随着数据科学、机器学习、深度学习、认知分析、机器人流程自动化（RPA）等技术的高速发展和深度应用，必然引发商业模式的变革，使得财务体系、运营策略和运作流程发生变化。
文 | 董兴荣 编辑 | 李菲来源 | 《财资中国|财富风尚》杂志2018年9月刊
数字化技术将能够有效地完善传统财务职能和构建新型的财务体系，为企业提供切实可行的战略建议和决策支持，以及全面深入的行业洞察，并能够更加有效地管理业务风险。
安永报告显示，数字化技术的5种革新力量将是企业数字化财务管理转型的核心推动力，它们分别是机器人流程自动化（RPA）、敏捷业务财务（ABF）、区块链（Blockchain）、高级分析（Advanced Analysis）、机器学习与人工智能（Machine Learning & AI）。
1、机器人流程自动化（RPA）
将交易活动向自动化转变。RPA一套运行在电脑上的软件，用以模仿人类的操作。它可以通过预先设定的程序与现有用户系统进行交互并完成预期的任务。
2、敏捷业务财务（ABF）
通过下一代企业资源计划系统（ERP）实施流程和组织转型。ABF旨在通过一整套数字化解决方案如SAPS/4HANA来降低财务成本，提升财务反应速度，并加强财务人员作为业务伙伴的能力。
3、区块链（Blockchain）
将业务价值链数字化。区块链是一种分布式的基础架构技术——一个去中心化的账簿。它记录了每一笔网络交易的有效确认信息，从而实现去中心化的可信任的数据交换，可以运用于数据安全传输的诸多领域。
4、高级分析（Advanced Analysis）
获得由数据驱动的业务策略。高级分析技术能够对规模巨大的数据进行分析，根据可视化分析和数据挖掘结果做出预测性的判断，获取数据驱动的业务洞察。
5、机器人学习与人工智能（Machine Learning&AI）
人工智能的核心技术机器学习及深度学习在商业领域已经得到广泛应用。机器学习能够从海量数据中快速并准确地挖掘数据内部特征和规律，根据模型进行精确预测，并进行持续的自我优化。
淹没在如数据治理、分散的系统、手动流程和对账等财务工作的日常挑战中，许多CFOs几乎没有时间考虑认知未来可以实现的效率。然而，前瞻性的财务创新者正在探索未来。比如认知技术，认知技术做的事情类似于人类所做的事情，可以研究数据，执行任务和交付报告，能听得懂、能阅读、能理解、能说话并且能分析。据德勤分析显示，目前在财务组织中使用的5种认知工具，可以各自独立使用，也可以与其他工具组合使用。
- 机器学习（ML）是计算机系统通过接触数据，产出和反馈整个环路来独立提高自身性能的能力。机器学习可以检测大量数据中的模式并解释其含义。
- 机器人认知自动化（RLA）是基于规则的自动化，它结合了结构化数据分析和模拟人类学习和决策的能力。
- 自然语言处理（NLP）是计算机系统解读和理解语言的能力，使人类能够获得个性化的信息和服务。NLP采集非结构化数据并转换为结构化数据，以供其他工具使用。自然语言处理技术使得企业能够阅读如合同、采购订单等文件，并在没有人为干预的情况下进行批量处理。
- 自然语言生成（NLG）是一种自动化技术，可以从结构化数据中生成叙述和评论，例如为管理者提供月度财务报告的评论。自然语言生成技术能够通过个性化文本中的叙事性评论对传统报告进行补充。这类应用程序是企业开始部署技术的一个良好起点。
- 语音识别是准确记录和理解人类语言的能力，这将改变人机交互的方式。
随着认知技术不断在财务领域得到应用，更多的交易正在被自动化处理，更多的报告正在被机器完成。例如，许多共享服务中心的自动化已经在推动员工人数减少，这种趋势可能会加速。与此同时，随着财务工作的性质不断演变，也会需要不同类型的财务专业人士，包括数据科学家和业务分析人员。德勤中国全国科技、传媒和电信行业主管合伙人周锦昌表示：“机器人与认知自动化系统经过简单的训练，就能定期自行获取所需数据。如果信息已经以数字化形式存储，且格式和存储位置一致，后续工作进行起来则非常简单。但有时候，若数据呈列方式不一致，便会扰乱工作流程。
由于人工智能能够网罗非结构化数据，理解数据意义，然后把数据呈列出来，更突显出其在此领域的独特价值。”为了保持领先地位，一些CFOs正在利用这个机会来寻找那些有发展潜力并具有商业头脑的合作伙伴，同时，通过构建生态系统，来推动变革，重塑财务工作。
下期您将看到：RPA＋AI：从机器人流程自动化（RPA）迈向人工智能平台（AI）
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