“在員工端，一張發(fā)票的錄入能從1分鐘縮短至2—4秒。在財(cái)務(wù)端的審核工作，能提升的效率約50%。”每刻報(bào)銷首席產(chǎn)品官周軍贊說(shuō)。

財(cái)務(wù)管理，正邁入一個(gè)“人機(jī)協(xié)作，智能分工”的全新時(shí)代。從“財(cái)稅一體化”到“報(bào)賬機(jī)器人”，從大型企業(yè)的“財(cái)務(wù)共享中心”到小微企業(yè)的“代記賬”，人工智能在財(cái)務(wù)管理領(lǐng)域的應(yīng)用，越來(lái)越深入。

然而，來(lái)自特許公認(rèn)會(huì)計(jì)師公會(huì)（ACCA）最新的調(diào)查顯示，雖然70%的企業(yè)認(rèn)同在財(cái)務(wù)領(lǐng)域引入AI，但實(shí)際上，目前只有5%的企業(yè)投入預(yù)算，那么人工智能在財(cái)務(wù)領(lǐng)域的表現(xiàn)究竟如何？

識(shí)別票據(jù)效率提升30倍

每個(gè)企業(yè)都需處理發(fā)票。依據(jù)傳統(tǒng)處理方式，發(fā)票認(rèn)證、報(bào)銷錄入、分?jǐn)傎M(fèi)用、會(huì)計(jì)憑證等一系列流程，要耗費(fèi)大量的人力，而人工智能有望改變這一狀況。

“所有票據(jù)由原來(lái)的統(tǒng)一快遞到本公司做賬，現(xiàn)在改為終端拍照錄入做賬，節(jié)省客戶快遞成本和時(shí)間成本，防止重要票據(jù)丟失；原來(lái)需要登錄電子稅務(wù)局增值稅發(fā)票驗(yàn)真系統(tǒng)，現(xiàn)在改為直接自動(dòng)快速驗(yàn)真，不用在每張發(fā)票校驗(yàn)時(shí)都輸入校驗(yàn)碼。”上海舒問(wèn)企業(yè)管理咨詢有限公司總經(jīng)理黃俊頲說(shuō)，人工智能的應(yīng)用讓發(fā)票處理效率提升了30倍以上。

比如智能報(bào)賬機(jī)器人可為員工或供應(yīng)商提供7×24小時(shí)的自助交收票據(jù)服務(wù)，當(dāng)中批量掃描識(shí)別并自動(dòng)填單。“為財(cái)務(wù)人員在交收票據(jù)過(guò)程中點(diǎn)數(shù)、掃描、票據(jù)真?zhèn)巫R(shí)別及票面信息核對(duì)等工作節(jié)省85%的工作量。”遠(yuǎn)光軟件股份有限公司的人工智能產(chǎn)品經(jīng)理羅遠(yuǎn)軍說(shuō)。

財(cái)務(wù)共享中心是近年來(lái)出現(xiàn)并流行起來(lái)的一種財(cái)務(wù)管理方式，它將不同國(guó)家、地點(diǎn)的實(shí)體會(huì)計(jì)業(yè)務(wù)放到一個(gè)線上的共享服務(wù)中心來(lái)記賬和報(bào)告。發(fā)票的識(shí)別、驗(yàn)真、錄入，過(guò)程繁瑣重復(fù)又極易出錯(cuò)。人工智能識(shí)別票據(jù)，也被運(yùn)用到“財(cái)稅一體化”中。

“原來(lái)每個(gè)月單錄入增值稅發(fā)票的工作，就需要4個(gè)稅務(wù)會(huì)計(jì)工作一周時(shí)間才能完成；現(xiàn)在，在人工智能多票據(jù)混合切割識(shí)別服務(wù)的幫助下，識(shí)別包含增值稅發(fā)票、出租車票、客運(yùn)汽車票等全部品類票據(jù)，也僅需要3天時(shí)間，效率提升10倍以上。”跨越速運(yùn)財(cái)務(wù)高級(jí)產(chǎn)品經(jīng)理蔡建珊說(shuō)，這節(jié)約了90%的人力成本。

從“小時(shí)”級(jí)壓縮到“秒”級(jí)

票據(jù)識(shí)別的難點(diǎn)，在于票面信息的干擾因素多。

“從票據(jù)本身而言，會(huì)存在字體模糊、印刷錯(cuò)位、蓋章覆蓋文字、票據(jù)褶皺等情況；而將紙質(zhì)票據(jù)轉(zhuǎn)成票據(jù)影像進(jìn)行識(shí)別時(shí)，票據(jù)影像也會(huì)存在模糊、過(guò)曝過(guò)暗、背景復(fù)雜等情況，以上干擾因素都會(huì)影響票據(jù)的識(shí)別準(zhǔn)確率。”睿琪軟件CEO徐青松說(shuō)。

財(cái)務(wù)票據(jù)的樣式過(guò)多，也極大增加了識(shí)別的難度。徐青松解釋，雖然每個(gè)省的增值稅發(fā)票版式較為固定，但增值稅發(fā)票外，還有出租車票、高速公路票等海量的發(fā)票種類，各省缺乏統(tǒng)一版式、種類繁多，從而導(dǎo)致識(shí)別困難。

“智能票據(jù)識(shí)別平臺(tái)上線半年時(shí)間，已經(jīng)準(zhǔn)確識(shí)別超過(guò)5000萬(wàn)張發(fā)票。”徐青松說(shuō)，深度學(xué)習(xí)的過(guò)程就是一個(gè)“見多識(shí)廣”的過(guò)程。計(jì)算機(jī)需要見過(guò)海量的、各式各樣的票據(jù)，才能在遇到任何票據(jù)時(shí)都能夠準(zhǔn)確識(shí)別。正是這個(gè)數(shù)據(jù)逐漸的迭代過(guò)程，才使得目前智能票據(jù)識(shí)別平臺(tái)的實(shí)際應(yīng)用準(zhǔn)確率達(dá)到95%以上。

“當(dāng)然，目前系統(tǒng)的識(shí)別準(zhǔn)確率還無(wú)法達(dá)到100%。因?yàn)橛?jì)算機(jī)其實(shí)和人眼一樣，也存在局限性。比如目前很多出租車票、過(guò)路費(fèi)票都采用熱敏打印技術(shù)，一段時(shí)間過(guò)后，票據(jù)上的字體就會(huì)淡化，字體顏色變得很淺，這種情況往往人眼識(shí)別都比較吃力，此刻，計(jì)算機(jī)自然也較難準(zhǔn)確識(shí)別。”徐青松說(shuō)。

聚焦于更高價(jià)值的財(cái)務(wù)活動(dòng)

人工智能目前在財(cái)務(wù)管理的運(yùn)用，主要解決的是財(cái)務(wù)票據(jù)的“人工錄入”痛點(diǎn)。

“人工智能技術(shù)已經(jīng)完全可以為財(cái)務(wù)行業(yè)的多個(gè)應(yīng)用點(diǎn)提供很好的效率提升，發(fā)票識(shí)別只是其中一個(gè)點(diǎn)的應(yīng)用，語(yǔ)音識(shí)別、機(jī)器翻譯等都能在費(fèi)用報(bào)銷這個(gè)場(chǎng)景發(fā)揮價(jià)值，例如海外發(fā)票的翻譯。”周軍贊說(shuō)。

財(cái)務(wù)人員，在這場(chǎng)人工智能變革中，又該如何自我定位呢？

“智能財(cái)務(wù)的出現(xiàn)，能讓財(cái)務(wù)人員聚焦于更高價(jià)值的財(cái)務(wù)活動(dòng)。”黃俊頲認(rèn)為。

“財(cái)務(wù)人員從低層次重復(fù)工作中解放出來(lái)，類似技術(shù)進(jìn)步解放了工廠生產(chǎn)線上的工人，低端崗位不復(fù)存在。”中央財(cái)經(jīng)大學(xué)互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)研究院副院長(zhǎng)歐陽(yáng)日輝認(rèn)為，財(cái)務(wù)人員需要更多地參與業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)，管理會(huì)計(jì)地位上升，通過(guò)預(yù)算管理、業(yè)績(jī)考核、運(yùn)營(yíng)分析的方式，解讀財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)反映的信息，結(jié)合市場(chǎng)環(huán)境和行業(yè)特點(diǎn)，從財(cái)務(wù)的角度為企業(yè)業(yè)務(wù)發(fā)展、決策制定提供科學(xué)的數(shù)據(jù)支持。

歐陽(yáng)日輝表示，這對(duì)高校人才培養(yǎng)提出了新的挑戰(zhàn)，教師不僅要懂財(cái)務(wù)還要懂技術(shù)，對(duì)未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)還要有較好的把控，才能培養(yǎng)出符合市場(chǎng)的人才；課程體系和教學(xué)目標(biāo)需要實(shí)時(shí)調(diào)整；教學(xué)和實(shí)訓(xùn)密切結(jié)合，不僅教授理論知識(shí)，還要?jiǎng)?chuàng)造機(jī)會(huì)讓學(xué)生接觸實(shí)務(wù)，產(chǎn)學(xué)研用相結(jié)合的教學(xué)模式值得探討。

【來(lái)源：科技日?qǐng)?bào)】