财务管理是企业管理的中心环节，是企业实现基业长青的重要基础和保障。近年来，中央企业认真贯彻落实党中央、国务院决策部署，高度重视财务管理工作，持续优化管理手段，不断创新管理模式。同时，随着“大智移云物区”等现代信息技术的迅猛发展，给企业财会领域数字化的变革带来了巨大的空间。

智能财务作为一种新型的财务管理模式在现代财务管理环境下应运而生，它试图借助机器智能部件（包括智能软件和智能硬件）和人类财务专家共同组成的人机协同系统，去完成组织中复杂的业务和财务管理活动，并在管理中不断扩大、延伸和部分替代人类财务专家的作用。

结合多年对企业财务数字化转型的观察和调研，小编将从本篇文章开始以系列的形式对智能财务中应用的关键技术进行全方位分析，本篇主要聚焦数据挖掘与机器人流程自动化在智能财务中的应用，欢迎关注与交流。

对智能财务，参照业界的一般理解，借鉴智能制造的定义，智能财务定义如下：智能财务是一种新型的管理模式，它基于先进的管理理论、工具和方法，借助于智能机器（包括智能软件和智能硬件）和人类财务专家共同组成的人机协同智能管理系统，通过人和机器的有机合作，去完成企业复杂的财务管理活动，并在管理中不断扩大、延伸和部分替代人类财务专家的活动；智能财务是一种业务活动、财务会计活动和管理会计活动全功能、全流程智能化的管理模式。

相对传统的纯人工财务、电算化财务和信息化财务，智能财务在信息处理方面有着显著的优势：它可以借助于RPA、模式识别、专家系统、神经网络等技术，自动、快速、精确、连续地处理财务工作，帮助财务人员释放从事常规性工作的精力，去从事更需社交洞察能力、谈判交涉能力和创造性思维的工作；智能财务还可以借助于全面而非抽样的数据处理方式，自动地对财务活动进行风险评估和合规审查，通过自动研判处理逻辑、寻找差错线索和按规追究责任，最大限度保障企业的财务安全。

智能财务不仅是财务流程中部分环节的自动化，也不仅是某个财务流程的整体优化和再造，而是财务管理模式，甚至是财务管理理念的革命性变化，它借助于人机深度融合的方式来共同实现前所未有的新型财务管理功能。

智能财务是建立在云计算、大数据、人工智能等新技术基础上并结合企业互联网模式下的财务转型升级与创新发展的实践而产生的新形态，通过大数据技术进行建模与分析，利用人工智能的技术提供智能化服务，为企业财务转型赋能，帮助企业打造高效规范的财务管理流程，提高效率，降低成本，控制风险，从而有效促进企业财务转型。

壹

数据挖掘

（一）数据挖掘技术概述

数据挖掘技术是通过分析大量数据来揭示有意义的新关系、趋势和模式的过程，其出现于20世纪80年代后期，在大数据和人工智能领域研究中具有较高的研究意义和应用价值。数据挖掘利用了来自如下一些领域的思想：①来自统计学的抽样、估计和假设检验；②人工智能、模式识别和机器学习的搜索算法、建模技术和学习理论。数据挖掘也迅速地接纳了来自其他领域的思想，这些领域包括最优化、进化计算、信息论、信号处理、可视化和信息检索。

数据挖掘技术需要数据库系统提供有效的存储、索引和查询处理支持。源于高性能（并行）计算的技术在处理海量数据集方面常常是重要的。分布式技术也能帮助处理海量数据，并且当数据不能集中到一起处理时更是至关重要。同时，可以通过高度自动化地分析企业的数据，来帮助企业作出归纳性的推理，从而实现挖掘出潜在的模式，来帮助决策者减少风险，调整市场策略，作出正确的决策。

数据挖掘的过程由以下三个阶段组成：①数据准备。指从相关的数据源中选取所需的数据并整合成用于数据挖掘的数据集，包括规律寻找和规律表示。规律寻找，是用某种方法将数据集所含的规律找出来。规律表示，是指尽可能以用户可理解的方式（如可视化）将找出的规律表示出来。②数据挖掘。其任务有：关联分析、聚类分析、分类分析、异常分析、特异群组分析和演变分析等。③结果表达和解释。通过数据挖掘技术发现的知识需要进行表达和专家解释，通常需要考虑可用性、准确性和可理解性等指标来对结果进行评价。

机器学习、数理统计等方法是数据挖掘进行知识学习的重要方法。数据挖掘算法的好坏将直接影响到所发现知识的好坏，目前对数据挖掘的研究也主要集中在算法及应用方面。其中关联分析法、人工神经元网络、决策树和遗传算法在数据挖掘中的应用很广泛。

（二）数据挖掘在财务中的典型应用分析

1.数据挖掘技术在企业盈利能力分析中的创新应用

企业盈利能力即为企业获得利润的能力，还是企业组织生产活动、销售活动及财务管理水平高低的全面体现，并且更是企业在激烈市场竞争中占据有利位置的有力保障。企业盈利能力所需分析的指标，具体包括销售净利率、销售毛利率、净资产收益率、资产收益率等。

企业依托数据挖掘技术，结合财务报表、凭证、账目等财务数据，挖掘出可计算以上指标的数据开展分析，获取企业盈利能力分析所需的结果，然后依据获取的结果集合企业今后的发展趋势评估，找出企业今后的盈利能力及其存在的不足，进而实现对数据挖掘技术在企业财务管理中的有效应用。

2.数据挖掘技术在企业投融资管理中的创新应用

投融资管理涉及的内容主要包括参与投融资项目的财务测算、成本控制等一系列活动。结合上级建立的投融资方案及防范风险措施，从而实现企业盈利的最大化。

在对企业投资管理进行分析过程中，应当对投资项目科学可行性予以分析，由此需要引入各式各样的统计工具及模型。与此期间，数据挖掘技术可实现对投资环境、行业相关运行状况等数据信息的实时动态提供，利用该部分数据信息构建数据模型，可切实挖掘出有助于企业投资决策的信息，为企业投资决策正确性、有效性提供有力保障。

在对企业融资管理进行分析过程中，融资方式、融资渠道、融资金额量等均是企业所需深入了解的重要环节。为了实现对适当资金数的有效筹集，企业必须要掌握外部环境与企业自身对资金使用的特征，对不同融资方式的风险、成本进行对比。

与此期间，企业通过引入数据挖掘技术，依托回归分析模型等评估企业需求筹集资金量，还可依托关联模型对一系列融资方式、融资渠道进行分析，挖掘出最理想的融资方式、融资渠道，尽可能让企业以最小的风险及成本筹集到需求的资金。

3.数据挖掘技术在企业财务管理中创新应用

数据挖掘技术在企业财务管理中创新应用，可表现出一系列的优势，具体而言：①数据挖掘技术所利用的基础数据，既涉及企业财务报表中的数据，又涉及非财务数据及其他相关数据，诸如企业运营管理数据、企业客户管理数据等。②在企业财务管理中，既可采用钻取、旋转等方式对各项数据开展深入分析，还可对各项数据开展统一管理，并从中挖掘出有价值的分析数据。③数据挖掘技术可促进挖掘出潜在的投资者。所以，近年来数据挖掘技术在企业财务管理中得到越来越广泛的推广。

贰

机器人流程自动化

（一）机器人流程自动化概述

机器人流程自动化(RPA，Robotic Process Automation)，即通过使用用户界面层中的技术，模拟并增强人与计算机的交互过程、执行基于一定规则的可重复任务的软件解决方案。RPA也被称为数字化劳动力(Digital Labor)，是数字化的支持性智能软件，能够完成以往只有人类才能完成的工作，或者成为高强度工作的劳力补充。从功能上来讲，RPA是一种处理重复性工作和模拟手工操作的程序，可以实现数据检索与记录、图像识别与处理、平台上传与下载、数据加工与分析、信息监控与产出这五大功能；与其他应用程序相比，RPA的特点主要有24小时机器处理；基于明确规则编写脚本；以系统外挂形式部署操作；模拟用户操作与交互动作。

已有不少企业在办公领域采用RPA以取代一些重复和烦琐的日常流程，包括财务管理、税务管理、合规管理、数据科技、金融、人力资源等领域。根据市场研究公司Transparency Market Research的研究，2017年，全球机器人自动化市场规模达到了11亿美元，2018年至2026年，预计可实现28.1%的年复合增长率。RPA发展如此之快，其原因在于，企业渴望利用技术提升工作效率与质量，降低人工成本，而传统软件系统开发需要选择种程序语言，如C++、Python或者Java等，之后程序员需要全面、详细、逻辑严谨地从头编辑程序脚本。而RPA不同于传统的软件系统，其大部分是通过直接录制的方式捕提用户的操作规则，不需要编辑程序。除此以外，与IT系统相比，RPA投资回报周期短，成本低；与增加人力劳动相比，RPA可以为企业降低人工成本，减少出错率。

（二）机器人流程自动化在财务中的应用分析

财务机器人是机器人流程自动化(即RPA技术)在财务领域的具体应用。财务机器人在RPA技术的基础上,针对财务的业务内容和流程特点,以自动化替代财务手工操作,辅助财务人员完成交易量大、重复性高、易于标准化的基础业务，从而优化财务流程，提高业务处理效率和质量，减少财务合规风险,使资源分配在更多的增值业务上,促进财务转型。

根据全球知名咨询公司高德纳（Gartner）发布的一份关于RPA在企业财务部门应用的调查报告，该报告对全球150家企业的CEO（首席执行官）、CAO（首席会计官）和CFO（首席财务官）进行了采访和数据搜集。调查显示，企业在应用RPA之后，平均每年可以为财务部门节省25,000以上个工时。对于拥有四十多人的财务团队的公司而言，每年可以节省878,000美元的人力支出成本。企业可以将财务机器人视为组织中的虚拟劳动力，对于财务工作中基于明确规则的可重复性工作流程，财务机器人是能够在特定流程节点代替传统人工操作和判断的财务自动化应用。

RPA适合财务中大量重复和有明确规则的流程，在财务中较多应用RPA流程包括：账务处理、发票认证、发票查验、银行对账、费用审核和发票开具等。例如在银行对账方面。通常，公司每月需要对数十个银行账户进行银企对账，同时涉及对多种业务类型的核对，需要处理成千上万的网上银行数据和金融凭证数据。在过去，需要人工手动下载网上银行数据，这一过程耗时并且易出错，并且当对账涉及“一对一”或“多对多”的复杂情况，错误更是经常发生。借助于RPA，财务机器人可以自动登录网上银行并从系统获取数据开始，自动生成当月余额调节表，实现银企端对端调节自动化。对比结果，RPA的方式效率有了较大幅度提升，并且错误率大大降低。在对账处理方面，财务部往往需要对业务信息进行详细对账处理，对账过程中涉及多家银行，上千笔的对账业务量，数据量很大。用RPA自动表单处理机器人代替传统手工操作后，可以极大节约财务人员有效工作时间。

在企业变革的内生驱动因素、RPA技术与财务业务特点相吻合的客观基础以及财务共享服务中心大量出现等众多因素推动下，财务机器人正在得到越来越广泛应用。