2017年11月21日，德勤中国信息科技审计咨询服务华北区主管合伙人陈建峰在“CCTM2017中国财资年会·企金论道”上分享了智能机器人在财务领域的深度应用，也为我们介绍了财务工作者新的工作伙伴——智能机器人。陈建峰从数据、技术和实例三个角度对智能机器人进行了详细解读。

演讲人 | 陈建峰

来源 |《财资中国|财富风尚》杂志2018年1月刊

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德勤中国陈建峰：智能机器人在财务管理领域大有可为！-财资一家

海量数据引发智能机器人的需求

在企业日常经营中会产生大量的、多维度的数据，数据来源多样、信息复杂，如何充分评估企业经营中海量的数据，为其提供快速有效地决策支持，从而最大化提高工作质量和效率，这是一个值得探索的问题。

从Gartner技术成熟度曲线可以看到，智能机器人、机器学习等技术在短时间内的期待值很高。整个行业正遭受着人工智能、区块链等新技术的挑战，而随着全球化进程加速、监管力度不断加强，行业领域正面临着势不可挡的变革。虽然说智能机器人技术现在尚未达到所谓工业4.0的标准，但是预计到2020年，机器人流程自动化（RPA）以及认知自动化将广泛存在于企业内部，到2025年，机器学习平台（MLPs）将变得无处不在。

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智能机器人在财务管理领域大有可为

就目前的技术成熟度而言，智能机器人实现了流程自动化，即屏幕抓取、数据收集，基于规则的业务流程管理，实现自动执行任务的工具包，提高流程处理效率及降低成本。而随着自然语言处理、智能顾问等技术逐步成熟，财务机器人将走向智能自动化，即不限数据输入及输出格式，实现非结构化数据的模式识别，决策型任务的复制以及基础学习能力不断提升。

而当机器人真正步入智能化，它的自然语言识别能力趋于完善，非结构化数据处理和基于假设的预测分析将变得可靠，而它不知疲惫的自我学习能力将能够基于企业战略不断调整决策建议，使企业效率提升如虎添翼。

目前，智能机器人具备了七项关键技能。

1. 收集和整理信息，即数据检索功能（包含内部和外部安全站点访问）和数据汇总及整合；

2. 验证和分析，包括数据映射和验证，错误模式分析和识别，非结构化数据整理和分析，采取OCR技术的自然语言查看和分析；
3. 数据记录，机器人可以快速、准确地进行数据录入和日志记录工作，支持多接口数据输入、元数据和信息存储；
4. 计算、决策和生产，机器人具备自动计算能力，免除人工操作的失误可能，并且机器人可以基于规则进行决策，记录、制作或者分析报表；
5. 协调和管理，机器人可以进行任务智能调度，任务分配和异常切换处理，通过调度可以实现多个机器人并行处理；
6. 转换和沟通，数据迁移和测试（一对一、一对多、多对一、多对多），机器人可以自动发送提醒至员工、供应商和客户处；
7. 报告，自动上报机器人运行状况和性能，支持流程性能分析。

尽管机器人的实现程序迥异，但是实际操作时可以通过以下评判标准来确定是否适宜流程自动化：1.系统广泛应用；2.海量交易数据；3.稳健性及容错性；4.高度可预测性；5.有限的异常处理；6.涉及重要的人工步骤。