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智能財(cái)務(wù)論壇干貨 | 分論壇:AccTech與智能財(cái)務(wù)系統(tǒng)解決方案

上海國(guó)家會(huì)計(jì)學(xué)院
2021-12-29 08:37 瀏覽量: 3139
?智能總結(jié)

12月12日,在由上海國(guó)家會(huì)計(jì)學(xué)院等共同主辦的第四屆智能財(cái)務(wù)高峰論壇的“AccTech與智能財(cái)務(wù)系統(tǒng)解決方案”分論壇上,金蝶軟件產(chǎn)品管理部副總經(jīng)理劉丹彤,藝賽旗產(chǎn)品與解決方案總監(jiān)王得利,科大訊飛產(chǎn)品經(jīng)...

12月12日,在由上海國(guó)家會(huì)計(jì)學(xué)院等共同主辦的第四屆智能財(cái)務(wù)高峰論壇的“AccTech與智能財(cái)務(wù)系統(tǒng)解決方案”分論壇上,金蝶軟件產(chǎn)品管理部副總經(jīng)理劉丹彤,藝賽旗產(chǎn)品與解決方案總監(jiān)王得利,科大訊飛產(chǎn)品經(jīng)理湯潔泉,中國(guó)石油集團(tuán)共享運(yùn)營(yíng)公司規(guī)劃發(fā)展部副總經(jīng)理譚瑾進(jìn)行了主題分享。上海國(guó)家會(huì)計(jì)學(xué)院企業(yè)管理系主任、智能財(cái)務(wù)研究院智能財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)與XBRL研究室(中心)主任劉梅玲副教授主持該分論壇。

劉丹彤:企業(yè)財(cái)務(wù)審核的自動(dòng)化與智能化技術(shù)研究本項(xiàng)研究主要是基于三個(gè)場(chǎng)景讓AI技術(shù)真正替代人工:一是審核。利用AI服務(wù)給予員工審核結(jié)果建議,輔助財(cái)務(wù)審核。智能推薦相似歷史單據(jù)供審核人員參考。智能客服問(wèn)答,查詢各公司、部門(mén)、業(yè)務(wù)流程獨(dú)有的規(guī)章制度等信息。二是提高審核準(zhǔn)確率。預(yù)測(cè)已審核任務(wù)的潛在質(zhì)檢風(fēng)險(xiǎn),自動(dòng)挑選潛在風(fēng)險(xiǎn)較高的審核任務(wù)生成質(zhì)檢樣本庫(kù);對(duì)于整改率較高的質(zhì)檢樣本由系統(tǒng)自動(dòng)提示可能存在質(zhì)量風(fēng)險(xiǎn),提供便捷的二次抽檢功能。三是如何讓企業(yè)不用擔(dān)心人員流動(dòng)。運(yùn)營(yíng)分析與管理提升環(huán)節(jié),共享中心或相關(guān)財(cái)務(wù)部門(mén)事后對(duì)AI服務(wù)模型的相關(guān)信息進(jìn)行查看分析,發(fā)掘潛在的風(fēng)險(xiǎn)因素。前兩年財(cái)務(wù)共享進(jìn)入第二代時(shí),主要考慮的問(wèn)題是如何使業(yè)務(wù)單據(jù)更加有效率、自動(dòng)地轉(zhuǎn)成會(huì)計(jì)憑證。“財(cái)務(wù)中臺(tái)”、“會(huì)計(jì)引擎”的概念應(yīng)運(yùn)而生,底層邏輯是COE(專家中心)機(jī)制,即通過(guò)專家中心制定規(guī)則引擎中的業(yè)務(wù)語(yǔ)義。僅以規(guī)則引擎為核心的智能審核方案需要對(duì)企業(yè)業(yè)務(wù)非常了解,將企業(yè)所有業(yè)務(wù)按組織、公司、地域、行業(yè)細(xì)分。對(duì)每個(gè)業(yè)務(wù)場(chǎng)景預(yù)置和會(huì)計(jì)憑證的對(duì)應(yīng)關(guān)系,把規(guī)則預(yù)置到規(guī)則庫(kù)形成規(guī)則引擎,從而實(shí)現(xiàn)自動(dòng)把業(yè)務(wù)語(yǔ)言轉(zhuǎn)成會(huì)計(jì)語(yǔ)言。這一方式的優(yōu)勢(shì)是規(guī)則引擎的判斷結(jié)果更明確,尤其是針對(duì)具體規(guī)則、檢查點(diǎn)的判斷更加精確有效。新上線的共享中心在沒(méi)有足夠歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練AI模型的條件下也可以使用。缺點(diǎn)是客戶往往無(wú)法窮舉出所有業(yè)務(wù)的審核規(guī)則并進(jìn)行配置,同時(shí)梳理審核規(guī)則也需要財(cái)務(wù)部門(mén)具備相當(dāng)?shù)膶I(yè)性和大量資源投入,有一定門(mén)檻。當(dāng)前市場(chǎng)變化快速且頻繁、業(yè)務(wù)規(guī)則也需要敏捷響應(yīng),規(guī)則引擎如需快速響應(yīng)業(yè)務(wù)變化則需要投入大量資源持續(xù)維護(hù),成本更高。規(guī)則引擎也無(wú)法反饋出企業(yè)業(yè)務(wù)中的風(fēng)險(xiǎn)因素,它必須依靠過(guò)去的主觀經(jīng)驗(yàn)積累且是相對(duì)靜態(tài)的,無(wú)法反映出企業(yè)近期的風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)變化趨勢(shì),不利于事后分析等。因此,智能審核方案需要重新思考,一方面來(lái)源于規(guī)則引擎,一方面是對(duì)任務(wù)特征向量的收集?;贏I的智能審核方案可以視作一種補(bǔ)充與進(jìn)化的方案。自動(dòng)獲取待審核任務(wù)的所有風(fēng)險(xiǎn)因素取值,包含單據(jù)類型、業(yè)務(wù)類型、提單人崗位、提單公司以及預(yù)制審核規(guī)則校驗(yàn)結(jié)果,包含發(fā)票、敏感詞、金額、新聞?lì)悺⒆远x等。AI服務(wù)的判斷過(guò)程不僅會(huì)考慮規(guī)則引擎的校驗(yàn)結(jié)果,同時(shí)也會(huì)考慮到其他潛在風(fēng)險(xiǎn)因素,判斷依據(jù)更為全面、智能。同時(shí)在人工判斷前進(jìn)行一次預(yù)審核,審核工作結(jié)果更準(zhǔn)確、更高效,操作更為簡(jiǎn)化。AI的訓(xùn)練過(guò)程本身是對(duì)企業(yè)近期風(fēng)險(xiǎn)趨勢(shì)和風(fēng)險(xiǎn)因素的反饋,結(jié)果更準(zhǔn)確,也有利于后續(xù)運(yùn)營(yíng)分析和管理提升工作。由此大大降低了財(cái)務(wù)審核崗位新員工入職的崗位學(xué)習(xí)成本,尤其是針對(duì)當(dāng)下國(guó)內(nèi)許多共享中心員工流失量大、變動(dòng)頻繁的痛點(diǎn),提供了一種全新的思路幫助企業(yè)積累與挖掘自有的數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值。但這一方式也存在不足,為了保證AI算法服務(wù)的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率,需要基于一定數(shù)量歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練,存在使用門(mén)檻。基于AI的智能審核方案也包含事后質(zhì)檢環(huán)節(jié)應(yīng)用?;贏I預(yù)測(cè)所有審核任務(wù)的潛在風(fēng)險(xiǎn)并優(yōu)先抽選風(fēng)險(xiǎn)更高的質(zhì)檢樣本,質(zhì)檢對(duì)象更有針對(duì)性,相比傳統(tǒng)“設(shè)定規(guī)則范圍進(jìn)行隨機(jī)抽選質(zhì)檢樣本”的方式更能有效找出違規(guī)任務(wù),從而提高質(zhì)檢工作的效率和質(zhì)量。AI算法訓(xùn)練過(guò)程本身也是挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值的過(guò)程,可以有效、動(dòng)態(tài)地反映企業(yè)當(dāng)前的風(fēng)險(xiǎn)因素。針對(duì)質(zhì)檢樣本結(jié)果提供整改率預(yù)警和便捷的二次抽檢功能,再進(jìn)一步保證整體財(cái)務(wù)審核工作質(zhì)量,降低企業(yè)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)。定時(shí)自動(dòng)抽選質(zhì)檢樣本生成質(zhì)檢任務(wù),減少人工的繁瑣操作。技術(shù)成果應(yīng)用展示方面,一是AI審核助手及算法解析頁(yè)面,目前該功能正在金蝶等一些企業(yè)中驗(yàn)證,在驗(yàn)證功能有效性的同時(shí)不斷優(yōu)化AI算法,預(yù)計(jì)于今年可完成驗(yàn)證。當(dāng)前在實(shí)際生產(chǎn)環(huán)境中,AI審核助手的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率達(dá)到 96%、召回率 92%、AUC 95%,性能表現(xiàn)優(yōu)異,但暫時(shí)無(wú)法完全代替人工財(cái)務(wù)審核工作,更多是輔助人工進(jìn)行判斷。二是智能質(zhì)檢方案及算法管理頁(yè)面,目前該功能已經(jīng)發(fā)版,并在部分大型集團(tuán)財(cái)務(wù)共享客戶中正式使用。當(dāng)前在實(shí)際生產(chǎn)環(huán)境中,AI質(zhì)檢服務(wù)的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率達(dá)到 92%、召回率 90%、AUC 90%,性能表現(xiàn)優(yōu)異,用戶在實(shí)際質(zhì)檢工作中絕大部分場(chǎng)景下可以僅依靠本功能自動(dòng)抽選質(zhì)檢樣本進(jìn)行質(zhì)檢工作,少數(shù)場(chǎng)景下用戶可以手工設(shè)定條件抽選目標(biāo)的方式作為質(zhì)檢補(bǔ)充。短期內(nèi),受制于AI算法性能、實(shí)際生產(chǎn)環(huán)境數(shù)據(jù)質(zhì)量等條件制約,AI算法的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率還達(dá)不到100%或極度接近100%的要求,因此無(wú)法完全替代人工審核工作,更多承擔(dān)的是輔助人工判斷、提高工作質(zhì)量和效率、提高工作體驗(yàn)的職能。長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看,隨著經(jīng)驗(yàn)積累、算法和功能不斷優(yōu)化,當(dāng)算法的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率不斷提高、無(wú)限接近100%時(shí),那么完全可以由AI代替人工財(cái)務(wù)審核工作,企業(yè)可以在控制經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)、降低成本的同時(shí)將更多人力資源投入相關(guān)的運(yùn)營(yíng)、分析、管理工作中去,為企業(yè)創(chuàng)造更大價(jià)值。

王得利:智能財(cái)務(wù)背景下企業(yè)RPA應(yīng)用指引研究智能化或數(shù)字化的核心是數(shù)據(jù)化的支撐。智能財(cái)務(wù)系統(tǒng)整體架構(gòu)是按照數(shù)據(jù)輸入、數(shù)據(jù)整理以及數(shù)據(jù)輸出的框架搭建的。財(cái)務(wù)機(jī)器人更多是在數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域發(fā)揮比較大的支撐作用。結(jié)合人和財(cái)務(wù)機(jī)器人協(xié)同,原來(lái)大量數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析是由人工制作的,慢慢引入財(cái)務(wù)機(jī)器人之后,所需要涉及的工作內(nèi)容和工作范疇會(huì)慢慢往財(cái)務(wù)分析領(lǐng)域上升。另一方面,數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)分析會(huì)通過(guò)數(shù)字化技術(shù)進(jìn)行沉淀處理。因此,在管理和戰(zhàn)略的視角,財(cái)務(wù)機(jī)器人的應(yīng)用,對(duì)于企業(yè)的流程標(biāo)準(zhǔn)化、流程優(yōu)化、以及內(nèi)部財(cái)務(wù)人員結(jié)構(gòu)都會(huì)有著巨大的影響。我們想象一下,當(dāng)財(cái)務(wù)機(jī)器人應(yīng)用規(guī)模從三五個(gè)發(fā)展到三五十個(gè)甚至上百個(gè)時(shí),如何有效管理財(cái)務(wù)自動(dòng)化需求,如何快速適配業(yè)務(wù)變化,如何更大地發(fā)揮財(cái)務(wù)機(jī)器人的價(jià)值?這些都屬于財(cái)務(wù)機(jī)器人的運(yùn)營(yíng)管理,也是體系化建設(shè)過(guò)程中需要重點(diǎn)考慮的問(wèn)題。整個(gè)過(guò)程中會(huì)涉及不同的角色、團(tuán)隊(duì)之間的協(xié)同,涉及大量的管理、制度、流程與標(biāo)準(zhǔn),財(cái)務(wù)機(jī)器人對(duì)于企業(yè)而言,不再是一個(gè)簡(jiǎn)單的技術(shù)工具,而是智能財(cái)務(wù)體系建設(shè)過(guò)程中至關(guān)重要的驅(qū)動(dòng)因子。基于此,藝賽旗作為國(guó)內(nèi)RPA廠商的領(lǐng)導(dǎo)者,率先提出了體系化財(cái)務(wù)機(jī)器人框架——“機(jī)器人工廠”。整個(gè)機(jī)器人工廠框架中,核心是由產(chǎn)品平臺(tái)支撐,包括從流程挖掘、流程管理、流程開(kāi)發(fā)、流程運(yùn)行到管理與運(yùn)營(yíng)的能力,所呈現(xiàn)出來(lái)的不僅僅是某一個(gè)簡(jiǎn)單的RPA產(chǎn)品,而是一個(gè)系列端到端的、以流程自動(dòng)化為核心的產(chǎn)品能力組成。

在產(chǎn)品平臺(tái)之上有三個(gè)支柱。第一是平臺(tái)建設(shè),在機(jī)器人工廠的建設(shè)過(guò)程中,產(chǎn)品的部署,需要結(jié)合企業(yè)信息化的要求、信息安全管理的要求、并充分考慮業(yè)務(wù)連續(xù)性的要求進(jìn)行部署與建設(shè)。第二是場(chǎng)景交付。如何從簡(jiǎn)單的財(cái)務(wù)需求變化為可以自動(dòng)處理的財(cái)務(wù)機(jī)器人,需要有統(tǒng)一的邏輯進(jìn)行指導(dǎo),包括需求的評(píng)估,需求的開(kāi)發(fā),需求的維護(hù)等。第三是運(yùn)營(yíng)管理。在機(jī)器人工廠中運(yùn)營(yíng)管理更大的作用是為了保障機(jī)器人的運(yùn)行,使其更加高效地運(yùn)行,統(tǒng)籌團(tuán)隊(duì)、角色、職能、流程、標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范,最終演化成真正意義上的人機(jī)協(xié)同。

此外,在機(jī)器人工廠的運(yùn)營(yíng)管理過(guò)程中,我們強(qiáng)調(diào),業(yè)務(wù)人員不只是作為需求方的角色參與其中,希望在流程開(kāi)發(fā)、運(yùn)行包括監(jiān)控過(guò)程中,業(yè)務(wù)人員能更大發(fā)揮自己的價(jià)值。為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo),藝賽旗對(duì)RPA的產(chǎn)品能力進(jìn)行了整合提升,通過(guò)業(yè)務(wù)標(biāo)準(zhǔn)化的建設(shè),構(gòu)建大量的標(biāo)準(zhǔn)化流程與組件,使得業(yè)務(wù)人員能夠快速理解,直接調(diào)用,可視化開(kāi)發(fā)。同時(shí),通過(guò)UI+API的方式,構(gòu)建了更為豐富的自動(dòng)化能力場(chǎng)景。

最后,機(jī)器人工廠的建設(shè),不是甲乙雙方一個(gè)簡(jiǎn)單的項(xiàng)目合作,而是雙方共同貢獻(xiàn)自己的價(jià)值,聯(lián)合建設(shè)、聯(lián)合運(yùn)行、聯(lián)合研發(fā)、共同成就的過(guò)程。

湯潔泉:智能報(bào)銷終端設(shè)備軟硬件一體化產(chǎn)品研究智能報(bào)銷終端設(shè)備軟硬件一體化產(chǎn)品研究的目的是實(shí)現(xiàn)企業(yè)降本增效、人員轉(zhuǎn)型,研究標(biāo)準(zhǔn)化、統(tǒng)一化產(chǎn)品框架,探索資源整合,共建融入生態(tài)。調(diào)研對(duì)象主要是智能財(cái)務(wù)研究人員以及相關(guān)負(fù)責(zé)人。從收回的有效問(wèn)卷來(lái)看,問(wèn)卷主要分布在全國(guó)14個(gè)省份,以江浙滬和湖北居多,企業(yè)類型涉及到國(guó)企、民營(yíng)、外資等。從從業(yè)年限來(lái)看,16年及以上占56.58%,11-15年占了23.68%。從職務(wù)來(lái)看問(wèn)卷對(duì)象基本覆蓋了企業(yè)財(cái)務(wù)基層、中層、高層各個(gè)層級(jí)。反饋問(wèn)卷結(jié)果是可靠并且具有一定參考價(jià)值的。調(diào)研的主要問(wèn)題中,第一是未來(lái)是否愿意采購(gòu)軟硬件一體化的收單設(shè)備?從結(jié)果來(lái)看,3年內(nèi)占了33%,5年內(nèi)占到42%,選擇不考慮僅僅占了4%,說(shuō)明企業(yè)對(duì)這個(gè)產(chǎn)品并不陌生??紤]上線的企業(yè)中,一年內(nèi)上線的主要是民營(yíng)企業(yè)為主,3年和5年內(nèi)以國(guó)企最多,這說(shuō)明一定程度上符合不同企業(yè)的特色,民營(yíng)企業(yè)相對(duì)來(lái)說(shuō)體制機(jī)制比較靈活,求變創(chuàng)新轉(zhuǎn)變比較快,國(guó)企由于體制機(jī)制約束,一般會(huì)比較成熟時(shí)才會(huì)上線。其次是關(guān)于希望產(chǎn)品具備什么功能以及影響產(chǎn)品推廣因素有哪些?從產(chǎn)品功能來(lái)看,排在前四位的第一是智能填寫(xiě)報(bào)銷單,第二是智能單據(jù)初審,然后是自動(dòng)簽收采集影像以及自動(dòng)分揀歸檔。企業(yè)的功能需求更多側(cè)重產(chǎn)品自動(dòng)化、智能化,以減少人工作業(yè)量。對(duì)于影響推廣的因素可以看到,首當(dāng)其沖是價(jià)格高占67.1%,其次認(rèn)為功能有限,性價(jià)比不高占到61.84%,穩(wěn)定性問(wèn)題占46%。

本次課題團(tuán)隊(duì)主要包括合作伙伴:科大訊飛、北京元年和北京單多啦。單多啦是硬件設(shè)備供應(yīng)商,在業(yè)內(nèi)有一定的知名度,產(chǎn)品主要覆蓋了高、中、低多個(gè)等級(jí),功能比較豐富。科大訊飛提供AI功能植入,智能審核、基于知識(shí)庫(kù)的語(yǔ)音客服智答等。元年提供ECS(云服務(wù)器)共享平臺(tái),實(shí)現(xiàn)軟硬件的交互。通過(guò)三家公司發(fā)揮各自的優(yōu)勢(shì),取長(zhǎng)補(bǔ)短,共同展開(kāi)合作研究。課題組以單多啦某一個(gè)客戶每個(gè)月6000報(bào)銷單規(guī)模進(jìn)行統(tǒng)計(jì),整體下來(lái)可以看到每一份單據(jù)單位成本原來(lái)是6.73元現(xiàn)在是2.43元,相比以前成本節(jié)約率達(dá)到64%,每個(gè)月節(jié)省成本是2.58萬(wàn)元。從單量規(guī)模和處理成本的關(guān)系趨勢(shì)圖來(lái)看,傳統(tǒng)方式下單據(jù)越多,成本越高,呈現(xiàn)遞增趨勢(shì),而在應(yīng)用智能設(shè)備的情況下,單據(jù)量越多,成本越低,呈現(xiàn)遞減趨勢(shì)。

發(fā)票電子化的影響分析方面,從一份報(bào)銷單的組成來(lái)看,有紙質(zhì)發(fā)票、電子發(fā)票、證據(jù)鏈附件。紙質(zhì)發(fā)票毫無(wú)疑問(wèn)數(shù)量會(huì)逐步減少,電子發(fā)票數(shù)量會(huì)逐步增加,但是相關(guān)結(jié)算單、入庫(kù)單、收貨單等原始交易單據(jù)附件不會(huì)改變。可以預(yù)見(jiàn)未來(lái)將會(huì)進(jìn)入紙電“雙模驅(qū)動(dòng)”的常態(tài),一是從收單、審單、歸檔、生成電子檔案的全流程跟蹤管理訴求會(huì)提升,二是流轉(zhuǎn)過(guò)程中對(duì)于數(shù)據(jù)加密需求會(huì)提升,三是剩余紙質(zhì)發(fā)票包括附件影像化的需求會(huì)提升,最后會(huì)催生電子檔案系統(tǒng)快速普及。紙電“雙模驅(qū)動(dòng)”下,無(wú)論是電子件或者實(shí)物件都會(huì)形成影像數(shù)字化,電子件形成ofd、pdf格式,實(shí)物會(huì)采集成影像。隨后進(jìn)行智能審核,審核通過(guò)之后進(jìn)入電子簽章區(qū)塊鏈,加密處理,防止篡改,按照實(shí)物和電子分別進(jìn)行分揀歸檔,最后進(jìn)入實(shí)物和電子檔案。

從市場(chǎng)前景來(lái)看,通過(guò)查閱資料,無(wú)論是國(guó)內(nèi)權(quán)威智研咨詢報(bào)告還是中投產(chǎn)業(yè)研究院報(bào)告,都預(yù)測(cè)了未來(lái)機(jī)器人平均或者年均復(fù)合增長(zhǎng)率達(dá)到15%-21%之間,包括工業(yè)機(jī)器人和各類服務(wù)機(jī)器人。課題組以年平均增長(zhǎng)率10%為基數(shù)做了測(cè)算,未來(lái)5年需求量會(huì)達(dá)到1.2萬(wàn)臺(tái),總收入達(dá)到9.6億。

關(guān)于降低成本,課題組提出兩個(gè)構(gòu)想:第一是建立產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn)化,第二是融入生態(tài)共同運(yùn)營(yíng)。標(biāo)準(zhǔn)化方面,硬件供應(yīng)商開(kāi)放底層標(biāo)準(zhǔn)化SDK(軟件開(kāi)發(fā)工具包),相關(guān)設(shè)備的標(biāo)準(zhǔn)指令交給軟件廠商,根據(jù)客戶需要定制個(gè)性化功能。硬件供應(yīng)商將交單、審單、分揀、歸檔功能分裝,提供標(biāo)準(zhǔn)化對(duì)外接口給到軟件廠商,更適合滿足沒(méi)有個(gè)性化需求的客戶,對(duì)于軟件廠商也可以快速實(shí)現(xiàn)交付。關(guān)于生態(tài)的構(gòu)想,課題組提出四個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈:供應(yīng)端的產(chǎn)業(yè)鏈,希望產(chǎn)品盡可能標(biāo)準(zhǔn)化,減少非標(biāo)產(chǎn)品,提升利潤(rùn)空間,整合需求端采購(gòu)資源,提升議價(jià)能力。軟件供應(yīng)鏈端希望與元年、SAP、用友、金蝶等這些平臺(tái)做設(shè)備打通,基于標(biāo)準(zhǔn)化縮短建設(shè)周期,同時(shí)提高產(chǎn)品可拓展性。人工智能產(chǎn)業(yè)鏈引入AI能力,希望通過(guò)人機(jī)協(xié)同實(shí)現(xiàn)無(wú)人值守,使機(jī)器更有溫度。最后快遞及園區(qū)產(chǎn)業(yè)鏈,希望解決一些公司跨區(qū)域共享交單問(wèn)題,同時(shí)考慮在園區(qū)投放設(shè)備,企業(yè)可以共享使用發(fā)揮場(chǎng)景價(jià)值。通過(guò)四個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈的融合,構(gòu)建四位一體、融入生態(tài)、參與運(yùn)營(yíng)的模式。

課題組在本項(xiàng)研究中探索產(chǎn)品實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化、數(shù)字化、智慧化可行性,同時(shí)提出了行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)化、統(tǒng)一化的框架,以及融入生態(tài)參與運(yùn)營(yíng)的構(gòu)想,同時(shí)分析了發(fā)票電子化對(duì)于產(chǎn)品帶來(lái)的影響,包括未來(lái)發(fā)展前景。本項(xiàng)研究也有三個(gè)方面的不足:首先對(duì)于問(wèn)卷樣本量比較少,此次主要是找的智能財(cái)務(wù)研究人員包括相關(guān)責(zé)任人,說(shuō)服力有一定欠缺,還要擴(kuò)大地域和行業(yè)分布。二是盡管提出了標(biāo)準(zhǔn)化框架以及運(yùn)營(yíng)模式的構(gòu)想,如果想要真正落地還需發(fā)動(dòng)社會(huì)力量和資源共同提升勢(shì)能。三是目前產(chǎn)品還在研究論證階段,各項(xiàng)理念還沒(méi)有完全籌劃好,需要推動(dòng)進(jìn)入實(shí)踐應(yīng)用落地。

譚瑾:基于財(cái)務(wù)共享平臺(tái)的智能財(cái)務(wù)分析模型與大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用中國(guó)石油共享建設(shè)以打造世界一流智能型全球共享服務(wù)體系為愿景,發(fā)展定位聚焦于運(yùn)營(yíng)中心、專家中心和創(chuàng)新中心。運(yùn)營(yíng)中心聚焦人機(jī)協(xié)同,拓展RPA智能自動(dòng)化應(yīng)用場(chǎng)景,持續(xù)簡(jiǎn)化優(yōu)化端到端流程,精益化運(yùn)營(yíng),提高服務(wù)效率和效能。專家中心聚焦前瞻洞察,在數(shù)據(jù)服務(wù)類產(chǎn)品上助力所屬企業(yè)在生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)中尋找新的價(jià)值增長(zhǎng)點(diǎn),同時(shí)支持相關(guān)經(jīng)營(yíng)決策防控經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)以及業(yè)務(wù)運(yùn)行過(guò)程中的預(yù)測(cè)和決策,真正為客戶單位提供高價(jià)值服務(wù)。創(chuàng)新中心聚焦敏捷高效,實(shí)現(xiàn)“趨勢(shì)研究、原型孵化、規(guī)模應(yīng)用”的敏捷交付。從發(fā)展定位來(lái)講,中石油共享中心始終把數(shù)據(jù)分析或者數(shù)據(jù)服務(wù)的產(chǎn)品作為重點(diǎn)發(fā)展方向,目前正在推進(jìn)。

石油以打造世界一流綜合性國(guó)際能源公司為戰(zhàn)略目標(biāo),大力進(jìn)行創(chuàng)新、資源、市場(chǎng)、國(guó)際化、綠色低碳五大戰(zhàn)略,以高質(zhì)量發(fā)展為主題進(jìn)一步提升國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力和可持續(xù)發(fā)展能力。在財(cái)務(wù)方面,為了支撐整個(gè)集團(tuán)公司戰(zhàn)略目標(biāo),在“十四五”期間提出了以價(jià)值型財(cái)務(wù)為核心的卓越財(cái)務(wù)目標(biāo),明確了業(yè)績(jī)表現(xiàn)、核心競(jìng)爭(zhēng)力、高質(zhì)量發(fā)展等價(jià)值著力點(diǎn)。

基于理論建設(shè)和前期的基礎(chǔ),為進(jìn)一步支撐集團(tuán)財(cái)務(wù)戰(zhàn)略,中國(guó)石油共享應(yīng)用分析實(shí)踐方面也開(kāi)展了大量工作。首先在支撐集團(tuán)公司經(jīng)營(yíng)管理決策方面,提供了經(jīng)濟(jì)活動(dòng)分析平臺(tái),聚焦集團(tuán)公司經(jīng)濟(jì)活動(dòng)分析月度重點(diǎn)事項(xiàng),從經(jīng)營(yíng)成果、財(cái)務(wù)狀況、現(xiàn)金流量、單位成本、宏觀經(jīng)濟(jì)等梳理出將近200個(gè)指標(biāo),納入近12年的數(shù)據(jù)支撐整個(gè)集團(tuán)公司經(jīng)濟(jì)活動(dòng)分析。在支撐板塊層面,以銷售業(yè)務(wù)為切入點(diǎn),打造常態(tài)化對(duì)標(biāo)分析的平臺(tái),在平臺(tái)中梳理了超800個(gè)指標(biāo),為板塊層級(jí)精細(xì)化管理提供有力支撐,對(duì)標(biāo)數(shù)據(jù)自動(dòng)獲取、可視化展示、自動(dòng)生成智能報(bào)告,形成了系統(tǒng)化的對(duì)標(biāo)體系。在助力企業(yè)提質(zhì)增效方面,基于已有的發(fā)票數(shù)據(jù)以及賬目數(shù)據(jù)打造發(fā)票數(shù)據(jù)分析的平臺(tái)服務(wù),可以支撐五大類包括發(fā)票情況概覽、供應(yīng)商分析、發(fā)票場(chǎng)景分析、稅收籌劃、基礎(chǔ)信息查詢等一共16個(gè)業(yè)務(wù)場(chǎng)景,真正從供應(yīng)商和發(fā)票分析角度降低相應(yīng)采購(gòu)成本,同時(shí)規(guī)范發(fā)票行為,同時(shí)在稅務(wù)方面提前防控一些風(fēng)險(xiǎn)。在供應(yīng)鏈信息服務(wù)方面,充分發(fā)揮共享優(yōu)勢(shì),打通供應(yīng)商、客戶、金融機(jī)構(gòu)以及中石油所屬企業(yè)間的信息通道,將客戶供應(yīng)鏈等應(yīng)收應(yīng)付信息及時(shí)提供給金融機(jī)構(gòu),幫助外部融資難的供應(yīng)商提供低成本的融資服務(wù)。在商旅分析方面,中石油共享建設(shè)之初推出了石油商旅平臺(tái),將集團(tuán)公司內(nèi)全員全級(jí)次商旅預(yù)訂全部納入石油商旅平臺(tái)進(jìn)行處理,實(shí)現(xiàn)整個(gè)商旅集中的管控,同時(shí)打造商旅分析的數(shù)據(jù)服務(wù),包括從差旅支出、各單位差旅分布情況以及各單位差旅費(fèi)節(jié)約情況、機(jī)票折扣情況、酒店折扣情況以及退改簽各類分析口徑上,幫助客戶單位進(jìn)一步優(yōu)化相關(guān)差旅資源以及規(guī)范員工的差旅行為。

中石油智能財(cái)務(wù)建設(shè)中的認(rèn)識(shí)和體會(huì)有以下幾點(diǎn):一是在數(shù)據(jù)分析過(guò)程中首先要找準(zhǔn)定位——價(jià)值創(chuàng)造,整個(gè)數(shù)據(jù)分析服務(wù)要真正幫助客戶單位提質(zhì)增效。二是數(shù)字驅(qū)動(dòng)、智能應(yīng)用,在數(shù)據(jù)分析應(yīng)用過(guò)程中,不僅限于現(xiàn)有歷史數(shù)據(jù)的分類、匯總的展示,同時(shí)也引入了大量智能化、自動(dòng)化技術(shù),盡量讓數(shù)據(jù)分析服務(wù)提升智能化水平。三是采用急用先行、持續(xù)提升的策略。結(jié)合前期簡(jiǎn)單理論研究,基于已有大量的實(shí)踐,我們認(rèn)為,一些幫助決策支持方面特別急用的數(shù)據(jù)分析可以基于現(xiàn)有數(shù)據(jù)、流程包括技術(shù)水平提供,進(jìn)一步通過(guò)快速迭代方式對(duì)已有數(shù)據(jù)產(chǎn)品優(yōu)化提升,進(jìn)一步完善理論體系,打造基于共享平臺(tái)的完整智能分析或者大數(shù)據(jù)分析的平臺(tái)。四是客戶至上、注重體驗(yàn)。所有共享中心不管是基本業(yè)務(wù)處理還是分析服務(wù)等方面都需要重視,圍繞客戶體驗(yàn)真正實(shí)現(xiàn)把數(shù)據(jù)主動(dòng)推送給相關(guān)各層次財(cái)務(wù)人員或者業(yè)務(wù)人員,以客戶體驗(yàn)為中心,提升價(jià)值管理能力。

未來(lái)展望方面,一是在數(shù)字化轉(zhuǎn)型機(jī)遇下,共享也迎來(lái)了新的發(fā)展階段。在新的機(jī)遇挑戰(zhàn)下,希望利用數(shù)字化技術(shù)和智能化技術(shù),打造智慧共享平臺(tái)。在原有業(yè)務(wù)處理基礎(chǔ)之上,進(jìn)一步統(tǒng)籌整合現(xiàn)有數(shù)據(jù)服務(wù)產(chǎn)品以及進(jìn)行深度業(yè)財(cái)數(shù)據(jù)治理工作,真正讓數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)價(jià)值變現(xiàn),更加注重?cái)?shù)據(jù)創(chuàng)效升級(jí),讓基于數(shù)據(jù)分享的數(shù)據(jù)分析體系化。二是下一步數(shù)據(jù)分析將更加注重全產(chǎn)業(yè)鏈深度分析。中石油是集合上下游全產(chǎn)業(yè)鏈的集團(tuán),數(shù)據(jù)分析會(huì)更加注重從原油、天然氣兩條產(chǎn)業(yè)鏈上深度結(jié)合各個(gè)環(huán)節(jié)包括勘測(cè)、生產(chǎn)、儲(chǔ)運(yùn)、煉化等關(guān)注重點(diǎn),把數(shù)據(jù)服務(wù)產(chǎn)品進(jìn)一步整合、聚焦在產(chǎn)業(yè)鏈的環(huán)節(jié)上。三是下一步更加注重?cái)?shù)據(jù)可視化展示,中石油很長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi)所有數(shù)據(jù)對(duì)外展示和提供都是基于常規(guī)報(bào)表形式。自從2019年開(kāi)始推出幾款數(shù)據(jù)服務(wù)產(chǎn)品之后,已經(jīng)嘗試實(shí)踐一些可視化展示方式,從客戶需求來(lái)看目前還存在體驗(yàn)、使用上的不足。下一步希望一方面支撐集團(tuán)公司層面大屏可視化展示,另一方面支撐前端業(yè)務(wù)人員PC端包括移動(dòng)端可視化展示。最后,中石油共享會(huì)更加重視智能化及數(shù)據(jù)建模能力建設(shè)。在整個(gè)共享服務(wù)發(fā)展到以能力為中心高階的階段之后,智能化以及數(shù)據(jù)建模的能力應(yīng)該是共享中心自身所必須具備的能力之一,真正打造基于共享數(shù)據(jù)智能化、自動(dòng)化的能力中心以及相應(yīng)的數(shù)據(jù)分析能力中心,實(shí)現(xiàn)對(duì)內(nèi)部單位業(yè)務(wù)賦能以及對(duì)外部適當(dāng)提供一些市場(chǎng)化的輸出,真正支持業(yè)務(wù)端銷量或者產(chǎn)量各方面的預(yù)測(cè)分析。

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編輯:凌墨

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