“在员工端，一张的录入能从1分钟缩短至2—4秒。在财务端的审核工作，能提升的效率约50%。”每刻报销首席产品官周军赞说。

财务管理，正迈入一个“人机协作，智能分工”的全新时代。从“财税一体化”到“报账机器人”，从大型企业的“财务共享中心”到小微企业的“代记账”，人工智能在财务管理领域的应用，越来越深入。

然而，来自特许公认会计师公会（ACCA）最新的调查显示，虽然70%的企业认同在财务领域引入AI，但实际上，目前只有5%的企业投入预算，那么人工智能在财务领域的表现究竟如何？

识别票据效率提升30倍

每个企业都需处理。依据传统处理方式，认证、报销录入、分摊费用、会计凭证等一系列流程，要耗费大量的人力，而人工智能有望改变这一状况。

“所有票据由原来的统一快递到本公司做账，现在改为终端拍照录入做账，节省客户快递成本和时间成本，防止重要票据丢失；原来需要登录电子税务局增值税验真系统，现在改为直接自动快速验真，不用在每张校验时都输入校验码。”上海舒问企业管理咨询有限公司总经理黄俊頲说，人工智能的应用让处理效率提升了30倍以上。

比如智能报账机器人可为员工或供应商提供7×24小时的自助交收票据服务，当中批量扫描识别并自动填单。“为财务人员在交收票据过程中点数、扫描、票据真伪识别及票面信息核对等工作节省85%的工作量。”远光软件股份有限公司的人工智能产品经理罗远军说。

财务共享中心是近年来出现并流行起来的一种财务管理方式，它将不同国家、地点的实体会计业务放到一个线上的共享服务中心来记账和报告。的识别、验真、录入，过程繁琐重复又极易出错。人工智能识别票据，也被运用到“财税一体化”中。

“原来每个月单录入增值税的工作，就需要4个税务会计工作一周时间才能完成；现在，在人工智能多票据混合切割识别服务的帮助下，识别包含增值税、出租车票、客运汽车票等全部品类票据，也仅需要3天时间，效率提升10倍以上。”跨越速运财务高级产品经理蔡建珊说，这节约了90%的人力成本。

从“小时”级压缩到“秒”级

票据识别的难点，在于票面信息的干扰因素多。

“从票据本身而言，会存在字体模糊、印刷错位、盖章覆盖文字、票据褶皱等情况；而将纸质票据转成票据影像进行识别时，票据影像也会存在模糊、过曝过暗、背景复杂等情况，以上干扰因素都会影响票据的识别准确率。”睿琪软件CEO徐青松说。

财务票据的样式过多，也极大增加了识别的难度。徐青松解释，虽然每个省的增值税版式较为固定，但增值税外，还有出租车票、高速公路票等海量的种类，各省缺乏统一版式、种类繁多，从而导致识别困难。

“智能票据识别平台上线半年时间，已经准确识别超过5000万张。”徐青松说，深度学习的过程就是一个“见多识广”的过程。计算机需要见过海量的、各式各样的票据，才能在遇到任何票据时都能够准确识别。正是这个数据逐渐的迭代过程，才使得目前智能票据识别平台的实际应用准确率达到95%以上。

“当然，目前系统的识别准确率还无法达到100%。因为计算机其实和人眼一样，也存在局限性。比如目前很多出租车票、过路费票都采用热敏打印技术，一段时间过后，票据上的字体就会淡化，字体颜色变得很浅，这种情况往往人眼识别都比较吃力，此刻，计算机自然也较难准确识别。”徐青松说。

聚焦于更高价值的财务活动

人工智能目前在财务管理的运用，主要解决的是财务票据的“人工录入”痛点。

“人工智能技术已经完全可以为财务行业的多个应用点提供很好的效率提升，识别只是其中一个点的应用，语音识别、机器翻译等都能在费用报销这个场景发挥价值，例如海外的翻译。”周军赞说。

财务人员，在这场人工智能变革中，又该如何自我定位呢？

“智能财务的出现，能让财务人员聚焦于更高价值的财务活动。”黄俊頲认为。

“财务人员从低层次重复工作中解放出来，类似技术进步解放了工厂生产线上的工人，低端岗位不复存在。”中央财经大学互联网经济研究院副院长欧阳日辉认为，财务人员需要更多地参与业务经营活动，管理会计地位上升，通过预算管理、业绩考核、运营分析的方式，解读财务数据反映的信息，结合市场环境和行业特点，从财务的角度为企业业务发展、决策制定提供科学的数据支持。

欧阳日辉表示，这对高校人才培养提出了新的挑战，教师不仅要懂财务还要懂技术，对未来的发展趋势还要有较好的把控，才能培养出符合市场的人才；课程体系和教学目标需要实时调整；教学和实训密切结合，不仅教授理论知识，还要创造机会让学生接触实务，产学研用相结合的教学模式值得探讨。