【摘 要】 企业中的财务数据纷繁复杂，要理清数据之间的关系，发掘隐藏在数据中有价值的信息，财务数据分析就显得尤为重要。RPA是以软件机器人为基础的业务流程自动化技术，在目前的财务数字化转型浪潮中与各种财务应用场景的结合越来越深入。在财务数据分析中引入RPA+AI技术，可以打破各个系统间的壁垒，将系统间的财务数据连接起来，实现对数据的多维度计算和分析，提高分析的效率和质量，提供分析的多样性。文章定义了RPA财务数据分析机器人的概念，分析了RPA财务数据分析机器人的功能和应用价值，构建了RPA财务数据分析机器人的框架模型，并从基础设施层、数据层、服务层、平台层和应用层五个层次进行了解释；然后，从确定分析主题、明确分析内容和思路、数据采集与处理自动化、数据分析与展现自动化、数据分析报告自动化五个方面详细分析了财务数据分析机器人的研发策略；最后以管理费用数据分析为例，详细阐述了RPA财务数据分析机器人的应用实现，以期为RPA技术在财务数据分析领域的研究提供借鉴与参考。
【关键词】 RPA； 财务数据分析机器人； 研发策略
一、引言
随着科学技术的不断发展，以大数据、人工智能、移动互联网、云计算为代表的新一代信息技术驱动着我国数字经济的发展，数字化转型迈入一个变革的发展阶段。企业的生产经营方式越发依赖于数字资源，以加强对数据的整合和分析。财务作为企业数据的枢纽，对于打通、融合企业数据，推进数据战略实践有着天然的优势，但是在传统的财务数据分析中，数据的采集与处理难度较大，分析效率较低，难以快速响应公司经营决策中的数据需求，为其提供有价值的信息，因此推进智能财务分析的重要性不言而喻。RPA+AI是企业财务数据分析智能化的关键推动力，以技术内容重塑流程架构，推动管理分析内容升级。
数字化时代，运用新兴技术手段挖掘财务数据背后的价值引起了社会各界的广泛关注。理论层面，张红英等[1]剖析了目前财务分析领域面临着各类数据混搭的机遇，例如财务数据与非财务数据、结构化数据与非结构化数据共存等情况。数据繁杂多样，如何揭示这些海量数据背后的关联，为企业的财务战略发展提供意见将会是未来财务分析领域的发展趋势。张敏[2]认为企业财务智能化是大势所趋，首先提出了智能财务的三要素观：人工智能、智能工具（如RPA和BI）以及大数据分析。同时强调了将智能化手段运用于大数据分析财务流程中，可以为企业创造价值，提高决策的效率，随着大数据分析模块的不断进化，智能财务拥有了更多的可能性。张庆龙[3]以什么是应用场景的研究为出发点，探讨了关于经营分析与决策支持场景的应用，指出智能财务技术可以通过构建经营分析模型，为企业提供财务分析评价，满足企业的分析需求。应用层面，乔冰琴等[4]基于商业智能（BI）工具进行业务数据分析，经过数据探索、数据汇集、数据预处理后再进行数据分析与挖掘，最后通过可视化设计将分析结果展现出来。杜海霞等[5]基于对RPA应用基础和国美应用场景的分析，构建了包括会计核算、财务分析、内部控制及财务共享中心的智能升级等应用，阐述了应用财务机器人可以优化公司的财务分析系统，实现多层次经营分析，提高财务分析的效率。程平等[6]基于机器人流程自动化（RPA），从多个方面收集并分析企业的财务数据，根据使用者的要求提供多维度的财务分析并对财务报告生成流程进行优化与改进，指出应用RPA技术对于分析和预测企业财务经营状况更具有全面性和科学性。
目前，在理论层面的研究主要涉及到财务分析领域的发展趋势、财务分析智能化方法应用等。应用层面主要涉及RPA和BI在企业数据分析方面的应用案例研究，而关于RPA技术在财务数据分析方面的应用探讨比较匮乏，基本未涉及到RPA财务数据分析机器人模型构建的研究，同时也缺乏财务数据分析机器人的研发流程设计。鉴于此，本文将定义财务数据分析机器人的内涵，构建财务数据分析机器人模型，深入探讨财务数据分析机器人的研发策略，为以智能RPA机器人技术为基础的财务数据分析工作提出可行的模型与研发策略。
二、RPA财务数据分析机器人的内涵
（一）概念
RPA（Robotic Process Automation，机器人流程自动化）是一种根据预先设定的业务处理规则和操作行为，能够模拟并增强用户与计算机系统的交互过程，自动完成一系列特定的工作流程和预期任务，有效实现人、业务和信息系统一体化集成的智能化软件[7]。
RPA可以模拟人类的操作，同时记录用户在计算机上的操作行为，包括使用鼠标键盘命令、触发调用系统的各类应用程序等，例如录入数据、收发邮件等系列行为。还可以按照约定的规则在计算机上自动实现数据的采集与录入、文件的上传与下载、图像识别与文本处理、数据的加工与分析、管理和监控流程以及信息的输出与反馈，为客户提供一个低错误率、强合规性、高效率的解决途径。
RPA财务数据分析机器人是依托RPA技术，结合财务数据分析流程自动化而形成的一种智能化分析软件。它遵循既定的规则和程序，采用机器人流程自动化技术，通过模拟、增强、拓展分析人员与计算机系统的交互过程，对财务数据进行自动化的采集、清洗、分析与可视化展现，并自动生成财务数据分析报告，辅助财务分析人员高效地完成分析任务中标准化程度较高、重复性较强、工作量较大的内容。
（二）功能
RPA财务数据分析机器人能够实现数据的采集、记录、计算、分析和报告等一系列功能，代替传统人工实现财务数据分析流程自动化，其次RPA能够落实到每个操作的任务处理中，详细和实时地追踪流程步骤，出色完成大量重复性、定义清晰、有固定逻辑的工作。随着人工智能技术为RPA财务数据分析机器人高效赋能，机器人能够自动围绕企业的财务数据和业务逻辑展开，通过数据分析沉淀数据价值，形成数据分析服务，为企业业务场景提供分析支撑。这不仅可以解决企业数据纷繁复杂、人工数据分析基础工作费时费力、无法精准及时地从数据中提炼价值等问题，还可以促进企业更好地实现智能财务，重塑流程架构，提高数据分析工作质量和效率。例如通过收入与应收账款数据分析，可以了解到客户偏好，识别出重大的客户，参与到客户信用的评级中；在差旅费分析中，从部门、客户、地点、项目四个方面对其进行了解与多维度分析，推动合理制定下一年度差旅费预算计划，实行精细化管理。
（三）应用价值
财务数据分析机器人的实施能为企业带来价值，可以从效率、质量、成本节约以及价值增值等方面进行衡量。在效率上，机器人可以极大限度地模仿人工操作，完成简单重复的数据录入、数据计算等操作，加快数据处理分析速度。在分析质量上，机器人能避免财务人员出现的各种低级错误，它的运作是基于预先设定的规则，在一定程度上消除了输出的差异性，标准化程度高。在成本节约上，机器人能够实现对多流程自动化任务的统一管理，减少了人工成本。在价值增值方面，机器人的应用推动了财务组织结构的变革，进一步促进企业财务人员转型升级和财务人力资源的优化配置。
三、RPA财务数据分析机器人模型构建
财务数据分析机器人的模型构建是智能财务分析的指引，它明确了机器人的建设目标及其具体应用，同时探讨了RPA机器人技术的数据处理机制与可视化生成机制，保障系统实施的可行性、合理性和合规性。财务数据分析本质上是一个数据采集、数据筛选、数据计算与数据分析的过程，基于RPA+AI技术处理、部署快捷、多端兼容的特点与优势，构建财务数据分析机器人的框架模型。框架模型具体包括基础设施层、数据层、服务层、平台层和应用层，如图1所示。
基础设施层是数据层、服务层、平台层和应用层的基础，为其他各层提供基础类的服务，包括服务器、网络、存储、数据管控、信息安全等，保障了财务数据分析机器人的运行环境安全。
数据层是财务数据分析机器人的数据基础，包括获取的原始财务数据、数据采集与处理的机制以及形成的财务数据存储、数据字典和数据表等文件。原始财务数据的数据类型有结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，数据来源多种多样，包含有企业各类信息系统的数据信息以及相关的纸质文档和电子文件等。基于RPA的非侵入性、易部署等特点，可以对不同系统间的数据信息进行集成，打通不同系统间的隔阂，实现系统间的信息交互，再从中提取出需要的财务数据信息并通过数据采集与处理机制将其存储在财务数据库中或者形成数据字典、数据表等文件。这些数据内容构成了财务数据分析机器人的底层数据，为财务机器人的工作提供数据保障。
服务层为财务数据分析机器人提供RPA功能组件、AI技术、可视化服务以及数据分析报告服务，该层通过界面操作自动化、Excel自动化、Word自动化、邮件自动化、浏览器自动化、数据处理自动化、应用程序交互等自动化功能组件实现需求应用，同时在财务数据分析机器人开发过程中整合人工智能技术。例如光学字符识别技术，将资料进行图像分析处理，以获取资料中的文字信息；自然语言处理技术（NLP），实现计算机对人类语言的准确理解，使其能与人进行自然的沟通交互；语音识别（ASR），可以将语音信号转换为相应的文本；TTS技术，即从文本到语音的技术，可以将文本信息转换为自然、流利、更类人的语音。该层还提供可视化服务和数据分析报告服务，预先设置包含可视化图形的Excel分析模板文件和包含标题页、目录、摘要、正文的Word分析报告模板文件，整体实现数据录入、处理、计算、可视化与分析报告自动生成等财务数据分析机器人具体功能。
平台层包括流程设计平台、机器人程序和管理控制平台三个部分。流程设计平台包括业务流程优化、脚本开发、测试运行、调试纠错等功能，主要负责设计财务数据分析机器人。机器人程序是流程设计后的部署，通过执行控制台命令，实现数据提取与处理、数据分析、生成分析报告等功能。管理控制平台能够进行机器人运行实时监控、流程触发、人机交互以及对财务数据分析机器人的运行结果进行展现及日志分析等，为财务数据分析机器人的开发应用提供有力保障[8]。
应用层是RPA与AI技术在财务数据分析领域的具体应用，是机器人实现自动化的具体应用场景，它由分析机器人集群有机组合而成。在财务数据分析工作方面，可以实现办公费用数据自动化分析、差旅费用数据自动化分析、银行存款数据自动化分析等。
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