā)票、敏感詞、金額、新聞類、自定義等。AI服務的判斷過程不僅會考慮規(guī)則引擎的校驗結果，同時也會考慮到其他潛在風險因素，判斷依據更為全面、智能。同時在人工判斷前進行一次預審核，審核工作結果更準確、更高效，操作更為簡化。AI的訓練過程本身是對企業(yè)近期風險趨勢和風險因素的反饋，結果更準確，也有利于后續(xù)運營分析和管理提升工作。由此大大降低了財務審核崗位新員工入職的崗位學習成本，尤其是針對當下國內許多共享中心員工流失量大、變動頻繁的痛點，提供了一種全新的思路幫助企業(yè)積累與挖掘自有的數據資產價值。但這一方式也存在不足，為了保證AI算法服務的預測準確率，需要基于一定數量歷史數據進行模型訓練，存在使用門檻。基于AI的智能審核方案也包含事后質檢環(huán)節(jié)應用?；贏I預測所有審核任務的潛在風險并優(yōu)先抽選風險更高的質檢樣本，質檢對象更有針對性，相比傳統(tǒng)“設定規(guī)則范圍進行隨機抽選質檢樣本”的方式更能有效找出違規(guī)任務，從而提高質檢工作的效率和質量。AI算法訓練過程本身也是挖掘數據價值的過程，可以有效、動態(tài)地反映企業(yè)當前的風險因素。針對質檢樣本結果提供整改率預警和便捷的二次抽檢功能，再進一步保證整體財務審核工作質量，降低企業(yè)經營風險。定時自動抽選質檢樣本生成質檢任務，減少人工的繁瑣操作。技術成果應用展示方面，一是AI審核助手及算法解析頁面，目前該功能正在金蝶等一些企業(yè)中驗證，在驗證功能有效性的同時不斷優(yōu)化AI算法，預計于今年可完成驗證。當前在實際生產環(huán)境中，AI審核助手的預測準確率達到 96%、召回率 92%、AUC 95%，性能表現(xiàn)優(yōu)異，但暫時無法完全代替人工財務審核工作，更多是輔助人工進行判斷。二是智能質檢方案及算法管理頁面，目前該功能已經發(fā)版，并在部分大型集團財務共享客戶中正式使用。當前在實際生產環(huán)境中，AI質檢服務的預測準確率達到 92%、召回率 90%、AUC 90%，性能表現(xiàn)優(yōu)異，用戶在實際質檢工作中絕大部分場景下可以僅依靠本功能自動抽選質檢樣本進行質檢工作，少數場景下用戶可以手工設定條件抽選目標的方式作為質檢補充。短期內，受制于AI算法性能、實際生產環(huán)境數據質量等條件制約，AI算法的預測準確率還達不到100%或極度接近100%的要求，因此無法完全替代人工審核工作，更多承擔的是輔助人工判斷、提高工作質量和效率、提高工作體驗的職能。長遠來看，隨著經驗積累、算法和功能不斷優(yōu)化，當算法的預測準確率不斷提高、無限接近100%時，那么完全可以由AI代替人工財務審核工作，企業(yè)可以在控制經營風險、降低成本的同時將更多人力資源投入相關的運營、分析、管理工作中去，為企業(yè)創(chuàng)造更大價值。 王得利：智能財務背景下企業(yè)RPA應用指引研究智能化或數字化的核心是數據化的支撐。智能財務系統(tǒng)整體架構是按照數據輸入、數據整理以及數據輸出的框架搭建的。財務機器人更多是在數據處理、數據分析領域發(fā)揮比較大的支撐作用。結合人和財務機器人協(xié)同，原來大量數據處理、數據分析是由人工制作的，慢慢引入財務機器人之后，所需要涉及的工作內容和工作范疇會慢慢往財務分析領域上升。另一方面，數據處理和數據分析會通過數字化技術進行沉淀處理。因此，在管理和戰(zhàn)略的視角，財務機器人的應用，對于企業(yè)的流程標準化、流程優(yōu)化、以及內部財務人員結構都會有著巨大的影響。我們想象一下，當財務機器人應用規(guī)模從三五個發(fā)展到三五十個甚至上百個時，如何有效管理財務自動化需求，如何快速適配業(yè)務變化，如何更大地發(fā)揮財務機器人的價值？這些都屬于財務機器人的運營管理，也是體系化建設過程中需要重點考慮的問題。整個過程中會涉及不同的角色、團隊之間的協(xié)同，涉及大量的管理、制度、流程與標準，財務機器人對于企業(yè)而言，不再是一個簡單的技術工具，而是智能財務體系建設過程中至關重要的驅動因子。基于此，藝賽旗作為國內RPA廠商的領導者，率先提出了體系化財務機器人框架——“機器人工廠”。整個機器人工廠框架中，核心是由產品平臺支撐，包括從流程挖掘、流程管理、流程開發(fā)、流程運行到管理與運營的能力，所呈現(xiàn)出來的不僅僅是某一個簡單的RPA產品，而是一個系列端到端的、以流程自動化為核心的產品能力組成。在產品平臺之上有三個支柱。第一是平臺建設，在機器人工廠的建設過程中，產品的部署，需要結合企業(yè)信息化的要求、信息安全管理的要求、并充分考慮業(yè)務連續(xù)性的要求進行部署與建設。第二是場景交付。如何從簡單的財務需求變化為可以自動處理的財務機器人，需要有統(tǒng)一的邏輯進行指導，包括需求的評估，需求的開發(fā)，需求的維護等。第三是運營管理。在機器人工廠中運營管理更大的作用是為了保障機器人的運行，使其更加高效地運行，統(tǒng)籌團隊、角色、職能、流程、標準和規(guī)范，最終演化成真正意義上的人機協(xié)同。
此外，在機器人工廠的運營管理過程中，我們強調，業(yè)務人員不只是作為需求方的角色參與其中，希望在流程開發(fā)、運行包括監(jiān)控過程中，業(yè)務人員能更大發(fā)揮自己的價值。為了實現(xiàn)這一目標，藝賽旗對RPA的產品能力進行了整合提升，通過業(yè)務標準化的建設，構建大量的標準化流程與組件，使得業(yè)務人員能夠快速理解，直接調用，可視化開發(fā)。同時，通過UI+API的方式，構建了更為豐富的自動化能力場景。
最后，機器人工廠的建設，不是甲乙雙方一個簡單的項目合作，而是雙方共同貢獻自己的價值，聯(lián)合建設、聯(lián)合運行、聯(lián)合研發(fā)、共同成就的過程。
湯潔泉：智能報銷終端設備軟硬件一體化產品研究智能報銷終端設備軟硬件一體化產品研究的目的是實現(xiàn)企業(yè)降本增效、人員轉型，研究標準化、統(tǒng)一化產品框架，探索資源整合，共建融入生態(tài)。調研對象主要是智能財務研究人員以及相關負責人。從收回的有效問卷來看，問卷主要分布在全國14個省份，以江浙滬和湖北居多，企業(yè)類型涉及到國企、民營、外資等。從從業(yè)年限來看，16年及以上占56.58%，11-15年占了23.68%。從職務來看問卷對象基本覆蓋了企業(yè)財務基層、中層、高層各個層級。反饋問卷結果是可靠并且具有一定參考價值的。調研的主要問題中，第一是未來是否愿意采購軟硬件一體化的收單設備？從結果來看，3年內占了33%，5年內占到42%，選擇不考慮僅僅占了4%，說明企業(yè)對這個產品并不陌生?？紤]上線的企業(yè)中，一年內上線的主要是民營企業(yè)為主，3年和5年內以國企最多，這說明一定程度上符合不同企業(yè)的特色，民營企業(yè)相對來說體制機制比較靈活，求變創(chuàng)新轉變比較快，國企由于體制機制約束，一般會比較成熟時才會上線。其次是關于希望產品具備什么功能以及影響產品推廣因素有哪些？從產品功能來看，排在前四位的第一是智能填寫報銷單，第二是智能單據初審，然后是自動簽收采集影像以及自動分揀歸檔。企業(yè)的功能需求更多側重產品自動化、智能化，以減少人工作業(yè)量。對于影響推廣的因素可以看到，首當其沖是價格高占67.1%，其次認為功能有限，性價比不高占到61.84%，穩(wěn)定性問題占46%。本次課題團隊主要包括合作伙伴：科大訊飛、北京元年和北京單多啦。單多啦是硬件設備供應商，在業(yè)內有一定的知名度，產品主要覆蓋了高、中、低多個等級，功能比較豐富。科大訊飛提供AI功能植入，智能審核、基于知識庫的語音客服智答等。元年提供ECS（云服務器）共享平臺，實現(xiàn)軟硬件的交互。通過三家公司發(fā)揮各自的優(yōu)勢，取長補短，共同展開合作研究。課題組以單多啦某一個客戶每個月6000報銷單規(guī)模進行統(tǒng)計，整體下來可以看到每一份單據單位成本原來是6.73元現(xiàn)在是2.43元，相比以前成本節(jié)約率達到64%，每個月節(jié)省成本是2.58萬元。從單量規(guī)模和處理成本的關系趨勢圖來看，傳統(tǒng)方式下單據越多，成本越高，呈現(xiàn)遞增趨勢，而在應用智能設備的情況下，單據量越多，成本越低，呈現(xiàn)遞減趨勢。
發(fā)票電子化的影響分析方面，從一份報銷單的組成來看，有紙質發(fā)票、電子發(fā)票、證據鏈附件。紙質發(fā)票毫無疑問數量會逐步減少，電子發(fā)票數量會逐步增加，但是相關結算單、入庫單、收貨單等原始交易單據附件不會改變。可以預見未來將會進入紙電“雙模驅動”的常態(tài)，一是從收單、審單、歸檔、生成電子檔案的全流程跟蹤管理訴求會提升，二是流轉過程中對于數據加密需求會提升，三是剩余紙質發(fā)票包括附件影像化的需求會提升，最后會催生電子檔案系統(tǒng)快速普及。紙電“雙模驅動”下，無論是電子件或者實物件都會形成影像數字化，電子件形成ofd、pdf格式，實物會采集成影像。隨后進行智能審核，審核通過之后進入電子簽章區(qū)塊鏈，加密處理，防止篡改，按照實物和電子分別進行分揀歸檔，最后進入實物和電子檔案。
從市場前景來看，通過查閱資料，無論是國內權威智研咨詢報告還是中投產業(yè)研究院報告，都預測了未來機器人平均或者年均復合增長率達到15%-21%之間，包括工業(yè)機器人和各類服務機器人。課題組以年平均增長率10%為基數做了測算，未來5年需求量會達到1.2萬臺，總收入達到9.6億。
關于降低成本，課題組提出兩個構想：第一是建立產品標準化，第二是融入生態(tài)共同運營。標準化方面，硬件供應商開放底層標準化SDK（軟件開發(fā)工具包），相關設備的標準指令交給軟件廠商，根據客戶需要定制個性化功能。硬件供應商將交單、審單、分揀、歸檔功能分裝，提供標準化對外接口給到軟件廠商，更適合滿足沒有個性化需求的客戶，對于軟件廠商也可以快速實現(xiàn)交付。關于生態(tài)的構想，課題組提出四個產業(yè)鏈：供應端的產業(yè)鏈，希望產品盡可能標準化，減少非標產品，提升利潤空間，整合需求端采購資源，提升議價能力。軟件供應鏈端希望與元年、SAP、用友、金蝶等這些平臺做設備打通，基于標準化縮短建設周期，同時提高產品可拓展性。人工智能產業(yè)鏈引入AI能力，希望通過人機協(xié)同實現(xiàn)無人值守，使機器更有溫度。最后快遞及園區(qū)產業(yè)鏈，希望解決一些公司跨區(qū)域共享交單問題，同時考慮在園區(qū)投放設備，企業(yè)可以共享使用發(fā)揮場景價值。通過四個產業(yè)鏈的融合，構建四位一體、融入生態(tài)、參與運營的模式。
課題組在本項研究中探索產品實現(xiàn)自動化、數字化、智慧化可行性，同時提出了行業(yè)標準化、統(tǒng)一化的框架，以及融入生態(tài)參與運營的構想，同時分析了發(fā)票電子化對于產品帶來的影響，包括未來發(fā)展前景。本項研究也有三個方面的不足：首先對于問卷樣本量比較少，此次主要是找的智能財務研究人員包括相關責任人，說服力有一定欠缺，還要擴大地域和行業(yè)分布。二是盡管提出了標準化框架以及運營模式的構想，如果想要真正落地還需發(fā)動社會力量和資源共同提升勢能。三是目前產品還在研究論證階段，各項理念還沒有完全籌劃好，需要推動進入實踐應用落地。
譚瑾：基于財務共享平臺的智能財務分析模型與大數據分析應用中國石油共享建設以打造世界一流智能型全球共享服務體系為愿景，發(fā)展定位聚焦于運營中心、專家中心和創(chuàng)新中心。運營中心聚焦人機協(xié)同，拓展RPA智能自動化應用場景，持續(xù)簡化優(yōu)化端到端流程，精益化運營，提高服務效率和效能。專家中心聚焦前瞻洞察，在數據服務類產品上助力所屬企業(yè)在生產經營中尋找新的價值增長點，同時支持相關經營決策防控經營風險以及業(yè)務運行過程中的預測和決策，真正為客戶單位提供高價值服務。創(chuàng)新中心聚焦敏捷高效，實現(xiàn)“趨勢研究、原型孵化、規(guī)模應用”的敏捷交付。從發(fā)展定位來講，中石油共享中心始終把數據分析或者數據服務的產品作為重點發(fā)展方向，目前正在推進。中石油以打造世界一流綜合性國際能源公司為戰(zhàn)略目標，大力進行創(chuàng)新、資源、市場、國際化、綠色低碳五大戰(zhàn)略，以高質量發(fā)展為主題進一步提升國際競爭力和可持續(xù)發(fā)展能力。在財務方面，為了支撐整個集團公司戰(zhàn)略目標，在“十四五”期間提出了以價值型財務為核心的卓越財務目標，明確了業(yè)績表現(xiàn)、核心競爭力、高質量發(fā)展等價值著力點。
基于理論建設和前期的基礎，為進一步支撐集團財務戰(zhàn)略，中國石油共享應用分析實踐方面也開展了大量工作。首先在支撐集團公司經營管理決策方面，提供了經濟活動分析平臺，聚焦集團公司經濟活動分析月度重點事項，從經營成果、財務狀況、現(xiàn)金流量、單位成本、宏觀經濟等梳理出將近200個指標，納入近12年的數據支撐整個集團公司經濟活動分析。在支撐板塊層面，以銷售業(yè)務為切入點，打造常態(tài)化對標分析的平臺，在平臺中梳理了超800個指標，為板塊層級精細化管理提供有力支撐，對標數據自動獲取、可視化展示、自動生成智能報告，形成了系統(tǒng)化的對標體系。在助力企業(yè)提質增效方面，基于已有的發(fā)票數據以及賬目數據打造發(fā)票數據分析的平臺服務，可以支撐五大類包括發(fā)票情況概覽、供應商分析、發(fā)票場景分析、稅收籌劃、基礎信息查詢等一共16個業(yè)務場景，真正從供應商和發(fā)票分析角度降低相應采購成本，同時規(guī)范發(fā)票行為，同時在稅務方面提前防控一些風險。在供應鏈信息服務方面，充分發(fā)揮共享優(yōu)勢，打通供應商、客戶、金融機構以及中石油所屬企業(yè)間的信息通道，將客戶供應鏈等應收應付信息及時提供給金融機構，幫助外部融資難的供應商提供低成本的融資服務。在商旅分析方面，中石油共享建設之初推出了石油商旅平臺，將集團公司內全員全級次商旅預訂全部納入石油商旅平臺進行處理，實現(xiàn)整個商旅集中的管控，同時打造商旅分析的數據服務，包括從差旅支出、各單位差旅分布情況以及各單位差旅費節(jié)約情況、機票折扣情況、酒店折扣情況以及退改簽各類分析口徑上，幫助客戶單位進一步優(yōu)化相關差旅資源以及規(guī)范員工的差旅行為。
中石油智能財務建設中的認識和體會有以下幾點：一是在數據分析過程中首先要找準定位——價值創(chuàng)造，整個數據分析服務要真正幫助客戶單位提質增效。二是數字驅動、智能應用，在數據分析應用過程中，不僅限于現(xiàn)有歷史數據的分類、匯總的展示，同時也引入了大量智能化、自動化技術，盡量讓數據分析服務提升智能化水平。三是采用急用先行、持續(xù)提升的策略。結合前期簡單理論研究，基于已有大量的實踐，我們認為，一些幫助決策支持方面特別急用的數據分析可以基于現(xiàn)有數據、流程包括技術水平提供，進一步通過快速迭代方式對已有數據產品優(yōu)化提升，進一步完善理論體系，打造基于共享平臺的完整智能分析或者大數據分析的平臺。四是客戶至上、注重體驗。所有共享中心不管是基本業(yè)務處理還是分析服務等方面都需要重視，圍繞客戶體驗真正實現(xiàn)把數據主動推送給相關各層次財務人員或者業(yè)務人員，以客戶體驗為中心，提升價值管理能力。
未來展望方面，一是在數字化轉型機遇下，共享也迎來了新的發(fā)展階段。在新的機遇挑戰(zhàn)下，希望利用數字化技術和智能化技術，打造智慧共享平臺。在原有業(yè)務處理基礎之上，進一步統(tǒng)籌整合現(xiàn)有數據服務產品以及進行深度業(yè)財數據治理工作，真正讓數據實現(xiàn)價值變現(xiàn)，更加注重數據創(chuàng)效升級，讓基于數據分享的數據分析體系化。二是下一步數據分析將更加注重全產業(yè)鏈深度分析。中石油是集合上下游全產業(yè)鏈的集團，數據分析會更加注重從原油、天然氣兩條產業(yè)鏈上深度結合各個環(huán)節(jié)包括勘測、生產、儲運、煉化等關注重點，把數據服務產品進一步整合、聚焦在產業(yè)鏈的環(huán)節(jié)上。三是下一步更加注重數據可視化展示，中石油很長一段時間內所有數據對外展示和提供都是基于常規(guī)報表形式。自從2019年開始推出幾款數據服務產品之后，已經嘗試實踐一些可視化展示方式，從客戶需求來看目前還存在體驗、使用上的不足。下一步希望一方面支撐集團公司層面大屏可視化展示，另一方面支撐前端業(yè)務人員PC端包括移動端可視化展示。最后，中石油共享會更加重視智能化及數據建模能力建設。在整個共享服務發(fā)展到以能力為中心高階的階段之后，智能化以及數據建模的能力應該是共享中心自身所必須具備的能力之一，真正打造基于共享數據智能化、自動化的能力中心以及相應的數據分析能力中心，實現(xiàn)對內部單位業(yè)務賦能以及對外部適當提供一些市場化的輸出，真正支持業(yè)務端銷量或者產量各方面的預測分析。
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