一般而言，人工智慧的四大構成要素是：海量數據、高性能運算能力、核心演算法和應用場景。隨著CNN、RNN等演算法成熟和GPU/FPGA對計算能力的提高，演算法和算力瓶頸已突破，數據和場景成為人工智慧發展的關鍵。數據成為重要的企業資產，趨勢已經開始顯現。財資一家微信公號推出《機器智能+財務共享：數字化時代財務管理的自動化、智能化和平台化進化》系列主題文章，請持續關注。

文 | 董興榮

來源 |《財資中國|財富風尚》雜誌2017年12月刊

財務管理、財資管理和金融服務都是數據交互的中樞，也是企業經營的大數據中心。通過「數據＋算力＋演算法＋場景」的疊加效應，能夠幫助企業更好地決策，將複雜的分析嵌入到日常的管理和交易場景中，構建財務賦能平台，使日益複雜的工作變得更加自動化、智能化，提高財務效能。

未來，數據成了最重要的生產資料，計算是生產力，互聯網是一種生產關係，演算法成了未來最重要的流水線。

機器智能：ABCD技術賦能財務價值創造

互聯網、信息技術與傳統產業的跨界融合進入爆髮式發展，尤其是藉助A（AI，人工智慧）、B（Blockchain，區塊鏈）、C（Cloud，雲計算）、D（Data，大數據）的技術賦能。

人工智慧能夠代替人腦執行任務，正在日益成為分析工作的重要組成部分。但AI只是認知計算領域發展過程中機器智能（Machine Intelligence，MI）的一部分，如數據科學、數據可視化、機器學習、深度學習、高級認知分析、機器人流程自動化（RPA）和自動機器人程序，等等。機器智能的構成要素還包括各種演算法能力，它們能夠改善員工績效，讓日益複雜的工作變得更加自動化、智能化，還能幫我們開發出模擬人類的思維和行動的「認知型智能體」。據德勤分析，推動機器智能趨勢的有三大力量：指數式數據增長、更快的分散式系統、更智能的演算法。

對於CFO來說，如果要引進機器智能技術，他們需要用新的思維方式對待數據分析，不能只把數據看作生成靜態報告的工具，而是要建造巨大複雜的資料庫，實現流程任務自動化、智能化。通過機器智能技術幫助財務部門由傳統的追溯數據分析模式到系統推斷預測模式，並且獲取洞察，以洞察指導行動，創造價值。

如機器人流程自動化（RPA）：軟體機器人，或稱自動機器人程序，可以通過模仿人類和軟體應用交互的方式自動完成日常業務流程。企業正在開始使用RPA和認知技術，如語音識別、自然語言處理和機器學習，自動完成本來只有人類才能做到的感知和判斷工作。通過應用機器學習、RPA和其他認知工具，幫助財務工作者發展深層次領域專家（例如各個行業、職能和地區），然後實現相關任務的自動化、智能化。

模式升維：共享、協同、賦能成為財務運營關鍵詞

新環境下，CFO的職責範圍發生了巨大變化，不僅僅只是解讀以往財務表現並依此制訂未來財務計劃。經濟環境瞬息萬變、新競爭對手和顛覆性創新層出不窮，這些都要求CFOs更快速地洞悉當下的形勢、挖掘前所未知的機遇，以提高運營效率，加快盈利增長。如何提升財務組織的敏捷性、預見性，以及幫助業務部門制定更明智的決策，成為CFO建設財務組織架構、管控模式的關鍵。如在財務領域採用認知計算，從面對的大量數據中獲得洞察，來提升財務運營效率。

▲圖 財務領域即將全面採用認知計算（資料來源：IBM）

與此同時，通過構建「共享＋協同＋賦能」的智能財務體系，以面向未來財務和新運營範式。

共享：構建基於「能力＋資源」的共享平台。財務共享服務中心、財務供應鏈模式、支付工廠、財資中心等，重新改造了財務管理體系和財資管理模式，實現財務管理和財資經營的日常交易、運營管理和價值創造的管理職能分開，重塑了資金與商業的連接。如財務共享服務中心是近十餘年來受到高度重視並快速發展起來的創新財務運營模式。通過財務共享服務中心的建設，實現了從分散運營向集中高效運營的轉變，從本質上是實現了類似會計工廠方式的集中運營作業，即將各個財務專業能力進行聚合和共享，並在這個過程中提升了運營效率，降低了成本，提升了風險管控能力。這種基於專業分工的大規模作業體現了規模效益，而在智能化模式下，通過機器作業對當下大規模人工作業的替代，特別是可以被高度規則化的作業，將由財務機器人來完成，其規模的價值將得到進一步的挖掘。此外，除了能力共享外，作為財金資源，通過資金的集中化管理，也將釋放集中與共享的價值，如集團的財務公司，將集團各個成員單位的財金資源進行集中管理，進而成為集團的資金歸集平台、資金結算平台、資金監控平台、金融服務平台。

協同：構建基於「生態＋網路」的協同平台。對於傳統行業來說，跨界是為了進行產業升級，協同是為了進行生態延展。供應鏈、產業鏈，其「鏈」上企業主要是「買賣關係」和「交易對手」，而隨著技術發展和產業組織模式升級，「鏈」上企業形成網路協同關係，通過分工和協作，以及各自能力的相互賦能，而提升整個鏈條的核心競爭能力。如商業銀行與平台企業的深度合作，連接賦能，互為平台、互為流量，共同服務平台上的企業和用戶，深挖潛力實現規模效應和乘數效應。這促使商業銀行從原來單一化、產品化的服務供給轉向多元化、場景化的服務供給；從原來的單一獲客模式轉向適應生態鏈、產業鏈的批量獲客方式；而互聯網公司依託服務平台從用戶端將服務延伸至銀行的支付、融資、風控等核心業務。

賦能：構建基於「數據＋智能」的賦能平台。「互聯網」的本質是跨界、協同和賦能，隨著海量數據的積累，計算能力的大幅提升，模型和演算法的突破，互聯網和各行各業紛紛進行深度融合，越來越多的商業決策將由機器智能自動完成。未來的財務藉助機器智能的關鍵技術和核心能力，以及基於數據的優勢，使得企業財務和金融形成了包括結算、融資、票據、投資、風險控制，以及財務公司運營、供應鏈金融、電商平台、產業交易金融平台等有機結合的智能化平台，並衍生出大數據分析和報告矩陣能力、獲客和場景運營能力、商業洞察能力、智能風控能力、支付結算和批量交易處理能力、智能預測和現金流運營能力等等賦能平台。

組織變革：面向未來財務的「人工＋機器人」的工作方式

財務機器人（RPA）是一種軟體解決方案，可以模仿各種基於規則而不需要實時創意或判斷的重複流程。RPA可以不間斷地執行基於規則、「轉椅式」運維的流程，它不僅比人類更快，還可以減少錯誤和欺詐的機會。簡而言之，就是「像人類一樣工作」、「把人類從機械勞動中解放出來」，讓人類自由地開展更高價值的工作。

▲圖 財務機器人（RPA）的特點（資料來源：德勤）

智能財務機器人通過重新定義、分配工作，將財務共享中心人員從這些重複性的勞動中解放出來，通過將工作中的機械屬性剝離出來，去完成更多具有創造性、挑戰性、戰略性等需要用心用腦的工作，獲取更大的價值提升。一個機器人進程的處理速度往往是人類員工最快速度的15倍以上，而且它可以7*24小時不間斷的工作，有接近80%的基於規則的流程可以被其代替，這使它成為一個超級員工。

最近的一項研究預測，到2025年RPA將取代16%的職位。雖然有人認為RPA會對低收入工人構成重大威脅，但實際上它可能會提高員工的滿意度和參與度。一些研究表明，在員工得到的工作中，多達50%都是枯燥的、行政的、人力勞動密集型的、並非讓人滿意的工作，這些都是引入實施RPA的理想選擇。隨著技術加速進步，企業正在迎接一個新的時代：機器學習、機器工作。隨著財務機器人不斷應用到財務管理的各個領域，對財務組織和治理結構，包括建立整合人力和虛擬資源（例如機器人）的生態系統，形成「人工＋機器人」的新工作方式，這些都將面臨新的問題和挑戰。

在最近的全球人力資源專家調查中，65%的受訪者認為RPA是一個運營模式，它能夠幫助企業引入一個主要處理純交易活動的「數字化員工隊伍」。大規模實施RPA將需要新的組織結構（例如，集中和分散的自動化團隊和責任承擔，解散或排除某些職能部門等）以及適應現有的組織結構（例如，部門能力範圍和團隊敏銳性的變革）。

雖然一些職能和角色將徹底改變或完全消失，但是新的角色也會出現，例如管理調度和流程監控的「機器人控制者」，以及在應用程序更改時維護建模流程的「流程機器人開發者」，而在問題和狀況出現時，流程機器人開發者還可擔當機器人控制者的第一個聯繫人。

▲圖 財務機器人（RPA）的帶來的新角色和責任（資料來源：德勤）

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