如今，RPA在企業財務領域的套用越發成熟。而RPA與AI相結合，則進一步加速了智能財務的發展。
套用RPA+AI助力財務智能化，實作降本增效，將是引領企業財務變革新趨勢。
01
打通財務異構系統間「數據孤島」
隨著企業資訊化程度的不斷加深，企業內部的異構系統越來越多，系統自身的獨立性越來越強，系統間的關聯性卻越來越弱。
由此產生了大量異構系統的「 數據孤島 」。
而財務流程處理通常涉及多個異構系統。由於業務量較大，跨系統手動搬運數據，不僅影響效率，人員占用高，還極易出錯。
RPA出現後，財務機器人可針對業務內容和流程特點，以自動化替代手工操作，跨系統跨平台處理數據，快速且不易出錯，輔助財務人員完成大量單一、重復、繁瑣的基礎業務，從而提高財務處理效率和質素，減少財務合規風險。
財務資訊系統中的數據通常分為：
結構化數據（表格/數據庫等）
非結構化數據（文本/圖片/影片/語音等）
非結構化數據其格式復雜，標準多樣，且在技術上非結構化資訊更難標準化和理解。
RPA在數據采集方面有著強大功能。盡管如此，由於RPA缺乏思考能力，更適用於處理標準化、結構化的數據。
而借助AI的OCR這雙「慧眼」，RPA可利用AI的自主學習和認知能力，辨識更加復雜的非結構化數據，將其轉化為電腦可以理解的結構化數據，更好地在各個業務系統間進行結構化數據和非結構化數據的有效收集整合。
RPA+AI能夠切實打通管理系統建設的「最後一公裏」，幫助財務數據和業務數據的實作互連，實作數碼化賦能。
UiBot Mage
三大AI能力
四大核心優勢
02
RPA+AI財務套用場景
企業財務票據處理面臨3大痛點：
如何使用UiBot Mage自動處理 財務票據 ？
以零售業財務對賬為例：
門店銷售的商品需要客戶在商場付款台進行支付，完成支付後把第二聯交回門店。商場和門店會定期透過POS機的刷卡記錄進行結算。
在這一流程中，門店要對系統裏的銷售記錄和實際支付金額（即小票金額）進行對賬。數據繁多，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、透過OCR辨識電子版小票，抽取日期、銷售金額等關鍵資訊。
3、將OCR辨識好的資訊與系統裏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沒有對齊的賬目即可，極大減少了人工核對的工作量。
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