人工智能在财务中的应用RAP机器人

人工智能在财务中的应用RAP机器人

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/cdfunlove/article/details/145669395

方案优势

• 技术全面：涵盖了人工智能的概念、特征、分类和产业，为理解和应用人工智能提供了全面的知识体系。
• 与财务深度融合：对财务工作产生积极影响，能降低工作强度、提高准确性和智能化水平。
• 实践应用多样：在财务领域有多种实践运用，如OCR技术辅助审核、NLP技术用于智慧审计、知识图谱协助供应商管理等。
• 突出财务机器人：介绍了财务机器人的功能、优势和应用场景，可提高财务流程的效率和质量。

内容概述

人工智能基础

人工智能是通过深度学习模仿人类思考方式，实现部分人脑功能的智能。具有自适应和自我学习、扩展性与灵活性、自动化、智能化等特征。主流观点认为人工智能是人类的辅助。

产业构成

• 基础层：负责提供支撑AI的设施和方法，包括芯片、传感器、算法、大数据等。
• 技术层：基于AI算法的基础性技术，如语音识别、计算机视觉、自然语言处理技术、知识图谱等。
• 应用层：AI技术在各行业的实践应用，涵盖安防、金融、教育等多个领域。

与财务的关系

• AI与大数据、云计算：大数据是学习原料，云计算完成知识消化、吸收和再造，AI离不开大数据和云计算。
• 对财务的影响：降低财务工作强度，提高工作准确性，提升财务智能化水平。

人工智能在财务领域的实践运用

技术应用

• OCR技术：辅助财务审核，将纸质文件文字转化为计算机可识别编码，实现单据智能化审核。
• NLP技术：在智慧审计中应用，处理非结构文本信息，全面审查合同，识别高风险合同。
• 知识图谱：协助供应商管理，招标阶段审查投标企业信用，管理阶段更新供应商信息，识别风险。

流程优化

• 财务机器人：RPA技术在财务领域的应用，能代替人工完成数据收集、校验分析等基础业务，优化财务流程。
• 应用场景：广泛应用于费用报销、采购付款、税务管理、合并报表等财务流程。

财务机器人

• 与人工智能的区别：财务机器人依靠固定脚本执行重复劳动，解决财务服务问题；人工智能具有自主学习能力，能解决财务决策问题。
• 功能特点
• 功能全面：包括数据收集与记录、平台上传与下载、数据校验和分析、信息监控与输出等。
• 优势明显：提升运营效率，促进财务转型，操作稳定成本低廉。
• 存在局限：无法处理异常事件，无法智能应对变化。

综合案例

案例介绍

• 好会计软件：利用AI技术实现自动化处理与智能分析。在自动化处理方面，能智能识别并导入各类财务文件，自动完成凭证制作，还具备智能预警功能，如某大型零售企业使用该软件实现每月数千笔交易的自动对账，节省大量人力。智能分析上，通过机器学习算法挖掘海量财务数据，生成直观报表和趋势预测，如某制造企业借此实时监控成本和销售情况，调整策略提升盈利能力。同时支持自定义报表模板，满足企业个性化需求。在税务管理上，自动识别处理税务数据，生成准确报表并支持多种税种申报，如某中小企业使用后实现税务管理全流程自动化，提高了准确性和合规性。此外，还能对企业财务活动全面监控，设置预警规则，提升内控管理水平，像某金融公司用其实时监控资金流动等情况，树立良好风险管理形象。

• 中国石油大学（华东）：运用机器学习、流程挖掘、RPA等技术，形成“AI+RPA+数据+机器人”的人机协同模式下的数字化员工运作体系。开发RPA制单机器人“财小妹”协助处理重复性强、标准化程度高的业务，嵌入网上报销及账务处理系统实现自动接单、分单、网报等功能，一人多岗且可24小时办公，提高制单效率；嵌入科研管理系统实现科研来款每日自动更新，使科研收入处理更高效快捷。在预算管理一体化改革中，“财小妹”嵌入“一体化系统”，自动执行凭证信息录入等流程，完成自动核算、审核、支付工作，缩短系统响应时间，降低人工成本和录入差错率。

未来展望

AI未来在财务领域有更广阔的应用场景，将进一步提升财务管理的效率和质量。