RPA技术在电网企业财务管理 数字化转型中的应用实践

一、电网企业财务管理发展趋势及问题

（一）电网企业财务管理发展趋势

当前，电网企业的财务管理转型发展方向，总体上表现为从核算型财务向管理型财务、战略型财务转变，旨在解决诸如财务缺乏与企业战略的有效结合、对核心业务的高效管理，财务与业务脱节分离、财务流程烦琐低效、信息报告滞后等管理痛点。高质量的财务管理能引领业务发展，助力业务创造价值，是有效实施公司价值管理、保障公司战略落地的关键。

为了有效支撑财务管理持续发展，电网企业应从源数据着手，将业务数据与财务数据在同一个共享平台下实现融合，不断细化数据的颗粒度，增加监管、管理等各类维度信息，将财务模块与营销、生产等各前端环节数据打通，形成大的数据共享平台，以新技术应用加快现有的财务职能转变，从财务底层架构开启变革，支撑企业财务管理转型发展目标的实现。

（二）电网企业财务管理现状及问题

随着电网企业发展日趋多元化、管理日益精细化，对财务管理工作的精益化水平提出了更高要求，但财务人员深陷记账、报销、报表编制等繁重的常规性重复性劳动；业务人员提供原始凭据存在不合规现象导致财务人员浪费大量时间开展稽核工作；外部监督监管机构提供数据仍需人工核对导出、发送等问题，极大地制约了财务管理由低价值工作向高价值转型的进程。

针对这些问题，需加快部署财务管理的数字化转型工作，以流程自动化技术为基础，配合人工智能、大数据等智能化工具，一是优化业财系统集成、提高业务流程自动化程度，实现流程与规则的标准固化，提高业财数据融合效率，逐步推动财务核算自动化进程，提升财务基础管理的工作效率，大大解放劳动力；二是基于业财信息流转贯通自动化，实施管理职能优化，以技术赋能数据价值挖掘，推动未来财务人员的工作角色逐步转换到“业务活动合作者”“多维信息报告者”“企业价值守护者”等角色身份，重塑管理职能的新定位、管理界面的新格局。

二、基于RPA技术的数字化运营解决路径

（一）整体技术应用解决框架

HfS研究公司指出，机器人流程自动化（RPA）、分析和人工智能（AI）将全面推动企业实现业务运营优化、革新和转型，并且这三大驱动因素正逐渐走向融合（见图1）。电网企业需要进一步推动机器人流程自动化技术的深度应用，助力企业财务管理数字化转型，有效解放财务人员，全面支撑企业的价值管理。

（二）RPA技术在财务管理领域的典型应用

目前，机器人流程自动化技术在财务领域的应用实践已基本覆盖固定资产会计、采购到支付、销售到收款、总账到报表、差旅及报销等财务运营的各方面（见图2）。

典型应用一：端到端发票自动化处理。无论发票从何处、以何种格式（纸面、传真、电子邮件、电子发票等），均可运用RPA技术以一致的、可审核的方式自动采集，无须手工处理纸质文档，避免人工录入时产生失误。通过智能识别表头和行项目信息可对发票进行分类，并对所提取的数据进行验证，确保仅将正确、完整的发票传送到财务应用程序进行高效地处理。

典型应用二：应收账款智能化处理。第一步，利用RPA技术，自动获取支付凭据，寻找对应的成本中心；第二步，基于系统中固化凭证校验及核查规则，自动核对支付信息与应付信息，并调减应付账款，完成对于应付账款科目余额的实时调整；第三步，利用RPA技术自动核查支付信息和应付信息是否匹配，并完成自动支付（见图3）。

 典型应用三：主数据自动化维护。利用RPA技术实现对业务对象、信息标准、组织对象等三类主数据变更的自动系统更新、变更的通知、主数据的发布等，有效避免在主数据维护过程中的重复工作，为所有利益相关方如用户、应用程序、数据仓库、流程以及供应商等创建并维护主数据的一致性、完整性、相关性和精确性。

（三）财务管理数字化运营框架及核心要素

鉴于RPA技术具备效率高、成本低、应用范围广等优点，企业应优先使用RPA技术解决财务管理中存在的一些问题。近几年来，RPA技术经过快速发展，已经逐步从最初的虚拟化助手（辅助性RPA）发展为虚拟劳动力（非辅助性RPA）。可借鉴数字化工厂模式，通过明确运营基础、运营模式、数字化劳动力、人机协同能力等必要因素，构建流程自动化智能工厂（见图4），加快推进端到端业财流程的自动化与智能化。一是运营基础（场地）。以上海公司财务信息化建设为流程自动化智能工厂的建设基础，并根据需求持续打通信息化断点。二是应用场景（流水线）。以实现业财端到端流程自动化、智能化、无人化运营为目标，建立需求评价标准，开展流程端到端自动化，操作智能化成熟度评估，持续拓展应用场景，形成业务应用框架与实施路径。三是数字化劳动力（工人）。基于业财端到端流程自动化断点的识别，明确技术应用需求，形成数字化劳动力，实现对财务人员的替代。四是运营模式。建立从流程自动化需求梳理、技术应用需求分析、数字化劳动力开发测试及端到端全过程自动化、智能化运营部署的全过程业务运营模式。

三、电网企业财务管理数字化运营模式

上海电力基于未来财务管理将从核算型财务向管理型财务、战略型财务转变的整体发展规划及路径，根据财务管控自动化、流程一体化、执行可视化的建设要求，有效利用机器人流程自动化（RPA）、深度学习、大数据等技术特点，以“多场景、微应用”为建设原则，加快形成以RPA技术为基础，融合应用深度学习、大数据等智能化技术的财务管理数字化运营模式，实现业财信息流转贯通自动化、流程处理快速便捷化、处理方式全面合规化、业务结果高效精准化，帮助财务人员减少手工操作，降低人为风险，提升运营工作效率，从简单、机械的重复劳动中解放出来，向高价值财务管理工作转型。

（一）业务模式

基于“专业能力＋技术资源”的流程自动化智能工厂，输入被充分结构化和标签化数据，包括报账单据、发票、单证、合同等输入信息通过数据的直接提取、图像采集、自然语义识别等技术，形成高度结构化的标签，利用RPA技术特点，配合机器学习算法、语义识别、大数据等智能化技术，构建软件机器人，形成虚拟员工，转变之前依靠人工处理的经验规则，通过专家分析或者机器学习的方法，形成基于数据标签的自动化处理规则，构建重科技、轻人力的智能财务运营模式，加快推进智能实时采集、在线动态聚合、敏捷智慧感知，实现端到端流程自动化，操作智能化（见图5）。

为进一步推动流程自动化智能工厂的财务数字化运营模式平稳运转，仍需实现以下保障措施：一是建立业务引导团队，同步推动流程自动化改进，实现与自上而下的目标并行；二是基于公司的内部信息化系统，利用合适的信息化手段，构建企业级机器人流程自动化虚拟工厂，通过整合企业信息化资源，对可实现自动化的重要流程进行设计、开发，提高公司运转效率；三是所有的自动化流程，必须遵循公司的管理机制，并能够符合公司的治理标准、内控框架等方面。

（二）实施路径

（1）搭建运营基础。一是围绕ERP和财务管控两大核心财务系统，通过与生产管理（PMS2.0）、电商平台（EPC）、电商化采购、营销综合管理（CMS）等专业系统的集成贯通，在业务前端固化财务核算规则，确保核算内容溯源性强，切实保障公司财务核算安全高效；二是聚焦资金管理端到端全过程，基于核心系统，通过与银企通、原始/业务凭据电子化、资金监控平台的功能融合，扎实推进资金支付的安全可控与高效便捷；三是转换业财融合视角，通过建立项目预算管理平台、成本费用储备库，实现对于项目预算管理的全过程覆盖，细化费用预算编制颗粒度，有效提升预算管控的精准化、精细化和精益化程度（见图6）。

（2）构建应用场景。围绕业务价值驱动因素、技术适用性以及流程复杂度评价等三个维度制定评价标准，形成流程自动化智能工厂应用场景清单。一是在价值驱动因素方面，针对企业发展战略适应性、法律法规约束性、业务服务能力提升度、业财协同融合度、数据质量准确性等因素开展评价，明确应用场景的必要性；二是在技术适用性方面，针对数据来源方式、决策制定方式、流程变更频次、系统安全程度等因素开展评价，明确应用场景的可行性；三是在流程复杂度方面，针对流程节点数量、流程执行规则、人工干预方式等要素进行识别，明确应用场景的技术应用需求。

（3）培育虚拟劳动力。在SAP、财务管控、MDM等核心信息化系统贯通的基础上，形成包括RPA集成开发环境、RPA服务器端以及RPA客户端三个部分。同时，配套设计RPA技术架构整合方案，融合深度学习算法、OCR插件等软、硬件，设置系统灾难恢复保障、内部防火墙、数据安全保障、可接入端口建立虚拟主机，实现流程自动化开发系统与应用系统的物理隔离，构建具有灵活、柔性、安全特征的财务流程跨系统自动处理技术架构（见图7），确保在应用RPA技术过程中的数据安全及可拓展应用。

基于不同的应用场景，结合技术特征，形成三类不同的机器人，以满足端到端财务流程自动化需求。一是规则机器人。依托RPA、OCR及套装软件，应用于重复性任务，简单操作，处理结构化数据源，具有明确结果的财务基础管理场景。二是知识机器人。依托机器学习/高级分析、智能工作流及虚拟代理，应用于大量重复性任务，可变操作结构化和非结构化数据源，预定义结果的业财融合管理场景。三是互动机器人。模式不可预测，但预期结果已知，数据格式不限，结果难以预料的决策支撑管理场景。

四、电网企业财务管理数字化运营模式应用

（一）业务需求分析及评估

基于流程成熟度评价，框定公司财务流程自动化应用范围，形成财务流程自动化应用优先级框架及业财流程自动化拓展路径，明确应用范围，形成三级标准。一是财务基础，统一流程及数据标准，形成财务流程自动化，优先实施；二是操作升级，在流程自动贯通后，进行关键环节操作升级，深化业财融合；三是支撑决策，支撑业务规划与分析、决策制定与支持（见图8）。

（二）应用场景实践

1.财务基础管理——总账管理

为确保集团账务的准确性及合理性，做好财务基础数据保障，解放财务人员，提升业财融合效率，该公司针对财务人员需要在系统中根据“合并跨二级公司清单”逐一采集各单位的工程项目、入账科目、入账金额、现金流量等信息，耗费时间长，且由于数据量大可能会出现采集错误的情况，利用规则机器人根据提供“工程结算”“购买产品、接受劳务”“现金流量”三个表格数据明确规则，并自动完成跨二级单位合并抵消数据采集工作，效率提升近9倍（见图9）。

2.财务基础管理——固定资产会计

针对电网企业资产规模大，在建工程多，在完成工程转资、开展固定资产核算的过程中，利用规则机器人，围绕数据查询、金额核对、结算规则维护、资产卡片建立等场景确立规则，有效解决数据类型多、数据规模大、重复性高、耗费时间长的流程性工作，确保固定资产信息的一致性，每月可代替人工18天工作量（见图10）。

3.财务智能管理——业财融合分析

为推动业财深度融合，进一步前置财务专业知识管理。以光伏新能源结算为例，业务人员在处理过程中需要具备大量的专业财务知识，对相关业务信息进行人工审阅，发现问题后再协调业务人员解决，利用知识机器人完成问题业务识别，由规则机器人完成错误的自动调整，有效解决结算及支付阶段工作重复性高的业务场景，工作准确性及工作效率得到大幅提升（见图11）。

利用规则机器人在数据核对阶段，根据事先指定的判断逻辑，如数据有差异，则自动导出系统数据，与原EXCEL表逐行做对比，找出差异行并标明，并通过互动机器人通知业务人员做进一步处理。若数据正确，则由规则机器人开展项目实际发生金额与现金流计划差异分析，并由规则机器人汇总生成结算单，自动传递单据至审核岗，生成结算预制凭证。支付处理阶段，规则机器人与互动机器人配合，将结算过的单据发起支付、生成支付申请单、生成预制付款凭证，自动传递至审核岗审核过账。

五、总结及启示

目前财务机器人流程自动化智能工厂主要应用于程式化工作、跨系统衔接等领域，利用机器人流程自动化技术及深度学习算法的应用，深入推进了流程线上管控，优化业财数据融合，通过疏通不同系统之间的断点，形成业务流程的闭环管控。

一是“更加贯通”，解决了企业内部条块分割的系统连通性和一致性差、数据传输形式和信息媒介标准不同等“最后一公里”问题，打通系统间、业财间断点。

二是“更加迅捷”，“7X24”提供服务，替代原本由人工执行的重复性任务和工作流程，快速便捷地处理财务业务。

三是“更加准确”，按照设定规则，可以实现高准确率的数据输入、输出。

四是“更加合规”，为财务稽核提供实时数据跟踪，更好地满足合规控制要求。

未来可结合电力企业的业务特点，通过融合更多的智能化技术，继续扩展财务流程自动化智能工厂在流程智能化方面的应用领域，进一步扩充应用功能，以赋能数据为导向，利用流程自动化技术、深度学习算法及大数据的整合引用提高数据处理效率，保障数据准确性，进一步贯通“采集—清洗—加工—洞察”循环，使数据生命化流动，以满足更多类型场景应用需求。

一是在流程自动化的基础上逐步发展智能化稽核，如：资金安全稽核、工程结算数据稽核等跨系统在线稽核领域，功能覆盖“管理+操作”。

二是在流程智能化工厂增加监控中心、场景知识中心等，进一步挖掘财务日常核算、年终决算、可研审查、查询分析等场景的应用需求，推动管理智慧化转型。

三是拓展增加外接设备，人脸识别、语音识别、输入设备感应等功能，开发面向业务人员的创新微应用，使技术创新化应用，扩大场景应用范围。

四是开发行为分析算法，根据场景库、人机交互行为数据进行智能学习，提炼流程场景所用到的高频业务信息，以及易出现规则外错误的流程节点，形成提醒信息及注意事项；提供热力点分析、用户维度分析、轨迹分析等用户行为分析，为功能优化和场景扩展提供依据。

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