基于RPA技術的財務數(shù)據(jù)中臺：框架、實踐及思考

【摘要】財務數(shù)據(jù)中臺作為助力財務數(shù)據(jù)價值釋放的關鍵要素， 為企業(yè)構建數(shù)據(jù)驅(qū)動型財務管理體系帶來新的契機和動力。本文首先構建了基于RPA技術的財務數(shù)據(jù)中臺的理論框架， 并以科技企業(yè)H公司為例， 具體闡述該框架的實現(xiàn)步驟以及實踐成效。在理論分析和案例分析的基礎上， 進一步從辯證的角度剖析了該體系在技術理念維度和技術手段維度所存在的局限性。本文研究發(fā)現(xiàn)， 基于RPA技術的財務數(shù)據(jù)中臺可以快速適配前端業(yè)務系統(tǒng)的變化， 獲取貼合不同用戶需求的多維度、 立體化的數(shù)據(jù)信息并進行數(shù)據(jù)治理， 為管理者的決策過程提供數(shù)據(jù)支撐。但由于存在中臺“臃腫化”、 難以支持過快的業(yè)務變化等問題， 限制了財務數(shù)據(jù)中臺的價值發(fā)揮。本文的研究為企業(yè)在財務數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中思考是否需要搭建、 如何搭建和優(yōu)化財務數(shù)據(jù)中臺提供了更全面的視角， 也為RPA技術在其他財務場景的落地應用提供了參考與借鑒。

【關鍵詞】財務數(shù)據(jù)中臺；財務數(shù)字化；RPA技術；數(shù)據(jù)治理

【中圖分類號】F275 " " "【文獻標識碼】A " " "【文章編號】1004-0994（2024）22-0017-7

一、 引言

國務院國資委于2020年8月印發(fā)《關于加快推進國有企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型工作的通知》， 專門提到要探索構建適應企業(yè)業(yè)務特點和發(fā)展需求的“數(shù)據(jù)中臺”“業(yè)務中臺”等新型IT架構模式， 建設敏捷、 高效、 可復用的新一代數(shù)字技術基礎設施， 加快形成集團級數(shù)字技術賦能平臺。2021年12月， 財政部發(fā)布《會計信息化發(fā)展規(guī)劃（2021-2025年）》， 明確指出推動會計工作數(shù)字化轉(zhuǎn)型， 實現(xiàn)會計職能拓展升級。2020年8月， “中臺”相關技術首次進入Gartner《2020年中國信息與通信技術（ICT）成熟度曲線》， 許多企業(yè)認為數(shù)據(jù)中臺是加速數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關鍵因素之一。

當下， 全球企業(yè)正處于數(shù)字化轉(zhuǎn)型的浪潮中， 數(shù)據(jù)中臺被視為實現(xiàn)數(shù)字化戰(zhàn)略的重要支撐。它能夠連接不同的業(yè)務系統(tǒng)和數(shù)據(jù)源， 打破“數(shù)據(jù)孤島”， 實現(xiàn)數(shù)據(jù)的集中管理和智能化應用。數(shù)據(jù)中臺的應用范圍不斷擴大， 已經(jīng)不僅僅局限于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉庫領域。財務部門可以通過整合RPA（機器人流程自動化）等技術和數(shù)據(jù)要素構建財務數(shù)據(jù)中臺， 實現(xiàn)決策過程的智能化和數(shù)據(jù)化， 推動財務數(shù)字化轉(zhuǎn)型。在業(yè)財融合的背景下， 本文提出的財務數(shù)據(jù)中臺類似于“前店后廠”的業(yè)財數(shù)據(jù)處理模式， 通過對輸入的內(nèi)外部業(yè)財數(shù)據(jù)進行整理加工， 形成各類數(shù)據(jù)產(chǎn)品， 呈現(xiàn)在“數(shù)據(jù)服務商店”中， 使用者可按需獲取。具體而言， 即按照統(tǒng)一的標準， 對業(yè)財數(shù)據(jù)進行采集、 計算、 存儲、 加工、 分析， 實現(xiàn)數(shù)據(jù)的封裝和服務能力的釋放， 助力數(shù)據(jù)資產(chǎn)化、 產(chǎn)品化。本文在提出財務數(shù)據(jù)中臺體系建設框架的基礎上， 結合科技企業(yè)H公司的具體應用實踐進行了深入分析， 并從辯證的角度對基于RPA技術的財務數(shù)據(jù)中臺在技術理念維度和技術手段維度的局限性進行了剖析。

二、 傳統(tǒng)財務數(shù)據(jù)管理模式的瓶頸

企業(yè)在傳統(tǒng)財務數(shù)據(jù)管理模式下面臨著多重挑戰(zhàn)， 這些挑戰(zhàn)主要集中在數(shù)據(jù)的獲取難度大（取數(shù)難）和數(shù)據(jù)的有效利用難度大（用數(shù)難）兩個方面。前者涉及如何從分散的系統(tǒng)中整合并獲取高質(zhì)量的數(shù)據(jù)， 后者則關注如何利用這些數(shù)據(jù)來支持管理決策并推動業(yè)務發(fā)展（金源等，2023）。

（一） 取數(shù)難

1. “數(shù)據(jù)孤島”現(xiàn)象突出。在傳統(tǒng)數(shù)據(jù)管理模式下， 普遍存在“數(shù)據(jù)孤島”現(xiàn)象， 即不同部門的數(shù)據(jù)孤立存儲與維護， 這嚴重影響了業(yè)務數(shù)據(jù)的完整性、 一致性和實時性， 從而限制了數(shù)據(jù)驅(qū)動經(jīng)營決策的能力。在物理層面上， “數(shù)據(jù)孤島”體現(xiàn)為財務活動橫跨多個系統(tǒng)， 如合同審批、 報價、 預算控制、 發(fā)票處理等財務活動， 這迫使財務人員跨系統(tǒng)操作以獲取數(shù)據(jù)。在邏輯層面上， 數(shù)據(jù)理解和定義的差異進一步加劇了跨部門數(shù)據(jù)互通的復雜性。“數(shù)據(jù)孤島”問題不僅提升了數(shù)據(jù)整合的難度， 亦影響了數(shù)據(jù)處理的效率。

2. 數(shù)據(jù)口徑不統(tǒng)一。物理層面的“數(shù)據(jù)孤島”進一步加劇了邏輯層面的數(shù)據(jù)口徑不統(tǒng)一問題。在企業(yè)管理實踐中， 由于缺乏統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標準， 不同部門對同一指標的界定存在著顯著差異， 這通常會導致指標釋義模糊。例如： 銷售部門會在客戶下單并且訂單已經(jīng)生成時， 將訂單金額記錄為銷售收入； 財務部門則會根據(jù)《企業(yè)會計準則第14號——收入》中的收入確認條件來判斷是否將此確認為收入。這類數(shù)據(jù)口徑不統(tǒng)一往往會導致財務部門與銷售部門對企業(yè)經(jīng)營狀況的理解產(chǎn)生差異， 這種差異可能會進一步影響產(chǎn)品定價、 庫存管理和利潤決策。

3. 數(shù)據(jù)質(zhì)量困境。數(shù)據(jù)的質(zhì)量評估主要涉及數(shù)據(jù)的準確性、 完整性、 一致性、 可靠性和及時性。準確性要求數(shù)據(jù)精確反映所描述的對象； 完整性要求信息沒有遺漏和缺失； 一致性要求存放在不同位置的數(shù)據(jù)要保持相同的含義和規(guī)則； 可靠性要求數(shù)據(jù)的來源需要經(jīng)過驗證和審查； 及時性則要求數(shù)據(jù)處理和更新的周期應當符合實際場景的需求。在傳統(tǒng)財務數(shù)據(jù)管理模式下， 企業(yè)存在的數(shù)據(jù)質(zhì)量困境進一步加大了獲取可用于財務決策數(shù)據(jù)的難度。

（二） 用數(shù)難

1. 財務信息難以溯源到業(yè)務數(shù)據(jù)。在實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動的財務決策支持過程中， 企業(yè)面臨的“用數(shù)難”問題突出表現(xiàn)在財務信息難以直接溯源到業(yè)務數(shù)據(jù)上， 這一難題限制了財務分析的實際應用價值。傳統(tǒng)的財務數(shù)據(jù)分析往往局限于“從財務到財務”的范疇， 而要實現(xiàn)更深層次的數(shù)據(jù)洞察， 必須能夠?qū)崿F(xiàn)“從財務到業(yè)務”的數(shù)據(jù)追溯。

傳統(tǒng)的財務數(shù)據(jù)在從業(yè)務事件到會計憑證、 會計科目， 最終到會計報表的轉(zhuǎn)化過程中， 經(jīng)歷了高度的概括和提煉。這一過程雖然有助于財務報告的編制， 但同時也導致了大量業(yè)務細節(jié)信息的丟失。因此， 財務部門往往難以準確追蹤某筆收入或成本對應的具體業(yè)務活動。業(yè)務數(shù)據(jù)與財務數(shù)據(jù)之間的這種脫節(jié)， 不僅限制了財務數(shù)據(jù)在業(yè)務經(jīng)營分析中的應用， 還影響了分析的精準性和決策的有效性。此外， 管理層由于無法深入了解各個業(yè)務單元的具體表現(xiàn)， 可能在資源配置、 產(chǎn)品開發(fā)和市場營銷等方面做出不利于企業(yè)發(fā)展的決策。因此， 解決財務信息與業(yè)務數(shù)據(jù)之間的溯源難題， 對于提升財務數(shù)據(jù)的實際應用價值和企業(yè)決策質(zhì)量具有重要意義。

2. 管理決策缺乏數(shù)據(jù)支持。傳統(tǒng)財務決策很大程度上依賴于歷史管理經(jīng)驗和個人主觀判斷， 缺乏有效的技術手段支撐。為了做出更優(yōu)質(zhì)的管理決策， 企業(yè)需要充分的數(shù)據(jù)支持， 這不僅包括過去已發(fā)生的數(shù)據(jù)， 還包括實時數(shù)據(jù)和預測數(shù)據(jù)。例如， 在優(yōu)化運營流程、 提升運營效率的過程中， 若缺乏實時的運營數(shù)據(jù)（如生產(chǎn)效率、 庫存周轉(zhuǎn)率、 供應鏈管理數(shù)據(jù)等）， 可能難以準確識別瓶頸， 導致優(yōu)化措施落實不到位。在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的背景下， 基于客觀數(shù)據(jù)， 利用數(shù)據(jù)分析工具揭示潛在的機會與挑戰(zhàn)、 洞察市場趨勢和競爭動態(tài)已成為一種常態(tài)。通過這種方式， 企業(yè)可以更好地適應快速變化的市場環(huán)境， 提高決策的精準性和效率， 從而在競爭中保持優(yōu)勢（金源和李成智，2023）。

三、 基于RPA技術的財務數(shù)據(jù)中臺建設目標與框架

在財務數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中， 企業(yè)通常需經(jīng)歷三個關鍵階段。首先為系統(tǒng)集成階段， 該階段的關鍵目標是實現(xiàn)異構系統(tǒng)的集成并為數(shù)據(jù)流的打通構建基礎； 其次是數(shù)據(jù)治理與數(shù)據(jù)共享階段， 此階段標志著數(shù)據(jù)標準化進程的啟動， 為數(shù)據(jù)的高效利用奠定基石； 最后是決策數(shù)智化階段， 通過構建數(shù)據(jù)驅(qū)動的財務決策支持體系， 進一步挖掘財務數(shù)據(jù)的深層價值。在財務數(shù)字化轉(zhuǎn)型的系統(tǒng)集成階段、 數(shù)據(jù)治理與數(shù)據(jù)共享階段、 決策數(shù)智化階段， 財務數(shù)據(jù)中臺均可發(fā)揮關鍵作用。

（一） 財務數(shù)據(jù)中臺建設目標

在財務數(shù)字化轉(zhuǎn)型的浪潮中， 財務數(shù)據(jù)中臺通過構建安全、 可靠、 敏捷、 可復用的數(shù)據(jù)服務能力， 已成為企業(yè)實現(xiàn)財務高效管理、 提升決策質(zhì)量的關鍵舉措（張慶龍，2022；李端敏和陳強玉，2021）。財務數(shù)據(jù)中臺的建設旨在突破傳統(tǒng)財務數(shù)據(jù)管理模式的瓶頸， 通過推動業(yè)財一體化、 提升財務決策的準確性與效率、 驅(qū)動業(yè)務創(chuàng)新， 實現(xiàn)數(shù)據(jù)價值最大化， 為企業(yè)持續(xù)創(chuàng)造競爭優(yōu)勢。財務數(shù)據(jù)中臺建設的三大具體目標如下：

1. 推動業(yè)財一體化， 實現(xiàn)數(shù)據(jù)共享化。為了促進業(yè)務與財務的深度融合并實現(xiàn)數(shù)據(jù)共享， 財務數(shù)據(jù)中臺需深入分析企業(yè)的全財務流程框架， 確保業(yè)務范圍的明確性及流程的全面性和清晰性。以業(yè)務需求為導向， 以業(yè)財融合為核心目標， 匯聚關鍵數(shù)據(jù)， 打造核心能力， 致力于為企業(yè)持續(xù)創(chuàng)造價值。

在財務數(shù)據(jù)中臺的設計過程中， 通過與企業(yè)各業(yè)務系統(tǒng)的交互對接， 建立標準化的數(shù)據(jù)流， 以促進業(yè)務與財務數(shù)據(jù)間的有效互動， 滿足業(yè)務端對財務服務的需求。集成管理多系統(tǒng)的數(shù)據(jù)不僅有助于確保數(shù)據(jù)的完整性和可視化， 同時也能有效避免不同業(yè)務板塊以及業(yè)務與財務之間的“數(shù)據(jù)孤島”問題， 減少資源浪費和協(xié)同障礙， 最終實現(xiàn)業(yè)務與財務的一體化目標。

2. 提升內(nèi)部財務決策的準確性與效率。在推進業(yè)財一體化并實現(xiàn)數(shù)據(jù)共享后， 更為關鍵的是讓財務數(shù)據(jù)得到應用， 財務數(shù)據(jù)中臺在該過程中的作用具體表現(xiàn)在兩個方面： 從數(shù)據(jù)角度來看， 通過財務數(shù)據(jù)中臺集中管理財務數(shù)據(jù)， 確保數(shù)據(jù)的一致性和準確性， 減少因數(shù)據(jù)冗余或不一致造成的決策偏差。從技術角度來看， 利用數(shù)據(jù)分析和人工智能技術， 提升財務預測和風險評估水平， 提高財務預測的準確性。通過自動化報告生成、 預算跟蹤和財務監(jiān)控， 減少人工干預， 提高決策過程的效率。

通過達成上述兩方面的目標， 財務數(shù)據(jù)中臺將有助于實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動的洞察， 支持高層管理人員在制定戰(zhàn)略決策時， 能夠基于全面的數(shù)據(jù)分析， 做出更為科學和準確的判斷。

3. 驅(qū)動業(yè)務創(chuàng)新， 響應外部市場變化。除了支撐財務決策， 財務數(shù)據(jù)中臺更重要的目標是“從財務到業(yè)務”， 驅(qū)動業(yè)務創(chuàng)新、 支持戰(zhàn)略決策。

為了有效驅(qū)動業(yè)務創(chuàng)新并敏捷響應外部市場變化， 企業(yè)財務職能需要與前端業(yè)務緊密對接， 利用數(shù)字化手段為業(yè)務創(chuàng)新提供強大動力。財務數(shù)據(jù)中臺的引入， 要求財務部門運用新技術和新能力， 深入挖掘數(shù)據(jù)價值， 并以此參與企業(yè)的戰(zhàn)略制定和決策支持。通過提供多維度、 高質(zhì)量、 準確、 及時的數(shù)據(jù)， 應用數(shù)據(jù)挖掘和分析等技術手段， 財務數(shù)據(jù)中臺能夠幫助企業(yè)快速評估不同創(chuàng)新方案的財務影響。

（二） 基于RPA技術的財務數(shù)據(jù)中臺邏輯架構

前文詳細闡述了財務數(shù)據(jù)中臺對突破傳統(tǒng)財務數(shù)據(jù)管理模式瓶頸的重要性及其建設目標， 明確指出財務數(shù)據(jù)中臺在財務數(shù)字化體系中的核心地位。基于上述背景， 本文提出了以RPA機器人矩陣作為技術支撐的財務數(shù)據(jù)中臺邏輯架構（見圖1）， 該架構分為數(shù)據(jù)層、 財務數(shù)據(jù)中臺層和分析應用層三個部分， 涵蓋了從內(nèi)外部數(shù)據(jù)源中提取數(shù)據(jù)， 在財務數(shù)據(jù)中臺進行清洗、 加工、 處理并形成業(yè)財指標集市， 最終向分析應用場景提供數(shù)據(jù)服務的全流程。

1. 數(shù)據(jù)層。數(shù)據(jù)層涵蓋內(nèi)外部數(shù)據(jù)源， 如現(xiàn)有信息技術（IT）和數(shù)據(jù)倉庫， 這些系統(tǒng)負責業(yè)務處理和數(shù)據(jù)采集。各業(yè)務板塊的IT系統(tǒng)均針對其特定的數(shù)據(jù)需求進行優(yōu)化， 無論是在客戶關系管理、 供應鏈優(yōu)化、 產(chǎn)品開發(fā)還是在市場營銷領域， 都能確保數(shù)據(jù)的相關性和業(yè)務的專業(yè)性。

2. 財務數(shù)據(jù)中臺層。財務數(shù)據(jù)中臺以RPA機器人矩陣作為技術支撐， 構建一個自動化數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)。RPA機器人矩陣負責從多個數(shù)據(jù)源高效地獲取和整合數(shù)據(jù)， 保證數(shù)據(jù)的實時性。在此基礎上， 經(jīng)過數(shù)據(jù)匯聚處理、 數(shù)據(jù)治理并形成指標集市， 為更上層的分析應用提供數(shù)據(jù)服務。

（1） 以RPA為底層技術的機器人矩陣。RPA等自動化技術可大幅縮短前期的數(shù)據(jù)準備和交付時間， 提升數(shù)據(jù)的獲取和服務效率， 加速數(shù)據(jù)價值的釋放。由于其低門檻、 輕量化、 外掛式、 可有效降本增效的特點， RPA技術成為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關鍵工具。此外， RPA技術的非侵入性和快速靈活適配的特點， 允許企業(yè)在不改變現(xiàn)有信息系統(tǒng)的情況下， 通過模擬人類操作的非耦合方式實現(xiàn)系統(tǒng)間的互聯(lián)互通， 無需傳統(tǒng)的API接口開發(fā)對接方式。這種方式可以快速實現(xiàn)系統(tǒng)適配及上線， 從而加快財務數(shù)字化進程。

（2） 數(shù)據(jù)匯聚處理。財務數(shù)據(jù)中臺的第一步是整合多源異構數(shù)據(jù)源， 如企業(yè)資源計劃（ERP）、 客戶管理系統(tǒng)（CRM）、 人力資源管理系統(tǒng)（HR系統(tǒng)）、 供應鏈管理系統(tǒng)（SCM）、 銀企直聯(lián)系統(tǒng)等。這些系統(tǒng)產(chǎn)生的財務相關數(shù)據(jù)需要通過數(shù)據(jù)中臺進行匯聚和處理， 以形成統(tǒng)一的數(shù)據(jù)視圖。在數(shù)據(jù)匯聚過程中， 數(shù)據(jù)中臺通過ETL（Extract-Transform-Load）流程從各個數(shù)據(jù)源中抽取數(shù)據(jù)， 將其轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一的格式， 并加載到數(shù)據(jù)倉庫中。這一過程確保了不同系統(tǒng)的數(shù)據(jù)能夠被統(tǒng)一管理， 并做好準備以供后續(xù)的分析和報表使用。

（3） 業(yè)財數(shù)據(jù)治理。完成數(shù)據(jù)歸集后， 數(shù)據(jù)治理是企業(yè)盤活數(shù)據(jù)、 夯實數(shù)字基礎的第一步。業(yè)財數(shù)據(jù)治理中涉及元數(shù)據(jù)管理、 數(shù)據(jù)標準管理、 數(shù)據(jù)質(zhì)量、 財務主數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)安全。財務數(shù)據(jù)中臺必須具備強大的數(shù)據(jù)治理能力， 確保數(shù)據(jù)的完整性、 準確性和一致性。該過程需要注意如下要點： ①元數(shù)據(jù)管理與數(shù)據(jù)標準管理。建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標準和指標定義， 進行元數(shù)據(jù)管理， 確保不同部門和系統(tǒng)間的財務數(shù)據(jù)語義一致， 避免因數(shù)據(jù)解釋不同而導致誤用或誤解。②數(shù)據(jù)質(zhì)量管理。數(shù)據(jù)治理需要確保數(shù)據(jù)的準確性、 完整性、 一致性、 可靠性和及時性。需要建立一套切實可行的數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控體系， 設計數(shù)據(jù)質(zhì)量稽核規(guī)則， 從源頭加強對數(shù)據(jù)質(zhì)量的控制， 形成覆蓋全生命周期的數(shù)據(jù)質(zhì)量管理體系， 實現(xiàn)數(shù)據(jù)向優(yōu)質(zhì)資產(chǎn)的轉(zhuǎn)變。③財務主數(shù)據(jù)管理。核心業(yè)務/財務數(shù)據(jù)可以存儲在財務主數(shù)據(jù)中， 以支持關鍵業(yè)務/財務流程使用。④數(shù)據(jù)安全管理。財務數(shù)據(jù)中臺通常存儲著組織內(nèi)部的敏感和重要的數(shù)據(jù)， 因此對這些數(shù)據(jù)的訪問權限必須實施嚴格的管控， 以防止未經(jīng)授權的人員獲取、 修改或泄露數(shù)據(jù)。

（4） 業(yè)財指標集市。業(yè)財指標集市是財務數(shù)據(jù)中臺層的核心產(chǎn)出， 在數(shù)據(jù)匯聚處理與業(yè)財數(shù)據(jù)治理的前置工作基礎上， 實現(xiàn)了對關鍵財務指標、 運營監(jiān)控指標、 市場競爭指標、 ESG相關指標等高頻使用的業(yè)財分析指標的集中化管理。各類指標經(jīng)過嚴格的篩選與優(yōu)化， 形成了具有高度針對性、 實時性和可操作性的業(yè)財分析體系。其中： 關鍵財務指標揭示了企業(yè)財務狀況的內(nèi)在規(guī)律， 為評估企業(yè)盈利能力、 運營效率及償債能力提供了量化依據(jù)； 運營監(jiān)控指標從供應鏈、 生產(chǎn)、 銷售等環(huán)節(jié)實時反映企業(yè)運營狀況， 助力管理層精準調(diào)控； 市場競爭指標通過對市場份額、 競爭對手動態(tài)的分析， 為企業(yè)制定市場戰(zhàn)略提供參考； 而ESG相關指標則體現(xiàn)了企業(yè)在可持續(xù)發(fā)展、 社會責任及治理結構方面的表現(xiàn)， 為企業(yè)長期價值創(chuàng)造和社會形象塑造提供了重要依據(jù)。

3. 分析應用層。分析應用層利用財務數(shù)據(jù)中臺層提供的數(shù)據(jù)服務， 根據(jù)不同的業(yè)務需求， 可將數(shù)據(jù)應用于多維數(shù)據(jù)分析報表生成、 BI看板生成、 數(shù)據(jù)建模等場景。

（1） 多維數(shù)據(jù)分析報表生成。財務數(shù)據(jù)中臺統(tǒng)一了指標定義和計算口徑， 確保了多維數(shù)據(jù)分析報表中指標的統(tǒng)一性和可比性。財務部門可基于統(tǒng)一業(yè)財指標體系配置多維數(shù)據(jù)模型， 報表能夠自動從多個角度（如時間、 部門、 產(chǎn)品等）對財務數(shù)據(jù)進行切片、 切塊和鉆取， 從而揭示財務狀況的多維特征。適用的報表場景包括但不限于基礎財務分析報表、 預測分析報表、 預算與規(guī)劃分析報表、 客戶信用分析報表等輔助決策分析報表。

（2） BI看板生成。BI看板的核心在于通過數(shù)據(jù)可視化技術， 借助BI工具將財務數(shù)據(jù)中臺的關鍵指標轉(zhuǎn)化為圖表和儀表盤， 從而實現(xiàn)對企業(yè)財務狀況的快速解讀和實時監(jiān)控， 促進業(yè)務與財務的深度融合， 以提升管理層決策效率及企業(yè)整體運營效能。一方面， 財務數(shù)據(jù)中臺通過RPA技術實現(xiàn)了數(shù)據(jù)的實時更新， 為BI看板提供了最新的數(shù)據(jù)支持， 確保了看板信息的時效性； 另一方面， 財務數(shù)據(jù)中臺為BI看板提供了豐富的數(shù)據(jù)維度和指標， 使得看板設計更加靈活多樣， 滿足不同場景下的可視化需求。

（3） 數(shù)據(jù)建模。企業(yè)可基于機器學習、 AI大模型等技術構建財務預測、 風險評估及成本效益分析模型， 深入挖掘財務數(shù)據(jù)價值， 為企業(yè)財務管理和業(yè)務決策提供科學、 量化的支持， 進而優(yōu)化預算編制、 風險管控及決策參考體系。財務數(shù)據(jù)中臺為數(shù)據(jù)建模提供了豐富、 高質(zhì)量的數(shù)據(jù)資源， 為建模過程奠定了堅實基礎。

四、 H公司的財務數(shù)據(jù)中臺建設實踐

H公司是我國領先的科技公司， 多年來在數(shù)字化方面積累了大量經(jīng)驗。作為財務數(shù)字化轉(zhuǎn)型的持續(xù)探索者， H公司基于RPA技術搭建了財務數(shù)據(jù)中臺， 并通過持續(xù)的創(chuàng)新實踐不斷優(yōu)化、 提升平臺能力， 實現(xiàn)了與業(yè)務系統(tǒng)、 財務系統(tǒng)以及數(shù)據(jù)倉庫的對接， 促進了業(yè)務/財務數(shù)據(jù)的交互， 并實現(xiàn)了數(shù)據(jù)分析結果的可視化呈現(xiàn)。本文以H公司為例， 剖析RPA技術與財務數(shù)據(jù)中臺如何相互配合以達到數(shù)據(jù)匯聚、 數(shù)據(jù)展現(xiàn)和數(shù)據(jù)洞見效果。

（一） H公司基于RPA技術的財務數(shù)據(jù)中臺建設步驟

1. 步驟一： 數(shù)據(jù)匯聚（見圖2）。

（1） 數(shù)據(jù)來源。財務數(shù)據(jù)中臺的數(shù)據(jù)來源不應局限于財務系統(tǒng)， 應擴展至業(yè)務系統(tǒng)和外部市場。H公司財務數(shù)據(jù)中臺從財務系統(tǒng)和各業(yè)務板塊中提取數(shù)據(jù)， 實現(xiàn)了財務系統(tǒng)與業(yè)務系統(tǒng)的交互。對于部分非系統(tǒng)數(shù)據(jù)則通過數(shù)據(jù)填報系統(tǒng)進行人工填報， 以確保數(shù)據(jù)的完整性。此外， 為防止數(shù)據(jù)的重復錄入， 基礎數(shù)據(jù)和主數(shù)據(jù)需要確定采集點的唯一性。企業(yè)多系統(tǒng)數(shù)據(jù)來源的交互實現(xiàn)了業(yè)務數(shù)據(jù)與財務數(shù)據(jù)聯(lián)動， 從而實現(xiàn)了“全量”業(yè)財數(shù)據(jù)匯集。

（2） 數(shù)據(jù)處理工具。RPA技術以一種非耦合的方式， 將多種業(yè)務系統(tǒng)和數(shù)據(jù)倉庫連接在一起， 從而實現(xiàn)數(shù)據(jù)的快速采集、 匯聚和清洗處理。這種技術的應用不僅能夠迅速響應前端業(yè)務系統(tǒng)的變化， 還能深入穿透多個數(shù)據(jù)庫， 高效協(xié)同企業(yè)集團內(nèi)部的多層次信息系統(tǒng)， 從而有效解決企業(yè)數(shù)字化管理過程中常見的“數(shù)據(jù)孤島”問題（金源等，2024a）。此外， RPA技術還可以與云計算、 人工智能等先進技術相結合， 進一步推動企業(yè)財務管理的智能化轉(zhuǎn)型。通過與這些新興技術的融合， RPA技術不僅提升了數(shù)據(jù)處理的效率， 還為財務管理帶來了前所未有的智能化體驗， 使得企業(yè)能夠更加精準和高效地進行決策。

H公司在應用RPA技術的過程中， 首先明確了各類數(shù)據(jù)在采集后的處理方式， 即哪些數(shù)據(jù)可以依據(jù)固定規(guī)則進行自動化處理和入庫， 哪些數(shù)據(jù)則需要通過人機交互的方式來進一步確定取舍、 分類以及添加標識。對于固定規(guī)則的數(shù)據(jù)處理， H公司搭建了以RPA為底層技術支撐的機器人矩陣， 這個矩陣能夠從各個內(nèi)外部數(shù)據(jù)源中以定時或非定時的方式獲取財務和業(yè)務數(shù)據(jù)， 并對這些數(shù)據(jù)進行抽取、 清洗、 轉(zhuǎn)換和映射等一系列處理。在處理復雜或不確定性較高的“模糊邏輯”部分時， 該系統(tǒng)通過人機結合的方式， 確保了處理的準確性和靈活性， 從而實現(xiàn)了對業(yè)務數(shù)據(jù)的“敏捷支持”。

2. 步驟二： 數(shù)據(jù)治理。為了充分發(fā)揮財務數(shù)據(jù)中臺的價值， 必須加強數(shù)據(jù)治理。H公司從數(shù)據(jù)標準與元數(shù)據(jù)、 數(shù)據(jù)質(zhì)量、 數(shù)據(jù)集成等方面進行統(tǒng)籌規(guī)劃、 協(xié)調(diào)和管理。通過多措并舉， 實現(xiàn)了數(shù)據(jù)資產(chǎn)的保值增值， 并提升了基于數(shù)據(jù)進行管理決策的能力。

（1） 數(shù)據(jù)標準與元數(shù)據(jù)管理。H公司的數(shù)據(jù)標準管理與元數(shù)據(jù)管理工作通過如下步驟開展：

第一步， 明確數(shù)據(jù)標準管理的內(nèi)涵。業(yè)財數(shù)據(jù)標準不能僅停留在文件文檔層面， 應當成為企業(yè)各部門、 各利益相關者共同發(fā)展的一套共通語言， H公司數(shù)據(jù)標準管理的外延包括與其相關的數(shù)據(jù)規(guī)范、 流程制度以及技術工具。

第二步， 明確數(shù)據(jù)標準化的范圍。H公司圍繞財務基礎數(shù)據(jù)、 指標數(shù)據(jù)和業(yè)務數(shù)據(jù)展開了全面數(shù)據(jù)標準化。

第三步， 元數(shù)據(jù)管理。H公司首先通過訪問數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)、 查詢數(shù)據(jù)庫目錄、 查看文檔、 交流溝通等方式實現(xiàn)了數(shù)據(jù)采集， 并進一步從業(yè)務屬性、技術屬性和管控屬性開展了元數(shù)據(jù)管理。

第四步， 數(shù)據(jù)標準制定。H公司將財務數(shù)據(jù)標準制定過程歸納為如下六步： ①梳理企業(yè)內(nèi)部管理需求、 外部監(jiān)管需求、 行業(yè)最佳實踐以及相關專家經(jīng)驗； ②由IT部門負責收集企業(yè)現(xiàn)有財務數(shù)據(jù)質(zhì)量情況、 管理情況、 標準化情況等信息； ③IT部門需要與財務數(shù)據(jù)標準的利益相關方進行充分訪談； ④對整體的財務數(shù)據(jù)標準化現(xiàn)狀進行分析評估， 量化現(xiàn)狀與目標間的差距； ⑤制定財務數(shù)據(jù)標準； ⑥將財務數(shù)據(jù)標準發(fā)布并持續(xù)優(yōu)化迭代。

第五步， 數(shù)據(jù)血緣梳理。H公司的業(yè)財大數(shù)據(jù)間存在著復雜的勾稽關系， 因此梳理清楚數(shù)據(jù)血緣尤為重要。H公司通過將企業(yè)的各種財務指標（如凈利潤表指標、資產(chǎn)負債表指標等）按照一定的分類和邏輯關系予以整合， 梳理出它們之間的內(nèi)在聯(lián)系和影響， 為后續(xù)形成全面、系統(tǒng)性的財務指標體系奠定基礎。

（2） 數(shù)據(jù)質(zhì)量管理。H公司設置了一系列數(shù)據(jù)質(zhì)量要求， 包括數(shù)據(jù)的準確性、 完整性、 一致性、 可靠性和及時性。公司依據(jù)標準配置規(guī)則執(zhí)行質(zhì)量稽核， 并通過RPA機器人矩陣等自動化工具發(fā)現(xiàn)并糾正數(shù)據(jù)問題， 以確保提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。然而， 在數(shù)據(jù)重復或缺失的情況下， RPA機器人矩陣可能無法正確識別和處理數(shù)據(jù)。例如， 在財務數(shù)據(jù)中臺對財務數(shù)據(jù)進行處理時， 如果訂單號出現(xiàn)重復或缺失， RPA機器人矩陣將無法正確處理發(fā)票、 付款等后續(xù)操作。為此， H公司建立了一套完善的錯誤處理和異常管理機制， 當遇到RPA機器人矩陣無法自動處理數(shù)據(jù)質(zhì)量問題時， 能夠及時通知相關人員進行干預， 從而確保數(shù)據(jù)質(zhì)量符合標準。

（3） 數(shù)據(jù)集成管理。隨著企業(yè)內(nèi)部的系統(tǒng)日益異構化， 財務數(shù)據(jù)中臺面臨的核心挑戰(zhàn)之一是如何有效集成管理多源異構數(shù)據(jù)。財務數(shù)據(jù)中臺通過RPA機器人矩陣自動搬運數(shù)據(jù)， 充當各個系統(tǒng)間的“粘合劑”和“耦合器”的角色， 將分散的業(yè)財數(shù)據(jù)整合于一個統(tǒng)一的平臺中， 消除系統(tǒng)間的斷點。此外， 它還整合了結構化數(shù)據(jù)和語音、 圖片和視頻信息等非結構化數(shù)據(jù)， 實現(xiàn)了統(tǒng)一的存儲、 處理和交付， 協(xié)助構建一體化數(shù)據(jù)平臺。基于此， 其他系統(tǒng)可以同時復用和共享這些數(shù)據(jù)， 避免為了獲取相同數(shù)據(jù)而做重復性工作， 從而節(jié)約了時間和成本。

（4） 數(shù)據(jù)安全和權限管理。為了確保數(shù)據(jù)的安全性， 財務數(shù)據(jù)中臺必須實施嚴格的數(shù)據(jù)安全管理措施， 以防止數(shù)據(jù)泄露。H公司在確保數(shù)據(jù)發(fā)揮業(yè)務價值的基礎上， 通過數(shù)據(jù)分級、 分類和權限管控， 保障數(shù)據(jù)保密性、 安全性、 完整性、 可用性， 保護數(shù)據(jù)不被非授權人員訪問或篡改， 滿足企業(yè)的合規(guī)要求。另外， 財務數(shù)據(jù)中臺針對不同角色下放不同的數(shù)據(jù)權限， 業(yè)務/財務人員按照業(yè)務需求和管理要求等獲得相應的權限。對于數(shù)據(jù)的增、 刪、 改、 查等操作權限， H公司實施了統(tǒng)一分類管理， 確保只有經(jīng)過授權的人員才能對數(shù)據(jù)進行修改和編輯， 這有助于減少數(shù)據(jù)錯誤和混亂， 并提高數(shù)據(jù)的可信度和可靠性。

3. 步驟三： 指標梳理。H公司對每個指標的統(tǒng)計范圍和內(nèi)容進行了嚴格的界定， 以確保指標的口徑在各部門和業(yè)務線中保持一致。同時， H公司對指標的計算方法和公式模型也進行了標準化， 對于相似的業(yè)務場景和數(shù)據(jù)類型， 采用統(tǒng)一的處理邏輯和算法， 避免指標的誤解和誤用， 確保指標的計算和解釋的一致性。例如， H公司將指標分為四大類： 分析類指標、 資金類指標、 報表類指標和稅務類指標， 通過梳理指標， 確保用戶在不同報表和分析視圖中看到的數(shù)據(jù)和指標邏輯的一致性， 避免了同一指標的混淆或含義解釋的差異， 從而提供一致的數(shù)據(jù)視圖和分析結果。

4. 步驟四： 數(shù)據(jù)應用場景舉例。

（1） 事前： 數(shù)據(jù)預測模型支持業(yè)務政策制定。對于H公司的財務BP團隊來說， 一方面需要提供準確的預測數(shù)據(jù)以支持業(yè)務決策， 為此分析人員需要花費大量時間， 反復推敲以驗證結論， 但另一方面考慮到業(yè)務開展時間緊迫， 又必須保證決策支持的及時性， 這種內(nèi)在矛盾的存在往往導致財務BP團隊難以兼顧支持業(yè)務決策的效率和效果。H公司基于財務數(shù)據(jù)中臺提供的數(shù)據(jù)底座， 構建了業(yè)財自助分析平臺DataCube， 目前平臺支持七種數(shù)據(jù)預測算法， 可分為以下兩類： 傳統(tǒng)統(tǒng)計學方法（ARIMA、Prophet、線性回歸、非線性回歸）、 機器學習方法（XGBoost、LightGBM、隨機森林）。在實際模型選擇的過程中， 財務人員也需要根據(jù)準確度、 分析時間的要求進行模型的甄選。圖3呈現(xiàn)了數(shù)據(jù)預測模塊的用戶界面。

在進行業(yè)務決策支持時， 財務人員可以通過該平臺調(diào)用公司數(shù)據(jù)庫以獲取全方位的歷史財務和業(yè)務數(shù)據(jù)， 再利用機器學習搭建模型來模擬業(yè)務的全生命周期， 預測未來收入。

（2） 事后： 歸因分析算法定位業(yè)務關鍵問題節(jié)點。目前業(yè)界對于業(yè)財數(shù)據(jù)分析工具的應用普遍面臨“有圖表無結論”的痛點， 即利用BI工具或數(shù)據(jù)大屏進行多個維度的數(shù)據(jù)可視化呈現(xiàn)后， 卻無法根據(jù)呈現(xiàn)結果自動給出分析結論。

得益于財務數(shù)據(jù)中臺所提供的高質(zhì)量數(shù)據(jù)， H公司實現(xiàn)了在BI看板基礎上更進一步的歸因分析。H公司利用算法實現(xiàn)了可視化結果的初步解釋， 進而輔助后續(xù)業(yè)務人員或管理層的分析決策。在具體實現(xiàn)方式上， H公司采用“基尼系數(shù)+貢獻度”的分析方法， 通過分析不同維度項對整體的貢獻度， 來迅速定位引起財務、 業(yè)務指標異常變動的問題發(fā)生節(jié)點， 定位出問題節(jié)點后， 財務和業(yè)務人員便可圍繞關鍵問題開展有針對性的業(yè)務模式改進。

以某產(chǎn)品收入異常歸因分析報告為例， 歸因分析算法通過計算各個維度（如業(yè)務條線名稱、地區(qū)等）下的枚舉值（如各個業(yè)務條線）波動情況對整體的影響， 得到每個單一維度的基尼系數(shù)， 基尼系數(shù)較大則代表該維度內(nèi)不同枚舉值間差異較大， 由此可得影響收入總體波動的關鍵維度排名。再針對業(yè)務條線這一維度下的各個枚舉值， 計算波動影響排名靠前的枚舉值， 排名越靠前則代表對收入異常變化貢獻度越高， 即收入異常變化的關鍵問題節(jié)點。定位出問題節(jié)點后， 業(yè)務人員便可圍繞關鍵問題開展有針對性的業(yè)務模式改進。據(jù)此， 基于RPA技術的財務數(shù)據(jù)中臺成功實現(xiàn)了對業(yè)務決策的支持， 為企業(yè)的持續(xù)發(fā)展提供了有力保障。

（二） 建設成效

財務數(shù)據(jù)中臺是財務分析的數(shù)據(jù)中心， 能夠匯集各業(yè)務系統(tǒng)的數(shù)據(jù)， 促進企業(yè)的數(shù)據(jù)共享和交換， 實現(xiàn)更高效的數(shù)據(jù)管理和應用， 并支持多種關聯(lián)分析和提供預警、 預測等服務。H公司通過RPA技術在財務數(shù)據(jù)中臺中的應用， 高效高質(zhì)地完成了一系列相關工作， 建設成效顯著。

1. 提升了財務工作的效率和準確性。RPA技術的應用為財務數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了強有力的支持， 有助于突破財務工作的瓶頸。RPA技術驅(qū)動的財務數(shù)據(jù)中臺實現(xiàn)了數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)過程的自動化， 大幅減少了人工干預， 提升了操作的準確性和數(shù)據(jù)整理的效率。RPA技術的應用不僅減輕了業(yè)務和財務人員的工作負擔， 還使他們能夠更專注于財務分析和預測等高價值任務。

2. 實現(xiàn)了數(shù)據(jù)呈現(xiàn)功能， 監(jiān)控業(yè)務情況。RPA技術實現(xiàn)了數(shù)據(jù)的自動更新與實時呈現(xiàn)， 還通過聯(lián)接數(shù)據(jù)分析工具支持多維報表的定制輸出與數(shù)據(jù)可視化， 充分釋放數(shù)據(jù)價值。此外， 財務數(shù)據(jù)中臺通過追蹤服務過程并設置預警指標體系， 以及根據(jù)業(yè)財數(shù)據(jù)異常變動情況提供預警， 增強了企業(yè)風險管控能力。

3. 實現(xiàn)了數(shù)據(jù)洞見功能， 賦能業(yè)務發(fā)展。財務數(shù)據(jù)中臺通過RPA技術執(zhí)行預設規(guī)則和模型， 結合業(yè)務與財務數(shù)據(jù)， 建立數(shù)據(jù)驅(qū)動的財務分析體系。同時創(chuàng)新性地利用機器學習技術， 搭建事前財務預測模型， 以及利用大數(shù)據(jù)技術進行事后的歸因分析， 形成企業(yè)全生命周期的數(shù)據(jù)決策支持體系。

五、 總結與展望

（一） 研究結論

本文以財務數(shù)字化轉(zhuǎn)型為研究背景， 以財務數(shù)據(jù)中臺為研究對象， 提出了基于RPA技術的財務數(shù)據(jù)中臺的構建框架， 并以H公司為案例， 驗證了財務數(shù)據(jù)中臺構建的有效性。經(jīng)研究分析， 本文得出以下結論： 通過運用RPA技術， 財務和業(yè)務數(shù)據(jù)能夠自動匯集至財務數(shù)據(jù)中臺， 實現(xiàn)多源數(shù)據(jù)的整合。通過數(shù)據(jù)治理， 提升數(shù)據(jù)質(zhì)量， 并以共享形式復用數(shù)據(jù)， 快速構建敏捷的數(shù)據(jù)服務能力。這一過程不僅賦能業(yè)務發(fā)展、 提高運營效率， 還支持決策制定， 從而實現(xiàn)財務數(shù)據(jù)中臺的價值最大化。

在構建財務數(shù)據(jù)中臺時應注意以下要點： ①以數(shù)據(jù)驅(qū)動為核心。財務數(shù)據(jù)中臺的建設應以數(shù)據(jù)為核心， 充分發(fā)揮數(shù)據(jù)價值， 推動企業(yè)從傳統(tǒng)的事后分析向事前預測、 事中控制轉(zhuǎn)變。②強化數(shù)據(jù)治理。數(shù)據(jù)治理是財務數(shù)據(jù)中臺建設的關鍵環(huán)節(jié)， 通過完善的數(shù)據(jù)治理體系， 確保數(shù)據(jù)質(zhì)量， 提升數(shù)據(jù)的可信度和可靠性。③注重業(yè)財融合。財務數(shù)據(jù)中臺應打破業(yè)務與財務之間的壁壘， 實現(xiàn)業(yè)務數(shù)據(jù)與財務數(shù)據(jù)的有機融合， 為管理層做出決策提供全面、 準確的支持。

（二） 對“基于RPA技術財務數(shù)據(jù)中臺”的辯證思考

RPA是一種技術手段， 財務數(shù)據(jù)中臺是一種技術理念。在深入分析這兩者的應用時， 有必要從技術理念與技術手段兩個維度進行系統(tǒng)反思， 以探討其在財務領域中的實際作用與未來發(fā)展?jié)摿Α?/p>

1. 技術理念。財務數(shù)據(jù)中臺的構建初衷是幫助企業(yè)在業(yè)務模式較為穩(wěn)定的背景下， 通過數(shù)據(jù)服務的復用實現(xiàn)對業(yè)務的靈活支持。然而， Gartner在《2023年中國數(shù)據(jù)分析與人工智能技術成熟度曲線》里， 將“數(shù)據(jù)中臺”列入泡沫低谷期， 甚至認為該技術未成熟即面臨淘汰。本文認為， 財務數(shù)據(jù)中臺同樣可能因為如下問題而影響其未來可用性： ①應對業(yè)務變化的靈活性不足。在當前整體經(jīng)濟環(huán)境具有重大不確定性的情況下， 公司業(yè)務模式可能會頻繁變化。在這種情況下， 中心化的中臺架構對于變化的應對不夠靈活， 數(shù)據(jù)中臺廠商需要較長時間對財務數(shù)據(jù)中臺進行技術調(diào)整以適應新的業(yè)務模式需求， 在快速敏捷地交付數(shù)據(jù)分析結果和產(chǎn)品的能力上容易存在欠缺。②中臺日益“臃腫化”。隨著公司業(yè)務版圖的不斷擴張， 財務數(shù)據(jù)中臺會變得越來越“重”， 其架構的復雜性以及維護成本不斷提高， 交付周期不斷延長， 從而影響其靈活性和效率。

盡管財務數(shù)據(jù)中臺的模式可能會被取代， 但其所代表的“打通不同系統(tǒng)的‘數(shù)據(jù)孤島’、 敏捷構建可組裝和可復用的數(shù)據(jù)集成與分析能力”的理念在財務數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中仍是不可或缺的。

2. 技術手段。RPA技術在優(yōu)化財務流程和提高工作效率方面展現(xiàn)了顯著優(yōu)勢， 但其本身也存在如下局限性： ①系統(tǒng)變更管理挑戰(zhàn)。當財務流程或系統(tǒng)界面發(fā)生變化時， RPA機器人就需要重新配置。頻繁的流程變更， 更容易出現(xiàn)RPA系統(tǒng)的維護成本高和適應性差的問題（金源等，2024b）。②適用范圍受限。RPA技術主要針對規(guī)則明確、 流程重復性高的任務， 如數(shù)據(jù)錄入、 報表生成等。然而， 對于涉及復雜決策、 非結構化數(shù)據(jù)或需要靈活應對變化的工作場景， RPA技術的應用效果有限， 難以處理復雜性和不可預見性問題。③無法實現(xiàn)智能化決策。RPA機器人執(zhí)行的任務基于預定義的規(guī)則和邏輯， 缺乏學習和自我優(yōu)化的能力， 無法對數(shù)據(jù)進行分析和智能決策。因此， 在面對需要復雜判斷或依賴歷史數(shù)據(jù)進行分析的場景中， RPA的應用價值較為有限。④更多替代技術的出現(xiàn)。隨著技術的迭代， RPA技術可能會被其他自動化工具如ETL、 Python等所替代， 因為這些工具在某些方面可能具有更好的性能和更低的維護成本。

RPA技術所代表的通過技術手段提高財務機械勞動效率和準確性的核心理念也將持續(xù)推動未來財務價值的提升。隨著自動化技術的不斷發(fā)展， 這一理念不僅有助于優(yōu)化財務流程， 減少人工操作中的誤差與時間消耗， 還將促進財務職能從基礎事務性工作向戰(zhàn)略性決策支持轉(zhuǎn)型， 助力企業(yè)實現(xiàn)高效、 精準的財務管理和資源配置。

（三） 未來展望

未來， 隨著AIGC（Artificial Intelligence Generated Content，生成式人工智能）時代的到來， AIGC相關技術將會逐步應用于財務數(shù)據(jù)中臺。利用自然語言生成技術， AIGC可以自動生成財務報告、 分析報告等， 減少人工編寫時間， 提高效率和準確性； 生成直觀的圖表和可視化報告， 幫助財務人員更好地理解和解讀數(shù)據(jù)； 開發(fā)智能財務助手， 通過自然語言處理與用戶互動， 提供財務咨詢、 問題解答和數(shù)據(jù)查詢服務， 提升用戶體驗。AIGC在財務數(shù)據(jù)中臺中的應用可以為企業(yè)提供更高效可靠的數(shù)據(jù)支持、 更多樣化的應用場景與更智能化的財務解決方案。

【 主 要 參 考 文 獻 】

金源，李成智．數(shù)據(jù)驅(qū)動下的財務決策支持研究［ J］．財會通訊，2023（3）：140 ～ 147．

金源，劉勤，李成智．智能財務背景下的數(shù)據(jù)治理研究［ J］．財會通訊，2023（9）：138 ～ 146．

金源，魏振，李成智等．財務RPA：應用場景、實踐成效及經(jīng)驗總結［ J］．財會月刊，2024a（16）：21 ～ 28．

金源，魏振，李成智等．RPA應用陷阱：財務RPA實施風險與應對策略［ J］．財會月刊，2024b（8）：14 ～ 19．

李端敏，陳強玉．基于數(shù)字化轉(zhuǎn)型的財務數(shù)據(jù)中臺構建研究與實踐［ J］．中國總會計師，2021（9）：138 ～ 140．

張慶龍．數(shù)據(jù)中臺：讓財務數(shù)據(jù)用起來［ J］．財務與會計，2022（9）：15 ～ 19．