财务共享中心建设——你的人工智能该满足谁？

作者 孟高栋；来源 上海国家会计学院（微信号：snai69768000）

迪特里希教授认为，人工智能是可以模仿人类智能的设备或者流程，主要目的是降低成本、提升准确性和效率。但会计已经发展了上千年的历史，人工智能不可能代替人，人类的能力远远别低估。

朱灏先生认为，会计行业中的一些重复性劳动、可替代性劳动，届时一定会被人工智能替代，并演示了德勤财务机器人对会计实务中、审计实务中的一些重复性劳动的替代操作过程。这些人工智能的不同程度的应用，都是会计业内发展的趋势。

两位专家对于人工智能在会计和审计中的应用都作了自己的判断，可谓是仁者见仁智者见智。笔者对于人工智能在会计领域和审计领域内的应用均持有一定的保守态度。

众所周知，2017数博会“机器智能”高峰对话上，全球IT届多位领军人物就MI（机器智能）与AI（人工智能）的区别展开激烈讨论。目前众多中国企业应用的ERP系统、CRM系统、OA系统，均是机器智能在财审领域内的典型应用。在中国，这些信息系统的应用均处于财务记账、进销存记账、审批流线上应用这个层面，真正借助上述智能化信息系统，实现了企业流程再造，实现了业务和财务人员对于业务流程化、标准化和共享化的企业少之又少。笔者曾参与过一家大型国企上市公司的ERP系统上线工作，主导了一家央企上市公司的ERP升级工作，领导了一家大型外企集团三家子公司的ERP上线工作，目前正领导着一家A股上市公司的ERP系统上线，不可谓经验不丰富。

从过往经验来看，系统是好系统，但流程在固化过程中往往走样，系统越用冗余数据越多，一些好的流程功能往往用不起来。曾经有一家上市公司的SAP ERP系统在使用到三年多的时间之后，系统中垃圾数据巨大，跳过流程去处理业务的事情时有发生。究其根本，发生这些情况的原因就是信息化系统对于人工的替代过程中，往往出现了人对于流程的人为干预，导致系统执行不畅。流程固化在信息系统中了，但人的思维仍然停留在手工状态下的认知当中，或者说人对于信息系统的学习和应用往往由于业务的复杂性、人的惰性、人的随意性等等原因而利用的不到位，不完美。

诚然，人工智能突出表现在机器视觉，指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统，自动规划，智能搜索，定理证明，博弈，自动程序设计，智能控制，机器人学，语言和图像理解，遗传编程等应用上。笔者总结AI突出为“人机对话”，MI突出为“人机协同配合”。我们暂且不论人工智能与机器智能的区别，到底是机器智能发展到智能机器还是人工智能最终成为智能机器。从根本上来讲，人工智能在会计和审计领域代替人工的仅仅是重复性高的简单作业，对于复杂业务的财务职业判断，仍然需要进一步研究。机器智能在财审领域内的诸多不完美的应用告诉我们，人工智能替代人基本上是不大可能的事情。只有人脑才是世界上最复杂、最完美的智能机器。

财务共享即是将分散的、重复性高且易于标准化的业务集中并重新进行流程再造和标准化，有利于企业统一的战略协调、信息分享，加强流程可视度及风险管理。财务共享中心，是集成了MI和AI的一套高度信息化的财务协同系统组织。试图梳理重复性、集约化的会计工作，通过机器智能（ERP、OA、云端业务系统等），在一定环节（发票、税务、对账、凭证等环节）适用人工智能来降低会计人员的工作量和工作成本，实现管理标准化和流程一体化，减少差错，实现集团一体化管理。

在中国，2005年，中兴通讯成为第一家建立财务共享服务中心的中国企业；2006年，中英人寿在北京建立了财务共享服务中心；2007年，辉瑞在大连建立财务共享中心亚太分部；海尔在青岛成立了财务共享服务中心；2009年，DHL、安永、美国百得集团纷纷在中国设立共享服务中心；2011年，澳新银行、ANZ继班加罗尔和马尼拉之后在成都成立了第三个共享服务中心。

笔者曾参加了中兴财务共享专家关于财务共享中心的相关培训，了解到目前大多数大型企业实行的财务共享中心模式，基本上是采用了外围业务系统采集业务数据、发票识别信息系统采集和比对发票数据、通过人工智能代替人工进行发票记账、财务对账、发票比对、账务系统自动匹配发票和入库、凭证自动生成、财务模块的自动合并抵消、税务模块的自动申报等操作，最终通过BI分析系统实现财务数据的自动归集和分析，通过档案管理系统实现档案数据的标准化和档案管理的智能化，方便查找和验证。

总体上来讲，与其说是机器代替人工作业，不如说是实现了数据采集和归集自动化，远达不到替代人工进行财务职业判断和处理复杂业务的层面。实务中，往往由于客户、供应商的特殊要求和业务的复杂性、管理层的管理需求，系统无法做到对所有的业务进行总结和提炼，也无法形成像发票核销和匹配等业务那样的单一操作模型。会计千年以来的发展魅力就在于其准则的原则性与灵活性，高度提炼概括与适用业务多样性等矛盾的对立统一。

从目前无论是中兴等大型集团的财务共享中心对于MI和AI的集中使用，还是德勤机器人这样在某些环节集中减少工作量和会计（审计）工作成本的应用来讲，均需要大量的信息化设备和软件的使用，同时需要按照人工智能的要求进行业务和财务流程的再造，才能满足使用条件。没有一种人工智能可以对所有行业的会计业务达到通配和通用，没有可以“放之四海而皆准”的人工智能。

实务中，一家公司的多种业务、多种特殊要求往往让MI和AI束手无策，即便是AI可以代替重复劳动，但使用的前提仍然是要进行标准化流程的改造和基于发票识别技术的原始数据采集和反馈手段。照此来讲，现阶段的AI仍然替代的是管理会计中非常薄弱的一小部分，大量的人工判断工作、业务处理标准化工作，AI做不到也无法做到替代人工。即便是可以达到使用AI的要求，就其投入和个性化的开发来讲，信息化建设成本往往非常巨大，是大多数企业所无法承担的。就目前的主流财务共享中心建设成本而言，90%的企业有心无力，根本做不到一方面解决重复劳动的问题，另一方面规避大规模的信息化支出。

结合目前国家金税系统的建设，笔者大胆推测，未来企业之间的交易数据，一定会通过金税系统（现阶段是三期）实现大数据的采集、企业间共享和数据交换。届时，企业之间的交易发票信息传递将会更加简易和权威，现有的OCR技术在发票领域的应用一定会成为多余。这仅仅是个开始，未来，人工智能一定会基于交易数据共享而变得简单，更多的是在信息系统内部的匹配和校验，以及对于企业预置的交易规则自动化判断这个层面。

综上，不管人工智能在会计和审计领域内的概念有多么诱人和前卫，作为企业的财务高层人士，一定要清晰的知道现实中交易流程的多样性和复杂性，真正把人工智能的理念有针对性的应用到实务当中来，从而为下一步有条件的实施人工智能和机器智能而打下坚实的基础。

（本文作者孟高栋在论坛现场提问）

作者 | 孟高栋 山东会计领军企业四期班学员 山东惠发食品股份有限公司