财务与会计 | 陈虎 郭奕：智慧财务的实现模型及应用场景

智慧财务的实现模型及应用场景

作者：陈虎 郭奕

作者单位：中兴新云服务有限公司

本文发表于《财务与会计》2021年19期

摘要：受技术环境影响，智慧财务的出现与发展已经成为企业会计发展的重要趋势，财务与技术实现了跨领域的融合与创新。如今智慧财务已经不仅仅是一个发展理念，而是用实践对财务职能的重新定义。本文基于现有理论研究与应用经验，从实务角度剖析智慧财务内核，总结提出智慧财务的概念、特征及“12345”实现模型，并对财务各重点应用场景进行介绍，指出推进智慧财务建设的具体方向，帮助企业制胜数字化未来。

关键词：智慧财务 ；实现模型 ；应用场景 ；智能技术

引言

近年来，以“大智移云物区”为代表的新兴技术蓬勃发展，改变着企业的经营环境和竞争模式，技术实践创新与数字化转型成为企业发展的必由之路。科技的发展也影响着财务的工作内容、工作方式、工作流程和能力需求，财务职能进一步丰富。

智能技术的不断成熟及国家政策的大力支持为企业探索智慧财务提供了坚实基础，相关研究和应用探讨层出不穷。学术界主要围绕智慧财务的内涵、特征、基本框架、实现路径、未来应用场景等展开理论研究（李闻一等，2018 ；刘梅玲等，2020 ；刘勤，2020），实务界也已经开始进行广泛的应用探索（李斐然，2020），但是研究及应用成果较为分散，缺乏整体性的应用框架和分析。基于此，本文将理论与实践相结合，提出立足实践的智慧财务实现模型，并对具体应用场景进行模块化梳理，形成完整的智慧财务建设体系。

一、智慧财务的概念及特征

智慧财务是以提升财务工作效率、改善会计信息质量、促进财务发挥管理控制和决策支持作用为目标，以数据为新型资产，以“大智移云物区”等智能技术为工具，通过完善系统平台等财务数字基础设施建设，进而实现对传统财务职能边界的扩展和工作方式的颠覆。

智能技术一般可分为自动化技术和智能化技术两大类。其中，自动化技术以应用程序接口（API）和机器人流程自动化（RPA）为代表，能够实现信息自动采集，自动完成基于明确规则的操作；智能化技术则以大数据、人工智能为代表，能够模拟人的感官和理解思考能力，实现数据分析和价值挖掘。

相较于共享服务和信息化对财务带来的改变，智慧财务已不再局限于对基础性工作的替代，其目标不仅仅是提升财务工作效率，而是更加强调自动化、智能化技术的使用和数据价值的开发，发挥财务对企业战略决策的支持作用，实现从核算到业务支持和管理支持的跨越，其本质是对财务职能和工作方式的革新。

智慧财务的核心特征体现在：（1）更高效的运营服务，即企业借助信息系统和智能技术实现重复性操作的自动处理，将智能技术嵌入产品或服务中，为各级用户带来更为高效便捷的体验。（2）更灵活的业务协同，即实现业财系统间数据的自动交互，应用数据算法模型进行不同业务场景下的前瞻性预测，提升财务对业务需求的响应速度，充分发挥业务伙伴的作用。（3）更深入的数据应用，物理世界数字化程度的提升使得充分、全面收集和存储内外部数据成为可能，财务成为企业数据的生产者、收集者、管理者和应用者。（4）更全面的人机交互，机器被规则和算法赋予人类思维，与人类专家共同协作，形成场景化的人机交互模式，共同完成重复的基础性操作和复杂的管理类工作。（5）更开放的价值共赢，是指以开放的系统架构为依托，与外部利益相关者实现更深入的连接，促进企业与政府、金融机构、供应商和客户等进行更深入的互动，带动价值链上下游各方的有效联动与共同发展。

二、智慧财务的实现模型

如果说财务共享服务是财务的一场“工业化革命”，智慧财务则是面向财务的“数字化革命”，是财务从流程化、信息化向未来财务数字化迈进的过程。智慧财务的实现模型是通过重塑一个驱动、建成两个中心、发展三种职能、打造四项能力，进而实现五个全面：全流程系统支持、全系统自动连接、全信息智能采集、全场景数据洞察、全业务价值重构，促进财务运营方式的转型、升级和突破，从而完成先知、先决、先行的财务智慧化转型（如图1所示）。

▲ 图1 智慧财务的实现模型

（一）重塑一个驱动

实现智慧财务，企业需要完成从流程驱动到数据驱动的转变。流程驱动是用工业化生产理念拆解企业运营模式，以标准化、精益化、集约化为目标，将价值链分解为一个个流程节点，由专门的组织负责对应节点的工作，明确权责利关系。然而，流程驱动已经无法满足企业快速发展的需求，一是由于被信息系统“固化”的流程灵活性较低，难以依据不断变化的局势随时进行调整；二是随着企业的不断发展，部门增多，重视流程设计的企业很可能产生细致且冗长的流程，必然影响流程运行效率。

对比流程驱动，数据驱动使企业管理更敏捷。数据驱动形成从数据采集、数据建模、数据分析到数据反馈的闭环，意味着深入业务前端，将数据转化为产品，如同房屋的“水电气路”，形成全面的企业数据价值网络，应用到企业的方方面面。数据价值网络的建立从财务指标结果数据拆解出发，追溯至业务运营指标，从大量的过程数据、行为数据中寻找深层次的价值驱动因素，并提出相应的优化提升策略，真正实现“决策革命”。

（二）建成两个中心

在数据驱动型企业中，数据从企业经营的“副产品”转变为核心战略资产，企业数据组织、服务对象、数据能力和技术能力亟待重构。企业需要在以核算事务为主的交易处理中心的基础上，设置专门的部门和岗位，逐步建成兼顾数据产品事业的数据处理中心，即建成“财务共享服务中心（SSC）+企业数据中心（EDC）”的双中心格局。

从“SSC”到“SSC+EDC”需经历三个阶段的转型：一是服务于财务部门的财务数据中心（FDC），负责提供所有财务数据及与财务相关的业务数据；二是服务于企业内部全部门的管理数据中心（MDC），汇集所有内部数据，负责为财务和业务提供口径一致的财务管理和业务管理数据产品；三是服务于企业内外部客户的企业数据中心（EDC），通过对内外部海量数据进行挖掘，提供口径一致的企业内部数据产品和标准化、可盈利的外部数据产品及服务。

（三）发展三种职能

智慧财务的职能范围，除了传统的财务核算职能、财务管理职能，还需要发展运营管理职能。作为智慧财务演进过程中产生的新型职能，运营管理职能所覆盖范围超出财务本身，需要财务与各类场景连接，诸如前端的业务场景，客户的消费场景，供应商场景，外部的政府、银行、投资者等，通过充分打通数据信息，实现全场景化的数据分析，完成对公司管理层的决策支持和建议。同样，在整个职能转化的过程中，也需要同步扩充财务人员的能力框架，既需要财务会计与管理会计相关知识，还要对行业和市场、商业模式、业务逻辑等有所理解，具备一定的政策、金融、法律、管理和技术知识，形成财务专业能力、商业领导能力、人际交往能力和数据价值发现能力的有机结合。

（四）打造四项能力

要实现智慧财务，除了观念和组织的转变，技术和系统的支撑同样重要，企业需要具备以下四种能力：一是数据采集汇聚能力，即通过高效集成的系统和智能技术应用，打通系统间的数据链路，消除数据孤岛，实现跨系统在线互联，进行更广泛、更及时、更准确的数据采集；二是数据算法应用能力，是指构建“数据+算法+算力”集成的数字化底座，打造更稳健的算法和更强大的算力；三是数据服务提供能力，是指发展数据资产场景化应用的快速输出，提供更及时、便捷、准确的数据服务；四是新兴技术融合能力，是指能够将数据技术、智能技术融合应用于实际业务，为数据价值探索发掘提供支持。这四项能力共同构成实现数字驱动的动力引擎和助推器，实现从前单个部门或业务单元无法实现的数据价值最大程度变现。

三、智慧财务的应用场景

本文将财务职能划分为八大模块（分别为收入收款、费用报销、采购付款、工程资产、成本核算、资金结算、税务核算和总账报表），并对其中部分模块进行详细介绍。通过对企业中各模块智慧财务应用场景进行梳理，得到智慧财务的总体应用场景（如图2所示）。

▲ 图2 智慧财务应用场景热图

（一）费用报销

费用报销作为企业中最为普遍、人员参与度最高的流程，借助智能技术可以实现流程的移动化、便捷化、智能化，为员工提供更为流畅的报销体验。技术的应用一方面提升了流程效率，发票信息被高效采集，员工利用语音或简单勾选即可完成报账，单据审核也更为快速准确；另一方面从源头上加强了费用管控力度，实现数字化报销流程，进行成体系的数据分析。

1.发票智能采集。票联系统内嵌光学字符识别（OCR）技术，通过混合拍照、微信或支付宝卡包获取电子发票、纸质附件影像扫描等形式获取发票结构化数据，自动完成发票查重验真。员工能够直接基于发票发起报账，系统自动识别所属费用类型，并将信息自动填入报账单。

2.语音智能填单。在单据填报方面，常见的实现方式包括两种：一种是员工采用交互对话方式下达操作指令，由机器人完成单据的自动填制；另一种是员工在系统内操作填报，在填单界面可辅助语音识别技术将语音转化为文字，领导也可以直接通过语音补充审批意见。

3.单据智能审核。单据智能审核通常基于规则引擎和机器学习来辅助人工审核。智能审核系统对接智能采集系统及其他系统获取单据信息、合同文件信息、发票查验信息等结构化数据，依据系统预置的审核规则校验报销规范性、数据合规性与逻辑一致性，利用机器学习对不合规单据进行特征总结学习，有效减少人工审核的错误和疏漏，保障财务审核的效率和质量。

4.费用数字化分析。费用报销涉及业务类型较为丰富，需要定期对数据进行监控和汇总，通过部署费用分析机器人，及时高效地输出费用报销全景图。机器人定期导出费用报销数据，并依据规则对数据进行清洗和转换，形成基础数据表，自动实现费用类型、变化比率、费用分布、流程效率等多维度分析报表的出具，财务人员基于分析报表，结合可视化界面对结果进行直观展示。一方面，实现对费用报销流程数据的及时监控，不断优化员工报销体验；另一方面，敏锐识别异常费用，关注重点费用类型，提升员工报销合规性，强化费用支出管理科学性。

（二）收入收款

系统规则库、机器人、自然语言处理、知识图谱等先进技术的使用能够显著提升收款流水和票据从接收、认领、入账到客户对账的处理效率，提升应收账款管理效率，强化客户风险管控。

1.收款自动认领。收款认领系统获取交易流水数据后根据配置好的规则进行高效匹配；利用自然语言处理与规则引擎，智能识别来款类型，匹配客户、合同、项目等业务信息，快速完成回款自动化确认。利用机器人同样可以根据来款中信息及辅助字段进行匹配认领，配合人工认领补充机器人无法识别的部分。

2.应收自动对账。在应收账款对账环节，机器人定时触发对账流程，对接客户系统及本公司系统获取债务和债权数据，根据收付款逻辑进行对账，依据对账结果向存在对账差异的客户发送对账邮件，并向对账无误的客户发送无误确认邮件。

3.客户风险雷达。客户风险雷达主要依赖知识图谱技术，在获取大量客户相关数据的基础上对内在联系进行挖掘，经过数据的抽取、融合、加工等步骤完成理解、推理和计算，形成客户信用档案，对目标企业信用风险、舆情风险、债务风险、关联风险等进行分析和风险管控。

（三）采购付款

应用自动化、智能化技术能够显著提升采购付款流程的连贯性和整体效率，实现供应商协同智能结算和账务处理，加强供应商风险管理，合理制定采购计划。

1.供应商智能结算。企业利用供应商结算平台实现电子化、协同化的供应商结算流程，应用电子签章支撑合同在线签订，进一步推动采购流程无纸化，所有发票结算处理和支付进度可查、可视、可追溯。企业收到发票后，应用OCR实现发票数据线上流转，减少人工操作；结算协同便捷对账，自动完成线上三单匹配，降低沟通成本；匹配信息传递至报账系统，业务人员确认后提交付款申请，财务完成后续资金支付。

2.应付自动核销。在应付核销环节，企业可以利用机器人自动获取银行流水单并上传至收付系统，系统根据汇款人、金额等关联业务数据进行智能匹配，需要人工匹配的则根据付款人找到对应客户经理，发起线上确认流程，并将确认后的信息推送至核算系统，完成核销、自动制证及入账。

3.供应商风险管理。与客户风险雷达类似，知识图谱技术同样可以应用于供应商关联关系的发掘和问题排查，结合机器人对供应商档案信息进行及时维护，对接外部网站进行供应商信息动态监测，及时感知风险，提升监控效率。

4.采购预测。主要包括采购需求预测、价格预测等模型构建。其中，采购需求预测模型基于产品或项目物料清单，细化切分产品生产场景，利用大量数据进行建模和分析，从而实现从产品列表到物料需求的自动计算。采购价格预测同样是利用数据建模对大宗原材料、关键物资等进行合理预测，实现成本优化。

（四）工程资产

在工程资产方面主要涉及工程立项或资产采购、建设、盘点、减值、处置等过程，当前企业正在探索和实践的智慧应用场景体现在工程智能结算和资产智能盘点两方面。

1.工程智能结算。工程智能结算以资产全生命周期管理为核心，依托信息系统，实现统一化、集成化、信息化管理，对项目建设过程中产生的费用进行控制、分析和预警，完成成本自动归集、费用分摊和资产价值组合，并自动生成竣工决算报告。

2.资产智能盘点。射频识别技术（RFID）是一种自动识别技术，能够通过射频信号实现目标对象的自动识别和信息采集。实施RFID物联资产管理，在资产设备上放置物联芯片后，即可按照一定时间周期自动上传位置、设备使用状态等信息，实现了固定资产的实时监控，保证账实相符，大大降低了人工资产盘点和巡检的工作量。

（五）资金管理

机器人、系统规则引擎、机器学习建模等技术的应用，对于减少人工劳动量、确保安全、进行更稳健的资金管理有明显促进作用。

1.资金支付与付款失败重付。机器人自动从核算系统中获取待付款信息，整理成标准付款文件，自动执行网银登录及付款录入程序，提升付款效率与准确率。对于未成功支付的款项，通过内嵌规则引擎技术，以支付状态、指令状态、银行返回信息三项内容的支付指令状态实现付款失败原因的分类，在提升流程效率的同时避免重复支付资金。

2.支付欺诈扫描。实现支付欺诈扫描需要借助机器学习技术，生成欺诈特征识别模型，提取反欺诈规则并部署反欺诈规则引擎，系统智能审查预警支付指令，实现事前防范和事后审查的有机结合，规避支付欺诈及支付风险问题。

3.银企自动对账。机器人自动登录网银抓取账单数据，登录核算系统抓取账务数据，执行对账操作后输出银行余额调节表，确保对账工作及时、规范地完成，及时监控资金状况，反馈对账状态结果。

4.资金自动预测。企业借助数据建模实现对短期现金流的滚动预测，并从长期沉淀的历史数据中捕获趋势规律，预测整体资金水平，针对不同业务单元的业务模式和资金特点，建立业务到资金的明晰传导关系，优化资金配置效率。

（六）税务管理

税务管理是目前机器人应用较为成熟的领域，智能硬件及数据分析在税务核算方面也不乏应用，税务管理流程整体效率得到明显改善。

1.发票自动开具。机器人根据待开票订单数据信息自动完成发票开具，并将开票信息传递至相关业务人员，结合智能硬件，可以在任何时间完成发票的自动开具、打印、切分和盖章。

2.发票自动认证。发票自动认证可以通过系统接口或应用机器人实现。在系统接口形式下，进项认证系统直联税局系统，通过税号获取底账库中的发票数据，财务人员勾选符合条件发票或进行一键抵扣，也可以通过机器人获取可认证清单，匹配发票清单并勾选，最后上传勾选清单完成自动认证。

3.税款自动计提。作为企业月结的重点工作之一，税款计提需要财务人员手动查询每项提税基数，完成税款计算，再将各税种税额录入计提单，工作量大且难以保证及时性。利用机器人能够自动进行信息提取、税金计算、计提单据录入和传递，取代繁复的手工操作。

4.纳税自动申报。当企业集团纳税主体数量多、发票数量庞大时，需要人工收集大量数据并编辑复杂计算公式。应用机器人能够快捷地完成进项发票信息的采集，批量生成指定纳税主体的纳税申报表并导入税局端系统，完成开票数据与申报数据核对、自动扣缴税金、核对申报结果等操作，大大提升了整体申报效率。

5.税务数据分析。企业沉淀汇集经营生产过程中涉及的发票票面信息、状态信息、关联信息等，搭建税务数据分析体系，例如基于进销项发票数据进行的成本收入分析、关联交易分析、抵扣分析等企业涉税分析，配合可视化动态展示分析结果，实现税务数据价值深度挖掘，辅助企业管理决策。

6.税务预警。税务预警主要通过利用数据统计及算法模型建立税务预警模型，为相关人员提供智能预警，包括到期未申报预警、滞纳金和罚款提示预警、税额未转出预警等，进一步地对关键指标进行监控，分析税务的整体走势，追溯并查明原因，及时采取措施，降低税务风险。

（七）总账报表

通过“系统+机器人”的模式，财务部门自动化能力得到提升，如今机器人在往来余额自动对账及合并报表自动出具流程中的应用已比较成熟。

1.往来余额自动对账。往来余额对账是年度例行报表审计的重要环节，财务人员需要对各家关联企业进行循环操作，检查往来科目余额是否一致并调整差异，工作机械性高且易出错。应用机器人能够实现全过程自动化，减少对财务人员的时间占用，降低出错率。

2.合并报表自动出具。合并报表机器人能够完成系统数据的导出、处理和计算，生成子公司单体报表，汇总单体报表并根据抵销规则生成合并抵销分录，最终形成合并财务报告。机器人缩短了单体及合并财务报告编制时间，增强了报告时效性。

（八）其他方面

除按财务职能进行划分外，其他方面的应用场景包括档案自动归档、智能问答、机器人管控平台和智能运营监控，它们是整个智慧财务应用的重要支撑。

1.档案自动归档。当前已有企业研发出智能硬件实现实物档案的自动归档，财务凭证单据通过智能硬件中的低负载机械臂代替手工归档，财务凭证实现自动送单、扫码核销、编号贴标和分拣归档，大大节省了人力投入。此外，还可以利用电子档案归档和查询机器人提升电子档案的归档和管理效率。

2.智能问答。智能问答是通过语音交互进行关键信息检索，例如查询某段时间内某地区产品的销量、各下属公司成本等数据，并根据指令理解生成对应的列表或图表。整合人机对话、知识图谱等人工智能技术，服务于管理者、业务人员和财务人员，能够快速提供管理报告相关业财数据支持，加速企业数字化转型。

3.机器人管控平台。随着企业成功部署机器人的数量不断增多，统一的机器人管理中心对保障稳定运行发挥着重要作用。机器人管控平台通常通过本地部署或云服务，对机器人进行灵活、便捷、可扩展的一站式管理，关注机器人规模化上线后的流程运行与监控、事件管理、配置管理、性能管理等，与前端机器人实施共同形成生命周期管理闭环。

4.智能运营监控。在财务运行效率方面，企业通过设计共享服务中心运营监控看板，及时掌握基础工作处理状态，为运营优化和其他管理提供支持。为了更好实现企业数字化管理，越来越多的企业也开始部署数据中台，结合可视化的管理驾驶舱，打造数据采集、分析、可视化的一体化平台，展示财务现状，并对业务进行监控预警、动因分析和预测。

主要参考文献：

[1]李斐然.智能财务的最新应用与思考[J].财务与会计，2020，（3）：83-84.

[2]刘梅玲，黄虎，佟成生，刘凯.智能财务的基本框架与建设思路研究[J].会计研究，2020，（3）：179-192.

[3]刘勤.智能财务的发展体系及其核心环节探索[J].财务与会计，2020，（10）：11-14.

作者单位：

深圳市中兴新云服务有限公司 深圳 518000

本文引用格式：

陈虎 郭奕.智慧财务的实现模型及应用场景[J].财务与会计，2021(19)：10-14.