智能时代下的未来财务:RPA助力财务共享中心

随着人工智能的发展,自动化技术迈上了新台阶:智能自动化。智能自动化借助技术进步,优化业务流程,推动客户体验个性化,提高企业决策能力,从而改变企业的运营模式。放眼未来,自动化与人工智能势必重塑财务职能。企业CFO只有在合适的环节运用新兴技术,才能紧跟时代的步伐,提高企业财务的生产力,带动业绩的增长。

根据Gartner报告显示,到2020年,人工智能将成为30%以上CIO的优先事项;到2021年,新企业应用程序的40%将包括人工智能技术;到2021年,智能机服务将被主流采用,大公司采用30%;到2020年,使用认知学和统计设计的人工智能项目的组织将获得4倍于其他组织的成功概率。人工智能在创造巨大商业价值的同时,也在影响行业价值的转移。

自动化技术改善了流程,提高了运营效率,与此同时,人工智能能够代替人脑执行任务,正在日益成为分析工作的重要组成部分。RPA+AI的完美组合,好比是“肌肉”和“大脑”的关系(如图),促使财务管理和金融服务向数字化、自动化和智能化发展。

RPA和AI

通过RPA与AI的结合,企业既能快速回收RPA成本,又能发挥AI的巨大潜力。这种做法最适合拥有大规模遗留系统的企业,例如金融服务和电信行业,或者企业的人力资源和财务部门。员工可以同时利用RPA和AI来优化服务流程。对规则驱动型流程的人工干预标志着从自动化到人工智能的自然转移。例如,机器人能够利用光学符号识别技术,将数字化文本发送给人类员工,让人类员工对文本中的日期、地址和主题等信息进行分类。久而久之,AI系统将能够接手此分类工作,随着系统不断改善,人工操作将被逐步替代。

例如,亚洲某银行将自动化与人工智能相结合,希望以此改善客户体验、加强风险与合规管理并削减成本。该银行已经将许多独立流程数字化,因此而减少了员工数量,但并未就此止步不前。为取代人工操作,银行安装了能够即时学习的RPA和AI系统,该系统能够将不确定如何处理的任务转交给人类员工。仅4周内,AI系统就达到了50%的准确度,并最终超越了人类员工。通过上述自动化和智能转型,银行将成本削减了20%,并将某些流程的时长从几天缩减到几分钟。此外,银行还积累了自动化和AI模块数据,能够在其他场景中重复利用。

例如,一家全球化的金属公司通过建立了一系列机器学习引擎,用于协助管理其整个供应链,并预测需求和定价。该公司将40多个数据库、ERP系统和其他报表系统集成到一个数据库中。基于这些变化,系统现在能够识别和预测复杂且难懂的需求模式将如何影响整个供应链。例如,美国玉米一周的收成变化会对铝供应链产生全球性影响,因为铝是一种常见的玉米包装材料。该公司的这一项目还帮助客户服务水平提高了30%至50%。此外,该公司还将在3年内实现2%至4%的利润率增长,并在两年内减少4至10天的库存时间。这个案例突显出数据、数据准备、数据集成和算法对于实现人工智能的重要性。相对于构造机器学习模型而言,收集数据和构建数据基础结构则需要花费更多的时间。

例如,机器学习、云计算、爬虫技术、RPA及自然语言处理等人工智能技术被广泛应用于风险监测与预警体系中。如舆情监测:通过舆情监测工具对宏观经济、行业及区域等组合进行维度的热点及焦点信息的实时监测,同时借助情感分析技术对信息中的情感极性进行分析,形成宏观经济及组合的综合舆情评价结果。机器学习应用于风险传导模型开发过程:借助GBDT、SVM等数据分析模型开发风险传导模型中对于传导概率的估计。可视化工具帮助用户直观了解模型的输出结果:通过可视化工具的多维呈现,用户可直观了解到客户风险状况的变化情况。目前,支持企业将数据自动化技术从数据中心和ERP系统向企业复杂的运营流程拓展的技术已日趋成熟。具备“数据访存和响应”能力的聊天机器人、自然语言处理和机器学习正迅速成为解决业务流程中特定需求的常用工具(如图)。技术驱动型智能自动化领域的先驱企业纷纷采取战略性举措,以平衡所获得的运营效率与员工队伍正在发生的变化。

与人工智能相关的技术

任何特定流程所需的自动化程度因流程任务性质而异。基础自动化适合于基于规则的重复性任务,这种任务不仅具有结构完善的活动,而且从高度结构化的数据源中提取了清晰定义的规则,同时还使用能产生直观、可衡量结果的系统。理想情况下,最适合基础自动化的流程当属容量高、周期长的流程,这种流程目前遇到的瓶颈或痛点是需要具备高可视性,而且要由数字化触发器启动,并由数字数据提供支持。

德国的一家金融服务供应商仅仅在将首批10个计划中的流程实现自动化后,时间效率就提升了60%~80%,同时短期成本削减了20%。该公司在不到12个月内便实现了投资回报,目前计划让更多后台流程实现自动化,涵盖表单创建、姓名更改、数据预填充、状态更新和调查触发等。高级自动化适合于更为复杂的任务。人工智能解决方案用于自动执行基于非结构化和结构化数据组合的任务,通常是涉及多个系统或海量数据的活动。这些流程所包含的活动往往利用庞大的知识数据库,但是所采取的每个行动都基于特定的数据和预定义的结果。最适合高级自动化的流程是那些需求波动较大的流程,因为自动化系统可以进行扩展,能够轻松适应原本要靠改变人员配备才能应对的情况。

财务管理、财资管理和金融服务都是数据交互的中枢,也是企业经营的大数据中心。通过“数据+算力+算法+场景”的叠加效应,能够帮助企业更好地决策,将复杂的分析嵌入到日常的管理和交易场景中,构建财务赋能平台,使日益复杂的工作变得更加自动化、智能化,提高财务效能。智能商业时代,数据成了最重要的生产资料,计算成为生产力,互联网是一种生产关系,算法成了未来最重要的流水线。

对于CFOs来说,如果要引进机器智能技术,他们需要用新的思维方式对待数据分析,不能只把数据看作生成静态报告的工具,而是要建造巨大复杂的数据库,实现流程任务自动化、智能化。通过机器智能技术帮助财务部门由传统的追溯数据分析模式到系统推断预测模式,并且获取洞察,以洞察指导行动,创造价值。

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