實質＆形式：財務機器人為何物？

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移動互聯網下集團財資管理系列之十

實質&形式：財務機器人（RPA）為何物？

言午之言

導言：2017年5月，德勤提出財務機器人方案（RPA）。隨後，其他幾大會計師事務所相繼上市財務機器人以及財務機器人解決方案，一時間震動整個財務行業，財務機器人鋪天蓋地而來，甚至連做OA的泛微也發布了做費控的財務智能機器人。

機器人這個概念其實大家都不陌生，1921年捷克劇作家卡爾·恰佩克(Karl Capek)在名為《羅素姆萬能機器人》(Rossums UniversalRobot)的戲劇作品中創造了「robot」(機器人)這個名詞。這個詞源於捷克語的「robota」，意思是「苦力」。機器人在工業級應用上已經很成熟，自60年代第一代工業機器人出現後，工業領域機器人蓬勃發展，各類生產線上至少幾百萬台設備在工作；隨著技術發展，機器人也逐步從工業應用走進服務應用和個人應用，掃地機器人也已經越來越多的出現在我們家庭中，甚至我們還經常看到諸如削麵機器人之類的。

機器人好像感覺很高大上，其實離我們的生活並不遙遠。機器人不新鮮，但是財務機器人確實還是一個新鮮事，財務機器人（RPA）是個啥玩意？德勤推出RPA快一年的時間了，應用的情況如何？這確實是一件值得了解的事情。

處理高度可重複任務：通過軟體編程語言實現的機器人可以處理重複的人工任務

基於明確的規則操作：流程必須有明確的、可被數字化的觸髮指令和輸入，流程不得出現無法提前定義的例外情況

以外掛的形式部署在客戶現有系統上：基於規則在用戶界面進行自動化操作，非侵入式模式不影響原有IT基礎架構

模擬用戶手工操作及交互：機器人可以執行用戶的日常基本操作，如滑鼠點擊、鍵盤輸入、複製/粘貼等一系列日常電腦操作

說到這裡，大家可能就明白了，RPA就是最純粹的自動化形式，主要是針對企業現有信息系統提供的外掛自動化軟體，沒有改變現有流程，只是機器替代人工來執行高度可重複的工作，提高了效率。基於RPA的上述特點，非常適用於客戶使用的系統眾多，系統深度集成與自動化程度低，靠RPA外掛，做集成和自動化的場景。在這種應用場景下，將一些數據量大、重複性高、可以流程化的日常工作交給RPA處理（如對賬、核銷），從而能夠極大提高工作處理效率和減少錯誤率，而這兩點也是中化國際共享中心使用普華財務機器人最為典型的場景。

中化國際（控股）股份有限公司財務共享中心日前選擇普華永道機器人，雙方項目組經過1個月努力，快速完成業務流程梳理，測試驗證及部署工作，並正式投入運營。完成部署後，稅務及財務工作效率提升明顯，4個業務過程在效率和準確性上有重大提升：

銀行對賬：財務機器人每日自動完成15家銀行80個銀行賬號的對賬和調節表列印工作，全部過程無需人工干預

月末入款提醒：財務機器人自動記錄銀行借貸款記錄，並自動發送郵件給指定的人員確認款項事由

進銷項差額提醒：稅務機器人定期從SAP系統，開票系統，進項稅票管理系統及PDF文件4個數據源生成提醒表格，並發送給業務人員

增值稅驗證：稅務機器人將需要驗證真偽的增值稅發票提交到國稅總局查驗平台驗證真偽，並反饋於記錄結果

從網上搜到的財務機器人收費模式看，需要有授權許可+開發交易內容收費+投入人天+維護費，還要根據應用內容或者流程不同需要進行不同的交易指令開發，看來財務機器人在一段時間內只能是具有大業務量、集中應用的大型企業高端奢侈消費品了。並且從實用性角度看，我個人意見是RPA僅僅完成的是交易的自動化處理過程，類比整個機器人的發展路徑來看，還處於機器人的第一代初級階段，未來還有很大的提升空間，向智能化的演進將具有領域內獨特要求。

第一代是可編程機器人。這類機器人一般可以根據操作員所編的程序，完成一些簡單的重複性操作。這一代機器人從20世紀60年代後半期開始投入使用，目前在工業界得到了廣泛應用。

第二代是感知機器人，即自適應機器人，它是在第一代機器人的基礎上發展起來的，具有不同程度的「感知」能力。如壓力、視覺等，這類機器人在工業界已有應用。

第三代機器人將具有識別、推理、規劃和學習等智能機制，它可以把感知和行動智能化結合起來，因此能在非特定的環境下作業，故稱之為智能機器人。目前，這類機器人處於試驗階段，將向實用化方向發展。

客觀上講，財務機器人依靠模擬鍵盤和滑鼠進行自動化處理與其說是一種進步，更不如說是一種無奈：以提高效率為目的的系統應用反而造成了不同系統之間信息轉換的巨大工作量，以至於不得不藉助工具再來消除這個工作量。多年後，也許我們這個話題會感覺可笑。因此，財務機器人的發展不應當在這個方向，雖然它可能感覺更有效。不同系統之間的信息轉換工作交給API數據介面、轉換規則、區塊鏈技術去解決，財務機器人應當更多在面向大數據量的智能化和輔助決策服務層面發展，成為財務的一項日常工具，方能掀開神秘面紗，走下「高端神壇」，進入「尋常百姓家」。

從應用場景看，財務領域的機器人未來智能化的發展不需要行動能力和實時場景反饋，如行動能力、場景判斷等，但是在識別、推理、分析、決策、深度學習的智能層面具有更高的要求。也就是說其必須依賴於更加先進的人工智慧技術，例如圖像識別技術、語音識別技術、自然語言處理技術、語義解析技術、規則與流程引擎技術、機器深度學習技術等作為機器人應用基礎。要藉助OCR識別技術、電子單證、智能做賬技術完成大部分的財務日常基礎工作，更要通過模型、演算法、數據、深度學習，把處理完的數據和報表，解讀出數據背後的信息，轉化為對企業經營有用的決策，這些決策包括計劃預測、內部控制、投資分析等等。這才是財務機器人的智能化的智之所在，這才是智能財務之實質，至於這個機器人是否為「人」形，並不重要。

總結：未來已來，機器人處理基礎業務+人力員工審計/檢查的人機交互和服務交付新模式將被廣泛應用於企業。隨著技術的不斷成熟，基礎的財務人員將會被不斷替代，也逼著我們的財務人員要深入業務、深入行業，從賬房先生向管理決策服務者演進，這將是一個加速度的過程，你準備好了么？

言午直言

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