“人机协同”是指将人工智慧与机器智能相结合，由两者共同完成计算、分析以及各项具体任务的执行的工作模式，是企业从大量应用RPA向运用高级人工智能的关键过渡。接下来，我们将以某省级电力公司财务核算业务为例，阐述电力企业如何构建财务核算智能化管理模式框架，并在此框架下重构典型业务场景的。

建成端到端财智共享一体化平台

该省级电力公司自2005年SAP-ERP管理系统实施上线以来，遵循总部关于财务集约化工作核心要求，结合公司自身发展管理需求，基本建成以SAP、财务管控系统为核心的端到端财智共享一体化平台，具备安全、高效、智能等特征。2017年公司财务部制定智慧财务运营行动方案，通过研究大数据、人工智能、物联网、云计算及区块链等新技术的推广应用，促进预算管理、成本控制、服务提供、财资管理、业财融合、企业发展等业务模式的转型升级。

但目前财务人员仍需耗费大量时间在凭证扫描、报销审核等重复性工作，且业务人员提供原始凭据存在不合规现象导致财务人员浪费大量时间开展稽核工作。针对这些问题，急需通过人机协同模式来提升财务工作效率，让财务人员从低价值的重复性工作中脱离转而开展高价值财务工作。为此，特选取已有较好自动化基础的财务核算工作作为人机协同模式的应用试点，在成熟后可进一步将人机协同模式推广至公司其他财务管理工作中，保障和助力财务管理转型升级。

在整体管理框架下，为实现财务核算智能化管理模式，需要遵循以下五个步骤：

一是业务需求识别。利用需求识别矩阵逐层拆解财务核算的各级流程、工作内容，结合机器智能技术解决方案，识别流程智能化应用场景，并对应用场景进行细化设计，洞察业务痛点，分析每个场景中可从完全人工改造为人机协同的工作内容及改造构想，并简要分析构建机器智能所需具备的算法能力,进一步验证应用场景的落地可行性。

二是知识数据储备。梳理训练人工智能应用所需的数据及专业知识。综合参考业务管理需求与技术实现可行性，框定数据样本范围，并收集全量样本数据，完成数据筛选、清洗与整理工作。

三是数字化技术应用需求分析。根据价值驱动因素、技术适应性、流程复杂程度、风险评估结果、业务实施能力等明确识别出的业务场景的技术应用需求。

四是人工智能应用开发及测试。根据前序业务需求识别结果设计机器学习算法、模型，再进行有效数据样本切割、训练、测试，不断调校、完善模型。

五是场景落地及迭代优化。经过初步训练和调校的人工智能应用原型还需再经历前端设计、模型测试等环节，而后可进入场景落地实施及迭代阶段。

财务核算智能化管理模式在企业中的应用场景展示

依据财务核算智能化管理实施路径，该公司利用需求识别矩阵逐层拆解财务核心业务模块及相应工作内容，结合机器智能技术解决方案，识别流程智能化应用场景。接下来，对应用场景进行细化设计，洞察业务痛点，分析每个场景中可从完全人工改造为人机协同的工作内容及改造构想，并简要分析构建机器智能所需具备的算法能力与训练机器智能所需的数据/信息源，进一步验证应用场景的落地可行性。在整个过程中，核心创新是需要根据应用场景中人工智能的核心工作任务，设计机器学习算法、模型，再将有效数据样本按一定逻辑比例分为训练集与测试集，利用训练集数据样本对各类机器人模型进行训练，利用测试集数据样本检验模型训练成果、测试机器人完成工作任务的准确率，进一步调校、完善模型，不再是单纯放置固化规则的机器人。

业务核算工作可划分为业务申请、单据签批、扫描复核、支付记账四个步骤，综合参考业务分析成果及财务领域人机协同典型应用，可识别出以下人机协同财务核算应用场景：业务申请环节有付款申请信息智能校核场景，单据签批环节有附件影像信息智能识别、单据附件信息综合判定、报销数据自动计算及告警三个场景，扫描复核有业务规范智能查找推荐、业务单据/附件信息高级智能复核两个场景。

初步锁定潜在场景后，根据工作内容分析，当前以标准化程度较高、业务复杂度适中、合规性要求较高、技术实现难度较低等特征选取“付款申请信息智能校核”、“附件影像信息智能识别”场景为示例，验证人机协同模式下财务核算智能化管理框架的可行性。

影响财务核算智能化的关键因素是什么？

企业在开展财务核算智能化管理模式研究过程中，需注意以下三个关键要素：

一是分析现状，构建企业财务核算智能化管理框架。通过现状分析，可以了解企业自身构建财务核算智能化管理模式所具备的条件及仍存在的问题。在此基础上，可对框架各层内容开展具体设计：

基础支撑层：实际开展财务智能化核算工作时，需整合流程、人才、系统、数据等多方面资源，战略性储备智能技术与解决方案能力，共同支撑人机协同机器人的研发与人机协同工作场景的落地。流程方面包括对财务核算业务流程、人机协同流程、专项工作办法、行业规划准则等的更新、维护及管理，人才方面包括对人机协同技能、人机协同岗位、数字化知识储备等的管理，系统方面包括对各类财务相关系统的改造优化，数据包括会计凭证信息、合同信息、重要单据信息等的接入及安全管理。

智能技术层：智能技术的核心能力（包括底层模型、算法的储备，如机器学习、深度学习等），以及典型解决方案（如计算机视觉、文本语义分析、虚拟服务助手等），分析每个业务流程中人与机器各自擅长的内容与应当承担的职责，寻找业务与技术的契合点，依据实际业务需求研发人机协同机器人。

综合应用层：根据梳理的业务流程，再结合机器人的能力、优势，确定财务核算业务人机协同工作场景。

二是优化流程，重构企业财务核算应用场景。企业需逐层拆解财务核算业务，对财务核算业务流程各环节进行梳理、优化，确定哪些环节存在人机协同需求，即在应用人机协同模式后，哪些环节工作效率可得到较大幅度提升；并需持续跟踪数字化新技术最新应用发展动态，形成有效技术筛选机制，寻找业务、技术契合点；在明确业务需求及技术支撑后，重构流程，搭建财务核算智能化工作场景，明确场景中人与机器各自职责，研发不同场景所需的人机协同机器人，并根据机器人训练成果，对植入机器人后的财务智能化工作场景进行宣贯，令员工熟悉和掌握新的智能化工作流，与机器协同配合，高效完成财务核算工作。

三是敏捷迭代，支撑核算智能化管理模式良性运转。在已成功开展典型应用场景重构后，企业可根据自身实际不断拓展业务场景应用，注重分层应用差异化管理，改变传统财务闭环管理为互动管理，实现从“财务型”向“智慧型”财务管理的转型升级，运用财务管理“升级版”提升企业实战竞争能力；在此基础上，还需开展流程及标准完善，支撑人机协同模式良性运转，包括对人机协同流程、专项工作办法等的更新、维护及管理，使其始终符合企业自身的智慧财务管理理念，支撑核算智能化管理模式良性运转，最终助力企业开展财务数字化转型。

来源：管理会计创新研究平台

（责任编辑：韩福恒）