“智能+”在财务领域的应用，使得智能财务成为一个热门话题。为持续提升财务智能化的能力，众多企业尤其是大型国有企业在建设财务共享服务中心的基础上，纷纷开始了智能技术的应用和探索，并且走在了财务智能化转型的前列。

9月16日，「令才直播间」特别邀请到国内智能财务研究方面顶级专家、中国财政科学研究院张庆龙教授及中铁隧道局集团有限公司总会计师、总法律顾问李献林先生，分享中铁隧道局集团在智能财务领域的创新应用和成功实践，并就《智能财务的现实困境与未来应对》话题展开了深入探讨。

直播当晚，张庆龙教授与李献林先生的对话访谈干货十足，错过直播的小伙伴，可以识别下方二维码观看回放视频,重温这场学术与实战齐聚的思想盛宴。

下面，本场直播课代表对张庆龙教授与李献林总的对话内容进行梳理，提炼主要观点与大家共享。

中铁隧道局财务共享的现状
以及未来发展的思考？

 现状 

2016年，中国中铁经过长期的“业财一体化”研究，决定以财务共享建设为契机，构建业财一体化的“业财生态圈”，通过财务共享建设，促进财务管理体系转型升级，增强企业价值创造能力。

中铁隧道局集团在2017年开始按照股份公司的顶层设计进行财务共享建设，目前需要财务核算的全部业务流程都已经完成了业财融合，形成了从业务端到财务核算的标准化、数字化。

目前，中铁隧道局集团的标准化业务场景有109个，不同的下属机构基于业务场景设计了各自的业务流程，共有流程1828个，全部集中在集团财务共享服务中心统一进行审核，中铁隧道局的财务共享自动化程度比较高，凭证都是根据业务信息自动制证的，所以共享中心的主要任务是合规性内控审核。

目前，中铁隧道局集团财务共享中心有39人（业务审核人员27人），分为初审、复审和资金结算岗，并且划分了资产费用、收入成本、资金结算几个业务分组，以2020年为例，共审核业务178万单，人均6.6万单。

 未来思考 

财务共享的建设，确实对财务效率、工作质量都起到了很好的作用，但是它也会带来一些新的问题，全集团集中的审单任务是非常繁重的，工作量分布不均匀，尤其高峰期的时候人手不足，大家加班加点；而且审单这个工作是很枯燥的，容易导致疲惫心理，存在人为操作空间；在财务转型的大背景下，这类低效能工作也不利于个人职业发展。

所以中铁隧道局集团正在积极发展智能财务，财务共享建设带来的标准化、数字化的改善，就具备了建设智能财务的条件，主要思路是让人工智能来替代人支付、开票、审单等这种低效能、重复性的程序化工作，进一步解放人力，也探索共享财务未来向业务专家、信息综合人才发展的路径。

 张庆龙教授观点：
财务转型的基础，是让大量基础型员工，从基础型的业务中释放出来。
从原始凭证到记账凭证之间，聚集了需要大量人力却又低附加值的业务，即财务审核，而智能审核的应用，进一步让财务共享服务通过数字化和智能化的形式实现了转型。

作为国有企业，
财务共享建设中的经验分享？

01 顶层设计很重要 

首先，建设目标是一切工作的基础。中铁隧道局的目标是让共享实现更好的会计信息基础，以便管理会计的工具和方法落地。

其次，选择适合的方案是重要部分。中铁隧道局共享建设方案是以财务主数据、业务场景数据、财务凭证信息、财务报表信息、管理报表信息这样一个信息体系的数据规划为核心。

02 标准化设计是核心 

任何共享的建设都离不开标准化，强调个性化是难以完成共享建设的。财务共享实际上也是一种集中核算的高级模式，既然是集中，就不可能一个单位一套标准，业务、财务、信息、流程等方方面面都要标准化。

中铁隧道局对全集团的主数据、业务场景信息、财务核算制度都进行了标准化设计，所有的组织机构、部门人员、往来客商、会计科目、资产分类、材料分类等等都进行了统一，对于相同的业务、相同的场景采用相同的信息采集模型、附件、相同的会计凭证模板，来实现信息的标准化和制证的自动化。

03 业财融合是重难点 

1）业财融合的共享建设，涉及到几乎所有业务部门和财务部门的分工与合作的变化，需要非常权威的领导比如一把手的支持来推进工作。

2）做好宣贯工作，让全员形成一致的目标，以达到对整个集团的会计信息质量、决策信息质量的提升。

3）财务部门是共享建设的牵头部门，但要注重沟通方法。让业务部门多参与，让基层多发表意见，在过程中也同步解决一些重复填报的实际困难，采用一些自动化的信息采集手段，来减少这些阻力。

4）财务转型是落脚点。建设过程中不要忘记最终目标是管理会计体系的建设。在共享建设完成后，马上启动自动化财务报表、管理报表的设计与研究，根据这些设计来进一步完善业务场景信息，实现报表生成的自动化。

 张庆龙教授观点：
财务共享服务中心的建设，要通过数字化的更高角度来看待：
第一，从顶层设计开始，直接建立财务数据中心；第二，标准化的建设，是数据的标准化；第三，用“数据”为业务型财务和战略型财务服务。

对财务共享智能化应用方向上的思考？

中铁隧道局建设了与共享平台是平行的平台，叫“Human-AI协同平台”，这个平台用于研发有决策判断能力的财务机器人，代替人来完成相对复杂的财务任务，这个平台综合了带有开放机器学习功能的OCR服务、RPA服务、规则引擎、决策模型等一系列技术和方法。

研发的第一个智能机器人就是审单机器人。审单业务是共享中心的核心任务，根据业务的不同进行复杂的判断和决策，包括业务合规性、发票真实性、数据准确性、经济事项分类正确性、流程审批完整性等等检查。

智能化可以提供更多的工作能力，比如审单规则，根据机器人执行的能力扩展了很多，这次智能化了50个业务场景，共内置审单规则1127条，其中适用于多流程的通用规则155条（比如发票检查这种），单流程单私有规则972条。机器人的平均审单速度不到2分钟一单，有效提升工作质量和效率。

但是，AI没有办法完全代替人类。有研究表明，人类单独决策和AI单独决策的准确性都不如人类和AI协同决策的准确性高，所以中铁隧道局智能财务的发展方向是人机协同，让人与AI协作获得更大的工作能力，双方互相增强，AI能够扩展人类工作的效率和质量，提供更强的处理能力，人类为AI做决策补充，提供更好的决策能力。

同时，也在探索在智能财务的环境下，财务人员应该如何发展，目前看来未来可能会向业务专家、风险专家、AI训练者、数据分析专家这类财务和信息综合人才等几个方向发展。

 张庆龙教授观点：
伴随着人工智能的发展，智能财务可以分为三个阶段：第一，辅助决策；第二，人机协同；第三，决策智能。
智能财务的实现由三个方面决定：数据、算力和算法，而数据是一切的基础。要将智能审单的工作流程，看成是业财数据采集的过程，把大量的数据向后端去延伸，通过模型去筛选、清洗和判断，最后形成相应的数据指标，来供业务型财务和战略型财务所使用。
另外，随着财务共享发展的需求，需要大量懂算法、懂场景的专家型人才。

智能财务构建的数据源问题如何解决？

机器人的关键动作就是模仿人类进行决策，而AI决策的过程可以分成“输入-决策-输出”三步，非常重要的前提就是决策的输入信息，也就是数据源。

以智能审单这个任务为例，机器人要决策一个流程能不能通过审核，第一步就是获取与这个流程相关的、与决策相关的所有数据，也就是业务场景信息，在我们的共享平台上表现为业务表单、影像附件和扩展信息。

AI决策用的数据必须都是结构化的，如果数字化环境理想，很多数据已经是结构化的，爬虫技术就可以解决，不需要任何接口；但是影像数据就需要结构化转换。

影像数据的范围包含发票，火车票、飞机票等行程票据，还有大量企业内部的自制凭证、合同等，这些需要OCR进行转换。要特别注意OCR服务的成本与开放性，找有自主技术的厂商，可以避免比如发票识别还要额外收费的情况，自制模型最好也能自己学习和扩展。

除此以外还有扩展信息，包括国家税务平台的全票面信息，这个可以通过接口获得，另外表单上一些组织机构信息的扩展信息，一般主数据会有。

还有另外一种数据源，就是刚才说到的机器决策三步曲“输入-决策-输出”，第二步决策需要的决策规则，在设计决策模型的时候，把规则设计成决策规则和风险识别规则两类，规则的来源是内控制度、标准化手册等，需要业务专家去分析和抽取，再转换到规则库里，形成决策模型的决策依据，提供给机器人进行决策。

 张庆龙教授观点：
智能化转型下的财务共享服务中心，不是单纯的交易处理中心，而是作为一个数据化的平台去呈现。
通过流程管控和强制性的信息化，数据的采集就容易得多。之前人与人之间的面对面，变成了人与平台、平台与平台之间的面对面，大大减少人与人之间的矛盾。这个思维的转变将大大提升数字化的转型速度。
因此财务共享人员本身需要培养数字化的思维，也就是“数商”的培养。