机器智能＋未来财务：构建“数据＋算法＋场景”的财务赋能平台

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，大数据）、D（Data）的技术赋能。

人工智能代替人脑执行任务，逐渐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，还能帮助我们开发出模拟人类思维和行动的“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。企业逐渐开始利用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，可以帮助财务工作者发展为深层次领域专家（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（图3）。

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，让人类员工有时间完成更多具有创造性、挑战性、战略性的需要用心用脑的工作，获取更大的价值提升。一个机器人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小时不间断地工作，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会对低收入员工构成重大威胁，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，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）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）。

“数字化员工队伍”的搭建将会带来组织结构和人员结构的调整，比如，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。一些职能和角色虽然将彻底改变或完全消失，但是新的角色也会出现，例如管理调度和监控流程的“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（图7）