“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。

財(cái)務(wù)管理，正邁入一個“人機(jī)協(xié)作，智能分工”的全新時代。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，越來越深入。

然而，來自特許公認(rèn)會計(jì)師公會（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？

識別票據(jù)效率提升30倍

每個企業(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間成本，防止重要票據(jù)丟失；原來需要登錄電子稅務(wù)局增值稅發(fā)票驗(yàn)真系統(tǒng)，現(xiàn)在改為直接自動快速驗(yàn)真，不用在每張發(fā)票校驗(yàn)時都輸入校驗(yàn)碼。”上海舒問企業(yè)管理咨詢有限公司總經(jīng)理黃俊頲說，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小時的自助交收票據(jù)服務(wù)，當(dāng)中批量掃描識別并自動填單。“為財(cái)務(wù)人員在交收票據(jù)過程中點(diǎn)數(shù)、掃描、票據(jù)真?zhèn)巫R別及票面信息核對等工作節(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。

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

“原來每個月單錄入增值稅發(fā)票的工作，就需要4個稅務(wù)會計(jì)工作一周時間才能完成；現(xiàn)在，在人工智能多票據(jù)混合切割識別服務(wù)的幫助下，識別包含增值稅發(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天時間，效率提升10倍以上。”跨越速運(yùn)財(cái)務(wù)高級產(chǎn)品經(jīng)理蔡建珊說，這節(jié)約了90%的人力成本。

從“小時”級壓縮到“秒”級

票據(jù)識別的難點(diǎn)，在于票面信息的干擾因素多。

“從票據(jù)本身而言，會存在字體模糊、印刷錯位、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)行識別時，票據(jù)影像也會存在模糊、過曝過暗、背景復(fù)雜等情況，以上干擾因素都會影響票據(jù)的識別準(zhǔn)確率。”睿琪軟件CEO徐青松說。

財(cái)務(wù)票據(jù)的樣式過多，也極大增加了識別的難度。徐青松解釋，雖然每個省的增值稅發(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)致識別困難。

“智能票據(jù)識別平臺上線半年時間，已經(jīng)準(zhǔn)確識別超過5000萬張發(fā)票。”徐青松說，深度學(xué)習(xí)的過程就是一個“見多識廣”的過程。計(jì)算機(jī)需要見過海量的、各式各樣的票據(jù)，才能在遇到任何票據(jù)時都能夠準(zhǔn)確識別。正是這個數(shù)據(jù)逐漸的迭代過程，才使得目前智能票據(jù)識別平臺的實(shí)際應(yīng)用準(zhǔn)確率達(dá)到95%以上。

“當(dāng)然，目前系統(tǒng)的識別準(zhǔn)確率還無法達(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、過路費(fèi)票都采用熱敏打印技術(shù)，一段時間過后，票據(jù)上的字體就會淡化，字體顏色變得很淺，這種情況往往人眼識別都比較吃力，此刻，計(jì)算機(jī)自然也較難準(zhǔn)確識別。”徐青松說。

聚焦于更高價值的財(cái)務(wù)活動

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)的多個應(yīng)用點(diǎn)提供很好的效率提升，發(fā)票識別只是其中一個點(diǎn)的應(yīng)用，語音識別、機(jī)器翻譯等都能在費(fèi)用報(bào)銷這個場景發(fā)揮價值，例如海外發(fā)票的翻譯。”周軍贊說。

財(cái)務(wù)人員，在這場人工智能變革中，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)人員聚焦于更高價值的財(cái)務(wù)活動。”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，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)研究院副院長歐陽日輝認(rèn)為，財(cái)務(wù)人員需要更多地參與業(yè)務(wù)經(jīng)營活動，管理會計(jì)地位上升，通過預(yù)算管理、業(yè)績考核、運(yùn)營分析的方式，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。

歐陽日輝表示，這對高校人才培養(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)，對未來的發(fā)展趨勢還要有較好的把控，才能培養(yǎng)出符合市場的人才；課程體系和教學(xué)目標(biāo)需要實(shí)時調(diào)整；教學(xué)和實(shí)訓(xùn)密切結(jié)合，不僅教授理論知識，還要創(chuàng)造機(jī)會讓學(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。

【來源：科技日報(bào)】