根據Gartner的數據，“機器人流程自動化(RPA)軟件市場在2020年增長了38.9%，達到19億美元，成為企業軟件市場增長最快的部分。

財務部門可能是結合RPA和AI的智能自動化解決方案的最大應用者之一。你會在《2021年機器人過程自動化(RPA)市場報告》中發現，財務和會計過程代表了RPA軟件市場的最大部分之一，市場份額為27%。

是什么推動金融業使用智能自動化?

財務部門之所以在采用智能自動化方面走在了前列，一個關鍵原因是他們所從事的工作類型。與許多其他業務部門不同，他們的任務不是收集、移動或加工原材料、成品或其他實物。他們收集、移動和處理數據。這使得他們的工作非常適合由數字化來支持，這些數字化的設計也能夠快速準確地處理數據。

財務部門在使用智能自動化方面一直走在前列的另一個原因是，數字員工被培養成遵守規則的人，并記錄他們采取的行動。當財務團隊設計一名“數字員工”時，他們可以確保其遵守所有必要的法規和會計標準。通過建立對其行動的審計追蹤，這加強了控制并促進了透明度。

智能自動化的財務任務是什么樣子的?

一個使用智能自動化處理發票的財務部門的示例。使用RPA和人工智能的智能自動化解決方案來掃描收到的供應商電子郵件中的發票。“數字員工”將這些PDF發票從電子郵件中分離出來，并使用人工智能從PDF中提取出姓名、地址、數量和其他數據——這些數據將輸入到部門的企業資源計劃(ERP)或發票處理系統中。

其中一個實踐是建立一個智能自動化的卓越中心(CoE)，該中心與財務和其他業務部門密切合作，以設計、實施和管理數字員工。使用基于云的平臺來部署智能自動化。這允許組織將其基礎設施成本降到最低，并快速擴展智能自動化部署。

智能自動化是金融數字化轉型的下一個階段

智能自動化代表著金融部門數字化轉型的下一個階段——創造出與人并肩工作的數字化員工。這樣一來，智能自動化不僅提高了財務員工的效率和準確性，而且還將員工從枯燥、重復的任務中解放出來，讓他們專注于更有成就感的、戰略性的業務活動。

數字員工根據現有的采購訂單和/或貨物收據驗證發票數據。如果無法驗證數據，則會提醒部門員工有一個異常需要檢查。如果發票經過驗證，數字員工批準發票并觸發向供應商付款的行動。在這種情況下，可以將處理發票所需的時間從20分鐘減少到6分鐘。

財務部門還可以創建類似類型的數字工作人員，用以客戶賬單和其他應收賬款流程、合并現金報告、手工對賬和其他財務業務的自動化操作。

RPA和人工智能如何協同實現財務任務自動化

即使沒有人工智能，財務部門也可以使用RPA數字工作者來自動化財務流程。然而，通過將AI與RPA結合，金融可以超越自動化，走向智能自動化——自動化的開發和實現本身。

例如，人工智能可以分析財務流程，以發現目前由員工執行的哪些任務可以由數字員工執行，以及如果實現自動化，哪些任務將節省最多的時間和提供最高的投資回報率。新的人工智能平臺甚至可以讓非技術人員組建自己的數字員工，哪怕他們僅有一點或根本沒有編程專業知識。此外，計算機視覺(CV)、自然語言處理(NLP)和機器學習(ML)等人工智能技術可以將非結構化數據(如發票pdf)提取并組織成結構化數據，RPA可以使用這些數據來完成任務。

研究表明，財務部門和其他業務職能可以通過實現智能自動化實現投資的顯著回報。在企業技術研究(ETR)最近進行的一項調查報告稱，不同職能和行業的RPA平均投資回報率為2到3倍。而表現最好的組織在他們的RPA投資上實現了380%的平均投資回報率。