Page 155 - 基于深度学习的人工智能技术研究

第五章 人工智能技术的应用与发展

设备进行财务相关指标的运算，可以实现财务数据深度的挖掘，智能财务指标预
测。供应链与人工智能区块链和边缘计算的结合还强化了数据收集能力和透明度，
减少了供应链上下游的信息不对称性，数据共享的程度提高，减少了供应链上的
风险，使财务数据反馈的更及时更准确，财务决策更准确，业务流程的信息可视

化更高更详细。
人工智能在改善库存管理方面非常有效。通过对大量数据进行分析和预测，
企业可以预测何时以及如何补充库存并降低成本。这有助于避免缺货或生产不足
等问题，从而使企业能够更有效地控制其业务流程并提高盈利能力。智能供应链

相关平台是云计算基础上的平台可以通过数据层反馈的信息，通过 RFID 系统科
学地分析出供应链上下游供需关系情况，减少存货的时间，降低存货占用的资金，
增加营运资金。智能供应链的出现整合整理了上中下游产业与财务会计的关系，
展现了内需状况，提高了产业链和供应链的业务信息数据向财会人员反馈和处理

的效率，促进了数字化财会工作的转型，很好地协助了财会工作。
2. 智能财务机器人的应用
随着深度神经网络的不断发展，机器学习领域的发展越来越多的财务机器人
被应用，财务机器人可以完成很多枯燥基础的业财工作，很大程度提升会计行业

从业人员的工作体验，提高会计工作的效率，能有效解决一些企业财务人员不足
的问题。智能机器人相比 OA、CRM 等传统 IT 系统可以进行流程再造，不会影
响原有的 IT 系统，更具灵活性。
（1）RPA 财务机器人

RPA（机器人流程自动化）可以通过设定程序与用户系统进行交互完成大批
量的可重复的任务，实现工作流程的自动化工作。RPA 机器人面对枯燥基础工作
可以工作较长的时间，可将更多的人力释放出来，弥补了人工操作容忍度低等问
题。德勤等国际四大会计师事务所还有知名的阿里云等公司都将 RPA 机器人运

用到了日常的各个财务相关业务场景中。毕马威也成功应用 RPA 技术帮助一家
银行实现了贸易融资和大宗商品交易的业务流程数字化转化工作。现阶段的 RPA
机器人已经可以高效进行日常业务管理、资金管理和报销等工作。RPA 机器人通
过执行相关的程序与财会相关的知识结合在各种业务财务场景下完成需要人工完

成的简单会计工作。如它可以根据日期等自动下载银行流水对账单并完成相关文
件与凭证单据，挂接根据自定义的内容完成单据的报销，可以自动读取单据报销

147