劉 策

（中國移動通信集團廣東有限公司，廣東 廣州 510000）

一、前言

當前，財務稽核工作作為財務管理的重要環(huán)節(jié)，其稽核內容不僅包括對原始附件、會計收支等會計基礎環(huán)節(jié)的稽核，還包括對企業(yè)所有流程業(yè)務進行風險管控的監(jiān)督，這對企業(yè)防范內外部風險具有重要的意義。在此背景下，A通信公司深耕人工智能研究領域，積極探索人工智能與財務稽核的融合，并成功上線了首個財務智能稽核平臺。該平臺充分發(fā)揮人工智能識別、操作準確率高的優(yōu)勢，通過“人工智能+文字識別/機器人流程自動化”等新技術手段完善和提升財務稽核工作，有效地提高了企業(yè)整體的風險防范能力和內部控制能力。

二、傳統(tǒng)財務稽核與財務智能稽核的對比分析

（一）傳統(tǒng)的財務稽核

1.含義

為了防范財務風險，保障企業(yè)長遠發(fā)展，多數(shù)企業(yè)都建立起財務信息系統(tǒng)，通過財務管理平臺等信息化技術平臺進行財務稽核。首先，對財務計劃、業(yè)務流程等相關功能進行程序化、標準化管理，完善財務管理和業(yè)務程序的信息化建設；其次，運用大數(shù)據(jù)等信息化技術對財務數(shù)據(jù)進行全面的深入剖析，以加強財務稽核的力度；最后，構建財務信息平臺，通過數(shù)據(jù)接口等方式采集相關財務信息，開展遠程財務稽核實踐，實現(xiàn)對財務數(shù)據(jù)的實時監(jiān)控。

2.存在的缺陷

盡管財務信息化的發(fā)展提升了財務稽核的效率和效果，但是，傳統(tǒng)的財務稽核方法與企業(yè)對風險控制和內部管理的要求仍存在一定的距離，具有較大的局限性。

首先，數(shù)據(jù)量大、收集困難。財務管理系統(tǒng)對業(yè)務核算所產生的會計憑證種類繁多，需要稽核的數(shù)據(jù)量也增多。此外，集團型企業(yè)的很多各級單位的數(shù)據(jù)格式、口徑均不統(tǒng)一，大范圍收集數(shù)據(jù)存在困難，嚴重限制財務稽核數(shù)字化、智能化發(fā)展。

其次，缺乏對非結構化數(shù)據(jù)的分析。大量的財務稽核數(shù)據(jù)都是屬于非結構化數(shù)據(jù)，如合同、會計憑證等，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析方法無法對這類數(shù)據(jù)進行稽核，嚴重影響稽核真實性，如果人工稽核則需花費大量人力。

最后，自動化程度不高。財務稽核雖然已是線上操作，但自動化程度仍較低。在稽核數(shù)據(jù)的編輯、錄入等方面還需大量人工重復操作，無法節(jié)省人工成本，限制了工作效率的提升。

（二）基于人工智能技術的財務智能稽核

目前，人工智能的部分技術已經成熟地達到商用，但在稽核領域還鮮有案例。綜合分析人工智能的發(fā)展現(xiàn)狀、對財務稽核的影響，以及目前財務稽核技術存在的問題，對財務稽核與人工智能的融合仍具有長遠意義。

首先，運用機器感知能力。對業(yè)務數(shù)據(jù)進行整理，實現(xiàn)非結構化數(shù)據(jù)處理，擴大財務稽核的范圍。利用人工智能技術自動對合同文檔、會計憑證等業(yè)務關鍵信息進行識別，再對這些數(shù)據(jù)進行自動化處理得出稽核結果，促進了財務管理的降本增效。

其次，利用認知學習能力。運用機器深度學習，用大量業(yè)務數(shù)據(jù)進行機器訓練，構建財務稽核模型，提高稽核的準確性。

最后，利用運動執(zhí)行能力。運用流程自動化技術，將財務稽核工作中必要且重復性高的工作由機器人代替人工操作，不僅節(jié)省成本、提高工作效能，而且不易出錯。

三、通信企業(yè)人工智能技術在財務稽核中的應用條件

通信企業(yè)信息化技術應用水平高、業(yè)務單據(jù)繁多、數(shù)據(jù)量大，具備搭建智能財務稽核平臺的基礎。

首先，通信企業(yè)關聯(lián)交易頻繁，導致業(yè)務復雜程度高。通信企業(yè)的業(yè)務主要是業(yè)務服務、網絡架構建設與設備建設和維護等方面，業(yè)務流程結構復雜，且涉及的部門和單據(jù)類型眾多，導致對財務稽核的要求非常高。

其次，通信企業(yè)的數(shù)據(jù)和信息量龐大。復雜的業(yè)務往往伴隨著繁多的單據(jù)和數(shù)據(jù)。對于傳統(tǒng)的財務稽核模式來說，要及時準確地對數(shù)據(jù)進行稽核是存在困難的。所以，如此龐大的數(shù)據(jù)稽核，只有人工智能等信息化技術，才能保證企業(yè)內部控制的質量。

最后，通信企業(yè)擁有先進的技術且其應用水平高，具備使用大數(shù)據(jù)和人工智能等信息化技術來開展財務智能稽核的基礎和條件。

四、A通信企業(yè)人工智能技術在財務稽核中的應用——財務智能稽核平臺

財務智能稽核平臺是由A通信公司自主研發(fā)的一款實現(xiàn)財務報賬自動化稽核的人工智能產品。產品基于財務系統(tǒng)管理平臺，應用文字識別技術、圖像識別等新興技術手段，自主研發(fā)報賬附件分類、請款通知書等七大核心稽核技術，對用戶填寫的報賬單信息和上傳的單據(jù)附件信息進行智能分類和信息識別，實現(xiàn)財務報賬的自動化和智能化稽核。

（一）系統(tǒng)設計

財務稽核向數(shù)字化、智能化發(fā)展，首先需要對系統(tǒng)功能進行完善，確保財務稽核的各個環(huán)節(jié)都能夠在系統(tǒng)中實現(xiàn)，以提高財務稽核的效率。

1.應用場景的設計

為了更好地發(fā)掘、識別財務稽核工作在數(shù)字化、智能化方面的轉型需求，智慧財務團隊結合業(yè)務部門日常財務工作的應用需求，對各個應用場景進行挖掘，對各個流程場景進行設計和調整，保證財務智能稽核平臺的實際應用符合要求。

2.建立合理的標準化需求評審機制

搭建以“效益好、適用廣、風險低”為原則，從效益性、推廣性、運營風險、技術適宜程度、緊迫性等因素綜合考量的定期的標準化需求評審機制，從定量、定性角度進行分析與評估，形成初步評估建議和排期計劃。

3.集中化監(jiān)控，形成閉環(huán)管理

財務智能稽核平臺對所有AI稽核流程的使用情況、使用效果進行集中化、體系化監(jiān)控，搭建“需求—開發(fā)—監(jiān)控—后評估”的閉環(huán)管理體系，對稽核流程指定期間的運行情況進行統(tǒng)計分析，評估運行效率及實施效益，以便不斷地完善各流程的邏輯功能，實現(xiàn)閉環(huán)管理。

（二）平臺建設

A通信公司根據(jù)業(yè)務實際應用需求，對財務智能稽核平臺進行建設，主要包括以下兩個方面。

1.架構體系的建設

構建人工智能能力架構，提供數(shù)據(jù)采集、模型訓練、推理服務等標準化人工智能能力孵化支撐，滿足各部門人工智能應用支撐訴求，高效建設各類人工智能業(yè)務場景。

（1）融通“大數(shù)據(jù)+人工智能”平臺，支撐一站式業(yè)務

以原有的服務器平臺門戶作為統(tǒng)一管理入口，融通大數(shù)據(jù)平臺與人工智能平臺，包括數(shù)據(jù)標注平臺、深度學習平臺、模型推理平臺，提供人工智能的“數(shù)據(jù)接入-數(shù)據(jù)開發(fā)-模型訓練-模型推理”一站式的端到端的開發(fā)，為前端業(yè)務提供服務支撐。

（2）構建高性能服務網關，支持海量、實時開發(fā)業(yè)務

構建基于多協(xié)議的高性能服務網關，支撐多種類型的人工智能服務場景，并以高可靠、高性能的技術保障人工智能業(yè)務的穩(wěn)定性，可以滿足全國推廣后業(yè)務需求。

（3）豐富人工智能模型能力，敏捷賦能人工智能應用

參照互聯(lián)網頭部企業(yè)，形成報賬附件分類、請款通知書等七大核心稽核技術，綜合識別率在90%以上，實現(xiàn)人工智能原子服務快速組裝、敏捷賦能內外產品應用、高效支撐財務智能報賬場景。

（4）前后端分離模式，靈活支撐財務業(yè)務需求

前端采用稽核規(guī)則引擎，主動獲取財務報賬平臺的數(shù)據(jù)及附件，根據(jù)業(yè)務稽核規(guī)則進行自動化稽核，后端基于智慧中臺的人工智能，為前端快速提供豐富的定制化人工智能服務，滿足不同業(yè)務場景的個性化需求。

2.研發(fā)及優(yōu)化算法

基于Tensorflow、caffe等開源框架，針對報賬附件分類、蓋章識別、請款通知書識別等人工智能算法模型開展了自主研發(fā)。具體算法如下：

（1）附件分類

采用深度學習圖像分類算法、圖像增強+多特征分層融合等圖像檢測技術，實現(xiàn)對相似單據(jù)的快速準確識別，解決財務報賬上傳的附件多且相似度較高、人工難以區(qū)分判斷附件類型、完整性等問題，準確率達97%。

（2）蓋章識別

基于顏色的印章圖像分割技術、二值化、灰度共生矩陣等技術實現(xiàn)圖像背景分離、特征提取，通過目標檢測算法，實現(xiàn)蓋章的高準確率識別，解決蓋章類型多且與字體（簽字或文本）重疊等問題，識別準確率達98.8%。

（3）請款通知書的識別

運用光學字符識別算法中的核心技術進行表格切分，并融合字體矯正、圖片翻轉等技術定位待識別的內容，并基于文字識別算法進行文本識別。解決識別內容有蓋章遮擋、人工手寫標注影響、字體和表格傾斜等問題，識別準確率達92%。

（4）增值稅發(fā)票識別

基于深度學習的文字識別方法，并使用目標檢測算法定位文本區(qū)域，融合圖片去噪等算法，對合同文本、增值稅發(fā)票的精準識別，識別準確率達到95%以上。

（5）采購訂單識別

融合去紅印算法，消蓋章遮擋影響。使用字體傾斜矯正算法處理傾斜文本，文字匹配算法進行目標內容的定位與提取，結合使用圖像去噪算法提高識別圖像質量，實現(xiàn)采購訂單的識別，準確率達到98.8%以上。

（6）火車票識別

區(qū)域，使用深度學習的文字識別方法對區(qū)域內文本進行識別。對上傳到報賬系統(tǒng)的使用目標檢測定位待識別車票進行文字識別（OCR），對火車票行程單進行識別，識別準確率達到96%以上。

（7）報賬單文檔識別

使用字體傾斜矯正算法處理傾斜文本。文字匹配算法進行目標內容的定位與提取，結合使用圖像去噪算法提高識別圖像質量，檢測差旅費報賬單相關附件文檔（會議通知等）中是否有會議、培訓等業(yè)務關鍵字，識別準確率達到96%以上。

（三）實踐培訓

在財務智能稽核平臺搭建完成后，應當結合實際應用的情況，對財務人員進行實踐培訓，幫助財務人員快速地掌握財務智能稽核平臺應用技術，不僅能促進財務稽核的準確性、真實性，而且能夠促進財務工作效率的提升。此外，企業(yè)還要加強財務人員有關于財務信息化的理論知識，提高財務人員的系統(tǒng)操作與維護水平，強化財務人員對財務稽核平臺各功能的管理，規(guī)范財務稽核的流程，保證財務稽核的真實性、合規(guī)性。

五、A通信企業(yè)人工智能技術在財務稽核中的應用效果

（一）工作支撐

財務智能稽核的內容包括用戶填寫的各項單據(jù)信息與上傳的請款通知書、稅務發(fā)票、成本類報賬付款確認單等附件信息進行一致性比對識別，確保報賬的準確、高效、合規(guī)。產品已推廣使用，具備以下成效。

1.構建價值經營的智慧財務支撐體系

以打造智慧財務為目標，以提升財務效率、風險防控、創(chuàng)新精細化管理等數(shù)字化、智能化轉型能力為著力點；圍繞成本、資金、資產等3個專業(yè)領域，結合需求實際情況及工具特點制定實施方案，搭建財務數(shù)字化、智能化轉型體系，提升業(yè)財融合水平，促進財務管理降本增效。

2.風險防控、價值提升

通過挖掘財務精細化管理創(chuàng)新的有力工具，優(yōu)化業(yè)務流程鏈條、強化風險管控，實現(xiàn)從事后檢查向事中實時預警轉變，從片面抽查向全面篩查轉變，從依賴個人經驗向平臺技能固化轉變，從分散取數(shù)、現(xiàn)場分析到集中取數(shù)、遠程分析轉變，促進財務人員轉型升級，為核算質量提升保駕護航。

（二）提質提速、降本增效

財務智能稽核平臺在財務三大專業(yè)領域資產、合同、差旅費完成智能化支撐，創(chuàng)新管理手段，“從無到有”實現(xiàn)了發(fā)票審核等過往因工作量過大無法人工操作業(yè)務領域的管理支撐；基于票據(jù)識別功能，支撐報賬單智能填報和前置稽核，提升填報效率。同時通過自主研發(fā)報賬附件分類、蓋章識別、請款通知書等七大核心稽核技術，實現(xiàn)差旅費、合同類、工程類等報賬信息自動稽核，稽核內容涵蓋用戶填寫的報賬單信息和上傳的請款通知書、稅務發(fā)票、成本類報賬付款確認單等附件信息，綜合稽核準確率達90%以上。

六、結語

綜上所述，人工智能技術在財務稽核中的應用，解決了眾多企業(yè)普遍存在的票據(jù)種類多、稽核規(guī)則繁雜、人工核對數(shù)據(jù)工作量大、稽核容易出錯等問題。智能財務稽核平臺是以實現(xiàn)財務智能化為目標的財務稽核創(chuàng)新和實踐成果，不僅有助于企業(yè)節(jié)省人工成本，提高財務工作的效率，同時優(yōu)化了財務工作的質量，提高了企業(yè)財務信息化程度，還增強了企業(yè)業(yè)務與財務的稽核管理力度，彌補了傳統(tǒng)人工稽查的弱項，避免了人工差錯和誤檢漏檢，提高了企業(yè)對財務風險的監(jiān)控質量和水平，提升了企業(yè)的內部控制和管理能力，有助于實現(xiàn)企業(yè)的高質量發(fā)展。