12月10日，第五届智能财务高峰论坛在上海国家会计学院圆满落幕。本届论坛由上海国家会计学院、中国石油、金蝶软件、元年科技、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、申能集团、浙能财务、唯你科技、久其软件共同主办。本次论坛以"智能财务助推一流财务管理体系建设"为主题，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了分享，以进一步推动中国智能财务的应用实践和理论研究，助推一流财务管理体系建设。

　　本次论坛围绕智能财务相关研究领域，相应设置了四个分论坛进行专题分享。分论坛三的主题为"AccTech与智能财务系统解决方案"。

　　上海国家会计学院副教授杨寅：人工智能技术财务应用研究报告

　　人工智能赋能财务转型的价值创造分为价值基础、价值保障、价值挖掘、价值乘数四个维度。价值基础是落实财务合规和管控，这是财务的根、财务的本。价值保障是基于管理会计，帮助业务完成经营计划，赋能业务部门。价值挖掘是财务职能对内扩展，识别潜在数据价值空间，基于数据思维，将财务决策上升到经营决策。价值基础更多体现财务层的问题，价值保障体现业务层的问题，价值挖掘更多体现管理层的问题。最终到价值乘数层面，基于财务的价值创造能力，为整个生态、供应链提供大量的服务。

　　就整体人工智能赋能财务体系框架而言，会计的工作就是信息的输入、处理、输出，为企业经营决策、管理决策，提供大量的服务。因此，框架上面是财务的基本职能，下面是人工智能的几大分类，包括感知智能、运算智能和认知智能。人工智能的程度越强，财务决策洞察分析能力的竞争优势越大。财务未来应用过程当中，预测分析可以使财务走向事前和事中。

　　人工智能时代全级次一体化财务体系中最底层是单一的技术，包括网上报销、资金、税务、财务报表等。第二层是技术中台、数据中台、业务中台，包括绩效、投融资、风险、全面预算。最上方是决策支持层，体现财务价值乘数的作用。

　　上海华山医院总会计师周海平：公立医院数字化转型中的智能引擎技术研究

　　智能的本质就是机器代替人决策。公立医院信息系统建设中，应用智能引擎技术，将对财务信息系统平台的稳定性和运行效率，带来极大的提升。但医院财务数字化的转型和智能引擎技术的关系前提是数字化，没有数字化就谈不上智能引擎，因此智能引擎的建设是公立医院财务数字化转型的关键。

　　公立医院财务管理复杂性高于一般医院的财务管理复杂性，具体表现在规模大、系统多、数据量大，同时难以规范标准，计提及分摊标准也难以量化和统一。解决思路就是通过会计引擎实现统一对接，让各个应用系统统一对接会计引擎，会计引擎再统一对接总账和成本，同时统一凭证生成，统一将各个业务的数据统一为会计语言，在总账系统自动生成会计凭证。会计引擎功能一是数据处理，数据抽取逻辑以及处理方式。二是规则管理，通过会计引擎，把主数据的映射规则，业务逻辑的映射规则以及行政模板和数据处理规则进行固化。三是智能处理，自动生成数据，自动推送。

　　内部控制方面，会计引擎的应用使内控从传统内控信息化走向数字化内控转变。传统内控以操作和审批流程为抓手，通过流程的条件配置，实现各个环境中相关岗位审核审批的强制性，从而实现对风险的有限监控。仅仅解决流程的形式完整，并没有真正实现对其中风险点的刚性监监管，风险的判断和识别还是依赖于岗位人员的操作，依赖于人的精力、能力和责任心。数字化呈现方式是全面采集各系统数据、根据系统内置内控规则、风险实时输出并进行控制，核心是依托内控引擎。通过内控规则引擎、数据处理、规则管理以及智能数据，实现内控的风险推送。主要包括数据的收取和处理、主数据的设计以及内部规则的的设计、内控运营的设计。通过风险推送，实现风险的事前分析、事中分析和事后监控。

　　公立医院财务数字化转型不是为了数字化转型而数字化，而是从财务的功能和价值视角推进，过程中关注新技术的应用，把握数字化带来的趋势。公立医院的财务管理工作是服务患者和服务医生的有效手段，也是财务价值的落脚点。因此，财务数字化转型要从解决具体的挑战问题入手，转化成解决实际问题的具体项目，使财务数字化转型最终落地。

　　数字员工是"AI+RPA+大数据"等多重技术深入融合的高度拟人化的新型生产力，与普通员工协作或独立承担部分业务流程。数字员工是一种新的生产力，主要体现在三个特点上：智能化、自动化、人格化。其中人格化是数字员工和RPA的重要区别，即尽量使数字员工不再是一个后台运行的代码或者工具。实践中会赋予一定形象，其中运用到了3D实时表情训练技术。数字员工主要的场景目前集中在金融和制造行业。金融行业会在开户、贷款、审批等一系列面向储户的应用场景下使用数字员工。制造行业主要侧重的是端到端的工作，例如数据获取、报表加工、票据比对等。数字员工的能力层面，实际上更多企业认为，在财务管理、HR和IT、运维环节可以使用数字员工。员工体验方面，大多数人提出了与机器的不同的判断或者意见，认为数字员工需要与机器人区别开，数字员工应该是有温度的，有交互的角色。

　　人格化管理方面，企业可对标岗位职责，划定数字员工的工作范畴，借助领先的多语种、人物形象技术，可灵活定制员工，变成有档案、有绩效的"人格化"数字人。用户可按需灵活配置技能组合形成场景化服务。针对不同场景下的用户需求结合不同领域下智能化功能的积累，赋予数字员工新的技能和角色。数字员工天然具备任务处理能力和数据获取、计算能力的优势，结合企业历史沉积的大量规则和业务数据可以发挥出远超自然人员工的效率优势。同时，基于明确规则的任务处理场景中数字员工也可以执行地更加准确，避免了人为因素导致的部分偏差。

　　企业可以在数字员工管理平台（虚拟数字办公室）中对数字员工进行管理、监控、迭代。通过数字员工管理平台，可随时调阅和监控数字员工的工作记录和操作日志，也可以对数字员工的操作规则进行审计，以及直观展示数字员工所节省的人力以及产生的经济价值。管理平台支持跨系统的自动化功能及智能化能力以"技能"的方式统一、便捷地接入并封装至企业的技能库中，并将技能赋予数字员工，成为企业的智能化能力中心，同时支持数字员工统一对跨领域、跨系统平台的智能化、自动化功能运行结果进行监控、预警、催办、问答等服务。

　　中石油共享运营总经理助理丁淑颖：数据资产化及在财务领域的应用

　　中石油近两年正在有序推进数据资产化。数字化转型的本质是向数据要生产力。数据是数字经济最核心资源，将有力驱动企业研发、生产、运营和管理等方式变革，加速提升全要素生产力，对提升企业管理水平、综合能力和市场竞争力至关重要。从短期目标来看，期望通过完善企业数据规章和标准，并梳理企业信息管理系统，以满足基本的管理决策和业务协同。中长期目标期望将生产业务进行信息化和数字化升级，深挖积累的海量检测数据的潜在价值，通过数据挖掘拓展新业务、构建新业态、探索新模式。

　　中石油数据资产化技术框架的核心要义是联接各类业财系统数据源，按照不同应用层级和业务领域汇聚入湖，通过数据中台的数据汇聚、模型加工、指标体系管理等，形成可复用的数据资产，满足各类分析应用实时、准确、统一的数据服务需求。财务领域数据共划分为财务核算、资金管理、预算管理、资本运营管理、资产管理、税价管理、财务报告、财务稽查以及筹融资管理共计9个二级主题域；收入核算、应付核算等58个三级主题域。在核算和资金这两个主题域下，设计了45个业务对象。

　　数据资产化面向集团公司内部各个层级提供数据应用，赋能主业，实现企业内部降本增效、风险预控、智慧决策、以及优化上下业务链的整体资源配置。具体应用包括：将10年报表数据转化为可视化的指标体系，辅助财务分析工作，服务经营管理决策。以事前准备、事中监控和事后评价为管理闭环，建设报表全流程可视化平台，助力报表质效提升和管理规范。商旅数据分析产品以差旅全量数据为基础，以差旅业务全流程为主线，为企业各层级管理者提供差旅数据管理工具，展现数据价值。借助发票数据分析产品，输出成品油内外部采购分析数据，协助销售公司掌握油品资源在系统内部适用情况，加强油品内部供销力度。以问题导向为主，及时发现资金业务各环节潜在风险，通过报销单防重、付款单防重、托收单防重、银行交易防重以及会计凭证防重"五个防重"层层把关，实现风险实时预警。