AL123 人文社科会员免费专区文学 2024-12-08

财务大数据分析之道：基础入门、核心工具与应用实例_张艺博_AZW3_MOBI_EPUB_PDF_电子书（无页码）_张艺博

内容节选

第四章用RPA做财务大数据分析 4.1 RPA工具是什么？ 1. RPA的概念和定义 RPA（机器人流程自动化）可以被定义为一种技术，它通过使用软件机器人来处理和自动执行规范化的业务流程。这些机器人可以模拟和自动化人类操作，可以在各种应用程序和系统中执行重复、烦琐的任务，如数据输入、计算、转换和整理。RPA的目标是减少人工操作，并提供快速、高效、准确的结果，提高效率、准确性和一致性。 2. RPA的背景和历史起源 RPA作为一种技术和方法论的概念，始于21世纪最初的十年间。起初，RPA主要是通过屏幕抓取和宏命令来实现的，用于模拟键盘和鼠标操作。随着技术的发展和机器学习的引入，RPA已经发展成为一种更加智能化、可编程和可扩展的方法。目前，RPA常常与人工智能、自然语言处理和机器学习等技术结合使用，以实现更加复杂的任务自动化。 3. RPA在财务大数据分析领域的应用 RPA在财务大数据分析领域具有广泛的应用，包括但不限于以下几个方面。（1）数据提取和整理：RPA可以自动从不同系统和数据源中提取财务数据，并进行整理、清洗和转换。它可以从电子表格、财务软件、数据库中提取数据，并自动处理格式、缺失值和错误数据，以准备进行后续的分析和报告。（2）财务指标计算：RPA可以自动进行财务指标的计算，如利润率、资产负债率、现金流量等。它可以从财务报表中提取必要的数据，并根据预定义的公式和规则进行计算，得出准确的财务指标值。（3）预测和趋势分析：RPA可以利用财务大数据进行趋势分析和预测模型建立。它可以通过分析历史财务数据，应用统计和机器学习算法，预测未来的趋势和模式（目前很多RPA还没有达到这样的高度，这是未来的趋势），并生成相应的报告和可视化图表。（4）财务报告和分析：RPA可以自动化生成各种类型的财务报告和分析结果。它可以根据设定的规则和模板，从财务数据中提取必要的信息，并生成标准化的报表和图表，以支持决策制定和业务分析。（5）合规性与审计支持：RPA可以自动进行合规性检查和审计支持。它可以检查财务数据是否符合相关法规和规定，自动追踪和记录数据处理的操作，并生成相应的审计报告和追溯信息，以满足合规性和审计要求。总而言之，RPA在财务大数据分析领域的应用包括数据提取与整理、财务指标计算、预测与趋势分析、财务报告与分析，以及合规性与审计支持。它提供了高效、准确、可靠的自动化解决方案，帮助企业更好地理解和管理财务数据，支持决策制定和业务发展。 4.2 智能财务还是流程自动化财务财会类专业一说到引入大数据、人工智能、云计算、移动互联网、物联网等新课程，总是喜欢在原有的课程前面加上“智能”二字，这样既省事又方便。但“智能”这两个字里怎么装具体的内容，很多人的理解还很片面。现在，我们确实做到了流程自动化。原先，财务人员要从自己的ERP系统里把需要的数据整理出来，和客户或者银行系统里的数据进行对比。这种事不但烦琐而且耗费时间。现在有流程自动化机器人，几小时可以整理完原来财务人员一星期要干的工作，很多人便觉得这就是“智能”。可是我认为，这应该叫“流程自动化”。智能财务的应用场景，有人说是财务共享中心，有人说是数据中台，还有人说是业财融合新形态。但是不管是什么，都还距离真正的“智能”太过遥远。智能会计是什么样的呢？是无人财务。关于智能财务的具体应用，我咨询了多个业界一线的实干家。大家纷纷表示说，没见过智能财务的应用场景。现在我们生活中智能化的场景很多：自动驾驶，各种AI机器人，智能语音对话的玩伴，等等。但是在财务领域的智能应用，目前还几乎为零。 4.3 “数据+算法=结果”：数字员工取代RPA的未来之路在如今的“财务+大数据”时代，各种技术飞速发展，也许我们不少学校还没有接受或者使用AI，但是我们已经坦然接受了RPA和Python在财务中的应用。未来“财务+大数据”的路该怎么走？新技术会怎样影响行业和领域的变化？在目之所及的未来，金融和证券领域已经有日臻成熟的数字员工进入视野。随着数字员工的崛起和应用领域的不断拓展，RPA已经开始感受到了竞争的压力，未来的赛道似乎有了新的领跑者。 “数据+算法=结果”，这个简练公式揭示了未来的趋势。数字员工将通过挖掘大数据和应用先进的算法来取代RPA。举例来说，假设一家制造企业的财务部门，有一个庞大的ERP系统帮助他们管理订单、库存、销售数据等方方面面。RPA加入后，自动化执行了这些重复性的任务，如数据输入、文件整理和报表生成。然而，未来数字员工将在数据湖中捕捉来自销售、生产和供应链等各个环节的数据。然后，它们将利用机器学习和深度学习算法，挖掘潜在的模式和关联，为企业带来全新的见解。当然，初阶的算法可能仍是一堆规则的堆砌和罗列，但是随着未来AI和机器学习的介入，新技术会从量到质提升整个算法的适配......