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证。近年来，中央企业认真贯彻党中央、国务院决策部署，高度重视财务管理，持续优化管理方法，不断创新管理模式。同时，随着“大智移动云物联网专区”等现代信息技术的快速发展，为企业会计领域的数字化转型带来了巨大的空间。智慧金融作为一种新的财务管理模式，是在现代财务管理环境下应运而生的。它试图利用机器智能组件（包括智能软件和智能硬件）和人类财务专家组成的人机协作系统来完成组织中的任务。复杂的业务和财务管理活动，并不断扩大、延伸和部分取代人力财务专家在管理中的作用。小编基于多年对企业财务数字化转型的观察和研究，将从本文入手，以系列的形式对智能金融应用的关键技术进行全面剖析。本文主要关注数据挖掘和机器人流程自动化在智能金融中的应用。申请于，欢迎关注和交流。对于智慧金融，参考行业普遍认识和智能制造的定义，智慧金融定义如下：智慧金融是建立在先进管理理论、工具和方法基础上，借助智能制造的新型管理模式。机器（包括智能软件）和人力财务专家组成的人机协同智能管理系统，通过人与机器的有机配合完成企业复杂的财务管理活动，并不断扩展、延伸和部分替代功能管理方面的人力财务专家。活动；智慧财务是对经营活动、财务会计活动和管理会计活动进行全功能、全流程的智能化管理模式。与传统的纯手工财务、电算化财务、信息化财务相比，智能财务在信息处理方面具有显着优势：它可以利用RPA、模式识别、专家系统、神经网络等技术，自动、快速、准确、持续地处理财务工作，帮助财务人员从日常工作中释放精力，从事需要更多社会洞察力、谈判技巧和创造性思维的工作；智慧财务还可以自动采用综合而非抽样的数据处理方法，对财务活动进行持续的风险评估和合规审查，通过自动分析判断处理逻辑、发现错误，最大限度地保障企业的财务安全。线索，按规定追究责任。智慧金融不仅仅是财务流程中某些环节的自动化，也不是某个财务流程的整体优化和重构，而是财务管理模式乃至财务管理理念的革命性变革，它依赖于人与机器的深度融合。共同实现前所未有的财务管理新功能。智慧金融是基于云计算、大数据、人工智能等新技术，结合企业互联网模式下金融转型升级和创新发展的实践而形成的新形态。利用大数据技术进行建模和分析，利用人工智能技术提供智能服务，赋能企业财务转型，帮助企业创建高效、规范的财务管理流程，提高效率、降低成本、控制风险，从而有效推动企业财务转型。 1 数据挖掘(1) 数据挖掘技术概述数据挖掘技术是分析大量数据以揭示有意义的新关系、趋势和模式的过程。它出现于20世纪80年代末的大数据和人工智能研究领域。具有较高的研究意义和应用价值。
数据挖掘利用了以下领域的思想：统计中的抽样、估计和假设检验； 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。数据挖掘也迅速吸收了其他领域的思想，包括优化、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。源自高性能（并行）计算的技术对于处理海量数据集通常很重要。分布式技术还可以帮助处理海量数据，当数据无法集中处理时就更加重要。同时，它可以帮助企业通过高度自动化的分析企业数据进行归纳推理，从而发现潜在的模式，帮助决策者降低风险、调整市场策略、做出正确的决策。数据挖掘过程由以下三个阶段组成：数据准备。数据挖掘是指从相关数据源中选择所需的数据，并将其集成到数据集中进行数据挖掘，包括模式搜索和模式表示。模式查找就是利用一定的方法找出数据集中所包含的模式。规则表示是指尽可能以用户可以理解的方式（例如可视化）表达找到的规则。 数据挖掘。其任务包括：相关分析、聚类分析、分类分析、异常分析、特定群体分析和演化分析等。结果表达和解释。通过数据挖掘技术发现的知识需要由专家来表达和解释，并且通常需要通过考虑可用性、准确性和可理解性等指标来评估结果。机器学习、数理统计等方法是数据挖掘学习知识的重要方法。数据挖掘算法的质量将直接影响所发现知识的质量。目前数据挖掘的研究主要集中在算法和应用方面。其中，相关分析方法、人工神经元网络、决策树和遗传算法在数据挖掘中得到广泛应用。 （二）数据挖掘在金融中的典型应用分析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是指企业赚取利润的能力，或者说是企业组织生产活动、销售活动和财务管理的水平它是一种综合反映，是企业在激烈的市场竞争中占据有利地位的有力保障。企业盈利能力需要分析的指标包括销售净利率、销售毛利率、净资产收益率、资产收益率等。企业依靠数据挖掘技术，结合财务报表、凭证等财务数据，账目等挖掘可以计算上述指标进行分析的数据，获得企业盈利能力分析所需的结果，然后利用获得的结果编制企业未来发展趋势评估。找出企业未来的盈利能力和现有的不足，进而实现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。投融资管理主要涉及参与投融资项目的财务核算、成本控制等一系列活动。结合上级制定的投融资计划和风险防范措施，实现企业利润最大化。在分析企业投资管理的过程中，要对投资项目的科学可行性进行分析，这就需要引入多种统计工具和模型。
在此期间，数据挖掘技术可以实现实时、动态地提供投资环境、行业相关经营状况等数据信息，利用这部分数据信息构建数据模型，可以有效地挖掘出投资环境、行业相关经营状况等数据信息。有助于企业投资决策，帮助企业投资决策。为决策的正确性、有效性提供有力保障。在分析企业融资管理的过程中，融资方式、融资渠道、融资金额等都是企业需要深入了解的重要环节。为了有效筹集适量的资金，企业必须了解外部环境和企业自身资金使用的特点，比较不同融资方式的风险和成本。在此期间，企业可以引入数据挖掘技术，依靠回归分析模型来评估企业需要筹集的资金数额。他们还可以依靠关联模型对一系列融资方式和融资渠道进行分析，发现最理想的融资方式和融资渠道。企业可以尽可能地以最小的风险和成本筹集到所需的资金。 3、数据挖掘技术在企业财务管理中的创新应用数据挖掘技术在企业财务管理中的创新应用可以表现出一系列的优势。具体来说：数据挖掘技术所使用的基础数据既涉及企业财务报表和其中的数据，也涉及非财务数据和其他相关数据，如企业运营管理数据、企业客户管理数据等。在企业财务管理中，可以利用钻孔、旋转等方法对各种数据进行深入分析，也可以对各种数据进行统一管理并从中挖掘有价值的分析数据。 数据挖掘技术可以帮助发现潜在的投资者。因此，数据挖掘技术近年来在企业财务管理中得到日益广泛的推广。 2 机器人流程自动化(1) 机器人流程自动化概述机器人流程自动化（RPA，Robotic Process Automation）利用用户界面层的技术来模拟和增强人与计算机之间的交互过程，并根据一定的规则执行可重复的任务。软件解决方案。 RPA又称数字化劳动力，是一种数字化支撑智能软件，可以完成过去只有人类才能完成的工作，或者成为高强度工作的劳动力补充。从功能上来说，RPA是一个处理重复性工作、模拟手工操作的程序。可实现数据检索与记录、图像识别与处理、平台上传与下载、数据处理与分析、信息监控与输出五大功能。与其他应用相比，RPA的主要特点包括24小时机器处理；根据明确的规则编写脚本；以系统插件的形式部署运营；并模拟用户操作和交互。许多企业在办公领域采用RPA来替代一些重复、繁琐的日常流程，包括财务管理、税务管理、合规管理、数据技术、财务、人力资源等领域。据市场研究公司Transparency Market Research研究显示，2017年全球机器人自动化市场规模达到11亿美元，预计2018年至2026年将实现28.1%的年复合增长率。RPA之所以发展如此之快快的是企业渴望利用技术来提高工作效率和质量，降低劳动力成本。然而，传统的软件系统开发需要选择一种编程语言，比如C++、Python或者Java等，然后程序员需要全面细致、逻辑严谨地从头开始编辑程序脚本。 RPA 不同于传统的软件系统。大多数都是通过直接录制的方式捕捉用户的操作规则，无需编辑程序。此外，与IT系统相比，RPA投资回报周期短、成本低；与不断增加的人力相比，RPA可以为企业降低人力成本和错误率。
（二）机器人流程自动化在金融领域的应用分析金融机器人是机器人流程自动化（RPA技术）在金融领域的具体应用。财务机器人基于RPA技术，根据财务业务内容和流程特点，以自动化代替人工财务操作，辅助财务人员完成交易量大、重复性高、易标准化的基础业务，从而优化财务流程，提高业务流程效率和质量，降低财务合规风险，将资源配置到更多增值业务，推动财务转型。据全球知名咨询公司Gartner发布的关于RPA在企业财务部门应用情况的调查报告显示，该报告对约150家企业的CEO（CEO）、CAO（首席会计官）和CFO（首席会计官）进行了调查。世界。首席财务官）进行了访谈和数据收集。调查显示，企业应用RPA后，平均每年可为财务部门节省25000多个工时。对于一家财务团队超过40人的公司来说，这每年可以节省87.8万美元的人力支出成本。企业可以将金融机器人视为组织中的虚拟劳动力。针对财务工作中基于明确规则的可重复工作流程，财务机器人是可以替代传统人工在特定流程节点进行操作和判断的财务自动化应用。 RPA适用于金融领域大量重复且规则明确的流程。财务中比较常用的RPA流程包括：会计处理、发票认证、发票审核、银行对账、费用审核和发票开具等。例如，在银行对账方面。通常情况下，企业每月需要对数十个银行账户进行银企对账，涉及多种业务类型的核对，需要处理数千条网银数据和金融凭证数据。过去需要手动下载网银数据。这个过程既耗时又容易出错，当对账涉及复杂的“一对一”或“多对多”情况时，经常会发生错误。借助RPA，金融机器人可以自动登录网上银行并从系统获取数据，自动生成当月余额对账报表，实现银企端到端对账自动化。对比结果，RPA方法的效率得到了很大的提高，错误率也大大降低。在对账处理方面，财务部门经常需要对业务信息进行详细的对账处理。对账过程涉及多家银行、数千笔对账交易和大量数据。使用RPA自动表单处理机器人代替传统的人工操作，可以大大节省财务人员的有效工作时间。在企业变革的内生驱动因素、RPA技术符合金融业务特点的客观基础、大量财务共享服务中心的出现等诸多因素的推动下，金融机器人的应用越来越广泛用过的。
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