RPA与AI智能技术在财务共享中心场景的最佳实践
RPA与AI智能技术在财务共享中心场景的最佳实践
1. 人类工作方式的变革浪潮
现代社会人们工作方式的变革经历了三个阶段,每个阶段都与RPA和AI的发展脱不开关系。
第一个阶段
RPA(Robotic process automation)即机器人流程自动化诞生。RPA最初的形态就是模拟人的动作,或者按照可重复的规则在系统里处理重复的工作。因此,RPA的本质是自动化,解决了人和系统之间的关系问题。
有了AI之后,在大模型的加持下,RPA机器人能做的事情更多,做事的方法更灵活、准确性提高,使用的体验也更简单了。它能够通过感知、认识和认知分析后规划一个路径并执行,执行完成后再进行优化。因此AI智能体是我们目前看到的更加先进、体验更好以及更加智能的表达形式。
我国政府也提出了人工智能和提高新质生产力的要求,中央企业人工智能专题推进会就提到,国资央企要发挥功能使命,加快构建数据驱动、人机协同、跨界融合、共创分享的智能经济形态。同时,提升全民数字素养与技能工作也列入了《2024年提升全民数字素养与技能工作要点》之中。
第二个阶段
RPA进入了高速的发展,可被称之为超自动化阶段。超自动化与早期RPA的不同之处在于增加了流程挖掘、自然语言处理、OCR等人工智能的能力,同时还实现了机器人全生命周期管理。在真正的业务流程中,它能通过大数据分析平台进行动态分析,改善业务流程。
第三个阶段
按照传统的做法,各个岗位的工作人员包括作业员、业务主管、管理层以及分析师工程师等,均能够通过操作不同的应用系统来完成工作。这些应用系统涵盖了Excel、邮件等一系列工具,甚至可以通过人工操作产线和仓库内容以完成工作任务。
2. 案例与最佳实践
以下是RPA在应用场景中的一些实例。案例一
某全球化电气企业自2017年引入RPA技术,通过财务共享中心处理多项业务,RPA卓越中心设于财务共享中心内,IT部门参与基础设施管理,财务专家负责项目管理、流程分析及RPA架构。系统方面,该企业使用了中控系统管理RPA产品,具体到设备,设计器软件用于开发机器人执行路径和脚本均通过统一的中控系统进行管理。在实际应用中,该企业已实现几十条端到端流程的自动化,覆盖了70%至80%的财务共享中心业务,有效降低成本并提升效率。
案例二
这是一个财务核销的项目,通过自动化技术解决财务场景痛点。财务人员每天需从不同银行系统下载格式各异的当日银行水单,并按规定匹配银行流水与应收应付记录。然而,大部分记录需要与前台营业通过电话或邮件进行多轮确认,再配合人工判断进行核销操作。整个过程数据来源琐碎、格式不定、逻辑复杂,导致效率较低、人力成本高、回溯性差。
为提高效率,引入自动化技术,机器人模拟人为操作,获取水单整合统一后上传至收付系统,并根据业务数据进行智能匹配、自动化核销。对于需人工匹配的记录,由机器人自动寻找对应客户经理,并发起线上确认流程和邮件推送。机器人将采集确认信息,并在完成核销后续自动质证及财务入账。流程结束后,RPA将发送邮件反馈核销结果,并记录操作日志备查。实现了财务核销的最佳实践,通过自动化技术的集中化核销流程不仅降低人力操作工作量、减少人工干预,还释放了不同分支机构财务核销岗位的人力资源。
案例三
这个案例中RPA与大模型结合,机器人对自然语言的理解能力和意图的精确度和准确度有了更进一步的提高。
在讨论光学字符识别OCR技术的用例时,可以了解到OCR技术已经存在了很多年,去年大模型技术的引入显著升级了OCR的能力。传统的OCR关注点如图像清晰度、文字位置和盖章问题已得到改善。具体来说,大模型带来的改进包括三个方面:
2. 角色转变与技术民主化
3. 结果准确性提升
例如,通过自然语言处理优化OCR的输出内容,无需特定符号如“no一点”,即可理解和调整,简化操作流程。此外,样本量的增加理论上提高了识别精度,使得训练过程平民化,降低了技术门槛。总之,大模型的使用不仅提升了OCR技术的效率和精确度,也使技术更加亲民易用,为业务人员提供了更多便利。
3. 总结
可以看到,RPA机器人的引入已实现财务人员大部分工作的自动化。通过合理利用各种前沿IT工具,整个财务流程实现了质的飞跃,不仅大幅提升了工作效率,还确保了数据的完整性和准确性,所有数据轨迹都被记录且可追溯。在未来,人类将融合RPA与区块链等自动化技术,接管重复性标准化任务,进而构建无人化财务工厂。
财务流程自动化的同时,财务组织的架构也在经历变革。财务人员得以从基础数据处理工作中解放出来,转而投入到数据分析和战略创新等更有价值的工作,不断推动财务组织的自我革新,最终达到财务流程的集中化、效率化管理。在数字时代,财务共享中心的转型和人类工作方式的颠覆势在必行。我们期待着一个更加智能化、自动化和高效化的财务新时代,为企业创造前所未有的竞争优势和商业价值。
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