根据Gartner报告显示，到2021年，智能机服务将被主流采用，大公司采用30%；到2020年，使用认知学和统计设计的人工智能项目的组织将获得4倍于其他组织的成功概率。人工智能在创造巨大商业价值的同时，也在影响行业价值的转移。

自动化技术改善了流程，提高了运营效率，与此同时，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。RPA＋AI的完美组合，好比是“肌肉”和“大脑”的关系，促使财务管理和金融服务向数字化、自动化和智能化发展。

目前，支持企业将数据自动化技术从数据中心和ERP系统向企业复杂的运营流程拓展的技术已日趋成熟。具备“数据访存和响应”能力的聊天机器人、自然语言处理和机器学习正迅速成为解决业务流程中特定需求的常用工具。技术驱动型智能自动化领域的先驱企业纷纷采取战略性举措，以平衡所获得的运营效率与员工队伍正在发生的变化。

任何特定流程所需的自动化程度因流程任务性质而异。基础自动化适合于基于规则的重复性任务，这种任务不仅具有结构完善的活动，而且从高度结构化的数据源中提取了清晰定义的规则，同时还使用能产生直观、可衡量结果的系统。理想情况下，最适合基础自动化的流程当属容量高、周期长的流程，这种流程目前遇到的瓶颈或痛点是需要具备高可视性，而且要由数字化触发器启动，并由数字数据提供支持。

高级自动化适合于更为复杂的任务。人工智能解决方案用于自动执行基于非结构化和结构化数据组合的任务，通常是涉及多个系统或海量数据的活动。这些流程所包含的活动往往利用庞大的知识数据库，但是所采取的每个行动都基于特定的数据和预定义的结果。最适合高级自动化的流程是那些需求波动较大的流程，因为自动化系统可以进行扩展，能够轻松适应原本要靠改变人员配备才能应对的情况。

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。智能商业时代，数据成了最重要的生产资料，计算成为生产力，互联网是一种生产关系，算法成了未来最重要的流水线。

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。

数字技术正在解构并重组经济与商业，这给财务人和财务组织带来了机遇。数字化、智能化、平台化……这些在商业模式探讨中经常提及的词汇对财务领域究竟带来了哪些影响？它们将塑造出怎样的财务组织？

《未来财务20讲》思维课详细阐述了数字技术对财务组织的影响、领先企业的财务组织构建和人机协同的财务组织形态，并对财务人必须具备的十一大能力进行了系统梳理。

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