智能财务导论 课件 第三章 智能财务的技术基础

第三章智能财务的技术基础目录第一节：智能财务技术概述第二节：智能财务数据技术第三节：智能财务算法技术第四节：智能财务算力技术知识点脉络图2017年10月，德勤推出了财务机器人“小勤人”。“小勤人”在几分钟内就可以完成财务人员需花费大量时间完成的基础性工作，且可以7×24小时不间断运行，在业内引起轰动。具体功能上，“小勤人”可以完成费用报销、发票开具、采购付款、订单收款、固定资产管理、纳税申报、银企对账、信息问答及出具报告等工作。比如，基于机器人流程自动化技术，“小勤人”可以根据指定银行账号登录不同网银，下载流水后对SAP数据进行校验，并制作未达账项余额调节表。基于光学字符识别技术，在企业增值税发票管理工作中，财务人员只需将增值税发票放入扫描仪中，“小勤人”就能自动识别、查验、匹配、核对发票信息并判断能否抵扣，大幅降低操作时间并提高准确率。基于自然语言处理技术，“小勤人”可以与用户对话、交流，理解用户意图，检索准则、政策、法规内容，提供咨询服务等。综上，“小勤人”可以完成大多数的机械性、重复性工作，让财务人员可以从事更高级的分析与决策工作。德勤：财务机器人“小勤人”引

例智能财务技术概述1智能财务理论与实践的发展和变革也建立在对数据、算法、算力的应用和相关财会场景基础之上数据是财会工作的基础与核心要素以云计算为代表的算力技术，为高效处理海量数据与复杂算法提供了基本保障算法能够通过对数据进行处理，提升财会的效率和效果，实现和拓展财会职能及其价值一、智能财务技术概述上海国家会计学院自2017年起举办“影响中国会计从业人员的十大信息技术”评选活动，近2021—2023年评选结果如表所示。评选出的技术与数据、算法和算力三个要素紧密相关。一、智能财务技术概述智能财务数据技术2技术简介：狭义地说，大数据是以容量大、类型多、来源分散、存取速度快、总体应用价值高为主要特征的数据集合。更广义地说,“大数据”一词也可以指代大数据技术，即对狭义大数据进行采集、存储和分析，并从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的新一代信息技术和服务业态。按数据来源分类企业产生的数据人类产生的数据机器产生的数据按存储形式分类结构化数据半结构化数据非结构化数据一、大数据1大数据分类1大数据采集常用的数据采集方式包括:(1)数据抓取(2)数据导入(3)物联网传感采集2大数据预处理数据清理数据集成数据变换数据规约3大数据存储及管理大数据存储及管理是为了存储海量数据,建立相应的数据库以对其进行管理和调用的过程。4大数据分析主要指对通过前述步骤获得的数据进行观察与分析，发现其特征与规律的过程。常用的方法包括分类、回归、聚类、关联规则等。大数据分析及挖掘5大数据展现和应用企业一般会将数据进行可视化展现，适用于企业的经营决策、报告展示等场景，可以实时展示客户关注的各项业务指标和变化趋势一、大数据2大数据应用的关键流程存储海量数据大数据时代，企业日常运营中产生的数据呈指数级增长。大数据技术能够帮助企业应对大量数据存储的问题。处理多类型的数据大数据技术不仅能处理大量的简单数据，还能够处理文本数据、声音数据以及图像数据等复杂数据。处理速度快决策对数据信息的时效性要求更高，对数据生成和处理速度的要求也不断提高。大数据技术能够实时追踪事件并捕捉数据，并在极短的时间内将其纳入决策数据集中。挖掘能力强大数据中，并不是每一条数据都有很高的价值，真正有用的可能只是一小部分，或是海量数据中蕴含的潜在规律或现象。大数据分析技术能挖掘出海量信息中潜藏的价值并加以利用。一、大数据3大数据技术的特点大数据与物联网物联网技术扩大了数据源范围,为企业提供了可持续数据来源,且补全了线下数据和机器数据。大数据与云计算云计算为大数据搭建了更好的基础设施。云计算能够让百万台计算机进行运算，为大数据提供了廉价、可靠的算力支撑。随着saas的普及,海量数据可以共享到云端,更容易实现数据互通互联。大数据与人工智能大数据让人工智能获得“智慧”。基于大数据的使用，人工智能提升了对数据的理解与应用能力,使这些数据产生了新的价值,甚至能够完成以前人类和程序都无法完成的任务。一、大数据3大数据与其他技术的关系技术定义：中国人民银行在《区块链技术金融应用评估规则》中，将区块链定义为一种由多方共同维护，使用密码学保证传输和访问安全，能够实现数据一致性、防篡改、防抵赖的技术。简单地说，区块链就是一种去中心化且去信任的储存数据和信息的数据库。这种数据库使得参与系统的任意多个节点可以将全系统一段时间内的信息交流数据通过密码学算法储存到一个数据块中，并生成该数据库的指纹用于链接下个数据块并实现校验，以使系统内所有的参与节点可以验证记录的真实性。以网络购物为例，传统的网络购物活动中，店家和消费者通常都以淘宝或京东等电商平台为中介，交易信息在平台内部处理；而区块链的理念是要去除此类平台中介，直接在所有节点处记录该项交易，让所有参与者都可以在自己的账簿里查看该业务，参与该业务的记账工作。核心特征：去中心化/去信任；其他特征：开放性/独立性/安全性/匿名性。二、区块链1区块链的特点区块链系统共分成数据层、网络层、共识层、激励层、合约层和应用层六层，每一层负责不同的任务。二、区块链2区块链的基础架构区块链的核心技术：区块链的主要核心技术包括分布式账本、共识机制与智能合约等；分布式账本是一种在网络成员之间共享、复制和同步的数据库，在该数据库中储存着各交易者的有关信息。共识机制是通过系统内部某些节点的决断结果来判定交易的成功与否的一种机制，常见的共识算法包括PoW算法、PoS算法等。智能合约是一种以数字形式定义的合约。由于区块链内部各节点之间的信息不存在壁垒且高度独立，如果交易双方提供的信息是高度可信且透明的，那么在不存在第三方介入的情况之下，系统可以按照某些设定的规则自动进行交易，这保证了智能合约技术的可操作性。二、区块链3区块链的核心技术根据账本准入机制的不同，区块链可以分为公有链、私有链和联盟链。公有链。这是去中心化程度最高的一类区块链，任何人都可以参与其分布式账本的记账，所有的交易都在公开环境中进行。比较知名的公有链包括比特币、以太坊等。区块链分类私有链。与公有链相比，参与私有链记账工作的准入门槛较高。大部分私有链在公司或机构内部被应用，链内的各主体能在私有链内部自由地使用信息、完成交易，其节点数较少，追溯功能也更强。联盟链。联盟链在私有性上介于上述两者之间，常见于一些机构群内部。在联盟内经过授权的企业或机构能够根据联盟内设定的既定规则参与整体的共链信息也在权限内共享。典型案例包括R3、Hyperledger、金链盟等。二、区块链4区块链的分类

在财务信息管理上，区块链技术能够简化记账流程、优化会计计量、为报表使用者提供更实时的财务报表数据；在支付清算上，区块链技术能够提高结算效率、减少对支付中端的依赖性，辅助跨境结算等特殊业务活动；在价值链管理上，能够连接企业供应链上下游，为决策提供更高效的业务信息；在税务管理上，区块链电子发票的出现也能适应当前无纸化的税务体制改革。案例：德勤Rubix平台

德勤发布的Rubix平台中有一项名为Deloitte，spermaRee的应用。通过该应用，德勤可以和被审计单位的财务系统进行实时对接，建立一个全球性的分布式账本，利用区块链技术支持审计工作，在系统内对被审计单位的财务状况进行实时监控。在这种较高的财务安全性的支撑下，德勤的业务人员能够大大提高审计效率，减少审计过程中欺诈和灰色交易的发生，避免做出错误的审计决策。同时，在接入该平台后，被审计单位的内控质量也可以得到有效提升，其日常的所有交易活动都已经实时、真实地集中记录并储存在了财务系统私有链上。区块链具备不可逆性和时间戳功能，减少了虚假贸易、账目欺诈的可能性和对相关查验工作的依赖，也保障了企业财产的安全完整。二、区块链5区块链在财会工作中的应用技术定义：国际电信联盟(ITU)对物联网的定义为：物联网是通过二维码识读设备、无线射频识别装置、红外感应器、全球定位系统和激光扫描器等传感设备，按签定的协议，将任何物品与互联网相连，进行信息交换和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。作为一种特别的传输数据信息的渠道，具体而言，物联网可以涵盖获取信息、传输信息、处理信息与施效信息四个功能。获取信息：对信息的感知与识别

处理信息：对信息的加工过程

传输信息：将信息进行传递与运输施效信息：最终发挥效用的过程三、物联网1物联网的功能物联网通常包括三大层级，分别为感知层、网络层与应用层。应用层是整个体系结构中的最高层，用以满足终端用户的具体需求，是用户与物联网的接口，也是物联网系统中最为个性化的部分。应用层网络层则由各种网络传输系统与计算系统构成，包括物联网中间件和域名服务两大板块，负责将采集到的数据传输到信息系统与服务器中。网络层感知层属于整个系统的基础层，负责完成信息的采集与识别工作，利用传感设备将环境信息传输至系统内。感知层三、物联网2物联网的层级结构物联网的核心技术涵盖了其信息传输的完整机制，具体包括感识技术、通信技术、计算技术与管理技术。感识技术通信技术计算技术管理技术射频识别技术传感网微小化与灵巧技术无线射频识别技术无线传感网络微小化与灵巧化技术感识技术在获取信息之后，需要解决的问题是如何对海量信息进行进一步的分析处理，以得到更有价值、更有助于决策的新信息。计算技术通信技术与物联网传输信息的功能相呼应，将感识技术获取的信息传输到其他设备中，从而实现进一步的互联互通。通信技术在采集数据、分析数据的同时，还需要保证物联网系统整体的稳定运行，因此物联网系统需要辅以一定的管理技术.管理技术核心技术三、物联网3物联网的核心技术对于财务领域而言，物联网将对财务信息管理产生重大影响。物联网的发展联通了整个业务流程中的各个设备，有助于企业在产品的完整生命周期内实时掌握信息，以应对潜在经营风险，支持未来决策。案例：海尔“衣联网”生态海尔作为中国物联网生态圈开发的领头企业之一，正在极力推广自身的生态圈建设，试图利用自身的产品优势，完成将家用电器升级为物联网智能设备，再从物联网智能设备升级为网络社群的目标。从海尔旗下的“衣联网”生态中，可以观察到物联网在企业财务领域的发展潜力。从工厂制造端开始，以海澜之家为代表的生产厂商在物联网技术的协助下能够更加高效地完成物流工作，实现对工厂生产的智能管理，可以更加快捷地制订生产计划，减少信息不对称对生产端的影响。根据商业数据统计，物联网使收发货的效率提升了200%，人力成本下降了50%。而在门店端，利用物联网的零售门店能通过实时的销售数据更新来迅速调整库存比例，针对销售片区的顾客偏好做出对应的销售结构调整，从而减少存货积压造成的资金浪费。具体的商业实践也发现，这种衣联网的模式能有效提升销售门店的库存管理效率，有效改善企业的资金流状况。三、物联网4物联网在财会工作中的应用1.实现数据与图表实时报送2.简化数据信息，帮助管理者、投资者理解3.改善使用者的视觉感受数据可视化的工具可以大致分为两类。商业化产品，如Tableau、Qlikview、SAS、SApBusinessobject、IBMcognos、MicrosoftExcel等。可编程的开源工具，如R语言、python、processing等工具四、数据可视化1数据可视化的作用2数据可视化的工具本●弗莱(BenFry)在他的著作《可视化数据》里把数据可视化的流程分为七步:获取、分析、过滤、挖掘、表示、修饰、交互。为使该流程更易于理解，本书将这七步归纳为原始数据的转换、数据的视觉转换以及界面交互三部分。原始数据的转换包括获取、分析、过滤和挖掘四个步骤，可繁可简，主要取决于待处理对象的类型和复杂程度。01原始数据的转换数据的视觉转换，即将数据以可视化的图形、图表等方式显示的过程。数据的视觉转换包括表示和修饰两个步骤。02数据的视觉转换界面交互是在视觉转换基础上的改进步骤，它在图表的每个层次上给予用户选择权、操控权等，同时在三维视图中提供各种可能的视角03界面交互四、数据可视化3数据可视化的流程030201财务报表可视化在审计方面的应用主要包括结果性展示和探索性分析两方面。数据可视化可以把数据分析结果以更加简洁的方式呈现出来，图表更加美观，具有较强的可读性。通过市场分析可视化，企业可以及时了解和更新行业基本信息的实时变动情况(如规模、增长、领先者占有率等等)、产业链上下游企业的经营情况和重大变动、合作企业和竞争企业的经营情况和重大变动等信息，同时也有助于揭示现象、关系和趋势等，增加管理者的洞见。通过利用可视化分析，可以及时综合分析收入与成本等相关数据，并进行多维度多形式呈现，有助于提升财务预算的科学性、经济效益、人力物力资源的利用效率，有助于管理者分析和管控企业运营，找出企业运营过程中的矛盾，发掘其潜力，促进企业价值提升。审计分析市场分析财务预算分析四、数据可视化4数据可视化技术在财会工作中的应用智能财务算法技术3国家标准化管理委员会将人工智能定义为：利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和拓展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。自然语言处理技术主要用于自然语言的生成、分析与处理;知识图谱主要用于对知识的理解与推理生物特征识别技术识别使用者身份；OCR技术与计算机视觉主要用于识别并提取图片中的文字机器学习主要用于任务分析与决策流程自动化技术主要用于解决流程化、重复性工作的，通过与人工智能技术结合，也可以进一步提升其效率与应用范围人工智能人工智能生物特征识别技术定义中国电子技术标准化研究院的《生物特征白皮书》将生物特征识别定义为了进行身份识别而采用自动技术对个体生物特征或个人行为特点进行提取，并将这些特征或特点同数据库中已有的模板数据进行比对，从而完成身份认证识别的过程。预处理子系统匹配子系统采集子系统数据存储子系统主要系统一、生物特征识别技术1生物特征识别技术的主要系统

目前，生物特征识别技术在财会领域被广泛应用在移动支付客户端、超市、金融类App、银行等情景。用户只需利用人体特征进行身份识别，便可轻松完成各项业务。案例：支付宝支付宝(中国)网络技术有限公司是国内的第三方支付平台，是当前全球最大的移动支付厂商。2018年12月，支付宝发布第一代刷脸支付设备“蜻蜓”，从此开启了“刷脸支付”时代。开通刷脸服务后，商家可以通过扫描人脸来识别支付宝账户信息，并完成折扣核销、线下支付、预约订餐等业务。开通刷脸服务后，客户可以在开通了刷脸服务的商家处直接通过商家收银设备(或其他支持扫脸的设备)扫描人脸，而不需要输入支付宝账户和密码。一、生物特征识别技术2生物特征识别技术在财会工作中的应用光学字符识别技术OCR技术的应用最为广泛。光学字符识别技术是指运用扫描仪、数码相机等光学设备将纸质文档上的文字转化为图像，再利用算法把图像信息翻译成可编辑的计算机文字的过程。计算机视觉计算机视觉是使用计算机模仿人类视觉系统的科学。计算机视觉的目标是使计算机能通过二维图像认知三维环境信息，并能像人类一样提取、处理、理解和分析图像以及图像序列。计算机视觉技术主要包括识别技术、运动技术、场景重建技术和图像恢复技术等。0201文本区域检测预处理特征提取与数据库比对03二、光学字符识别技术与计算机视觉计算机视觉技术在财会领域中主要用于将影像文件转化成结构化数据，并进行测量、判断、核对和验证。会计核算方面，OCR技术可以获取票据结构化信息，自动审核会计原始凭证的重复、真伪及合规性等问题，并实现自动记账、价税分离等。财务报表数据采集方面，OCR技术可以实现快速数据采集，帮助银行、税务、审计等部门提高效率和准确度，构建自动化的信审系统。中兴新云票联系统在财务共享服务领域深耕十余年，中兴新云推出了新一代FOL财务云信息系统—企业实现财务共享服务、推动企业数字化转型的重要工具。财务云信息系统分为智能采集、报销&报账、财务运营、税务共享、资金共享和平台六类。其中智能采集系统中的票联系统用到了OCR技术。中兴新云票联系统可通过微信卡包或拍照识别等方式采集多类票据的信息，利用OCR技术获取票面结构化信息，集成税务局系统自动验真验重，无缝对接企业内部报销系统，提升财务工作效率。智讯财务报表OCR自动识别方案译图智讯已为安徽征信、北京金融资产交易所、黄河农村商业银行、绵阳商业银行、长安银行等多家企业提供财务报表OCR自动识别方案。该识别方案首先扫描财务报表，存储报表图像，利用OCR技术对表格和文字进行分析、校验和汇总结果后，导出Excel或CSV格式的文件。这些文件中包含着从冗长的财务报表中提取的重要信息，它们对于企业分析客户情况或银行识别客户风险等具有极大的使用价值，因此会被继续导入信审等系统，作为进一步分析的依据。1计算机视觉技术在财会工作中的应用二、光学字符识别技术与计算机视觉自然语言处理技术定义自然语言处理(naturallanguageprocessing，NLP)技术，指具备对人类语言进行识别、理解、分析、处理等能力的计算机程序或技术。NLP技术能够实现以自然语言交流为特征的高级人机交互，使机器能“阅读”或“聆听”所有以文字或语音形式记录的内容，并提供各种高层智能服务的基础和关键技术。人人差旅人人差旅可以通过NLP技术优化出差申请、报销等流程。员工在系统中可以使用自然语言发起出差申请，系统将基于NLP技术抽取用户的意图自动生成出差申请单；管理者对出差申请进行审批，通过NLP技术可以自动进行内审数据分析及疑似点风险控制。毕马威KIIS毕马威智慧之光利用自然语言处理技术，开发出了KIIS平台(智能人机交互解决方案)。KIIS包括智能问答、智能助理和领域专家三种典型的应用方式。智能问答可以用人类可以理解的方式回答客户的咨询智能助理可以协助企业高效处理各种日常业;领域专家能够利用系统内部的数据库和专业知识储备，将企业的过往业务记录与商业分析模型相结合，进行数据处理后，协助企业做出财务决策和风险决策。三、自然语言处理技术NLP技术在涉及文本的多种任务情景下有广泛的应用空间大语言模型可以利用其语言理解和分析能力，对经济活动进行分析和判断。大语言模型可以利用其强大的计算和分析能力，快速有效地进行会计数据处理。大语言模型可以利用其文本处理能力，组织和管理会计工作。大语言模型可以利用其分析和判断能力识别及应对财务风险。大语言模型可以帮助会计教育工作者和会计咨询人员提高工作效率。三、自然语言处理技术1自然语言处理技术的主要功能2自然语言处理技术在财会工作中的应用知识图谱的定义知识图谱(knowledgegraph，KG)由谷歌在2012年正式提出。知识图谱是一种基于图的数据结构，由若干节点和边组成，每个节点表示一个“实体”，每条边为实体与实体之间的“关系”。知识图谱本质上是把所有不同种类的信息连接在一起而得到的一个关系网络，展示了一种从关系的角度去分析问题的能力。当你使用搜索引擎时，是否注意到“相关搜索”栏中可能列出了更符合你需求的搜索词条？这就是知识图谱的应用场景之一。四、知识图谱知识体系构建知识获取知识融合知识存储知识推理核心是构建一个知识描述框架。这个框架定义了知识的类别体系、每个类别下所属的概念和实体、某类概念和实体所具有的属性，以及概念之间、实体之间的语义关系。知识融合主要应用于需要使用不同系统来源的知识的情景。知识存储指对获得的知识图谱进行存储。目前的知识图谱存储基本基于neo4j等图数据库。知识存储指对获得的知识图谱进行存储。目前的知识图谱存储基本基于neo4j等图数据库。知识获取是从海量的文本数据中获取结构化知识的过程。四、知识图谱1知识图谱的构建作为智能问答功能中最关键的技术之一，知识图谱构建的复杂知识体系使其能够根据问题从知识图谱或目标数据中找出用户问题的答案，并以最具亲和力的方式回答财务人员提出的关于准则、条例、数据查询等方面的问题。01图谱可视化技术可以帮助使用者对创投图谱中的公司发展情况、投资机构投资偏好等信息进行解读。决策支持02知识图谱可以进行信息的不一致性检查、预警组团欺诈、异常检测、客户关系管理、信贷审核投研分析等。金融03知识图谱可以协助使用者掌握账户交易情况，并通过账户、账户间交易、交易特征(交易时间、形式等)等信息挖掘循环交易网络。审计四、知识图谱2知识图谱在财会工作中的应用案例：阿里巴巴•藏经阁计划2018年4月，阿里巴巴联合清华大学、浙江大学、中科院自动化所、中科院软件所、苏州大学等五家机构联合发起藏经阁(知识引擎)研究计划，涉及领域为商品知识图谱、旅游知识图谱、客服体验知识图谱、安全知识图谱等。该计划可以提供从数据、信息、知识到知识服务的一整套技术平台化服务。案例：财务数据查询对话机器人金蝶云●苍穹基于知识图谱开发了财务数据查询对话机器人。当需要企业的财务数据、经营数据、业务数据时，可以通过RPA口令或自然语言阐述进行查询，并通过NLP技术转换成计算机语言，最终通过企业知识图谱提供答案四、知识图谱2知识图谱在财会工作中的应用机器学习的定义计算机利用经验改善系统自身性能的行为。机器学习研究的是计算机怎样模拟人类的学习行为，以获取新的知识或技能，并重新组织已有的知识结构使之不断改善。机器学习的一般流程可分为训练与预测两个阶段。训练指的是机器学习模型将历史数据通过机器学习算法进行处理后，获得特定参数；预测指的是在该机器学习模型的应用下，根据新的输入数据输出相应的结果(1)场景有显性或隐性的数据模式(2)该数据模式有泛化性，对现在和未来的数据都有良好的拟合能力(3)外界数据的规则和模式稳定不变五、机器学习1机器学习的一般流程2机器学习的应用条件主要类型

监督学习监督学习是在实践中运用最为广泛的一种机器学习方法，其目标是给定带有输入和输出数据的训练集合，使模型学习一个从输入到输出的映射。无监督学习无监督学习最大的特点是给定的数据没有输出，无监督学习的目标是挖掘数据中的有用信息，这种方法一般被应用在聚类或若干降维任务中。强化学习强化学习是一种序列数据决策学习方法，一般从与环境之间的交互中学习。五、机器学习3机器学习的主要类型智能会计引擎算法交易算法交易是在无人为干预的情况下，利用软件根据预先设定的交易标准(如时间、价格、交易量等)下达交易订单的过程。财务风险管理机器学习不仅可以描绘公司的真实财务状况，还可以预测外汇市场、银行流动性、通货膨胀和其他金融风险，为处理与预测财务风险提供强大的支持。供应链管理机器学习能够赋能供应链管理的各方面，如需求预测、市场趋势、贸易促销和新产品评估等。五、机器学习4机器学习在财会工作中的应用案例：人工智能信用风险评估系统

由于买卖双方的不确定性和交易风险的存在，信用风险在经济领域一直非常重要。2016年7月，百度与美国热情金融公司(zestFinance)合作开发了人工智能信用风险评估系统。该系统将机器学习与大数据分析结合，核心是利用人工智能挖掘大数据并开发信用评估模型，通过分析搜索方式、网页浏览习惯与客户行为模型等21个风险因素，确定个人信用等级并判断是否发放小额贷款等。案例：新加坡华侨银行

基于人工智能的智能专家系统，为预防金融风险提供了一个快速、完善的解决方案。2016年10月，新加坡华侨银行运用机器学习技术，大大提高了预测金融犯罪风险的准确率。通过人工智能技术“过滤”过去一年的企业交易大数据，同时将企业交易活动进行风险分类，可以提高辨别可疑交易风险的正确率。人工智能可快速处理巨量交易信息，准确评估金融交易风险，帮助企业制定科学的风险防范决策。人工智能不将每笔交易视为单独的活动，而是通过分析金融交易市场中的各项指标，如产品、客户与风险等，从这些相互关联的指标中找出反常的交易行为。五、机器学习4机器学习在财会工作中的应用机器人流程自动化（RPA）的定义机器人流程自动化(roboticprocessautomation，RPA)，又称为数字员工(digitallabor)，指通过使用用户界面层中的技术和功能，模拟并增强人与计算机的交互过程，完成基于一定规则的可重复性任务的软件解决方案。RPA可以嵌套在其他软件中运作，不会侵入和改变企业原有的IT系统，因此更具稳定性。非侵入式RPA能通过编程语言代替人工进行自动化任务处理，实现7×24小时不间断工作，降低了人力成本。自动化处理与执行RPA可以打通系统间的数据，通过触达ERP、CRM、Excel等软件跨系统协同RPA的特点RPA机器人可以模拟人的日常基本操作，例如鼠标点击、键盘输入、复制、粘贴等。模拟人的操作及交互RPA的执行需要有基于明确规则的脚本，适用于可被数字化指令触发的流程，能更好地减少人为失误。基于明确的规则RPA的开发不需要集成不同的系统，也无须使用复杂的编程语言开发简便六、流程自动化1RPA的特点数据检索与记录图像识别与处理平台上传与下载数据加工与分析信息监控与产出数据检索与记录图像识别与处理平台上传与下载数据加工与分析信息监控与产出数据检索数据检查数据筛选数据计算数据整理数据校验工作分配与交接出具标准报告基于规则决策信息发送与通知数据迁移数据录入OCR识别数据审查、分析上传下载六、流程自动化2RPA的主要功能如果将RPA和人工智能结合，利用RPA能够解决流程性重复工作优势的同时，辅以人工智能技术，就有可能解决其应用场景固定、执行模式单一、开发学习成本较高的问题。业界的前沿探索中，已经出现了将RPA与人工智能结合的智能流程自动化(intelligentprocessautomation，IPA)技术。这种技术克服了传统RPA难以处理复杂、非结构化、具有不确定性等问题的缺点，扩展了传统RPA的覆盖范围，进一步提升了流程自动化技术的使用价值。六、流程自动化3智能流程自动化财务机器人是RPA技术在财务领域的具体应用。对于现有的RPA使用者来说，使用RPA的驱动力主要是对成本和工作效率的考量。京东：自动录单RPA京东RPA已能承载京东商城“6·18”“双十一”等电商大促业务场景，能够全面接管京东及各商家重复度高、耗时多、易出错的人工操作。在京东集团内部，RPA为京东零售、物流、数科等业务版块提供了场景化的服务。比如物流售后环节，京东采用了自动录单机器人。当用户在京东下单后，京东物流自动将商品售后单据发送给供应商，用户可以与供应商联系。然而，京东的供应商和用户信息十分繁杂，依靠人工进行售后单据分发将耗用大量的人力成本。在采用自动录单机器人后，回单效率提高了15倍。过去每天只能完成约400个回单。而在采用RPA以后效率提升，每天能完成6000多个回单。六、流程自动化4RPA在财会工作中的应用智能财务算力技术4技术定义：云计算的概念于2006年8月在搜索引擎大会上被首次提出。美国国家标准及技术研究所(NIST)对云计算的定义为：一种可以实现无处不在、方便快捷、通过网络按需访问的可配置的共享计算资源池模型，资源在其中以最小化的管理开销、较快的速度被提供。云计算的特点：资源池化：物理资源的基础上，利用软件平台封装成虚拟的计算资源，突破了时间、空间的界限服务弹性：云计算资源的可利用程度是有弹性的，并不限于使用者自身持有设备的实际算力。企业在利用云计算时会按照自己的实际使用需求而按需租用，一般云计算服务的收费也都以使用量为基础。安全可靠：云计算的计算资源都集中储存在大型互联网数据中心，它在安保、基建等方面比大部分企业自己持有的设备更为安全稳定，因此能为服务租用者提供稳定的持续计算服务。一、云计算的特点云计算的核心技术虚拟化技术：云计算的核心技术，云计算系统的基础设施源于虚拟化技术。各种实体的异构硬件设备通过虚拟化，可以归集为统一的虚拟资源池，成为云计算服务商。数据储存技术：云计算的核心要素，云计算中的数据存储管理技术常采用分布式的存储方式，能够进行高效的读取与压缩，降低系统的运行负荷。节能技术：云计算服务商会利用服务器整合、数据副本管理等节能技术降低系统能耗，在不影响运行速度的同时合理降低自身的运行成本。云计算的分类：

私有云/公有云/混合云公有云是将虚拟化和云化的软件部署在服务商的数据中心内，租用服务商所提供