后疫情時代，不少企業(yè)期望通過財務智能化轉型提升經(jīng)營效率，降低財務整體運營成本，加強對企業(yè)風險管理的數(shù)據(jù)支持，提高應對市場變化的能力。

然而，對于企業(yè)而言，盡管構建財務共享服務中心（FSSC）優(yōu)勢明顯，但實現(xiàn)財務智能化光靠FSSC還不夠。

如今，RPA在企業(yè)財務領域的應用越發(fā)成熟。而RPA與AI相結合，則進一步加速了智能財務的發(fā)展。

因此，越來越多企業(yè)開始通過應用RPA+AI助力財務智能化，實現(xiàn)降本增效。

01

RPA打通異構系統(tǒng)間“數(shù)據(jù)孤島”

隨著企業(yè)信息化程度的不斷加深，企業(yè)內部的異構系統(tǒng)越來越多，系統(tǒng)自身的獨立性越來越強，系統(tǒng)間的關聯(lián)性卻越來越弱。

由此產(chǎn)生了大量異構系統(tǒng)的“數(shù)據(jù)孤島”。

而財務流程處理通常涉及多個異構系統(tǒng)。由于業(yè)務量較大，跨系統(tǒng)手動搬運數(shù)據(jù)，不僅影響效率，人員占用高，還極易出錯。

RPA出現(xiàn)后，財務機器人可針對業(yè)務內容和流程特點，以自動化替代手工操作，跨系統(tǒng)跨平臺處理數(shù)據(jù)，快速且不易出錯，輔助財務人員完成大量單一、重復、繁瑣的基礎業(yè)務，從而提高財務處理效率和質量，減少財務合規(guī)風險。

02

智能OCR識別非結構化數(shù)據(jù)

信息化系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)分為：

• 結構化數(shù)據(jù)（表格、數(shù)據(jù)庫等）

• 非結構化數(shù)據(jù)（文本、圖片、視頻、語音等）

非結構化數(shù)據(jù)其格式復雜，標準多樣，且在技術上非結構化信息更難標準化和理解。

RPA在數(shù)據(jù)采集方面有著強大功能。盡管如此，由于RPA沒有思考能力，更適用于處理標準化、結構化的數(shù)據(jù)。

而借助AI-OCR這雙慧眼，RPA可利用AI的自主學習和認知能力，識別更加復雜的非結構化數(shù)據(jù)，將其轉化為計算機可以理解的結構化數(shù)據(jù)，更好地在各個業(yè)務系統(tǒng)間進行結構化數(shù)據(jù)和非結構化數(shù)據(jù)的有效收集整合。

UiBot Mage

三大AI能力

• 文字識別（讓RPA識別文檔、票據(jù)、表格、圖片中的文字）

• 文本理解（讓RPA理解文本的內容并做出決策）

• 人機對話（讓RPA和人進行自然語言交互）

四大核心優(yōu)勢

• 內置OCR、NLP等多種適合RPA機器人的AI能力

• 提供預訓練模型，無需AI經(jīng)驗，開箱即用

• 與Creator無縫銜接，通過拖拽即可讓機器人具備AI能力

• 適用于財務報銷、合同處理、銀行開戶等多種業(yè)務場景

03

RPA+AI在財務領域的應用

企業(yè)財務票據(jù)處理面臨3大痛點：

• 票據(jù)種類多數(shù)量大

• 報銷單據(jù)難以識別

• 票據(jù)處理時效性要求高

如何使用UiBot Mage自動處理財務票據(jù)？

以零售業(yè)財務對賬為例：

門店銷售的商品需要客戶在商場付款臺進行支付，完成支付后把第二聯(lián)交回門店。商場和門店會定期通過POS機的刷卡記錄進行結算。

在這一流程中，門店要對系統(tǒng)里的銷售記錄和實際支付金額（即小票金額）進行對賬。數(shù)據(jù)繁多，人工核對工作量大。

UiBot Mage解決方案

1、將小票掃描成電子版。

2、通過OCR識別電子版小票，抽取日期、銷售金額等關鍵信息。

3、將OCR識別好的信息與系統(tǒng)里的銷售記錄進行對賬。（即使一張小票內含有多件商品的銷售記錄——如6張小票對應10條銷售記錄，RPA+AI機器人也能準確進行對賬）

4、機器人將小票和銷售記錄完全對齊的條目標記為綠色。人工只需處理極少數(shù)沒有對齊的賬目即可，極大減少了人工核對的工作量。

UB Store財務RPA解決方案，致力于為企業(yè)降低成本，提高效率，優(yōu)化流程。通過量身打造平價優(yōu)質的RPA+AI解決方案，全方位保障交易各項環(huán)節(jié)，讓客戶真正體驗到“方便、安全、專業(yè)”的高性價比交易，使更多的企業(yè)財務人員享受到RPA機器人、流程自動化帶來的紅利。