“原专”疫情背景下财务管理的问题与对策

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此次特邀专家于文杰分享的嘉中爱云“疫情背景下财务管理的困扰及应对措施”相关内容整理如下。

遭遇瘟疫的财务人员

在上海的我们现在开始因为疫情被困了两个月。 每天醒来不仅要完成日常工作，还要考虑如何解决温饱问题。 与此同时，疫情对财务人员的影响也很大。 在上海还没有完全关闭的时候，也许可以请同事帮忙配送发货单，但在全城关闭的时候，工作也只能完全停止。 同时，对于财务经理来说，在工作安排、工作进度、关键绩效指标管理、质量管理、政策流程发生变化时，如何传递信息，这些任务在居家工作时期是财务经理非常头疼的，原本在办公室也是比较难解决的问题，在家工作后

嘉中爱云现在处于这种状态，但什么工作都不能靠自己的力量去做。 能做的就是将这个可以在市场上应用于这个财务领域的技术逐步武装到嘉中爱云自己的团队中。 几年前，嘉中爱云曾说要在企业内部做数字化转换。 从数字化到这个数据化都可以。 数据标准化后，可以利用它来帮助业务发展。 随着技术的发展，目前嘉中爱云有了更好的一站式解决方案——超自动化。 超自动化技术的发展与应用超自动化技术的趋势

根据全球知名顾问公司Gartner的报告，2022年12个技术发展趋势中，有一个是超自动化。 超自动化广泛应用于高度手动化的方案，包括客户管理、支付、订单接受和客户数据更新。 此外，在合规性检查、员工入职、零售与制造业供应链系统之间的产品跟踪、运输和物流跟踪等方面也经常采用超自动化。 自17、18年以来，财务界有了RPA这个概念阶段以来，对自动化和智能化的关注度越来越高，而超自动化其实也是最快、最有效率地帮助财务人员的技术趋势。 那什么是超自动化呢？ 超自动化是用于工作交付的多种机器学习、软件包的集合，包括丰富的工具组合和全面的实现步骤，机器人流程自动化、智能业务流程管理工具包是其中的重要组成部分，机器学习拓宽了其能力范围。

超自动化的概念之一是机器人过程的自动化( RPA )。 RPA是一种过程自动化解决方案，主要负责超自动化的自动化部分。 RPA使员工团队中的业务用户能够自动化日常需要手动完成的一系列重复性、基于规则的操作任务。 二是有一定的人工智能( AI )或机器学习( ML )能力。 在超自动化系统中，AI表示企业技术堆栈中可用的一系列智能过程，包括机器学习( ML )、自然语言处理( NLP )和智能光学字符识别( OCR )。 这些技术可以通过超自动化识别更多的数据模式，不断发现和优化更多的业务流程自动化APP场景，也是保证非结构化数据业务场景使用RPA的基础，AI为超自动化的应用和推广带来更多可能性三是业务流程管理( BPM )的标准化和标准化。 融合AI技术的智能业务管理主要用于在战略层构建系统的整体自动化架构方案，承担一定的业务流程自动化任务。 通过安排包括RPA在内的各种自动化组件和端到端工作流的综合方案，确保业务流程自动化的最佳做法。 四是一定的高级分析能力。 高级分析强调使用技术和工具检查数据，评估对业务流程的更深刻见解，预测业务成果，并围绕决策制定建议，以实现最大价值和投资回报。 超自动化的优点

超自动化结合了多种技术和技术，可以有效降低劳动力成本，优化管理机制，丰富服务手段，规避业务风险。 原来财务经理自己有几十人的队伍，但人员素质总的来说是参差不齐的，管理者要改进工作业绩考核机制，设计考核流程，保证质量和收到的数量。 此外，如果工作处于高峰期，你需要考验团队的抗压能力。 所以，很多管理者的工作不是围绕业务进行，而是围绕团队进行，也是浪费时间。 但是，如果你花更多的时间集中精力处理业务，你可能会发挥更多的价值。

应用超自动化技术，就是雇佣非常资深、标准化的虚拟员工工作，所有发票的操作都是在最精细的操作要求下进行的，在效率、准确性、标准性、合规性方面都有了很大的提高，操作人员和管理者都可以利用超自动化技术进行解放

图为超自动化八大优势超自动化打破企业系统之间的壁垒，全球觉醒

超自动化破解组织孤岛困局，需求驱动(更高效的业务处理、更安全的系统运行、更精细的成本管理、更周到的客户服务)和技术引领)智能算法平台、海量数据资源、高性能计算资源

数据孤岛妨碍系统之间的数据交换和共享，影响数据的实时性、一致性和准确性。 应用孤岛会阻断系统之间的功能连通，影响应用的一致性、完整性和安全性。 由于业务孤岛而分散的业务节点难以构成统一的生物，降低了业务的执行和移动效率。 超自动化在财务场景中的应用

票据审核方面：超自动化可以实现票据扫描、真伪验证、信息检查、信息采集和录入工作等任务。 财务报表：超自动化采用财务准则模板和检查逻辑，可以解析各类文本中的指标信息。 在费用结算方面，通过超自动化，可以实现自动审核结算，从发票图像中提取字段信息并生成审批意见。 合同管理方面：超自动化可以实现关键字段的识别、规范性检查、合同匹配差异点的标记和归档。 嘉中爱云智能化解决方案财务共享会计审计工作痛点分析

目前财务共享会计的审核工作主要是财务人员多(企业规模不同，财务人员数量从几十人到上百人不等)、纸质发票多)、大量经营信息出现在数百种纸质发票上)、审核规则多)以及会计规则复杂)由于会计精细化和经营多样化

与之相对应，手工操作下很难考核会计的完整性、准确性、时效性以及财务风险控制的有效性； 同时，审核业务的财务数据仍保留在纸质单据上，无法有效利用分析； 三是财务运营成本不仅包括直接人工成本，还包括管理人力、岗位费用、招聘培训等间接成本，因此面临运营成本高的问题； 最后，由于财务文件的复杂性和规则的多样性，单一的技术不能完全解决问题。 超级规则引擎——审计创新模式

正如我提到的，财务审查面临着文件多、规则多、所需人员多和其他合规问题。 队伍变大了，人员水平也就变得七零八落。 即使实现了数字化，但如果没有实现数据化，就无法用数据说话，整体运营成本也会越来越高，同时市场上找不到整体的技术解决方案。 Gasutoshi就是在这样的背景下诞生的。

Gasutoshi的主要功能之一是用OCR提取该票据图像上的该信息，并对信息进行结构化。 目前，OCR技术的更新迭代速度非常快，发票识别准确率几乎达到100%，纸质发票也可以通过一定的机器学习实现几乎95%以上的识别准确率。 但是，对于纸张以外的票据，目前只能识别文本，无法进行这种结构化提取。

嘉中爱云采用创新的OCR人工追述模型，解决了现有OCR技术不能100%识别非制式票据、不能生成非制式图像结构化数据的短板。 利用OCR票据识别和OCR文本识别，进行单据、标准模板附件和合同的结构化数据提取，并将智能识别模型应用于支持文件信息提取业务。 同时，在人工补记平台上人工修正OCR识别置信值较低的信息，同时对非制式图像进行信息提取，实现灵活快速的结构化数据输出。 除了进行这些数据上的对接外，GPU不对企业原系统流程进行任何改造，业务人员只需简单的培训就可以在界面上进行操作。 智能方案上线前后嘉中流程的详细比较

超自动化技术上线前每一步的处理流程都需要人工操作，上线后，大量的这一操作过程通过超自动化模式的技术集成来实现，结果，每一步都是自动化的信息提取判断和该系统操作等步骤，细致入微在财务领域通过超自动化技术可以帮助所有财务的审计师和管理者，相信将来会得到越来越多的推广和运用，以更高质量的服务和标准化的数据更好地帮助企业业务的发展。

图为智能方案上线前后嘉中流程的详细比较

本期嘉宾/于文杰编辑/胡茂懿

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疫情常态化让企业更加认识到数字化的紧迫性，先进企业可以率先尝试“超自动化”等最新技术，提高企业持续占据第一优势的可能性。 这是一场新的技术革命，甚至会完全改变未来人们的坐班制工作方式。

到底什么是“超自动化”？ 探讨最新的数字化技术发展趋势，成为这个行业的领先领航者吧。

此次活动特别邀请了全国财会大学翘楚上海财经大学会计系副院长朱凯、500强企业noha财务总监Ivy、益海嘉里共享中心董事长刘红建等数字行业大咖，探讨“超自动化”。

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