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在全球流感爆发之前，就需要资金来部署更高效、更具活力的工作方式，智能工厂解决方案，然而，事实证明，2020年的事件是技术变革的重要催化剂。对于金融业来说，这意味着采用数字技术，如机器学习，这些技术可以应用于核心流程。
首席财务官长期以来一直希望减少在关闭、合并、报告和工资单等流程上花费的时间，而COVID-19的流行以及对企业经营地点和方式的改变，使得这一转变势在必行。
哈克特集团财务咨询全球业务负责人托马斯•威尔曼（Thomas Willman）分享道，"金融业在2020年必须以多种方式转型。没有改变的是，所有这些工作还得做；改变的是，必须在办公室以外的地方做。金融专业人士正在探索提高自动化程度的方法，并应用机器学习来识别模式并提出以前需要人工干预的建议。"
智能自动化对金融日常的意义
掌握在正确的手中，数字技术和更高的自动化程度可以成为首席财务官转变财务职能的绝佳组合。然而，成功将取决于确定能带来最大价值的任务并确定其优先级。说到自动化，财务团队的首要目标应该是自动化那些需要人工或人工干预的重复性和事务性任务。这样做将腾出大量财务人员的时间，大数据100，让他们更多地成为企业的战略顾问。
第二个目标是确定数字技术（如机器学习）可用于检测、预测或推荐的领域，最终将更高级别的"机器"智能注入到事务或流程中。一旦机器看到一个模式，它就能够一遍又一遍地应用相同的结果，并且随着机器的不断学习，它变得越来越智能。
结果自动化与机器智能相结合，创造了智能化的自动化流程，从而省去了以前花费在传统事务和流程上的大量时间。Workday Adaptive Planning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。
埃森哲"绘制智能自动化之路"报告中的研究指出，"约四分之三的受访首席财务官表示，他们正在帮助推动整个业务范围的转型，因此，淘客app开发，在财务职能部门做好事情至关重要。在塑造组织而不是解决特定痛点的背景下，思考智能自动化工具的端到端战略、方法和部署是至关重要的。"
当然，对于财务而言，数字很重要，当你从成本和效率的角度将自动化置于聚光灯下时，证据就说明了问题为了自己。一项来自Argyle网络研讨会的研究表明，"一家拥有20人财务团队的公司，通常每年要损失相当于1920个小时的人工工作，或估计12.48万美元的成本。一家拥有100人财务团队的大公司可能会损失9600小时，估计每年损失62.4万美元。"
机器学习可以推动财务转型
尽管机器学习在财务和运营方面有明显的好处，但许多财务职能的适应速度很慢。会计、供应商管理、采购和审计都是自动化成熟的关键领域，然而，尤其是对跨多个地区运营的大型公司而言，风险可能成为创新的障碍。每个领域的团队都沉浸在"开灯"中——通常以转型为代价。
交易处理是另一个阻碍财务部门实现转型并最终提供更好的业务合作关系的障碍。这并不奇怪，它是首席财务官们第一个寻求自动化的港口。
"自动化为财务领导者提供了一个优化他们管理会计流程的方法。Workday的财务管理总经理Barbara Larson说："长期以来，这一直是财务方面的一个痛苦领域，会直接影响公司的现金流。"财务部花费大量时间筛选日记账分录、发票和其他文档，以手动更正错误，而机器学习可以自动执行，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，使流程更加有效和高效。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可检查和分析的发票数量，公众号返利，以确保组织不会重复或欺诈付款。
