财务AI对CFO数字化工作至关重要

现在大多数财务团队都使用RPA提高效率，但RPA只能自动化简单、可重复的任务;它不能自动化提高业务敏捷性和效率所需的复杂流程和工作流。增加人工智能驱动的技术和工具为财务提供了更高层次的自动化，但首席财务官必须确定最合适的技术和工具用例．

由人工智能驱动的自动化使金融走上了Gartner所说的“hyperautomation——整个过程，而不仅仅是任务，都是自动化的。用AI补充RPA是发展自动化任务类型(从基于规则到基于判断)和自动化范围(从任务到流程编排)的关键步骤。

Gartner高级董事分析师亚历杭德拉•洛萨达(Alejandra Lozada)表示:“首席财务官需要一种全面而长期的方法来应对超级自动化。“以零敲碎打的方式进行超自动化选择的组织将难以扩展这些计划。整体重点必须是使用多种超自动化技术的架构阵列来实现流程的编排。”

金融AI用例

超级自动化最终将使财务团队能够自动化和编排多个端到端流程(例如，从记录到报告，从订单到现金)，以推动功能改进。Gartner咨询副总裁理查德•里斯表示:“但许多金融部门和领导者还没有规划出通往超级自动化的道路，他们必须首先定义金融人工智能的用例。”

近期人工智能启用的最佳候选者是需要判断并涉及非结构化、不稳定和高速数据的动态过程。例子包括遵守新的会计准则，审查费用报告和处理供应商发票。

对于那些仍然希望确定自动化领域的人来说，可以根据底层任务和数据的性质来分析财务流程，具体来说:

• 的人类的判断水平参与一个过程的技术可以:
• • 模仿财务流程以提高效率。
  • 使团队提高过程效率。
  • 增强流程以增加业务敏捷性。
  • 增强人类的判断力，以更创新地执行流程。
• 的任务配置文件，这可以是常规的、基于规则的和可预测的(如账户对账)，也可以是基于判断的动态的和临时的(如解释租赁文件)。
• 的数据概要，可以是结构化的、稳定的、低速度的(如季度客户交易数据)，也可以是非结构化的、不稳定的、高速度的(如音频/视频文件、推文)。速度是衡量数据进入的速度有多快，而数据的稳定性/波动性是指数据在系统中的持久性。

值得注意的是，增强流程的成本要高于模拟流程的成本，因为需要更多的技术，并且技术的组合是复杂的。但好处也更大。增强端到端流程不仅为自动化提供了更广泛的机会，也为流程创新提供了更广泛的机会。

金融人工智能的关键自动化工具和技术

选择正确的金融人工智能解决方案或解决方案的组合可能很困难，首席财务官应该与他们的IT基础设施团队合作，构建多种技术相互补充的集成技术路线图。Lozada说，路线图可以包括以下要素。

1. 战专注于为不具有集成接口的应用程序自动化人工任务集合，例如从一个应用程序复制信息并将其粘贴到另一个应用程序。RPA平台使用多种技术，包括操作系统应用程序编程接口、光学字符识别和图像识别。
2. 集成平台，例如iPaaS(集成平台即服务)，在不需要人工参与的情况下，通过软件系统有效地编排一系列交互。
3. iBPMSs(智能业务流程管理套件)提供了一个更快、更敏捷的开发环境，同时继续关注企业范围内的流程发现、可视化和监控。iBPMS将低代码应用程序开发、集成平台和流程工作流组合到一个包中。

内置工作流——由软件即服务(SaaS)和商业现成软件提供的功能——是自动化路线图的一部分，但不是RPA的补充。

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金融领导者的下一个超级自动化步骤

超自动化战略不是一个“设定好就忘了”的活动。它是一种积极主动的整体努力，以优化或转换流程，并推动可扩展的、有弹性的和可适应的自动化。有效地选择和组合自动化选项:

1. 与您的IT基础设施团队合作建立一个集成的技术路线图，其中多种技术，如iBPMS, RPA和ERP解决方案相互补充。不要选择插件解决方案来改进单个流程。
2. 从金融人工智能中获取快速胜利。应用RPA作为短期解决方案，以快速自动化高容量和重复性的人工任务。选择不需要复杂集成和不频繁更改的任务。
3. 重新设计和优化长时间运行的流程。并非所有传统工艺都需要数字化。利用自动化映射作为重新设计现有流程并确定冗余和现代化范围的机会。
4. 构建跨平台集成。当无法避免集成需求，且涉及基于云的平台的跨应用程序集成是优先事项时，请使用iPaaS。
5. 对供应商的解决方案进行尽职调查并确定现有的RPA供应商是否正在发展他们的解决方案，以结合人工智能技术。例如，一些RPA供应商与iBPMS提供商合作，以集成他们的RPA平台并提供端到端流程自动化。