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    【金蝶云】喜报!祝贺海信、金蝶荣获“智能财务最佳实践年度综合大奖” 2022年12月10日,金蝶联合上海国家会计学院主办的第五届智能财务论坛成功举行,本届论坛以“智能财务助推一流财务管理体系建设”为主题,围绕智能财务基础理论、智能财务信息技术、智能财务最佳实践以及智能财务生态发展等议题进行分享。金蝶重磅亮相大会论坛,助力企业智能财务转型。 大会现场正式揭晓“第三届(2022)智能财务最佳实践”奖项评选结果,海信、金蝶双双斩获殊荣,荣获“第三届(2022)智能财务最佳实践年度综合大奖”。 金蝶中国执行副总裁、研发平台总经理赵燕锡参与现场奖项揭晓仪式,金蝶中国星瀚解决方案部总经理张鄂豫、金蝶中国产品管理与营销运作部副总经理刘丹彤共同出席本次盛会! 本次海信与金蝶荣膺“第三届智能财务最佳实践”荣誉奖项,充分说明其在智能财税实践上的成果突出,已获得市场及权威机构的高度认可。 海信集团CFO刘鑫受邀参加论坛,并表示海信希望充分活用智能化、数字化技术,通过财务中台实现业务到财务、内部到生态的高效协同,真正实现业财融合,支撑稳健经营、做久做精,为海信全球化开拓奠定智能化平台。也希望通过这个论坛与大家分享海信财务中台的建设经验与问题,与中国企业一道,为建设一流的财务管理,贡献智慧。 在颁奖致辞中,赵燕锡指出,金蝶一直将“对标世界一流,打造财务管理新世界”作为智能财务建设的目标,在建设过程中总结出三个特点:第一、打造组装式财务,企业可采用“搭积木”的方式,通过会计事件将财务应用与前端的业务系统进行灵活适配,推动业财融合;第二是基于数据驱动的智能化,利用会计事件生成的业财大数据,实现数据驱动的财务应用。例如,近期金蝶发布的数字员工,一方面继承了RPA机器人的自动化,同时还具有人格化的特性,进一步助力企业财务向智能化方向发展。第三是全球化,在对标世界一流的路上,中国企业要走出去,如何实现满足各国、各地的财税政策至关重要。在全球化的道路上,金蝶已助力众多大型企业优化财务管理,例如,金蝶助力招商局搭建全球司库,实现全集团金融资源“用得好”。 谈及财务中台,金蝶张鄂豫表示,“在中台建设过程中,金蝶非常荣幸与海信携手,以财务中台,解决大型集团企业在前端业务复杂多变,后端遗留核算系统繁杂的情况下,促进业财融合,进行数据沉淀,发挥数据价值的问题,未来,智能财务建设,双方还将一起努力!” 1► 海信集团智能财务转型实践: 智能中台驱动,向管理要效益 海信集团坚持“技术立企、稳健经营”发展战略,经过三年建设,构筑起统一的财务中台数字化底座,架起了业务活动到财务管理的智慧“桥梁”,支撑4万用户使用。业务表单到凭证场景化自动生成,使用内嵌式RPA44个,智能收单机器人30+台,解放核算人工36%;业财协同,采购发票自动校验助力供需双方全链条提效95%;运用规则自动化、大数据算法、银行U盾大机柜等技术,实现资金智能管理,助力资金使用创效增值。 同时基于可组装技术构建了规则中心、表单中心、流程中心等18大能力中心,全面支持在集团400+公司快速复用,为企业全球化发展提供有力支撑,加速了企业全球化进程。   2► 金蝶集团智能财务创新实践: 极致体验,数治共享 金蝶集团以“人人、体验、生态”作为智能财务管理体系建设的着力点,通过构建敏捷前台、共享中台和创新后台,聚焦财务“五力”价值体系建设,助力财务数治转型。首创业财一体化SaaS在线交易平台,实现客户全程在线智能交易,即买即用;实现伙伴全旅程在线合作,实时分润。深入项目经营管理,搭建项目经营可视化看板,实时监控项目风险,实现项目全生命周期财务管理。持续推进财务中台建设,满足集团多级组织、多维业务管理需求,提供千人千面、分角色分场景的数据洞察,支撑业务决策。通过内嵌26项智审检查点,创新突破员工日常费用最快6分钟到账的极致报销体验。金蝶集团以数字化技术为驱动,业财融合为路径,财务智能深应用,成就客户、伙伴、员工、财务新体验!   金蝶中国财务共享服务中心经理郭晓洁提出,技术的发展永远是为人类服务的,共建一个高密度能量的数字化财务管理管理新世界,是每名财务人的不懈追求与梦想,金蝶将在这条充满魅力的道路上持续奋进、挑战突破,助力中国每一家企业加快数冶转型、成就高价值! 一直以来,金蝶财务云致力于推动数字化和智能化为代表的新技术在财务管理领域应用,释放财务数字化转型的巨大价值,提升企业竞争力、创新力、控制力、影响力和抗风险能力。 作为金蝶“王牌”产品的金蝶云·星瀚财务云,基于金蝶云·苍穹云原生PaaS平台,构建财务中台、全球司库、企业绩效管理、管理会计、智慧税务等新一代财务云应用,重构数字战斗力,助力大企业财务转型。融合数字员工等先进技术的金蝶云·星瀚财务云也荣获了2022中国财务云SaaS产品卓越奖等重磅奖项。 目前,金蝶云·星瀚已成为众多招商局、海信、万科、浙江交投等众多500强的选择,未来还将助力更多大企业实现财务数字化转型升级和创新发展。
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    2022年12月10日
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    【金蝶云】智能财务“硬核”技术之数字挖掘与机器人流程自动化 财务管理是企业管理的中心环节,是企业实现基业长青的重要基础和保障。近年来,中央企业认真贯彻落实党中央、国务院决策部署,高度重视财务管理工作,持续优化管理手段,不断创新管理模式。同时,随着“大智移云物区”等现代信息技术的迅猛发展,给企业财会领域数字化的变革带来了巨大的空间。 智能财务作为一种新型的财务管理模式在现代财务管理环境下应运而生,它试图借助机器智能部件(包括智能软件和智能硬件)和人类财务专家共同组成的人机协同系统,去完成组织中复杂的业务和财务管理活动,并在管理中不断扩大、延伸和部分替代人类财务专家的作用。 结合多年对企业财务数字化转型的观察和调研,小编将从本篇文章开始以系列的形式对智能财务中应用的关键技术进行全方位分析,本篇主要聚焦数据挖掘与机器人流程自动化在智能财务中的应用,欢迎关注与交流。 对智能财务,参照业界的一般理解,借鉴智能制造的定义,智能财务定义如下:智能财务是一种新型的管理模式,它基于先进的管理理论、工具和方法,借助于智能机器(包括智能软件和智能硬件)和人类财务专家共同组成的人机协同智能管理系统,通过人和机器的有机合作,去完成企业复杂的财务管理活动,并在管理中不断扩大、延伸和部分替代人类财务专家的活动;智能财务是一种业务活动、财务会计活动和管理会计活动全功能、全流程智能化的管理模式。 相对传统的纯人工财务、电算化财务和信息化财务,智能财务在信息处理方面有着显著的优势:它可以借助于RPA、模式识别、专家系统、神经网络等技术,自动、快速、精确、连续地处理财务工作,帮助财务人员释放从事常规性工作的精力,去从事更需社交洞察能力、谈判交涉能力和创造性思维的工作;智能财务还可以借助于全面而非抽样的数据处理方式,自动地对财务活动进行风险评估和合规审查,通过自动研判处理逻辑、寻找差错线索和按规追究责任,最大限度保障企业的财务安全。 智能财务不仅是财务流程中部分环节的自动化,也不仅是某个财务流程的整体优化和再造,而是财务管理模式,甚至是财务管理理念的革命性变化,它借助于人机深度融合的方式来共同实现前所未有的新型财务管理功能。 智能财务是建立在云计算、大数据、人工智能等新技术基础上并结合企业互联网模式下的财务转型升级与创新发展的实践而产生的新形态,通过大数据技术进行建模与分析,利用人工智能的技术提供智能化服务,为企业财务转型赋能,帮助企业打造高效规范的财务管理流程,提高效率,降低成本,控制风险,从而有效促进企业财务转型。 壹 数据挖掘 (一)数据挖掘技术概述 数据挖掘技术是通过分析大量数据来揭示有意义的新关系、趋势和模式的过程,其出现于20世纪80年代后期,在大数据和人工智能领域研究中具有较高的研究意义和应用价值。数据挖掘利用了来自如下一些领域的思想:①来自统计学的抽样、估计和假设检验;②人工智能、模式识别和机器学习的搜索算法、建模技术和学习理论。数据挖掘也迅速地接纳了来自其他领域的思想,这些领域包括最优化、进化计算、信息论、信号处理、可视化和信息检索。 数据挖掘技术需要数据库系统提供有效的存储、索引和查询处理支持。源于高性能(并行)计算的技术在处理海量数据集方面常常是重要的。分布式技术也能帮助处理海量数据,并且当数据不能集中到一起处理时更是至关重要。同时,可以通过高度自动化地分析企业的数据,来帮助企业作出归纳性的推理,从而实现挖掘出潜在的模式,来帮助决策者减少风险,调整市场策略,作出正确的决策。 数据挖掘的过程由以下三个阶段组成:①数据准备。指从相关的数据源中选取所需的数据并整合成用于数据挖掘的数据集,包括规律寻找和规律表示。规律寻找,是用某种方法将数据集所含的规律找出来。规律表示,是指尽可能以用户可理解的方式(如可视化)将找出的规律表示出来。②数据挖掘。其任务有:关联分析、聚类分析、分类分析、异常分析、特异群组分析和演变分析等。③结果表达和解释。通过数据挖掘技术发现的知识需要进行表达和专家解释,通常需要考虑可用性、准确性和可理解性等指标来对结果进行评价。 机器学习、数理统计等方法是数据挖掘进行知识学习的重要方法。数据挖掘算法的好坏将直接影响到所发现知识的好坏,目前对数据挖掘的研究也主要集中在算法及应用方面。其中关联分析法、人工神经元网络、决策树和遗传算法在数据挖掘中的应用很广泛。 (二)数据挖掘在财务中的典型应用分析 1.数据挖掘技术在企业盈利能力分析中的创新应用 企业盈利能力即为企业获得利润的能力,还是企业组织生产活动、销售活动及财务管理水平高低的全面体现,并且更是企业在激烈市场竞争中占据有利位置的有力保障。企业盈利能力所需分析的指标,具体包括销售净利率、销售毛利率、净资产收益率、资产收益率等。 企业依托数据挖掘技术,结合财务报表、凭证、账目等财务数据,挖掘出可计算以上指标的数据开展分析,获取企业盈利能力分析所需的结果,然后依据获取的结果集合企业今后的发展趋势评估,找出企业今后的盈利能力及其存在的不足,进而实现对数据挖掘技术在企业财务管理中的有效应用。 2.数据挖掘技术在企业投融资管理中的创新应用 投融资管理涉及的内容主要包括参与投融资项目的财务测算、成本控制等一系列活动。结合上级建立的投融资方案及防范风险措施,从而实现企业盈利的最大化。 在对企业投资管理进行分析过程中,应当对投资项目科学可行性予以分析,由此需要引入各式各样的统计工具及模型。与此期间,数据挖掘技术可实现对投资环境、行业相关运行状况等数据信息的实时动态提供,利用该部分数据信息构建数据模型,可切实挖掘出有助于企业投资决策的信息,为企业投资决策正确性、有效性提供有力保障。 在对企业融资管理进行分析过程中,融资方式、融资渠道、融资金额量等均是企业所需深入了解的重要环节。为了实现对适当资金数的有效筹集,企业必须要掌握外部环境与企业自身对资金使用的特征,对不同融资方式的风险、成本进行对比。 与此期间,企业通过引入数据挖掘技术,依托回归分析模型等评估企业需求筹集资金量,还可依托关联模型对一系列融资方式、融资渠道进行分析,挖掘出最理想的融资方式、融资渠道,尽可能让企业以最小的风险及成本筹集到需求的资金。 3.数据挖掘技术在企业财务管理中创新应用 数据挖掘技术在企业财务管理中创新应用,可表现出一系列的优势,具体而言:①数据挖掘技术所利用的基础数据,既涉及企业财务报表中的数据,又涉及非财务数据及其他相关数据,诸如企业运营管理数据、企业客户管理数据等。②在企业财务管理中,既可采用钻取、旋转等方式对各项数据开展深入分析,还可对各项数据开展统一管理,并从中挖掘出有价值的分析数据。③数据挖掘技术可促进挖掘出潜在的投资者。所以,近年来数据挖掘技术在企业财务管理中得到越来越广泛的推广。 贰 机器人流程自动化 (一)机器人流程自动化概述 机器人流程自动化(RPA,Robotic Process Automation),即通过使用用户界面层中的技术,模拟并增强人与计算机的交互过程、执行基于一定规则的可重复任务的软件解决方案。RPA也被称为数字化劳动力(Digital Labor),是数字化的支持性智能软件,能够完成以往只有人类才能完成的工作,或者成为高强度工作的劳力补充。从功能上来讲,RPA是一种处理重复性工作和模拟手工操作的程序,可以实现数据检索与记录、图像识别与处理、平台上传与下载、数据加工与分析、信息监控与产出这五大功能;与其他应用程序相比,RPA的特点主要有24小时机器处理;基于明确规则编写脚本;以系统外挂形式部署操作;模拟用户操作与交互动作。 已有不少企业在办公领域采用RPA以取代一些重复和烦琐的日常流程,包括财务管理、税务管理、合规管理、数据科技、金融、人力资源等领域。根据市场研究公司Transparency Market Research的研究,2017年,全球机器人自动化市场规模达到了11亿美元,2018年至2026年,预计可实现28.1%的年复合增长率。RPA发展如此之快,其原因在于,企业渴望利用技术提升工作效率与质量,降低人工成本,而传统软件系统开发需要选择种程序语言,如C++、Python或者Java等,之后程序员需要全面、详细、逻辑严谨地从头编辑程序脚本。而RPA不同于传统的软件系统,其大部分是通过直接录制的方式捕提用户的操作规则,不需要编辑程序。除此以外,与IT系统相比,RPA投资回报周期短,成本低;与增加人力劳动相比,RPA可以为企业降低人工成本,减少出错率。 (二)机器人流程自动化在财务中的应用分析 财务机器人是机器人流程自动化(即RPA技术)在财务领域的具体应用。财务机器人在RPA技术的基础上,针对财务的业务内容和流程特点,以自动化替代财务手工操作,辅助财务人员完成交易量大、重复性高、易于标准化的基础业务,从而优化财务流程,提高业务处理效率和质量,减少财务合规风险,使资源分配在更多的增值业务上,促进财务转型。 根据全球知名咨询公司高德纳(Gartner)发布的一份关于RPA在企业财务部门应用的调查报告,该报告对全球150家企业的CEO(首席执行官)、CAO(首席会计官)和CFO(首席财务官)进行了采访和数据搜集。调查显示,企业在应用RPA之后,平均每年可以为财务部门节省25,000以上个工时。对于拥有四十多人的财务团队的公司而言,每年可以节省878,000美元的人力支出成本。企业可以将财务机器人视为组织中的虚拟劳动力,对于财务工作中基于明确规则的可重复性工作流程,财务机器人是能够在特定流程节点代替传统人工操作和判断的财务自动化应用。 RPA适合财务中大量重复和有明确规则的流程,在财务中较多应用RPA流程包括:账务处理、发票认证、发票查验、银行对账、费用审核和发票开具等。例如在银行对账方面。通常,公司每月需要对数十个银行账户进行银企对账,同时涉及对多种业务类型的核对,需要处理成千上万的网上银行数据和金融凭证数据。在过去,需要人工手动下载网上银行数据,这一过程耗时并且易出错,并且当对账涉及“一对一”或“多对多”的复杂情况,错误更是经常发生。借助于RPA,财务机器人可以自动登录网上银行并从系统获取数据开始,自动生成当月余额调节表,实现银企端对端调节自动化。对比结果,RPA的方式效率有了较大幅度提升,并且错误率大大降低。在对账处理方面,财务部往往需要对业务信息进行详细对账处理,对账过程中涉及多家银行,上千笔的对账业务量,数据量很大。用RPA自动表单处理机器人代替传统手工操作后,可以极大节约财务人员有效工作时间。 在企业变革的内生驱动因素、RPA技术与财务业务特点相吻合的客观基础以及财务共享服务中心大量出现等众多因素推动下,财务机器人正在得到越来越广泛应用。  
    智能财务
    2022年09月22日
  • 智能财务
    金蝶云·星瀚智能财务解决方案又双叒叕获了个奖! 近期,在工业和信息化部信息技术发展司和财务司的指导下,国家工业信息安全发展研究中心、青岛市工业和信息化局、青岛市市北区人民政府、青岛科技大学共同承办第三届中国工业互联网大赛·工业互联网+产融合作专业赛(以下简称产融合作专业赛),经过多场激烈角逐,已正式揭晓比赛结果。 北京金蝶管理软件有限公司代表金蝶,凭借“数智赋能,价值创造——金蝶云·星瀚智能财务解决方案”,在众多优秀产品中突出重围,荣获“第三届中国工业互联网大赛·工业互联网+产融合作专业赛”优秀奖! 国家工业信息安全发展研究中心党委书记蒋艳表示,本次产融合作专业赛作为我国首个聚焦工业互联网新技术、新模式、新算法、新能力与金融资本有机结合、落地赋能的专业赛事,呈现出三大亮点。一是积极践行国家政策,以赛为媒、以赛促用,从更高层次强化了产业和金融两端的深度协同。二是赛题覆盖全面广泛,参赛作品涵盖智能财务、供应链金融、企业征信、企业估值、保险科技、双碳绿色工业发展六大方向,更广维度遴选和宣传了工业互联网产融合作领域优秀的落地实践。三是权威专家鼎力支持,赛事专家评审委员会由国内知名投资人士、企业家及权威学者组成,更高层次、更宽视野开展深入交流。 作为金蝶财务云尖刀产品的金蝶云·星瀚财务云,秉承EBC的核心思想,以“无人会计、人人财务“为产品设计理念,融合最新的财务管理模式、数智技术与企业实践,在众多优秀产品中表现亮眼。 金蝶云·星瀚财务云基于金蝶云·苍穹云原生PaaS平台,构建财务中台、全球司库、企业绩效管理、管理会计、智慧税务等新一代财务云应用,重构数字战斗力,助力大企业财务转型。据《IDC中国半年度企业应用软件市场跟踪报告(2021年上半年)》显示,金蝶在SaaS EA (企业级应用软件云服务)、SaaS ERM(企业资源管理云服务)、财务云市场占有率维持排名第一。 在财务管理方面,海信集团基于金蝶云·星瀚构建财务中台,提升财务运营效率与质量,提高资金使用效率,增强财务风险抵御能力;构建库存中台,实现全渠道一盘货战略。 在税务管理领域实现了超级自动化的智能税务,新奥集团基于金蝶云·苍穹PaaS平台和金蝶云·星瀚税务云架构的智慧税务平台正式上线,实现“业财税一体化”, 纳税申报自动率达90%以上,提高了集团涉税处理效率,提升了税务风险管控能力,成功构建了完善的数字化税务管理体系。 同时,在资金管理领域,金蝶云·星瀚的资金云已助力厦门国贸集团股份有限公司搭建全球司库管理体系,实现100多家成员单位账户管理、资金计划、结算、票据、信用证、投融资、外汇等14块资金核心业务全面管理。在全球化方面,境内外直连16家银行,重要账户每3分钟系统自动同步一次银行流水;在智能化方面,银行回单和收付款业务实现了96%的智能配单率。 在企业绩效管理领域,金蝶云·星瀚新一代EPM合并报表基于金蝶自主研发的行业领先的多维数据库构建,相比海外传统的关系型数据库性能提升50倍,该技术拥有12项专利,帮助大型企业强化核算报告,构建业财融合的报告分析体系,完善全面预算管理体系,已在浙江省交通投资集团等500强企业得到应用。 近期,招商局集团也已携手金蝶,利用金蝶云·星瀚司库管理解决方案,重构内部资金等金融资源管理体系,加速建设世界一流财务管理。与此同时,中国通用技术集团选择金蝶替代原先使用多年的核算系统和财务管理系统;山东重工集团基于金蝶云·苍穹和金蝶云·星瀚,打造数字化应用生态圈,向世界一流企业迈进;此外云南中烟也通过金蝶新一代的ERP系统替换国外知名厂商系统,并已上线和验收。 沉淀500强实践,历经世界级标准锤炼,金蝶云·星瀚已帮助众多大型企业实现财务数字化转型,未来金蝶云·星瀚还将继续通过智能核算、财务共享、全球司库、智慧税务、预算管理、合并报表、财务中台、管理会计、费用管理、项目管理等尖刀产品,帮助更多大型企业数智赋能,打造财务管理新世界!
    智能财务
    2022年09月01日