《RPA财税版白皮书》正式发布 财务自动化成新趋势

“月初月末很暴躁,年底年初准加班,一到报税就熬夜。”经常有财务人员抱怨工作的繁重与乏味。事实上,核算报销、开票支付、银行对账等重复性、标准性的会计工作,确实耗费了财务人员大量的时间和精力。

3月27日,来也科技举办“人机协同 RPA助力复工复产高端对话暨RPA财税版白皮书线上发布”活动。来也科技联合创始人兼高级副总裁褚瑞与致同会计师事务所管理咨询部门合伙人姚承懿,通过在线直播对话的方式,探讨在复工复产背景下,为何企业财务部门逐渐选择RPA,RPA在中国的落地为何始于财税,以及生态系统对于RPA的重要性。

活动上,来也科技联合致同会计师事务所正式发布了《RPA财税版白皮书》(以下简称白皮书)。面向财务会计领域降本增效、用数据为决策赋能的需求,白皮书介绍了多种场景下的RPA方案,帮助财务和IT工作者了解如何评估、选择、应用RPA产品。

机器人流程自动化(Robotic Process Automation,简称RPA),是一种预先设定的程序,通过模拟并且增强人与计算机的交互过程,将基于规则的常规操作自动化。例如读取邮件、对账汇总、检查文件、生成文件和报告等枯燥、重复、标准化的工作,都可以让RPA机器人代为完成。

财务会计工作存在庞大、重复的数据处理需求,且工作流程相对更加清晰规范,在工作性质上,对效率、合规性、准确性要求极高,因此成为了RPA技术在中国最早的应用落地领域。

褚瑞表示,在发票收集与识别、往来账处理、增值税的自动申报、关税申报等为代表的场景,RPA已经实现了广泛且成熟的应用,大大降低了财务人员的工作负担,更起到提高效率、降低成本和减少错漏的效果。白皮书的发布旨在让不同类型企业了解财务数字化、自动化的趋势,进一步为企业在实现经营成本控制和业务突破上提供决策参考。

通过以来也科技为代表的中国RPA企业,以致同为代表的会计师事务所的积极推动,中国的企业对RPA应用日趋熟悉。如今,越来越多的财务人员、业务人员、IT技术人员,都在主动学习RPA。

RPA财税版白皮书特别指出,随着RPA在财税领域的广泛使用,财务自动化正在成为新趋势。长期来看,RPA将作为常见的办公软件,变成每一个职场人士必备的自动化工具,每一家企业必备的自动化能力。未来的财务工作也将更有创造性和成就感,为企业提供更丰富的价值。

作为最早将RPA引入中国的事务所之一,致同会计师事务所在2017年就先行推出了RPA财务解决方案。同时,针对供应链、销售等与财务联系密切的部门均存在大量数据处理的需求,以及客服、IT、HR等部门对于日常效率提升的需求,致同先后陆续推出了财务、客户服务、供应链、信息技术、HR、外包等6大领域的RPA机器人解决方案。

姚承懿表示,RPA使财务人员第一次面对一个革命性的机遇,可以将其从重复的、附加价值低的基础工作中解放出来,交给RPA机器人来完成。让财务人员,既可以将精力转向对核心专业技能更高的工作,也可以深入了解企业业务,分析企业实际成本管理中存在的问题。而通过财务人员职能与价值的升级,企业也能够更好的降低和控制运营成本,为实现业务创新与价值突破,建立基础。

尤为值得关注的是,进入“新智能时代”以来,融合了NLP、OCR、语音识别等AI能力的RPA机器人,正在帮助财务人员处理更多种类、更高复杂程度的工作任务。

白皮书指出,如果说RPA技术是机器人的双手,将常见的基于固定规则的财务工作流程实现了自动化,而通过与人工智能(AI)及相关技术的结合,RPA机器人具备了认知能力,可以读懂常见的财务纸质票据如增值税发票、差旅火车票等,识别相关财务文件的关键信息如通用的税号、身份证号、银行账号等,看懂常用的财务软件,甚至可以分析发现哪些日常财务工作的流程是可以被自动化的。

从发展趋势而言,越来越多的企业将会拥抱RPA,认可其在降本增效和生产力提升方面的能力与价值。白皮书还指出,站在企业决策层面来看,RPA带来的价值已经不仅仅是单一部门的降本增效,而是帮助企业获得更高的利润、长远价值回报的手段,势必成为企业长期追随的潮流。

产业机器人技术来也RPA
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来也科技机构

来也科技创办于2015年,由常春藤盟校(Ivy League)机器学习博士团队发起,致力于做人机共生时代具备全球影响力的智能机器人公司。 核心技术涵盖深度学习、强化学习、机器人流程自动化(RPA)、自然语言处理(NLP)、光学符号识别(OCR)、个性化推荐和多轮多模交互等。公司已获得数十项专利和国家高新技术企业认证。 来也科技推出的第一款C端陪伴式机器人“小来”,已通过微信服务了千万级个人用户。 2017年,公司面向企业客户推出B端产品—智能对话机器人平台 “吾来”。 2019年,来也科技与奥森科技合并,携手机器人流程自动化平台“UiBot”,进军RPA+AI市场。

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人工智能技术

在学术研究领域,人工智能通常指能够感知周围环境并采取行动以实现最优的可能结果的智能体(intelligent agent)

语音识别技术

自动语音识别是一种将口头语音转换为实时可读文本的技术。自动语音识别也称为语音识别(Speech Recognition)或计算机语音识别(Computer Speech Recognition)。自动语音识别是一个多学科交叉的领域,它与声学、语音学、语言学、数字信号处理理论、信息论、计算机科学等众多学科紧密相连。由于语音信号的多样性和复杂性,目前的语音识别系统只能在一定的限制条件下获得满意的性能,或者说只能应用于某些特定的场合。自动语音识别在人工智能领域占据着极其重要的位置。

主动学习技术

主动学习是半监督机器学习的一个特例,其中学习算法能够交互式地查询用户(或其他信息源)以在新的数据点处获得期望的输出。 在统计学文献中,有时也称为最佳实验设计。

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