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在麦肯锡最近的一项调查中，只有13%的首席财务官和其他高管表示，他们的金融机构使用自动化技术，如机器人过程自动化（RPA）和机器学习。更重要的是，当被问及金融机构在过去12个月里从数字化和自动化中获得了多少投资回报时，只有5%的人表示这是一个可观的回报；更常见的回答是"适度"或"最低"回报。

虽然这一数字现在看起来很低，但金融职能部门正在实现自动化，它将在进一步提升首席财务官在高管层中的地位方面发挥关键作用。研究表明，企业财务团队大约80%的时间都花在人工收集、验证和整合数据上，剩下的只有20%用于更高层次的任务，如分析和决策。

以最真实的形式，RPA将在企业财务领域掀起新一轮数字化转型。RPA使用软件机器人来自动处理事务、监控合规性和审核流程，而不是编程软件来自动执行某些任务。这可能会大幅削减所需的人工任务数量，有助于消除错误，提高财务流程的效率将时间交回首席财务官职能部门，使其更具战略性。

自动化对财务日常工作的意义

根据报告"使用人工智能的公司将增加更多的工作岗位，而不是减少，"已实现自动化的公司与自动化程度不到30%的业务流程相比，国内云服务器，至少有70%的业务流程发现，自动化程度越高，收入就越高。事实上，大数据是什么，物联网培训，自动化程度高的集团的年收入增长率为15%或以上的可能性要高出六倍。

在合适的人选中，自动化和机器学习可以成为首席财务官转变财务职能的绝佳组合，然而成功将取决于将正确的任务自动化。财务团队的第一个目标应该是自动化重复性和事务性任务，这些任务占用了团队的大部分时间。这样做将使财务部门更能成为企业的战略顾问。Adaptive Insights调查发现，超过40%的财务主管表示，他们组织内部自动化的最大驱动力是对高管和运营利益相关者更快、更高质量见解的需求，他说，云计算和大数据的区别，企业面临的挑战是"让他们的劳动力进入一个全新的世界，在这个世界上，人类的聪明才智与智能技术相结合，以开启新的增长形式。"

自动化和机器学习可以推动金融转型

交易处理是阻碍金融实现可持续发展的主要障碍之一转型和提供更好的商业伙伴关系的最终目标。这并不奇怪，这是首席财务官寻求自动化的第一站。

"RPA与机器学习相结合，为财务领导者提供了一个优化其会计流程管理方式的好方法。长期以来，这一直是一个令人痛苦的财务领域，可能会对组织的现金流产生直接影响，"Workday EMEA财务产品战略副总裁Tim Wakeford说财务部花费大量时间筛选发票和其他文档，以手动更正总账中的错误，而机器学习可以自动执行，云服务器促销，帮助智能地将付款与发票匹配。"

机器学习还可以通过实时标记可疑付款给供应商来降低财务风险。内部和外部欺诈每年给企业造成数十亿美元的损失。目前减轻此类欺诈事件的机制是依靠对发票样本进行人工审计。这意味着只看总付款的一小部分，这是众所周知的"大海捞针"的方法来识别欺诈和错误。机器学习可以极大地增加发票的数量，可以对发票进行检查和分析，以确保组织不会重复或欺诈付款。

"确保遵守联邦和国际法规是金融机构的一个关键问题，尤其是考虑到针对洗钱和资助恐怖活动的法律越来越严格，"埃森哲战略全球首席财务官David Axson解释道在一家大型全球银行，多达10 000名工作人员负责查明可能表明这类非法活动的可疑交易和账户。为了帮助这些努力，银行实施了一个人工智能系统，该系统部署了机器学习算法，对交易和账户进行细分，并设置了最佳阈值，以提醒人们注意可能需要进一步调查的潜在案例，"这需要更深入地了解自动化和机器学习如何推动变革。

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