艺赛旗吴鑫CDIE演讲： 超自动化在财务流程创新中的前景与实践

9月5日-6日，第九届CDIE数字化创新博览会（以下简称为“第九届CDIE”），于上海张江科学会堂盛大举行！本次大会持续两天，吸引了3500位参会嘉宾、150位演讲嘉宾、100家展商共同参与，为数字化领域的品牌企业高管、业务领导者、技术领导者和解决方案提供商提供了一个展示和交流的平台。

会上揭晓了2023CDI优秀数字化技术服务商奖项！艺赛旗凭借数字化领域卓越的超自动化解决方案摘得这一荣誉。

在9月6日的财务数字化创新论坛上，公司联合创始人· 联席CTO吴鑫在会上发表了《数字化赋能：超自动化在财务流程创新中的前景与实践》的主题演讲。介绍了超自动化在财务流程中的应用趋势、为企业带来的价值以及艺赛旗超自动化在财务流程中的成功案例。

 

 

Part1

超自动化概念及应用趋势

吴鑫首先为我们介绍了超自动化的概念及应用趋势：超自动化的概念是由Gartner在2019年提出,指RPA、低代码开发、流程挖掘、任务挖掘、OCR、NLP、等多种技术能力与软件工具的组合。

根据Gartner的划分，超自动化可以分为四个阶段：任务自动化、流程自动化、业务运营自动化和价值链自动化。当前，我们正处于流程自动化阶段，这一阶段主要利用了RPA（Robotic Process Automation）和AI等先进技术。

Gartner预测，到2024年，企业通过将超自动化与重新设计的运营流程相结合，可将运营成本降低约30%。

 

 

当前，超自动化技术生态已初具雏形，然而，在实现超自动化落地过程中，如何有效地识别业务自动化机会、自动发现流程中的断点、堵点以及重复流程等问题，成为企业扩大自动化规模道路上的“拦路虎”。因此，实施超自动化所面临的挑战之一在于如何发现潜在的自动化机会，为企业提供更多有价值的业务洞察和分析。

 

 

围绕上述在实施超自动化过程中遇到的挑战，艺赛旗重磅推出了iS-RPM（流程挖掘）产品，iS-RPM充分融合业务相似性、智能流程推荐、机器学习等先进AI技术，可通过流程挖掘对端到端流程进行分析、优化、重构。针对流程堵点、异常点，结合任务挖掘，自动识别自动化机会，自动生成RPA文档和工程文件，直观展示自动化ROI，大幅提升RPA超自动化水平。

该产品在业务流程的发现和评估阶段发挥着重要作用，可以为客户提供从发现问题到解决问题的解决方案，全面赋能企业开启超自动化运营新征程！

 

 

为帮助更多企业构建超自动化创新解决方案，艺赛旗基于过往的技术优势，推出了iS-CDA（桌面行为分析）、iS-RPM（机器人流程挖掘）和iS-RPA（机器人流程自动化）等多款超自动化产品，拥有了完整的“发现-评估-构建-运行-运营”超自动化解决方案，组合为客户服务，帮客户优化业务流程，发现问题的同时解决问题。

 

 

Part2

超自动化在财务流程中的创新实践

财务是自动化技术应用率先落地并得以广泛应用的领域，那么超级自动化又将在财务领域实现哪些突破？接下来吴鑫为我们介绍了艺赛旗超自动化在财务中的优秀实践案例：2018年，经过严格的测试选型后，中国石化集团共享服务有限公司选择与艺赛旗合作，共同打造了具有自主知识产权的RPA智能化产品品牌“享当当”。

目前RPA产品已广泛应用于中石化财务部门，涵盖了“凭证规范性检查、采购订单发票自动校验、资金对账类、报表校验类、自动制证类、自动清账类”等多个场景。

RPA的实施为中石化财务部门带来了全新的变革，极大提高了财务工作效率，降低了人为错误的风险，并有效减少了财务运营的成本开支。

目前中石化财务共享业务流程整体RPA使用率超过70%，总计400+自动化流程上线，标志着中石化RPA建设进入了规模化发展阶段。

 

 

作为RPA的首批实施者，近年来，随着市场环境快速变化，中石化集团RPA使用达到一定规模后，新需求提出逐渐变慢，也面临着一些问题。

需求调研时间长：目前RPA需求的发现主要依赖业务侧的参与，但往往IT部门不理解业务，导致在需求沟通和调研阶段双方花费大量时间。

业务逻辑复杂、运维成本高：由于业务规则复杂，调研过程中容易遗漏流程规则，导致流程上线后出现异常，整体运维成本较高。

目前，RPA主要用于解决业务流程中某些场景的具体操作，但企业需要更广阔的视角，站在整个端到端流程的角度去发现流程中需要优化的切入点，进而实现整体流程的提效和提质，而不仅仅是局部的改进。

艺赛旗流程挖掘产品，可以作为中石化集团探索超自动化道路的一个切入点，通过对流程的全面梳理和洞察，发现其中的瓶颈，消除企业内部的堵点，实现业务流程的全面管理。

Part3

流程挖掘应用场景：合同报销流程优化

流程挖掘有这么多作用，具体实践中如何操作呢？接下来吴鑫列举了流程挖掘在中石化“合同报销流程”中的应用为我们进行了演示和介绍。

在企业资产业务流程中，合同费用报销流程需要财务人员在报销前审核合同信息。由于合同信息和财务信息独立运行于CMIS、ERS两个系统，因此无法同步共享，需要通过人工跨系统操作，导致合同报销流程繁琐耗时，亟待优化。在这个背景下，我们利用流程挖掘进行了流程的分析、合并与优化工作。

 

 

通过RPM对业务人员操作数据进行大量采集，并运用机器学习方法进行分析和识别，能够梳理从合同审批到最终报销和记账的整个跨部门流程。

同时RPM能够可视化各个环节，清晰展示合同费用报销流程的全貌，精准识别流程瓶颈。在这个过程中我们发现企业初审环节的必要性不高，于是取消了这个审批步骤，并且同时发现流程中存在企业前审和企业后审的重复步骤，我们保留了其中一个，简化了流程。

在此流程中通过RPM对合同费用报销流程的透明化梳理，可以360度直观了解流程全貌，精准定位报销流程瓶颈，并基于瓶颈，给出流程合并与优化建议，打通跨系统信息共享屏障，简化人工处理步骤，加快合同报销效率。

此外，RPM还可以帮助我们从资源分配和自动化价值的角度评估多个自动化机会，确定自动化优先级，客观评估自动化价值。

未来基于RPM+RPA+AI应用，艺赛旗将深挖数据资产的价值，高效推动财务业务流程的精简和智能化升级。更好地满足企业业务需求，帮助企业实现更高的自动化水平。

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