12月12日，由上海国家会计学院、中国石油、金蝶软件、元年科技、IMA、艺赛旗、中兴新云、科大讯飞、用友公司、浪潮集团、经邦大数据、汉得信息、汇付天下、复星集团等共同主办的第四届智能财务高峰论坛在上海国家会计学院圆满落幕。本届峰会主题为“智能财务引领企业转型与高质量发展”，围绕智能财务基础理论、智能财务信息技术、智能财务最佳实践以及智能财务生态发展等议题进行分享，以进一步助推中国智能财务的应用实践和理论研究，引领企业转型与高质量发展。

对此，金蝶软件产品管理部副总经理刘丹彤分享了企业财务审核的自动化与智能化技术研究相关内容。

本项研究主要是基于三个场景让AI技术真正替代人工：一是审核。利用AI服务给予员工审核结果建议，辅助财务审核。智能推荐相似历史单据供审核人员参考。智能客服问答，查询各公司、部门、业务流程独有的规章制度等信息。二是提高审核准确率。预测已审核任务的潜在质检风险，自动挑选潜在风险较高的审核任务生成质检样本库；对于整改率较高的质检样本由系统自动提示可能存在质量风险，提供便捷的二次抽检功能。三是如何让企业不用担心人员流动。运营分析与管理提升环节，共享中心或相关财务部门事后对AI服务模型的相关信息进行查看分析，发掘潜在的风险因素。

前两年财务共享进入第二代时，主要考虑的问题是如何使业务单据更加有效率、自动地转成会计凭证。“财务中台”、“会计引擎”的概念应运而生，底层逻辑是COE（专家中心）机制，即通过专家中心制定规则引擎中的业务语义。仅以规则引擎为核心的智能审核方案需要对企业业务非常了解，将企业所有业务按组织、公司、地域、行业细分。对每个业务场景预置和会计凭证的对应关系，把规则预置到规则库形成规则引擎，从而实现自动把业务语言转成会计语言。这一方式的优势是规则引擎的判断结果更明确，尤其是针对具体规则、检查点的判断更加精确有效。新上线的共享中心在没有足够历史数据训练AI模型的条件下也可以使用。缺点是客户往往无法穷举出所有业务的审核规则并进行配置，同时梳理审核规则也需要财务部门具备相当的专业性和大量资源投入，有一定门槛。当前市场变化快速且频繁、业务规则也需要敏捷响应，规则引擎如需快速响应业务变化则需要投入大量资源持续维护，成本更高。规则引擎也无法反馈出企业业务中的风险因素，它必须依靠过去的主观经验积累且是相对静态的，无法反映出企业近期的风险动态变化趋势，不利于事后分析等。

因此，智能审核方案需要重新思考，一方面来源于规则引擎，一方面是对任务特征向量的收集。基于AI的智能审核方案可以视作一种补充与进化的方案。自动获取待审核任务的所有风险因素取值，包含单据类型、业务类型、提单人岗位、提单公司以及预制审核规则校验结果，包含发票、敏感词、金额、新闻类、自定义等。AI服务的判断过程不仅会考虑规则引擎的校验结果，同时也会考虑到其他潜在风险因素，判断依据更为全面、智能。同时在人工判断前进行一次预审核，审核工作结果更准确、更高效，操作更为简化。AI的训练过程本身是对企业近期风险趋势和风险因素的反馈，结果更准确，也有利于后续运营分析和管理提升工作。由此大大降低了财务审核岗位新员工入职的岗位学习成本，尤其是针对当下国内许多共享中心员工流失量大、变动频繁的痛点，提供了一种全新的思路帮助企业积累与挖掘自有的数据资产价值。但这一方式也存在不足，为了保证AI算法服务的预测准确率，需要基于一定数量历史数据进行模型训练，存在使用门槛。

基于AI的智能审核方案也包含事后质检环节应用。基于AI预测所有审核任务的潜在风险并优先抽选风险更高的质检样本，质检对象更有针对性，相比传统“设定规则范围进行随机抽选质检样本”的方式更能有效找出违规任务，从而提高质检工作的效率和质量。AI算法训练过程本身也是挖掘数据价值的过程，可以有效、动态地反映企业当前的风险因素。针对质检样本结果提供整改率预警和便捷的二次抽检功能，再进一步保证整体财务审核工作质量，降低企业经营风险。定时自动抽选质检样本生成质检任务，减少人工的繁琐操作。

技术成果应用展示方面，一是AI审核助手及算法解析页面，目前该功能正在金蝶等一些企业中验证，在验证功能有效性的同时不断优化AI算法，预计于今年可完成验证。当前在实际生产环境中，AI审核助手的预测准确率达到 96%、召回率 92%、AUC 95%，性能表现优异，但暂时无法完全代替人工财务审核工作，更多是辅助人工进行判断。二是智能质检方案及算法管理页面，目前该功能已经发版，并在部分大型集团财务共享客户中正式使用。当前在实际生产环境中，AI质检服务的预测准确率达到 92%、召回率 90%、AUC 90%，性能表现优异，用户在实际质检工作中绝大部分场景下可以仅依靠本功能自动抽选质检样本进行质检工作，少数场景下用户可以手工设定条件抽选目标的方式作为质检补充。

短期内，受制于AI算法性能、实际生产环境数据质量等条件制约，AI算法的预测准确率还达不到100%或极度接近100%的要求，因此无法完全替代人工审核工作，更多承担的是辅助人工判断、提高工作质量和效率、提高工作体验的职能。长远来看，随着经验积累、算法和功能不断优化，当算法的预测准确率不断提高、无限接近100%时，那么完全可以由AI代替人工财务审核工作，企业可以在控制经营风险、降低成本的同时将更多人力资源投入相关的运营、分析、管理工作中去，为企业创造更大价值。