随着财务数字化技术应用的不断深入，企业不断运用新的技术在提高流程运营效率的同时降低流程运营成本。此前自动化技术仅被应用在行政、制造、劳工和服务业等领域，而目前机器人流程自动化（RPA）正在越来越多地被应用于专业服务方面。

RPA在财税上的应用将成为财务税务数字化技术的另一个亮点。对于很多人来讲，RPA 还是个新鲜词，具体来说，它实际上是“一项允许公司员工通过配置计算机软件或机器人抓取并解析现有应用程序来处理事务、操纵数据、触发响应并与其他数字系统通信的技术应用。”用通俗的话来讲，它其实是基于计算机程序或者软件，通过重复的基于规则的任务将手工作业进行自动化的一种技术。

进入2017年以来，全球四大会计师事务所几乎同时推出了RPA解决方案，从本质上来看它们都属于软件机器人技术，而目的也基本上一致，就是取代简单的重复性工作，实现更高的工作效率。随着AI、大数据等智能化技术的发展，相信越来越多的领域会受到类似的冲击，而我们在面临这些冲击的时候，也应该对这些改变有所了解，并进行更深层次的分析，以便为下一次信息浪潮带来的冲击做好准备。

AI时代的冲击波

AI所代表的智能化技术已经不仅限于人工智能，越来越多的行业研究一致认为，智能化技术包含了深度学习、机器学习、RPA、大数据分析、智能语音识别、云计算等多项技术，它们从各个角度分别对行业数字化转型发挥了重要作用。在调研报告《机器人流程自动化软件市场指南》中指出，RPA业务对象涵盖共享服务中心主管，及业务流程外包（BPO）合同的管理人员。因为这两类对象的一个共同特点就是客户使用的系统众多，系统深度集成与自动化程度低，靠RPA外挂，做集成和自动化。很多人都会关注这样的问题： RPA对于行业影响和重要意义有哪些? 针对此问题，RPA目前在财务部门应用比较普遍，其主要的影响体现在三个方面：首先RPA可以模仿人类的基本行为，帮助进行一些重复性较高的工作；其次是将人类从工作中解放出来，重新定义对他们的工作需求；再有就是改变业务的管控模式。

随着信息化水平的逐渐提升，业务的自动化逐渐纳入了更多的新兴技术和解决方案，比如云计算、财务共享中心等。相比较而言，RPA在业务流程自动化方面的优势仍然比较突出：技术比较成熟，可以针对业务流程自动化实现短平快的开发和应用；侵入性低，不用改变原有的业务和技术架构，只需要将企业内外部不同的系统连接起来，实现交互的目的，因此在成本上比较低。很多企业在此之前上线了财务共享中心，通过财务及人员的集中，实现规模效应，统一业务流程。那么这些企业是否还有采用RPA的必要？RPA技术可以进一步提升共享中心的效率和准确性，机器人和共享中心系统可以实现互相帮助。此外，对于企业原有系统之间存在的差异化问题，RPA也能发挥更好的协调作用，帮助解决技术系统之外的沟通问题。

RPA的另一个重要应用在税务领域。在对接外部系统（如税务局）的过程中，RPA可以将来自不同数据源的数据进行自动采集、整合、计算处理，并自动导入目标系统，最终自动完成整体的申报表流程。除此之外，那些对成本归集要求比较高或者需要从不同的数据源收集数据的领域，比如税务发票的开具都可以用上RPA。

技术场景化仍在不断验证中

今天的企业不管愿不愿意，都要面临互联网+技术的冲击，在技术的影响下，企业的数字化转型已经不可避免。对于企业而言，RPA这样的技术也并非“包治百病”，也不是所有的企业都已经准备好了部署RPA。部署RPA的优势是侵入性低，不用改变原有的IT系统，因此在成本投入上相对比较低，但是企业在部署之前仍需要对RPA进行必要的了解。比如企业采用RPA的主要目的是什么？是提高效率还是解决准确性问题？或者是为了将员工安排到更加有价值的地方？这些问题都要在事前非常清楚地了解。

现在很多企业已经开始利用RPA技术自动化财务、税务或者业务的一些流程，他们在实施了RPA之后很明显的一个优势就是人工花费的时间大大缩短。比如说开一张发票依靠人工通常需要两分钟，而采用了RPA技术之后所花费的时间都是以秒计算，因为有的时候可能需要人工换纸这样的流程，所以整个流程下来大概可以节约80%~90%的时间；RPA的另外一个优势是工作的质量获得很大的提高，在数据的可靠性上面几乎可以达到100%。最后，RPA技术令企业的流程大大标准化，可以让企业的业务保持统一。

以税务申报工作为例，采用人工方式的话要先从财务部拿到财务数据，之后要对账税中出现的差异进行相关计算，这个过程当中可能对一些发票还要定向认证比对，这里面的工序特别多，之后还要让经理进行审核，最后生成税务申报表，并把这个税报表抄送到税务局的“金税”系统。实际上，这些零零总总的工作可以通过RPA来实现，它可以像人工一样自动把这项工作做完，并且更简单，更高效。在具体的部署过程中，我们也会经常看到失败的案例。因为企业在此过程中对RPA的了解并不充分，没有针对相关应用场景做进一步的完善，或者没有进行必要的概念验证就直接部署该系统，最终导致了项目的失败。我们建议企业在选择合适的场景、合适的运用方式上下一点功夫，并做一些概念验证来保证项目的成功实施。

和所有的系统一样，RPA在实施过程中也存在一些挑战。最主要的有以下几点：RPA实际上对外界环境有一定的依赖性，如果数据的来源有问题或者系统环境的稳定性不足，都会对RPA的成功实施带来挑战；另外，无论是在国内还是在国外，RPA都是一个比较新的概念，企业内部对于运用RPA的人才储备或者人才经验相对不足，造成了现在单点任务应用比较多而规模性地应用RPA完成批量任务的企业比较少的现状；此外，RPA作为一项新的技术，也许在实施之初达不到企业原有的期望，这种情况也是经常存在的，企业对此应保持足够的信心，相信RPA会在不断的场景化应用的完善过程中，通过技术的更新换代和与其他包括人工智能，大数据等技术的融合运用，实现自我突破，帮助企业实现数字化转型。

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