大数据时代，财务领域的自动化、数字化和智能化为企业经营管理注入新动力，而技术与财务的结合又为企业指出新方向。

RPA-机器人流程自动化，可以模拟人的操作，有强大的数据整合和管理能力。原本的业务流程中，海量数据分散在多个系统中，不好找、不好管、不好分析。而RPA可以将数据提取出来并在数据分析的基础上结合AI进行智能决策，再基于决策结果进行处理。整个流程清晰可追踪，敏捷快速，让业务效率得到质的提升。

01 业务敏捷

在简单的工作中，RPA可以极大地增强人类员工处理业务的能力和效率，并最大化地提升工作交付成果质量。

但随着业务需求的变更，RPA需要处理更复杂的非结构化业务流程，那么RPA就需要在不断测试和实际工作中优化提升。

这时可以让RPA在完成各项任务之后，采集相关数据并形成闭环反馈，实现模型算法的高频迭代，实现基于历史数据和经验积累的模型训练加载、运筹调度和一键部署。这样，借助AI，RPA可以以一种更准确、快捷、高效的方式实现业务拓展。

例如，在传统的财务会计中，应付账款和应收账款的处理需要检索数万个当前结算细节并手动处理，人工智能技术的应用可以大幅减少手工作业并降低错误率，从而最大化提高工作效率。

RPA自身也有一定的敏捷性，这在维护RPA时也有所体现，从而可以更好地结合业务需求进行优化。

例如，一个小的业务变更不必像传统应用一样，需要业务人员将待修改的需求提交给IT开发部门，IT开发部门再来设计、开发、测试，一整套流程走下来耗时耗力。

由于RPA的易用性，在一定的管理许可下，业务人员可在自行维护、提交，代码审核后发布上线。这样一线员工就可以根据业务的调整情况，随时更改机器人的配置和处理规则，以满足自己的操作需要。

02 流程敏捷

RPA可以自动将数据搬运到Excel、系统、应用任何一处用户想达到的地方，同时RPA还可以自动搜集整个业务流程各个环节的数据，再通过云、大数据、AI等工具对这些数据进行深层次加工，生成有利于改善业务流程、优化企业运营的数据报表。这就形成了从流程定义、再到流程挖掘的数据闭环。非结构化数据业务是企业最费时费力的业务流程，这也是实现数字化转型的难点所在之一。

基于规则的业务，如核算、生产、数据搜集等都非常容易实现自动化；而像客户服务，这种需要人为干预的业务想实现从SoR（记录系统）到SoE（参与系统）的业务流程自动化就变得相当有难度。

因此，在实现非结构化数据业务自动化转型时，便少不了像OCR、AI、ML等智能技术的支持，对业务流程进行自动学习、拆解和重构等。

对于财务来说，RPA可以将分散于生产经营的各环节、不易量化的数据，汇总成为显性数据与知识。但是不能只把这些数据看作生成静态报告的工具，更重要的是建造巨大复杂的数据库，并引进机器智能技术，实现流程任务自动化、智能化，

快速解决流程效率滞后的核心问题，使财务人员更加专注核心业务经营战略及分析的高层管理，以敏捷方式打造一个技术赋能、面向未来的财务团队，塑造企业组织全局数字化变革的重要力量。

从智能会计核算到财务管理专业专家系统，再到内部控制评价的神经网络，财务部门正在从业务发生到财务分析实现全流程数据管理自动化。

03 决策敏捷

数字经济下的市场竞争，其本质在于以最快速度化解复杂系统的不确定性，提高资源优化配置效率，关键在于如何实现科学决策、精准决策、高效决策。

为此，很多企业纷纷开始将智能决策系统应用于生产运营的各个环节，帮助管理和作业人员做出更高效更正确的决策。

智能决策系统由人机交互系统、模型库系统和数据库系统组成，综合利用大量数据，有机组合众多模型，通过人机交互，辅助各级决策者实现科学决策的系统。

以财务为例，在实现智能核算、智能管理的基础上，智能财务的核心功能将发展到智能决策领域，它是人机高度融合的智能处理平台，

即财务管理中出现的智能活动，如分析、推理、判断、构思和决策等，将由以计算机为主的人机融合系统共同来完成，并且随着发展的深入，系统将不断扩大、延伸和逐步取代部分人类财务专家在财务管理中的活动。

DIS（Digital Intelligence Systems）的白皮书指出，“通过适当的大数据分析中使用RPA可以确定可改进和优化的可行任务。将RPA的真正价值体现在将大量原始数据转变为可以理解的模式以进行机构决策的过程中。

当机器人真正步入智能化，它的自然语言识别能力趋于完善，非结构化数据处理和基于假设的预测分析将变得可靠，而它不知疲惫地自我学习，将能够基于企业战略不断快速调整决策建议，使企业效率提升，如虎添翼。