人工智能赋能财务共享服务中心应用
2022年11月18日，由上海国家会计学院与中兴新云、科大讯飞、IMA、金蝶国际、用友网络、浪潮集团等共同合作历时半年完成的《人工智能技术财务应用蓝皮书》正式发布。
本文节选自蓝皮书第四章——人工智能赋能财务共享中心应用，从总体介绍、核心价值、应用场景、典型案例四个方面详细讲述人工智能技术在财务共享服务中心的应用。
一、总体情况
1.需求背景
政策指导与引领、技术突破与迭代、财务管理变革需要三方面不断推动智能技术应用于财务共享服务中心。
第一，政策指导与引领。随着人工智能技术不断迭代更新，先进性不断凸显，党中央、国务院及各部门相继出台人工智能相关政策10余项，连续4年将人工智能写入政府工作报告，逾20个省市自治区出台人工智能专项规划60余项。聚焦到财务领域，2022 年3月，国务院国有资产监督管理委员会发布《关于中央企业加快建设世界一流财务管理体系的指导意见》明确指出“主动运用大数据、人工智能、移动互联网、云计算、区块链等新技术，充分发挥财务作为天然数据中心的优势，推动财务管理从信息化向数字化、智能化转型”；“积极探索依托财务共享实现财务数字化转型的有效路径，推进共享模式、流程和技术创新”。
第二，技术突破与迭代。人工智能技术不断迭代更新，OCR、卷积神经网络、NLP、机器学习、知识图谱、语音识别等智能技术不断向财务领域渗透，为财务共享服务中心高频、繁琐的工作提供更加高效、高质的解決方案。
第三，财务管理变革需要。一方面，随着企业的发展与扩张，财务部门愈加需要构建与企业高质量发展目标相匹配的财务人才梯队，人工智能技术的应用推动财务部门及财务共享服务中心释放部分人员从事其他财务管理类或业务、经营支持类工作，促进财务人才梯队优化。另一方面，数字经济时代，数据被认为是“新型生产要素”，而财务共享服务中心集中的大量业务及财务数据价值却未得到有效挖掘。因此，财务共享服务中心亟需技术工具激活数据价值。
2.发展现状
当前，不断更迭的人工智能技术持续赋能财务共享服务中心，传统的财务工作工具正在被革新。根据《2020年中国共享服务领域调研报告》显示，2020年部分企业己经实现或计划将OCR、机器学习、NLP、知识图谱等技术应用于财务共享服务中心。例如，利用OCR提取图像中文字信息；利用语音识别技术支持语音转换文字信息；利用NLP技术对采集的数据进行语义分析，抽取所需信息；利用规则引擎与机器学习渗透财务合规审核、风险审核、内控审核、支付审核等全方面财务智能审核场景。财务共享服务中心应用成款的人工智能技术及场景如下图所示。
▲ 财务共享服务中心成熟应用的人工智能技术及场景
随着各类人工智能技术不断与财务场景融合，财务共享服务中心逐渐得以实现财务全类型信息智能采集、全天候不间断智能审核、全场景语音智能问答、全方位风险智能管控，人工智能技术使系统逐渐成为共享服务中心人员的另一副“耳朵、眼睛、嘴巴和大脑”
二、核心价值
1.财务工作提质增效
财务共享服务中心利用人工智能技术，将财务工作“化繁为简”。一方面，提升财务自身的工作效率与质量，提升业务人员对财务的服务满意度；另一方面，有效减少重复性、基础性财务工作的人力投入，将财务人员从繁琐、重复的工作中释放出来，使其可以投入到更高价值的工作当中，推动企业财务人才结构从金字塔型向纺锤型转变。
2.财务职能优化扩展
人工智能技术赋能于财务共享服务中心，促进了财务职能的转变与突破。一方面，财务共享服务中心的核算、资金、税务、报表等职能，在人工智能技术的赋能之下得到更加高效、高质的优化；另一方面，人工智能技术赋能财务共享服务中心的数据釆集、数据加工及数据分析的过程之中，不断推动财务突破职能边界，财务可以利用数据＋算法为管理会计的预算、绩效、成本、风险、投融资等职能发挥提供支持，甚至进一步为企业采购、生产、销售、运营和战略等业务单元提供支持。
3.推动财务共享服务中心升级为企业数据中心
随着人工智能技术的应用不断深入，一方面，财务共享服务中心的数据采集能力不断扩大，逐渐实现全类型数据智能采集，全域数据 “统一汇聚”；另一方面，财务共享服务中心的数据加工能力不断提升，财务共享服务中心逐渐从幕后走到台前，开级为企业数据中心，为企业经营聚势赋能。
三、应用场景
1.票据信息智能采集
在日常报销报账过程中，财务共享服务中心人员需要对各类票据的多种基础信息进行采集，传统通过手工的方式录入票据信息，操作繁琐且效率低下，获得的数据质量较差，难以满足数据分析的需求。
通过利用OCR智能技术，企业内的各类票据信息实现智能采集，如下图所示为OCR智能识别工作流程。首先，票联系统或电子影像系统将大量单据影像推送至任务池；然后，任务池将沉淀于自身的包括发票、合同、附件在内的多种类型的会计资料影像推送至图像预处理模块进行处理和优化；经过强化和修正的高质量单据影像被推送至OCR模块，该模块内置多种单据模板，通过自动获取图像特征匹配相应模板，最终输出单据的结构化数据，实现票据信息的高效、准确、智能采集。
▲ OCR智能识别工作流程
2.语音智能填单
语音智能填单功能通过利用智能语音技术、NLP技术、规则引擎等人工智能技术，使业务人员感受到更加便捷、智能的财务业务办理体验，提升业务人员对财务共享服务中心的服务满意度，解决业务人员与财务系统交互的复杂问题。如下图所示，员工与财务系统全流程语音交互即可完成报账单填写、差旅申请申批、差旅行程预定等事项。
▲ 语音智能填单示意图
语音智能填单功能内嵌于财务共享服务中心报账系统中，当系统接收到语音类型消息后，首先通过智能语音技术对其进行转换，将转换后的文字信息推送至语义识别模块；语义识别模块利用NLP技术对关键信息进行抽取，并识别关键词属性信息；关键词触发规则引擎对语音信息进行响应，将关键词信息推送至相应的模块中，并自动生成相应的单据。
3.合同智能审阅
传统合同签订流程中，财务人员需要对大篇幅、多版本的合同内容进行定位、提取关键信息，对合同范本使用及合同内容编写的合理性、合规性进行审核，比对合同内容前后一致性、合同内容与支付信息一致性。传统模式下的合同审阅工作繁琐复杂，耗费大量人力却也无法保证审核的准确性，合同风险防控能力弱。
合同管理系统融合OCR、NLP、机器学习等多种智能化技术，实现了合同文本信息智能提取、文本智能审核、文本差异自动提取对比，基于人工智能技术的合同管理流程如下图所示。在合司起草阶段，系统通过OCR技术对合同文本进行识别，利用NLP技术对识别的结构化信息进行文本拆分，并提取交易双方名称、标的物、交易金额等关键信息，实现合同要素的快速剥离。在合同审核阶段，系统通过NLP技术识别和标注的合同关键信息，依据可配置的审核规则与审核指标，采用规则引擎或机器学习对合同的合法性、合规性、 合理性进行审核与校验，抓取出具有较高风险的合同，实现智能化风险防控。在合同签署阶段，系统通过NLP技术实现合同差异信息的高效比照，有效防范合同签订风险。
▲ 基于人工智能技术的合同管理流程
4.单据智能审核
在传统财务单据审核工作中，财务人员需要基手业务真实性、票据合规性、报销规范性、金额合理性、付款合规性等审核规则和要点，进行大量复杂、细致的人工审核。财务投入较高的人力成本与时间成本，最终仍会由于审核规则与内容繁多，而无法保障审核的质量与效率，导致潜在风险增加，员工满意度较低。
智能审核系统架构及流程如下图所示，智能审核系统自电子影像系统、报账系统、发票池、外部系统等获取相关结构化数据，系统依据审核规则，触发规则引擎与训练好的机器学习模型对相关单据予以智能审核校验，智能审核规则包含执行条件、风险检查点、待审点及风险提示等的具体配置，用以灵活实现企业的审核要求，机器学习技术使得规则引擎能够通过算法的训练，不断提升审核的准确性。审核完成后，系统对智能审核结果进行可视化展示，并将审核结果推送至共享运营系统单据信息页面，财务人员对校验通过的要点进行人工复核；审核通过的单据将被推送至共享运营系统后流转至会计核算系统进行记账，流转至资金管理系统进行付款，审核未通过的单据将会被退回，系统会给出审核不通过的原因以提醒提单人。
智能审核系统实现从报账申请到审核支付、记账的全流程智能处理。智能审核系统的应用，极大减少财务人工作业，避免人工审核的遗漏和失误，提高审核效率与质量，降低财务运行成本。
▲ 智能审核系统架构及流程图
5.智能问答财务助手
越来越多的财务业务被纳入共享中心线上处理，极大地简化了办理流程，提升了办理效率。然而，在系统更迭与流程再造的过程中，业务人员对业务办理事项、财务相关信息、系统操作流程等不熟悉，产生大量咨询需求。财务共享中心人员面临重复解答、沟通不畅、不能及时解答等问题，使自身陷入效率低下、服务质量低的困境之中。
智能问答财务助手以NLP技术、语音识别技术、机器学习为技术引擎，具有高性能自然语言应答能力，功能架构如下图所示。智能问答财务助手接收到语音类型信息之后，首先将语音信息转换为文字信息，之后利用NLP技术对文字信息进行关键词提取与识别；将关键词相关信息推送至规则库，触发规则引擎，对用户行为做出响应，实现 7*24h不间歇提供在线问答及操作引导。同时，利用机器学习对用户历史行为致据进行学习分析，预判用户此次行为，形成“千人千面”的财务助手。并旦，智能问答财务助手可以在智能处理常规问题的基础上通过与员工的互动改善用户使用体验，记录员工咨询的问题，并进行统计分析找出工作的不足，在帮助员工排除困恐的同时，提高财务共享服务中心的服务质量。
▲ 智能问答财务助手功能架构示意图
6.支付欺诈扫描
传统支付欺诈风险防控主要依靠专家经验与事后监测，事前预警与事中控制环节较为薄弱，技术手段较为落后。随着信息技术迭代更新，支付欺诈特征向技术化、规则化、场景化演变，依靠传统的专家经验难以有效甄别。
支付反欺诈系统通过融合大数据、机器学习、知识图谱等智能技术，利用文件导入、数据库连接和API接口等多种方式有效采集企业内外部数据；基于算子平台配置所需的算法模型，将交易频率异常、交易金额异常、 重复支付等业务风险点抽象为数据规则，智能挖掘和检测各种已知、未知的支付欺诈情形，例如内部舞弊、支付流程不规范、电信诈骗等支付欺诈场景，智能审查预警支付指令，实现事前防范和事后追查的结合，合理有效地帮助企业规避支付欺诈问题，保障企业资金安全 （如下图所示）。
▲ 支付反欺诈
四、典型案例
A公司财务信息化建设起步较早，在集团范围内建立了财务共享服务中心，通过财务流程的梳理与改造、信息系统的集成与贯通、财务組织的调整与优化、财务人才的选拔与培养，公司的财务风险和组织运营成本显著隆低，服务水乎有效提升。然而，随着业务规模与范围不断扩大，财务共享服务中心出现财务审核质量差、财务审核效率低等现象，该公司希望能通过新兴技术的应用解决财务审核上的问题及痛点。
1.财务审核现状
该公司建立了预算系统、会计核算系统、电子影像系统、 电子档案系统等用以支撑企业信息化发展，助力提升财务效率。然而，伴随着公司业务规模的扩大，共享中心财务审核的工作量与工作压力与日俱增，传统以人工为主的审核模式逐渐难以适应公司财务业务高质量发展的需求。
审核风险高，审核效率低
以往，该公司的财务审核工作依靠人力开展，审核数量庞大：月均待审财务单据超过 26000 单，月均待审标准合同超过15000 份，部分财务单据的附件可达百页，审核人员需在较短时间内实现对大量合同多项审核要点的确认，风险隐患较高。
人力成本高，人员管理难
庞大的审核单量气繁杂的审核要点导致人力成本大幅上升，且财务审核相对桔燥乏味的工作內容也增加了审核人员的离职倾向，较快的人员流动导致人员管理困难。
过程无痕迹，数据无积累
人工审核的模式无法对财务审核的中间过程予以留痕，无法基于审核結果对审核过程进行溯源；也无法对会计资料中沉淀的数据进行采集，难以满足管理层对于规范员工报账合规性和实现财务风险管控的数据分析需求。
在当前财务审核制约财务高质量发展的现状之下，A公司希望通过人工智能技术赋能于财务系统，充分发挥人机协同的优势，在提升财务审核准确率的同时降低财务运营成本、优化财务风险管控。A公司选择与中兴新云合作成立项目团队，共同搭建符合管理需求的智能审核平台。
2.财务智能审核建设
通过一系列需求沟通与深度调研访谈，项目团队认为该公司财务智能审核平台的建设内容需包括两部分：一是合同智能审阅，涵盖费用类、工程类、采购类等结算合同；二是单据智能审核，涵盖费用报销、 采购付款、销售收款等财务单据。
合同智能审阅平台建设
合同智能审阅平台架构如下图所示，平台基于支撑层的系列资料库以及业务层的NLP技术与合同审核规则库，得以在应用层实现多种核心功能。第一，关键信息提取。NLP技术通过对合同文本进行合同关键信息的提取、标记和注释，并生成结构化数据写入平台，实现了合同信息采集线上化、自动化、智能化，为后续合同风险控制提供数据准备。第二，合同内容比对。对于提取出的合同关键信息，合同智能审阅平台将会对比线上电子合同与线下纸质合同的合同主体名称、合同标的、合同价款、履行方式等信息，高效识别内容变动、合同缺页． 顺序错乱等问题，帮助财务部门安全防控潜在法律风险。第三，合同智能审核。对于合同内容信息，平台将会基于合同审校规则库，对所有合同内容逐一进行智能校验，对于违反审核规则的文本予以警示及标注，以可视化的方式指导业务人员修改。
▲ 合同智能审阅平台示例
单据智能审核平台建设
项目团队通过建设单据智能审核平台推动该公司单据审核智能化，单据智能审核平台框架如下图所示。单据智能审核平台通过审核规则、智能审核以及审核监控帮助该公司实现单据智能审核、审核监控、违规预警提醒等多种功能。第一，审核规则模块。审核规则库内置报销规范性、票据真实性、账实一致性、审批规范性、金额正确性等多种审核规则，为后续利用规则引擎进行智能审核提供基础。并且，智能审核平合根据审核规则将审核后的违规单据标记为 “审核异常”，通过系统预警的方式提醒财务审核人员和提单人员，系统根据规则库自动标记显示该单据的审核异常点，作为提单人员修改单据的参考。第二，智能审核模块。在智能审核模块，规则引擎对所有单据进行规则审核与校验，并将审核通过的单据同步至共享系统后流转至会计核算系统进行记账，将审核未通过的单据进行驳回，实现全流程智能处理。第三，审核监控模块。系统实时监控并展示当前正在进行智能审核的单据信息，展示当前单据智能审核规则总数及已通过、未通过、有风险、无法辦别、人工待审五类结果下的规则数量，以及各审核细则审核结果，辅助财务共享服务中心管理人员整体把控审核效率与质量。
▲ 单据智能审核平台功能框架示意
3.财务智能审核的成效
财务智能审核平台使该公司实现单据与合同准确性、合规性等的智能审核，推动该公司财务共享服务中心高效化运作。
提升审核效益
该公司智能审核平台可代替人工实现约30个合同审核点、50个单据审核点的智能审核，审核人员日均处理单据数量增长15倍，日均处理合同数量增长4倍。财务工作效率因智能审核平台的建设得到大幅提升，财务组织运营成本有效降低，财务能够向业务提供高效的支特，为公司业财融合发展提供动力。
管控企业风险
财务智能审核平台帮助该公司实现审核全过程线上留痕，可溯源审核流程的任一节点。并且，机器以其严谨和循矩的特性进行财务审核与校验，有助于防范潜在风险，降低不合规、不合理报账行为的发生概率。
构建数据基础
中兴新云利用OCR技术帮助其实现数据智能采集，通过财务智能审核平台的建设以及审核平台与报账系统、 电子影像系统等系统接口的打通，帮助该公司完成数据交互，业财数据可以在公司内部各系统问畅通运转。
优化财务人才结构
该公司财务智能审核工作的开展让财务共享服务中心人员的工作从低附加值重复劳动向高附加值分析决策转型。通过对这些已经具备财务专业知识与技能的人员进行智能技术理论及应用的培养，使之转型为中高端财务人才，推动财务人才结构从金字塔型向纺锤型转变。
