基于財務智慧開票結算一體機的電網企業供應商自助服務模式探索
——以國網浙江省電力有限公司物資分公司實踐為例

■王 偉 施海曉 葛 承

（國網浙江省電力有限公司物資分公司）

1 問題的提出

隨著全球經濟形勢瞬息萬變，越來越多的企業都感受到了前所未有的生存壓力，多數企業都處于持續的管理模式改革和升級之中。當前，大多數大型企業為了實現健康快速的發展，都傾向于采取集約化發展、集團化運作、標準化乃至精益化管理的模式，所有企業在新的發展歷程上都要面臨一個非常重要的課題，那就是如何提升企業的管理效率以及核心競爭力。

電力系統也不例外，同樣不停走在探索和創新管理模式的道路上。2012年，國家電網公司全面推進“三集五大”體系建設，建立全新的管理構架。所謂“三集五大”，一是實施“三集”管理，即以集約化為主要目標和原則，在全公司系統范圍內推行統一的管理模式、管理標準乃至業務流程，構建統一的信息系統，實現各類資源的重組整合，加大集約調控力度，特別是大大提高了人、財、物集約化管理程度，以求最大程度體現規模效益;二是構建“五大”體系，就是對公司五大主要業務支撐領域，即規劃、建設、運行、生產、營銷開展全面的管理體制和工作機制創新，對組織架構重新變革、對管理方式開展創新、對業務流程優化提升，實現企業管理體制橫向協同統一、縱向高度集約化的根本性轉變。

近年來，國家電網公司物資集中采購率和合同統一簽訂率不斷提升。以浙江為例，2018年集中結算業務支付筆數超9萬筆，金額約200億元。因此在支付時效性和資金安全性上面臨巨大壓力和挑戰，迫切需要通過新技術來加強企業物資集中采購管理，提升供應商結算效率，來實現結算業務全天候辦理。

除物資結算之外，耗時、機械、重復的傳統人工作業已成為國內外相關行業遇到的普遍問題，隨著全國經濟發展水平和質量的提高，智能技術的替代迫在眉睫。

2 財務智慧開票結算一體機下的電網企業供應商自助服務模式工作原理

電網物資供應商增值稅票據的回收一直是物資公司財務票據回收工作中的難題，難點在于票據紙張較薄，實測單張發票厚度只有0.055mm，傳輸過程中極容易造成卡票和堆疊回收不規則等問題。同時，發票存在紅聯與綠聯兩聯，需要模塊實現自動分揀，客戶在發票保存時狀態不固定，發票存在卷曲，彎折情況，這個實現起來難度就更加困難。針對上述問題，項目提出一種模塊化的票據受理系統，通過進紙機構輸入票據，再經過票據撫平機構將票據卷起的邊角撫平后再輸送給鑒偽機構，系統實現了票據的連續受理功能，并且通過圖像識別技術可以實現自動分揀紅綠兩聯票據，解決了現有票據受理系統無法連續進票和分揀票據需要人工處理的問題。

2.1 基于光、機、電技術的智能票據回收受理裝置

針對供應鏈履約中，因為實物流、資金流與信息流不一致引起的結算風險，項目提出了一種基于物聯網技術的電子單據結算系統集成方法，將物聯網芯片應用于實物管理，在物流配送、到貨驗收、倉儲管理等領域，全方位采用使用芯片進行全程跟蹤，并將電子送貨單、到貨驗收單、領料單等多源信息數據與財務、稅控系統進行集成，為后續履約結算票據受理提供了嚴密的校核邏輯。基于物聯網技術的電子單據結算系統集成方法實現了物資業務、財務和稅控系統的流程數據貫通，建立了實物流、資金流和信息流的交叉驗證機制，確保三流合一，為電網智能化物資履約結算提供堅實的履約結算保障。

在電網供應鏈傳統履約結算過程中，供需雙方都需要耗費大量人力物力在貨物交接確認，結算手續辦理等事務性工作中，電網企業還要在生產、物資、財務、稅務等系統中進行結算數據的輸入及復核。這其中所有的工作都需要人工完成，不僅工作量巨大，而且原始票據線下流轉，信息數據線上傳遞，兩者之間經常存在不一致和偏差，導致潛在履約結算存在巨大風險。

2.2 基于物聯網的電子單據結算系統集成方法

針對以上履約結算現狀，項目提出基于智能物聯技術的模塊化票據回收受理裝置和電子單據系統集成方法，將物聯網芯片應用于實物管理并進行全程跟蹤，將多源信息數據與財務系統進行集成，為后續履約結算票據受理提供了嚴密的校核邏輯。研制模塊化票據回收受理裝置，實現票據的自動回收、校驗鑒偽，并發起自動支付，從根本上提高履約結算效率，減少大量重復繁雜的人工工作量。

在履約結算過程中，相關單據需要經4個部門，7道業財審核，并在業務、財務、稅務等系統進行結算數據的輸入及復核。這其中所有的工作都需要人工完成，不僅工作量巨大，而且原始票據線下流轉繁雜，數據核驗存在錯誤的可能，票據的運輸安全也存在隱患。

針對以上票據受理現狀，項目集光、機、電技術于一體，采用多品種和數量的各類傳感器，以及步進電機、減速電機、電磁鐵等高精度運動執行部件，研制了一種模塊化的智能票據回收受理模塊和智能票據受理模塊，實現了票據的自動回收及受理。

票據受理進紙機構子模塊包括機架、壓輪和壓輪抬起機構，機架上設有進紙平臺、進紙輪、壓輪安裝座和票據檢測光傳感器，當票據檢測光傳感器檢測到進紙平臺上存在票據時，進紙輪開始轉動，通過壓輪裝置將票據輸送至進紙平臺，再送到掃描采集子模塊。

除適應一般票據的進票和通道傳送外，針對增值稅票有紅綠聯、紙張薄軟、有走紙孔的特點，還要對票據輸入口的挖票和反搓機構進行優化，適應稅票薄軟的特點，并能實現連續多張進票，一次可以受理30張以上票據，并能很好的實現分票功能，減少重連張發生概率。

這種票據受理回收模式，僅需收取發票原件，票據收取所占體積量大大減少，所有結算數據校核全部線上完成，大大減少多部門的重復數據校核工作，在保證業務辦理高準確率的同時，結算數據流的傳遞優先于原始票據的流轉，減少票據的多部門流轉，增強票據流轉安全性。

2.3 基于深度學習的多種金融票據鑒偽技術

票據管理尤其是對增值稅專用發票管理是企業財務管理的重要內容之一。作為企業財務收支的法定憑證和會計核算的原始憑據，更是稅務稽查管理的重要依據，票據的真偽對公司管理及核算至關重要。電網供應商服務大廳傳統手工受理結算業務過程中，大廳前臺工作人員受理增值稅專用發票時，不會在稅務系統中對票據真偽進行實時鑒別，受理發票時，僅初步核對發票金額是否與采購訂單結算金額一致。發票只有最終移交至財務部門進行校驗后，才會在稅務系統中進行發票的真偽鑒別與抵扣認證。由于結算票據真正移交至財務結算的周期比較長，對票據的鑒偽比較滯后，出現錯票或是假票時，需要通知供應商重新進行開票，并對已過賬的訂單進行沖銷處理，業務操作流程繁瑣的同時也延長了供應商結算的等待時間，降低供應商服務的滿意度。增加了履約結算的潛在風險。

針對履約結算時，前臺服務人員一般不會對票據真偽進行實時鑒別，使得結算支付存在重大潛在風險的現實問題，項目提出了一種基于深度學習的多種金融票據鑒偽技術，綜合運用多光譜反射/透射、磁特性、厚度檢測等方法，對票據相關圖像特性進行數據采集，并建立基于深度學習的多種金融票據識別模型，對采集的數據進行特征提取和分類，并使用以真鑒假、以假鑒真的方法學習仿真鑒偽過程，達到特征鑒偽和票據連張、重張、拼湊變造識別的能力，結合票據回收裝置機構，實現了票據回收的同時完成鑒偽工作。

針對現有票據鑒偽滯后的情形，項目開展了基于人工智能的多種金融票據識別模塊的關鍵技術研究，綜合運用多光譜反射/透射圖像采集、磁圖像采集、厚度圖像采集、圖像處理、模式識別、人工智能深度學習等技術，設計了一種面向多種金融票據識別終端設備的圖像智能信息采集和處理架構，利用深度學習方法，建立了面向多種金融票據識別的神經網絡模型，并提出一種該模型的參數訓練計算方法，通過神經網絡分析，以及深度學習仿真，采用以真鑒假、以假鑒真的方法，實現票據磁特征和厚度特征圖像的識別處理，達到磁特征鑒偽和票據連張、重張、拼湊變造識別。

3 財務智慧開票結算一體機下的電網企業供應商自助服務模式主要創新點

一是針對大量結算業務，如何有效收取、分揀、鑒偽發票。發票紙張薄且柔軟，傳統紙張回收機構容易卡紙，損壞。此外，發票是企業經營和財務支付的重要依據，在真偽鑒定方面必須具有極高的可靠性。二是如何實現發票信息的自動化校驗。傳統履約結算需要經過多個部門多到環節的人工審核，費時費力，對是否滿足資金支付條件存在主觀判斷的風險，人工審單也不可避免出現人為錯誤，因此需要找到一種方法，實現發票等單據的自動化核驗。三是在實現資金自動支付，并加快資金結算效率后，如何確保履約結算的安全性、如何合理安排電網企業資金計劃，都成為項目亟待解決的現實問題。

3.1 基于智能物聯技術的模塊化票據回收受理裝置和電子單據系統集成

針對現有紙張回收系統無法實現發票自動回收和鑒偽的問題，研制模塊化的票據受理系統及票據鑒偽技術，解決現有票據受理系統無法連續進票和票據鑒偽需要人工處理的問題，并實現在票據回收階段實時進行鑒偽的功能。此外，項目提出了一種基于物聯網的電子單據結算系統集成技術，實現了物資業務、財務和稅控系統的數據貫通，建立了實物流、資金流和信息流的交叉驗證機制，確保三流合一，為電網智能化物資履約結算提供堅實的履約結算保障。

3.2 基于深度學習的人工智能票據識別技術

針對使用傳統OCR光學文字識別技術的不足，提出基于深度學習的人工智能識別創新算法，通過使用遷移OCR模型形成發票數據的自生成和模型自循環訓練，極大提高了復雜環境下紙質文字信息的識別準確度，避免了人工審單的主觀判斷和可能出現的人為錯誤，提高了履約結算的效率和準確度。

3.3 基于動態規劃的資金日排程技術

針對現有的資金管理不合理問題，提出基于動態規劃的資金日排程技術，解決現有資金利用率低和資金管理風險控制不足的問題，并建立資金管理的風險預警指標，從而構建面向金融大數據的資金管理的風險度量、預警與防范技術體系。此外，項目以信息化系統支撐為手段，提出構建“資金精益管理”模式。進一步通過構建營運資金風險預測模型得到最優日排程。

4 財務智慧開票結算一體機下的電網企業供應商自助服務模式實施成效

項目通過研究開發信息通信和物聯網新技術，推動了供應鏈履約結算的數字化轉型，形成了供應鏈內、外部的數據貫通和融合。通過在設備上安裝物聯網芯片研發信息跟蹤、單據電子化及指紋收貨等創新技術，實現了物資供應履約的線上化辦理，研制了智能化物資履約結算系統技術裝備，為供應商提供了高效、便捷的物資結算服務。自2018年10月投入應用以來，該項成果已經在浙江電網75家市縣公司全面推廣應用，并已成功完成物資結算53000余筆，在保證準確率的基礎上供應商回款周期大幅度縮減，效果顯著。同時，重慶、新疆等電網公司主動參與項目的推廣應用工作，兩家公司平均縮短供應結算周期40天，每天自動處理票據達80張，得到了當地供應商的高度好評。2018年，國網公司現代（智慧）供應鏈體系建設中，自動化結算支付場景建設工作由浙江公司牽頭實施，并于2019年底全面推廣應用至國家電網所有網省公司。

項目對傳統履約業務帶來了顛覆性改變，可推廣性強，具有快速集成、無縫嵌入客戶方信息系統和業務流程的特性，符合行業技術標準、安全要求、保密級別門檻高的要求，具有極強的市場競爭力。在未來功能完善的前景下，還可運用到項目資產或日常報銷中，真正實現供應鏈領域實物流、信息流和資金流的三流合一。國網公司系統內已有多家單位計劃應用項目成果，國網公司財務部和物資部也準備在全網范圍內推廣該項成果。項目的推廣應用可加快裝備制造企業應收賬款周轉率，帶動供應鏈整體成本降低，每年節約履約結算人力和差旅成本2.3億元，節約供應商融資成本40.27億元，具有重大的經濟和社會效益。

4.1 解決了履約結算速度慢的問題

國網浙江物資公司每年要處理近9萬筆履約單據，為保證資金支付安全，每張單據要經過4個部門，7道業財的人工審核，平均每張單據的處理需要花費30天時間，而且人工審核單據還有出錯的可能。對供應商來說，在整個履約階段，需要找五方人員完成單據簽署確認，最后到供應商服務中心遞交結算票據，整個過程一般需要3個月時間。較長的回款周期壓占了供應商的流動資金，容易造成企業經營困難。本項目通過研制單據電子化簽署、指紋收貨、票據OCR識別等技術，實現了履約過程的數字化和自動化，大大減輕了業財人員的工作量，也極大方便了供應商的業務辦理，實現履約結算“最多跑一次”，同時也極大提高了供應商的回款速度，平均回款時間縮短60天，幫助企業加快了資金周轉，有效改善了企業的營商環境。

4.2 解決了票據回收處理過程中存在的三大技術難題

項目針對票據回收處理過程中存在的三大技術難題，歷時三年聯合攻關研究，針對發票紙張薄和柔軟的特點，研發了具有高可靠性的票據回收模塊，解決了發票回收褶皺和疊放的難題，相關硬件回收機構通過了嚴苛的疲勞和耐久測試，能夠滿足全天候、高強度的使用場景；針對原有光學文字識別技術識別率不高的特點，提出采用基于深度學習的人工智能識別算法，設計一套適用于發票OCR模型的遷移數據和自適應模型訓練算法，極大提高了文字識別的準確性，在產品投入應用以來，識別準確率達99.99%；針對公司履約結算單據處理量大的特點，研發了前端基于模塊化的票據連續受理系統及分揀技術，以及后端異步并行批處理高速度數據運行分布式計算框架技術，前者實現了票據的連續受理功能，并且通過圖像識別技術可以實現自動分揀紅綠兩聯票據，解決了現有票據受理系統無法連續進票和分揀票據需要人工處理的問題，后者能夠實時分析在線的流式物資業務數據信息，較好地滿足了數據實時性分析、處理的要求，與傳統的后臺多進程處理程序相比，異步并行批處理高速度數據運行分布式計算框架數據信息處理總耗時短、處理效率高，提升了供應商現場業務辦理體驗感與滿意度

4.3 解決了履約結算過程風險識別的問題

在采購履約的整個過程中，供應商會因各種原因，造成無法完成履約，這時需要通過一種機制，及早發現供應商在經營過程中存在的潛在問題，提前識別履約風險，保障資金支付安全。項目通過提出一種新的文本挖掘方法，從互聯網中提取有效信息，基于有監督的學習框架構建特定的風險控制直屬，形成公司財務預警模型，實時迅速地刻畫反映供應商可能面臨的財務風險，從而構建面向金融大數據的公司財務風險度量、預警與防范體系。

4.4 提升全社會勞動效率

通過本項目的實施，供應商在履約結算環節實現了“最多跑一次”，極大便利了業務辦理；提高發票回收效率，每分鐘可回收發票40份，單次最多回收100份，發票回收效率較手工提速200%；公司相關部門實現了結算智能審核，審核時間從以往的平均20天縮短至1分鐘，節省了大量人力投入原先重復繁雜的工作中。

4.5 增強了公司資金排程能力

通過使用人工智能技術，資金支付計劃從月排程精確到日排程，使得公司能夠更加地合理安排資金使用，提高了資金使用效率。

4.6 增強企業風險管控能力

在實現了履約結算數字化和自動化后，避免了人工審單可能出現的錯誤，自產品投入使用后，已成功受理發票53000余份，審核準確率達100%，保證了資金支付安全。

4.7 提高供應商服務滿意度

供應商可自助提交發票，精準獲知回款日期，回款周期有效縮短，全方位優化營商環境。