引领财资创新,助推金融转型

机器智能+未来财务:构建“数据+算法+场景”的财务赋能平台

一般而言,人工智能的四大构成要素是:海量数据、高性能运算能力、核心算法和应用场景。随着CNN、RNN等算法成熟和GPU/FPGA对计算能力的提高,算法和算力瓶颈已突破,数据和场景成为人工智能发展的关键。数据成为重要的企业资产,趋势已经开始显现。财资一家微信公号推出《机器智能+财务共享:数字化时代财务管理的自动化、智能化和平台化进化》系列主题文章,请持续关注。

文 | 董兴荣来源 |《财资中国|财富风尚》杂志2017年12月刊

财务管理、财资管理和金融服务都是数据交互的中枢,也是企业经营的大数据中心。通过“数据+算力+算法+场景”的叠加效应,能够帮助企业更好地决策,将复杂的分析嵌入到日常的管理和交易场景中,构建财务赋能平台,使日益复杂的工作变得更加自动化、智能化,提高财务效能。

未来,数据成了最重要的生产资料,计算是生产力,互联网是一种生产关系,算法成了未来最重要的流水线。

机器智能:ABCD技术赋能财务价值创造

互联网、信息技术与传统产业的跨界融合进入爆发式发展,尤其是借助A(AI,人工智能)、B(Blockchain,区块链)、C(Cloud,云计算)、D(Data,大数据)的技术赋能。

人工智能能够代替人脑执行任务,正在日益成为分析工作的重要组成部分。但AI只是认知计算领域发展过程中机器智能(Machine Intelligence,MI)的一部分,如数据科学、数据可视化、机器学习、深度学习、高级认知分析、机器人流程自动化(RPA)和自动机器人程序,等等。机器智能的构成要素还包括各种算法能力,它们能够改善员工绩效,让日益复杂的工作变得更加自动化、智能化,还能帮我们开发出模拟人类的思维和行动的“认知型智能体”。据德勤分析,推动机器智能趋势的有三大力量:指数式数据增长、更快的分布式系统、更智能的算法。

对于CFO来说,如果要引进机器智能技术,他们需要用新的思维方式对待数据分析,不能只把数据看作生成静态报告的工具,而是要建造巨大复杂的数据库,实现流程任务自动化、智能化。通过机器智能技术帮助财务部门由传统的追溯数据分析模式到系统推断预测模式,并且获取洞察,以洞察指导行动,创造价值。

如机器人流程自动化(RPA):软件机器人,或称自动机器人程序,可以通过模仿人类和软件应用交互的方式自动完成日常业务流程。企业正在开始使用RPA和认知技术,如语音识别、自然语言处理和机器学习,自动完成本来只有人类才能做到的感知和判断工作。通过应用机器学习、RPA和其他认知工具,帮助财务工作者发展深层次领域专家(例如各个行业、职能和地区),然后实现相关任务的自动化、智能化。

模式升维:共享、协同、赋能成为财务运营关键词

新环境下,CFO的职责范围发生了巨大变化,不仅仅只是解读以往财务表现并依此制订未来财务计划。经济环境瞬息万变、新竞争对手和颠覆性创新层出不穷,这些都要求CFOs更快速地洞悉当下的形势、挖掘前所未知的机遇,以提高运营效率,加快盈利增长。如何提升财务组织的敏捷性、预见性,以及帮助业务部门制定更明智的决策,成为CFO建设财务组织架构、管控模式的关键。如在财务领域采用认知计算,从面对的大量数据中获得洞察,来提升财务运营效率。

《机器智能+未来财务:构建“数据+算法+场景”的财务赋能平台》

▲图 财务领域即将全面采用认知计算(资料来源:IBM)

与此同时,通过构建“共享+协同+赋能”的智能财务体系,以面向未来财务和新运营范式。

共享:构建基于“能力+资源”的共享平台。财务共享服务中心、财务供应链模式、支付工厂、财资中心等,重新改造了财务管理体系和财资管理模式,实现财务管理和财资经营的日常交易、运营管理和价值创造的管理职能分开,重塑了资金与商业的连接。如财务共享服务中心是近十余年来受到高度重视并快速发展起来的创新财务运营模式。通过财务共享服务中心的建设,实现了从分散运营向集中高效运营的转变,从本质上是实现了类似会计工厂方式的集中运营作业,即将各个财务专业能力进行聚合和共享,并在这个过程中提升了运营效率,降低了成本,提升了风险管控能力。这种基于专业分工的大规模作业体现了规模效益,而在智能化模式下,通过机器作业对当下大规模人工作业的替代,特别是可以被高度规则化的作业,将由财务机器人来完成,其规模的价值将得到进一步的挖掘。此外,除了能力共享外,作为财金资源,通过资金的集中化管理,也将释放集中与共享的价值,如集团的财务公司,将集团各个成员单位的财金资源进行集中管理,进而成为集团的资金归集平台、资金结算平台、资金监控平台、金融服务平台。

协同:构建基于“生态+网络”的协同平台。对于传统行业来说,跨界是为了进行产业升级,协同是为了进行生态延展。供应链、产业链,其“链”上企业主要是“买卖关系”和“交易对手”,而随着技术发展和产业组织模式升级,“链”上企业形成网络协同关系,通过分工和协作,以及各自能力的相互赋能,而提升整个链条的核心竞争能力。如商业银行与平台企业的深度合作,连接赋能,互为平台、互为流量,共同服务平台上的企业和用户,深挖潜力实现规模效应和乘数效应。这促使商业银行从原来单一化、产品化的服务供给转向多元化、场景化的服务供给;从原来的单一获客模式转向适应生态链、产业链的批量获客方式;而互联网公司依托服务平台从用户端将服务延伸至银行的支付、融资、风控等核心业务。

赋能:构建基于“数据+智能”的赋能平台。“互联网”的本质是跨界、协同和赋能,随着海量数据的积累,计算能力的大幅提升,模型和算法的突破,互联网和各行各业纷纷进行深度融合,越来越多的商业决策将由机器智能自动完成。未来的财务借助机器智能的关键技术和核心能力,以及基于数据的优势,使得企业财务和金融形成了包括结算、融资、票据、投资、风险控制,以及财务公司运营、供应链金融、电商平台、产业交易金融平台等有机结合的智能化平台,并衍生出大数据分析和报告矩阵能力、获客和场景运营能力、商业洞察能力、智能风控能力、支付结算和批量交易处理能力、智能预测和现金流运营能力等等赋能平台。

组织变革:面向未来财务的“人工+机器人”的工作方式

财务机器人(RPA)是一种软件解决方案,可以模仿各种基于规则而不需要实时创意或判断的重复流程。RPA可以不间断地执行基于规则、“转椅式”运维的流程,它不仅比人类更快,还可以减少错误和欺诈的机会。简而言之,就是“像人类一样工作”、“把人类从机械劳动中解放出来”,让人类自由地开展更高价值的工作。

《机器智能+未来财务:构建“数据+算法+场景”的财务赋能平台》

▲图 财务机器人(RPA)的特点(资料来源:德勤)

智能财务机器人通过重新定义、分配工作,将财务共享中心人员从这些重复性的劳动中解放出来,通过将工作中的机械属性剥离出来,去完成更多具有创造性、挑战性、战略性等需要用心用脑的工作,获取更大的价值提升。一个机器人进程的处理速度往往是人类员工最快速度的15倍以上,而且它可以7*24小时不间断的工作,有接近80%的基于规则的流程可以被其代替,这使它成为一个超级员工。

最近的一项研究预测,到2025年RPA将取代16%的职位。虽然有人认为RPA会对低收入工人构成重大威胁,但实际上它可能会提高员工的满意度和参与度。一些研究表明,在员工得到的工作中,多达50%都是枯燥的、行政的、人力劳动密集型的、并非让人满意的工作,这些都是引入实施RPA的理想选择。随着技术加速进步,企业正在迎接一个新的时代:机器学习、机器工作。随着财务机器人不断应用到财务管理的各个领域,对财务组织和治理结构,包括建立整合人力和虚拟资源(例如机器人)的生态系统,形成“人工+机器人”的新工作方式,这些都将面临新的问题和挑战。

在最近的全球人力资源专家调查中,65%的受访者认为RPA是一个运营模式,它能够帮助企业引入一个主要处理纯交易活动的“数字化员工队伍”。大规模实施RPA将需要新的组织结构(例如,集中和分散的自动化团队和责任承担,解散或排除某些职能部门等)以及适应现有的组织结构(例如,部门能力范围和团队敏锐性的变革)。

虽然一些职能和角色将彻底改变或完全消失,但是新的角色也会出现,例如管理调度和流程监控的“机器人控制者”,以及在应用程序更改时维护建模流程的“流程机器人开发者”,而在问题和状况出现时,流程机器人开发者还可担当机器人控制者的第一个联系人。

《机器智能+未来财务:构建“数据+算法+场景”的财务赋能平台》

▲图 财务机器人(RPA)的带来的新角色和责任(资料来源:德勤)

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