智能财务基础课件VIP

智能財務概論智能財務的發展歷程智能財務的定義智能財務的特徵第一節智能財務概述智能財務大致經歷了三個階段第一個階段：會計電算化階段，標誌性事件是1946年電子數字電腦誕生，在核心內容上沒有改變賬務處理的流程和財務的本質內容第二個階段：資訊化階段，標誌性事件是ERP軟體和電腦網絡技術的誕生，使得財務管理的流程和內容得到了革命性的變化，同時也對業務管理過程也行了優化和提升第三個階段：智能化階段，標誌性事件是人工智慧技術的再次崛起，這個階段的重點是對管理決策和管理模式方面，提供智能化的支持智能財務的發展歷程在財務智能化階段，從未來的發展態勢來看，主要包括如下三個主要的場景：第一，基於自動化技術的智能化；

通過預置規則的方式實現，使得這些工作能自動地實現，而更少有人的干預。第二，基於弱人工智慧的智能化；基於統計學、數據挖掘、機器學習、深度學習等技術，對企業的業財數據和週邊宏觀經濟數據進行挖掘和分析第三，基於強人工智能的智能化。強人工智能時代離我們還比較遙遠財務智能化階段的三個場景數位化技術自動化技術人工智慧技術第二節智能財務技術數位化技術就是指將現實中的物體，通過資訊轉換，將該物體的資訊轉換成可度量的數字，並進一步轉換為“0”和“1”兩位數字編碼，利用智能設備（電腦、機器人等）進行處理，達到提高效率的目的。比如美元符號的“$”，通過ASCII碼，可對轉換為十進位的數字為“36”，轉換為二進位的數字為“00100100”，電腦不能存儲和處理“$”和“36”，只能存儲和處理“00100100”。這裏的“0”和“1”只有8個，而一張財務單據，數位化後，可以理解是由成千上萬的“0”和“1”組成。一、數位化技術從用戶的角度，很多技術的應用是透明的，比如數字的編碼、傳輸、壓縮、加密等技術，都在操作系統或網路傳輸的物理層中完成了，對於財務人員來講，沒有太多的感覺，而數字編碼技術，除了電腦領域的編碼技術外，在智能財務領域，也有一些數字編碼技術，比如對會計科目、職工姓名、材料物資、往來單位的編碼，這些編碼技術的目的是簡化輸入工作量，節省存儲空間，便於智能設備識別和處理，提高電腦的處理效率和精度，簡稱為會計數據編碼，在會計電算化階段亦稱“會計數據代碼設計”。數位化技術是智能財務的基礎自動化技術是指為了達到某種預期的目的，在沒有人的干預或干預比較少的情況下，人們利用在機器或裝置中，預先編制好流程或程式，自動地部分或全部代替人工操作，從而提升人工處理的效率。該技術主要應用在重複性較高、環境惡劣或環境危險性高的工作場景，這樣就可以將人類解放出來，從而提升生產效率，使得人們認識和改造世界的能力得到提升。二、自動化技術財務管理中的自動化場景可自動化的財務活動根據麥肯錫全球研究院（McKinseyGlobalInstitute）對自動化技術的研究，42%的財務活動通過採用成熟的技術可實現全自動化，還有19%可實現近全自動化VPA&RPAVPA是智能語音助手、AI助手等虛擬個人助理的統稱，通過智能對話與即時問答的智能交互，實現幫忙用戶解決問題，其主要是幫忙用戶解決一些簡單的問題。在智能會計領域，VPA用於喚醒會計處理軟體，執行會計人員已經設置好的批處理程式，經常和RPA技術配合使用。RPA即“機器人流程自動化”，它依據預先設定的程式，以此自動化程式作為虛擬勞動力，代替人工執行大批量、可重複的操作，與現有系統進行交互並完成預期的任務。RPA軟體是指實現自動化程式的編制過程的軟體，通過RPA軟體“機器人”可以捕捉並模擬我們日常的鍵盤、滑鼠操作等人機交互行為，它們可以完成識別、觸發、通信、文本生成等任務，自動執行重複性的業務流程。VPA和RPA機器人的應用場景VPA機器人RPA機器人財務會計領域全流程語音交互對話式做憑證對話式查詢賬表喚醒企業績效領域喚起外幣報表折算財資管理領域喚醒融資自動計息喚醒電票自動簽收供應鏈領域語音下單財務會計領域

總賬對賬總賬結賬收付核銷管理會計領域月末分攤計提公共費用分攤取數財資管理領域直聯帳戶對賬非直聯帳戶對賬到賬通知發佈到賬通知認領供應鏈領域三單匹配發票驗偽人工智慧這個詞是由美國科學家約翰·麥卡錫創造出來的。他把它定義為製造智能機器的科學和工程。從通俗的角度來講，人工智慧是指電腦能以類似於人類的方式做出決策。比如電腦可以在考慮其所處的環境，和人一樣交流，和人一樣看清事物，和人一樣思考問題，並回答問題。雖然人工智慧很難達到人類一樣複雜的思維，但在金融、醫療、交通、電信等行業，雖然通用人工智慧是目標，研究人員和程式員已經使用資訊化和機械化的方式，實現了特定任務的人工智慧，解決在這些行業中，可以自動化和智能化的場景，比如機器搓合交易、車輛特徵識別等。三、人工智慧技術1.電腦視覺技術概念表述電腦視覺技術是指機器通過圖像或視頻的處理技術，識別出圖像或視頻中活動的物體，並通過物體的特徵識別出特定的場景。該技術主要將圖像以位圖的形式轉換成電腦可以存儲和計算的數據，這些數據的組合可以區別於另外一些組合，從而使得該圖像和其他圖像在數據上有所區別，這樣電腦就可以識別出一個圖片和另一個圖片的區別，從而達到認識圖像或視頻中的物體或場景的區別。在財務中的應用該技術在財務領域有著較廣泛的應用，主要包括：在員工考勤時，機器通過自動識別照片中的人臉，並將輸入的人臉和數據庫中的人臉進行對比，從而確認是否是真實的考勤；單據識別分析被用來對會計憑證、原始單據進行財務資訊的數位化；票據自動化分析也會用到電腦視覺的技術。由於財務行業帶有一定的服務屬性，機器視覺作為重要的智能化身份認證技術，可輔助財務進行人機交互，提供客戶服務等。而對於更深層次的應用，還屬於課程研究方面的內容，还没有达到工程化的程度。2.語音識別技術概念表述語音識別需要解決的關鍵技術是如何準確地將人類的語言轉化為相應的文字，並將這些文字以數據的形式存儲以來，從而方便後續的數據分析和挖掘。該技術針對標準化場景，比如使用標準普通話進行輸入，這時機器轉錄的效果最好，但最難處理的場景是環境嘈雜、同音異義詞、口音問題，在這種場景下，該技術還處理實驗室研究階段，真正的像人一樣聽的機器，目前還沒有很好地工程化。在財務中的應用在財務領域，語音識別的主要應用包括財務日常流程的換醒，對話式分析製作圖表，基於用戶語音的數據查詢等工作，這些工作都可以擴展到手機上，在移動端，這種語音換醒的功能顯得尤其重要，並且可以使用戶的財務工作更加便捷，也可以提升財務管理和決策人員的工作效率。3.機器學習技術概念表述機器學習技術是指機器通過對歷史數據的學習，來提升自己對數據加工處理的能力，並能按照數據的規律或人類指定的規則，自動尋找到該規則或模式，並使用該規則或模式向人類專家一樣，指導業務系統的處理流程，實現對業務或財務系統流程的再造。在財務中的應用在財務領域，機器學習在智能審單、經營預測、內控管理、智能投資和智能風控中發揮較大作用。根據企業經營活動中產生的海量的歷史財務單據數據，通過制定相關程式設計規則，使用貝葉斯、決策樹、隨機森林、深度學習等以統計學和數據為基礎的機器學習演算法，對財務單據進行智能的分類，提升企業財務處理過程中的智能化水準。推理期知識期機器學習期人工智慧的三個研究階段1950s1970s1980s基於符號知識表示通過演繹推理技術基於符號知識表示通過獲取和利用領域知識建立專家系統神經網路第二個高潮NP(non-deterministicpolynomial-time)難題中獲重大進展助力大量現實問題神經網路第一個高潮期神經網路以深度學習之名再次崛起大幅提升感知智能準確率201790s中期統計學習登場並佔據主流，支持向量機、核方法為代表性技術提出支持向量、VC維等概念統計學的研究成果經由機器學習研究，形成有效的學習演算法聯結學派對大腦進行逆向分析靈感來自於神經科學和物理學產生的是“黑箱”模型神經網路可歸置此類符號學派將學習看作逆向演繹並從哲學、心理學、邏輯學中尋求洞見代表包括決策樹和基於邏輯的學習人工智慧&機器學習&深度學習從以“推理”為重點到以“知識”為重點，再到以“學習”為重點機器可以自動“學習”的演算法，即從數據中自動分析獲得規律，並利用規律對未知數據進行預測的演算法。目前，機器學習=“分類”人工智慧>機器學習>深度學習人臉識別率達到了97.75%，超過人類識別97.5%智能財務的生態框架智能財務的系統框架智能財務的應用框架第三節智能財務框架智能財務的生態框架智能財務要有良好的環境，需要內外部兩個生態都有良好的發展。在外部，如智能財務的應用主體（企業或行政事業單位等）、政府主管部門、學術機構、合作夥伴都對智能財務的發展起到了不同的促進作用。智能財務的系統框架業務和財務系統是智能財務的基石；輸入系統、處理系統和輸出系統，是數據加工和智能形成階段；系统使用者在使用过程中不断体验智能，同时反馈需求，使得系统更智能；基础设施对智能财务系统起到很好的支撑作用智能財務的應用框架業務數據和財務數據是智能財務的出發點，當然，業務數據和財務數據是核心數據，也包括從其他系統中獲取的外部數據，比如使用自動化爬蟲技術獲取的天氣數據；使用數位化、自動化和人工智慧等智能化技術是智能財務的立足點，通過將這些技術應用到財務核算、過程管理和決策規劃三方面中，就可以達到智能財務的落腳點，智能財務在三個方面的應用，從而實現提升財務管理工作效率，降低企業管理決策的風險的最終目標。智能財務的應用框架在財務核算方面，智能財務的應用主要是智能財務核算和智能財務報表。智能財務核算主要是指使用自動化技術，比如VPA和RPA技術，實現智能喚醒、自動對賬、自動制單等內容。智能財務報表是指使用自動化技術和人工智慧技術，實現基於多維分析的一鍵合併報表、基於OCR技術的報表自動化識別等內容。在過程管理方面，智能財務的應用主要是智能財務共用、智能業績評價、智能預算管理和智能資金管理。在決策規劃方面，智能財務的應用主要是智能籌資決策、智能投資決策、智能經營分析和智能風險決策。智能財務應用的三方面

智能會計核算本章從會計核算系統的演進過程來對不同時代的會計核算系統的特點做一系統的介紹，並對現代會計核算系統的數位化技術的應用做說明。2.1智能核算系统：演进与技术应用2.1.1會計核算系统的演进傳統會計核算系統業務財務集成的會計核算系統智能會計核算系統獨立的財務軟體，包括財務的的基本核算及報表等，數據手工錄入業務系統與財務系統集成，業務系統數據傳送到會計核算系統生成會計憑證。從會計憑證可以追溯前端業務業務處理的事項傳送到財務中臺，財務中臺根據業務事項的不同，智能化的進行相關的財務處理和核算，可以支持多種目的的核算體系，可以依據核算明細數據進行多維的業務財務分析2.1.1會計核算系統的演進2.1.1會計核算系統的演進智能財務系统架构：2.1.1會計核算系統的演進智能核算的自動化智能化處理要求：123452.1.1會計核算系統的演進業務數據採集核算數據處理財務數據分析業務數據的自動採集，基於各種數位化設備採集各類業務處理的數據，並傳輸到業務系統，業務系統將業務數據傳核算系統。如業務原始票據、生產經營活動中的數據等。業務事項核算自動化，按照配置規則進行財務相關的事務處理，並生成相應的會計憑證。核算的數據需要包含業務事項的有關資訊，並未能夠針對不同的數據使用的目的來進行相應的核算處理。針對企業經營管理和會計報告的要求，對核算數據進行加工處理，為企業提供多種多樣的數據分析報告。向相關的經營管理者提供相關的數據和报告。智能核算數據處理：（1）財務核算的架構不斷創新，支持業財融合，支持企業經營決策。財務核算的產品架構隨著新技術的不斷發展而不斷進化、創新，建立了一套從業務數據採集到核算數據轉化的產品體系，基於新的技術手段實現對企業經營過程數據的採集、加工、處理。物聯網：數據實現自動採集和传送；大数据：大量级核算数据的存储和處理；人工智慧：數據挖掘支持經營决策；2.1.1會計核算系統的演進智能核算在企業數位化轉型中的作用：（2）新技術的引入支持財務工作和流程的創新變革，提升核算工作的效率。2.1.1會計核算系統的演進智能核算在企業數位化轉型中的作用：OCR技術，自動識別票據上的資訊，並形成系統中對應業務處理的數據；電子發票，改變了傳統業務中處理發票的方式和流程，將發票的收取、驗偽、錄入、掃描、核算處理和存檔等很多線下處理的業務環節實現了統一的線上自動处理。電子檔案，改變了對於原來紙質檔案的管理方式，原始的合同、票據、檔等都以電子檔案的方式在系統上存儲、提取和使用，改變了傳統的紙質文檔傳遞的延時、安全、保管和提取使用的方式，提高了文檔的及時性、安全性、使用和保管的成本降低。VPA，可以把原來的手工處理的工作轉換為語音驅動的活動，降低人員的工作量。RPA，提高了會計業務對於日常標準流程的自動處理的能力，提高工作效率。（3）核算系統自動化程度達到很高的水準，提高了業務處理及時性。自動化核算生成会计核算所需要的数据，使前端的业务处理的信息可以及时的在企业的会计核算的数据中反映；有關開票、付款的業務，都通過與外界的金稅系統和銀行系統的直聯，系統可以自動的就完成了銷售開票、支付的有關處理，加快的業務處理的效率，保證了業務處理資訊的一致性；會計月末處理的有關瑣碎的事情，往往會很耗費人力，採用RPA處理，系統定時執行有關操作的事項，大大的提高了會計期末處理的效率。2.1.1會計核算系統的演進智能核算在企業數位化轉型中的作用：（4）會計核算數據應用的自動化、智能化的發展，為企業運營決策提供深度的支持。數據挖掘、財務專家系統、智能搜索引擎等技術的採用，為企業核算數據的深度應用提供了手段，把很多的數據的提供作為數據服務的內容，為企業數位化、智能化的應用方向提供了廣闊的前景。2.1.1會計核算系統的演進智能核算在企業數位化轉型中的作用：2.1.2智能會計核算系統中新技術的應用財務智能化應用能力地圖：OCR（OpticalCharacterRecognition，光學字元識別）識別人員的身份資訊、處理紙質票據的資訊等；將紙質的票據變成電子影像，並對影像的票據進行文字識別，進行票據的歸類；把票據的資訊採集、發票的驗偽、發票的業務處理和票據的存檔幾個環節的業務聯結在一起完成；OCR的應用大大提高了業務處理的品質，甚至改變了業務處理的流程。採購發票：掃描發票

識別資訊

發票驗偽

系統單據

單據處理費用報銷：填寫單據

生成單據二維碼

投遞貼二維碼的紙質票據

掃描生成影像檔

匹配單據與影像檔

審核單據與影像檔

報銷支付2.1.2智能會計核算系統中新技術的應用（1）OCR的應用：2.1.2智能會計核算系統中新技術的應用（1）OCR的應用：OCR技術說明：VPA（VirtualPersonalAssistant）自動人工服務，系統接收客戶的提問，然後根據VPA理解的對應問題，匹配知識庫，給出對應的答復；還可以將客戶的要求形成內部服務的工單，傳遞給內部對應的服務部門。財務系統中，按照操作者的要求形成相關的單據，或者執行有關的業務處理。豐富了數據的採集方式，使得聲音可以被識別、用語音交互代替手工的輸入。會計機器人甚至可以根據語言的描述，自動生成對應的會計憑證。一些應用會計工作的執行可以通過語音來觸發。2.1.2智能會計核算系統中新技術的應用（2）VPA的應用：2.1.2智能會計核算系統中新技術的應用（2）VPA的應用：VPA技術說明：2.1.2智能會計核算系統中新技術的應用（2）VPA的應用：RPA（RoboticProcessAutomation）把一些簡單、繁瑣、重複、耗時耗力的工作交給RPA機器人去做。將需要耗費大量時間和精力的人工處理工作，定義成不同的自動執行任務，交給財務RPA自動完成。在會計期末處理、對賬、報稅、會計報表等很多的業務環節都有採用RPA進行相關處理的應用。月結處理：對集團所有單位的財務月結處理。月末進行賬務處理的工作按照順序逐個執行

記錄相關操作過程，形成RPA執行的檔

RPA執行檔進行月結。會計報表：生成和推送，每個月都需要定期將有關的會計報表交給相關的管理人員或者經營者。執行編制報表的過程生成相關報表，指定發送對象

記錄製作報表和發送報表的過程，生成RPA執行的檔RPA執行檔進行報表的生成和推送。2.1.2智能會計核算系統中新技術的應用（3）RPA的應用：2.1.1會計核算系統的演進（3）RPA的應用：2.1.1會計核算系統的演進（3）RPA的應用：舉例：智能月結智能月結檢查智能月結電子发票的运用，改变了原来线下获取发票、提交发票到财务、财务对发票进行验伪、与相应的业务进行核对等相关的处理方式，可以在线上直接的依据业务接收发票或开具发票、发票的传递都在线上完成，发票相关的业务可以自动处理，可以大大加快业务流程的处理速度。電子发票的防伪识别等大大提高了对发票处理的便捷性，降低了企业的经营风险。2.1.2智能會計核算系統中新技術的應用（4）電子发票的應用：電子档案替代了纸质档案，改变了信息流转的机制，可以大大提高运工作效率。而采用电子档案的方式，不但可以将原始的业务信息进行真实、完整的记录，而且能让电子档案的保存和查询更加便利，更便于保管和使用，大大减轻了财务档案的管理工作。2.1.2智能會計核算系統中新技術的應用（5）電子档案的應用：智能核算的體系框架多目的核算体系多維度核算模型智能化會計核算的三個層次2.2智能核算系統原理2.2.1智能核算的體系框架總體框架圖1.業務系統業務事項是指業務處理的相關事項,每個業務系統都可以看成是由一組對應的業務事項構成的,每個業務系統中各種情況的處理都體現為具體的業務事項。業務系統與核算系統的集成是通過業務事項進行的。2.財務中臺(數據採集與轉換平臺）配置規則:通過定義系統的核算目的以滿足多種不同核算目的、核算要求的核算體系,並針對每個核算體系配置業務事項的核算規則,作為會計平臺的引擎執行的規則。執行转换:對業務事項執行對應的會計引擎並進行加工處理,按照設置的業務事項轉換規則,形成核算需要的有關財務資訊,實現業務處理數據向財務核算數據的轉換。2.2.1智能核算的體系框架3.智能核算系统多維會計事項庫是將各業務模組的相關事務處理結果按照設定的格式進行記錄的明細數據集。數據集中包括业务处理涉及的各种维度的数据,也包括財務會計需要的有關核算目的、科目、幣種等數據。該資料庫具有多核算目的、多維度的特性。多維度核算，由于數據集中的數據保留了最細粒度的業務處理數據,記錄了业务交易处理的相关维度,因此具有完整的業務資訊,可以根據此數據集中的數據按照統計分析的維度口徑獲得需要的各種角度的分析資訊。多維會計事項庫提供了即時全面反映業務、滿足多角度核算要求的數據,為將來進行數據的深度應用提供了堅實的基礎。

2.2.1智能核算的體系框架2.2.2多目的核算體系傳統編制管理報表的方式從財務會計核算數據形成報表，再手工在財務數據的基礎上進行數據的增減調整，形成了管理報表。問題：報表的數據是加工出來的，不能追溯源頭的業務；加工過程是一個黑箱，數據的加工過程和邏輯不清楚、準確性無法保证；人們需要查找問題、分析問題、解決問題，需要追溯業務源頭，只有一個報表形式的結果是遠遠不夠的。2.2.2多目的核算體系多目的的核算體系財務會計體系，按照会计准则进行核算的一套体系，满足企业对外报告的要求。責任會計體系，按照內部管理規則進行核算的踢桃體系，滿足企業內部管理與績效考核的要求。稅務會計体系，滿足企業報稅要求的。從財務會計核算數據形成報表，再手工在財務數據的基礎上進行數據的增減調整，形成了管理報表。2.2.2多目的核算體系多目的的核算體系的管理報表的編制方式建立了管理账后有关管理报表就可以通过管理账的数据来出具。財務會計核算體系是企業對外報告的核算体系，按照制度的要求提供相關的財務報告；法人公司作为会计主体、以公认会计准则为核算依据、服务于外部各类主管单位和监管組織。财务会计的会计期间一般是按月，因此一些核算工作要到月末才處理，提供财务的月报、季报、年报等。財務会计体系的建立，需要考虑支持不同地区、不同会计准则、不同核算币种的要求，对于一个跨地区的企业集团就需要建立起一套支持这些要求的核算体系，通过建立多账簿的方式，来满足不同地区不同会计准则、不同币种的要求，以及满足集团统一会计核算的要求。在财务会计中通过增加一些核算的维度，为企业内部的精细化的管理提供一些支持，并基于财务数据对企业经营的有关财务指标进行分析。2.2.2多目的核算體系財務会计核算体系管理會計支持企業內部經營管理和績效考核，對於內部責任中心進行獨立核算和考核，因此一般會為企業內部管理組織體系建立一套內部核算体系；責任中心为核算主体、按照企业内部制定的核算规则进行核算，对责任中心之间的内部交易进行结算及会计核算，支持内部组织之间进行成本费用的分攤；提供针对责任中心的管理报告，能够给出各内部组织的经营分析和绩效指标的数值，支持企业的日常分析和绩效考核。2.2.2多目的核算體系管理會計核算體系由於组织粒度的不同，在财务会计下一个公司内的部门间的业务不需要特殊表达，但是对于责任会计就需要专门的核算，比如内部之间的产品和服务关系，需要按照内部交易结算的方式进行处理和核算。由於两者对于一个事务的核算的規則可能不同，比如存货的计价方式不同、费用承担的方式不同等。以往通過对一套数据进行加工的模式不能满足其需求，而建立独立的一套核算体系，则可以提供内部管理视角的完整的数据，能够便捷的提供管理报告。2.2.2多目的核算體系管理會計與財務会计的主要区别2.2.2多目的核算體系傳統架構的報表編制方式&新架構下的報表標制方式2.2.3多維度核算模型多維度核算模型通過在多維度核算明細資料庫上記錄業務處理的業務維度的資訊，來為未來的業務分析與追溯提供完整的資訊。。多維核算明細資料庫的記錄上的數據包含兩部分，一部分是業務相關處理資訊及相關維度的數據列，另一部分是業務處理對應的財務數據列，這些財務數據列是在進入到核算明細庫時記錄下來。在進行業務事項處理時，有關的業務處理按照核算的邏輯進行有關核算資訊的轉換，如會計主體、利潤中心、賬簿、科目、記賬各種幣種、金額等，將業務數據的相關維度的資訊、核算維度的資訊一同記錄到核算明細賬中，按照最細的粒度把會計核算的數據構造組織起來，形成一個多維的核算數據明細庫。企業的銷售、採購、生產、成本、費用、資金、資產、人力資源、會計處理的各類的財務資訊都按照核算的目的進行加工處理，記錄到該財務核算明細庫中。2.2.3多維度核算模型多維度核算模型針對企業各類生產經營的業務進行總結，形成相關的業務事項类型；針對每个事项類型在财务中台上根据配置的核算引擎生成相应目的的核算數據：針對每个核算目的，业务事项执行相关的财务事务，财务事务产生相关的核算事项分录。核算事项分录的内容包括业务类的数据列和财务类的数据列：業務数据列上包括在多维核算模型上，业务事项的信息在多维核算明细库上按照模型上定义需要记录的维度，记录到明细库中。財務数据列的信息则是数据按照会计平台上设置的会计引擎处理后形成的數據。會計引擎按照系统配置好的针对各类业务事项的各种财务处理事务的要求设置的一套转换的模板和关系，在业务事项的数据进入到会计引擎的时候，其根据对应的业务事项和财务处理事务，对进入的数据进行转换。转换后就形成核算的记录。2.2.3多維度核算模型多維度核算基本原理会计核算的智能化会计核算的自动化会计核算的数字化2.2.4智能化會計核算的三個層次資訊技術的應用為進行會計核算提供了基礎的數位化的保證。企業數位化設備及移動數據設備的普遍應用，可以自動獲得更準確、更細度、更及時的業務數據。掃碼識別、自動磅秤稱重、自動儀器儀錶計量、流量統計、設備使用及維修、品質檢測等各種數據，對應相應的應用場景，生成相應的業務數據。互聯網、移動互聯網的使用，可以將分散在各類裝置或者系統上的業務數據即時的傳送到集中數據平臺上實現業務數據的集中化，並可以基於集中平臺上的基礎數據將業務還原成完整的業務數據。2.2.4智能化會計核算的三個層次會計核算的數字化數據分類基礎數據：基礎數據是資訊系統建設的基礎，包括基本檔案、標準、規則等，基礎數據數位化是實現會計自動化的基礎。交易數據/過程數據：業務進行相關處理採集到的數據形成業務事項數據，此類數據是企業生產經營過程的數據。數據採集基礎數據的採集、社會數據的採集交易數據、過程數據的採集上下游企業數據的採集2.2.4智能化會計核算的三個層次會計核算的數字化基礎數據分類2.2.4智能化會計核算的三個層次會計核算的數字化基本檔案數據：組織、客户、供应商、产品、区域、渠道、网点、会计科目等。業務財務數據：業務財務處理有關數據，如售價、內部結算價、定額、标准、税率、汇率類數據，採購政策、销售政策、核算政策有关的数据。處理規則數據：核算規則和處理規則的數據，如會計核算規則數據按照業務事項進行描述。專家庫數據：企業进行智能化处理积累的數據.基礎數據的維護基本檔案統一管理和維護，保證數據的一致性。業財數據基於企業自身實踐進行優化，如變動成本、消耗定額、銷售費用比率。政策性的有關數據，可以定期根據政策的變化進行調整，如傭金比例、費率等。規則類數據，當規則發生變化調整，需要相應的維護。2.2.4智能化會計核算的三個層次會計核算的數字化基礎數據舉例2.2.4智能化會計核算的三個層次會計核算的數字化銷售业务基础數據銷售組織、產品、客戶、管道、銷售區域、收付款協議規則、稅率、運費報價、銷售傭金政策、銷售返利政策，产品標準成本數據。採購业务基础數據採購組織、物料、供應商、收付款協議規則、稅率、運費報價、原材料價格管理、質檢標準等數據。內部交易結算基础數據內部轉移的產品和服務的清單數據、內部轉移定價規則、內部結算價格表等內容費用管理基础數據費用相關的定额标准，如通讯费标准、交通费标准、差旅费住宿标准、交通补助标准等。交易數據/過程數據：包括銷售、採購、生產、服務、資金、財務等各類業務數據。企業日常經營的供產銷、人財物的各項業務處理的數據、企業的融資、投資業務處理的數據等交易類數據大多通過前端業務系統中進行相關業務處理環節的數據採集手段形成業務處理數據。交易數據與基礎數據的關係交易類數據的描述和處理會涉及到相關業務中涉及到的有關的基礎類的數據。通過有關的組織、客戶、供應商、產品、管道等各種檔案來描述業務的屬性通過有關的業財數據如價格、定額、標準等來表示有關業務的收入和成本等2.2.4智能化會計核算的三個層次會計核算的數字化數據採集：幾種典型的數據採集2.2.4智能化會計核算的三個層次會計核算的數字化供應商社會資訊採集上有关机构提供的对外服务数据接口进行相关数据的采集；利用爬蟲技術從具有相關資訊的網站上進行數據爬取大宗採購商品的市場價格的採集從上下游企業的業務系統中採集企業相关交易数据國際交易类的网站或者国内相关主题的交易网站上获取到有关的数据，有關数据接口采集。利率及匯率的採集從提供有關資訊的相關官方網站上獲取有關的數據業務票據的資訊採集紙質票据通过OCR識別出其票据上的结构化的业务信息，并自動存儲到系统中记录。銷售業務從下游的貨場企業系統的VMI功能採集到有關寄存商品銷售的數據，生成企業的銷售数据採購業務從上游供应商的系統獲得有關採購商品或者物資的交易的資訊，自动在本方系統生成採購信息通過與銀行的銀企直連接口自動獲取銀行對帳單，根據對帳單資訊進行有關後續收款與核銷的處理業務交易數據進行即時自動化的會計核算以業務事項驅動後續的核算處理，通過執行會計引擎來對業務事項按照配置的規則進行加工處理，生成對應的會計核算分錄。比如銷售發票的業務事項，可以進行立應收和確認收入和記銷項稅的核算；銷售收款的業務事項，可以自動的生成沖對應應收賬款和現金銀行收款的核算。期末處理的自動化。關賬、結賬、分攤、結轉損益、以及其他需要在月末處理的內容。當涉及很多會計主體時，處理的事情更多。借助RPA機器人來定義有關執行的業務的內容，並在月末的時候自動執行。2.2.4智能化會計核算的三個層次會計核算的自動化會計核算自動化應用類型業務流程自動協同處理：供應鏈的協同、商務旅行有關業務與攜程等企業的訂酒店、訂票業務協同，與滴滴打車業務的協同等等。在雲端即時傳輸，快速數據處理，實現線上與客戶和供應商的業務協同。企業與銀行、稅務等專用系統的集成。比如資金的收支，使用銀企直聯與銀行直接對接，使用金稅系統與稅務系統對接等等。內外部業務流程自動協同處理：各類業務事項數據都可以傳送到會計平臺，經過會計平臺上的會計引擎加工形成業務事項明細資料庫。執行對應的核算規則，驅動進行相關會計科目的轉換、相關核算幣種和核算金額的計算，相關成本的計算、相關稅金的計算等。2.2.4智能化會計核算的三個層次會計核算的自動化例：銷售業務的自動核算銷售業務涉及銷售訂單、銷售發貨、物流運輸、到貨簽收、銷售發票、銷售結算等業務環節的數據2.2.4智能化會計核算的三個層次會計核算的自動化銷售訂單銷售發貨到貨簽收銷售發票銷售結算物流運輸核算核算核算銷售成本結轉單應收立賬銷售成本結轉憑證應收立賬憑證銷售業務的自動核算-銷售訂單2.2.4智能化會計核算的三個層次會計核算的自動化銷售業務的自動核算-銷售發貨2.2.4智能化會計核算的三個層次會計核算的自動化銷售業務的自動核算-銷售發貨-銷售成本結轉單2.2.4智能化會計核算的三個層次會計核算的自動化銷售業務的自動核算-銷售發貨-銷售成本結轉單-會計憑證2.2.4智能化會計核算的三個層次會計核算的自動化銷售業務的自動核算-銷售發票2.2.4智能化會計核算的三個層次會計核算的自動化銷售業務的自動核算-銷售發票-應收單2.2.4智能化會計核算的三個層次會計核算的自動化銷售業務的自動核算-銷售發票-應收單-會計憑證2.2.4智能化會計核算的三個層次會計核算的自動化銷售業務的自動核算-銷售收款2.2.4智能化會計核算的三個層次會計核算的自動化現銷業務賒銷業務自動核算收款業務，生成現銷事務凭证。對现销事务数据进行加工转换，形成明细的业务及财务核算数据分录，记录到事项核算明细库中。網银獲得银行对帳單，确认收款。根據收款相關資訊對客戶的应收账款信息进行自动的匹配和核銷。核銷事務生成相关的收款核算憑證。費用報銷的自動生成和核算根據掃描、下載的數據或者設置的規則數據生成費用單據費用單據處理後自動生成相關類型的核算資訊2.2.4智能化會計核算的三個層次會計核算的自動化費用單據費用單據費用單據下載數據-滴滴打車發票-住宿電子發票-採購電子發票-規則數據-定額交通費-定額通訊費-定額補貼掃描資訊數據-紙質發票掃描財務中臺對於紙質發票的識別和驗偽、對於不符合企業支出要求的有關費用支出的檢查，對於部門費用支出進行監控和預警等。對於會計核算採集業務資訊的智能化的採集、識別和驗偽的處理，需要結合制度和知識庫進行檢查，確定是否有不符合制度要求的數據，是否有存在風險的交易數據等等。可以自動識別發票的資訊並檢驗發票的真偽，可以針對某些不符合制度要求的費用支出進行智能化的檢查，查看是否有符合某些特徵的發票內容資訊等。對於採購的行為數據進行審查，對於控制大額採購的制度採取拆分多次付款躲避審查的情況進行檢查等。2.2.4智能化會計核算的三個層次會計核算的智能化業務核算過程中关風險進行識別業務的合法性進行控制對於管理控制點進行監控會計核算的智能化例：費用報銷發票的自動識別和检查通過OCR設備掃描和識別發票、自動驗偽。发票内容是包含特殊關鍵字檢查，發現则提醒审批人员驳回有关报销事项。2.2.4智能化會計核算的三個層次會計核算的智能化例：費用報銷發票的自動識別和檢查識別的發票資訊可以生成結構化的發票數據2.2.4智能化會計核算的三個層次會計核算的智能化例：費用報銷發票的自動識別和檢查對採集到的發票進行查驗，檢查真偽。2.2.4智能化會計核算的三個層次會計核算的智能化企業通過对数据的深度应用将会对企业的经营与发展产生巨大的价值。企業对数据的依赖会越来越大，数据会成为企业一个重要的生产要素。未來的数字经济时代，数据将成为独立的数据资产，具有独立的价值，社会上很多专业的主题数据成为市场上的交易对象。2.3智能核算系統的未來發展全面的线上处理，自动的识别风险业务直接在线上处理，财务工作自动完成机器学习判断业务合法性，风险防范数据资产的建立及价值交换企业对数据运用数据服务有更多的需求数据资产标准制定及数据资产的积累智能化分析促进数据产生更多价值财务组织的服务能力极大增强通过洞察的结果来引导和控制业务活动

智能财务报告傳統財務報告的資訊含量嚴重不足，如利潤表中收入科目，僅能體現收入當期數和本年累計數。為了呈現更多的資訊，就需要通過增加報表數量來實現。例如，為了進一步展示更豐富的收入方面的資訊，就需要增加區域收入表、產品收入表、行業收入表、分客戶收入表、城市收入表等等諸多表格，這無疑會大大增加會計管理成本。目前，更有效的解決辦法是提供多維報告。3.1多維：系統之核3.1.1解讀多維數據結構（Dimension）生活中的多維生活中，通過多維的表達可以讓位置描述更準確。如下圖所示，如果只有深圳路，便是一維；增加北京路，則變成了二維；再增加騰達大廈16號，則變成了三維。3.1.1解讀多維數據結構（Dimension）財務中的多維在財務中，也常常採用多維的方式進行數據的多維表達。如下圖所示：“應收賬款”是一維；加上“金額500萬”，變成了二維；再增加“本期增加”，則變成了三維。維度越多，對財務數據的描述越精確。3.1.1解讀多維數據結構（Dimension）資訊系統中的多維（廣度）從資訊系統來看，數據存儲也往往以多維表的結構進行構建。在多維存儲模式下，維的成員（Member）是維的一個取值，是資料項目在某維中位置的描述。例如，“某年某月”是在時間維上位置的描述。如下表所示：年份維期間維科目維產品維區域維其他維金額2016

1月

收入手機北京……60002017２月成本電腦上海……55002018３月費用手機南京……66002019

1月資產手機深圳……34562020

1月負債手機上海……70803.1.2多維聚合演算法技術(Level/member)數據要求:更多維度，更細粒度我們還可以對數據細節進行不同的描述，通常，我們將其定位為維的層次（Level），即描述某個維度的具體細節。如對收入的描述，可以直接描述為主營業務收入；亦可進行更加明細的描述，如仲介費收入和研發費收入等。從數據類型來看，又分Base數據和非Base數據。Base數據為源，非base數據為通過聚合演算法自動計算得到。如服務收入由仲介費和研發費兩項明細聚合。科目是否Base數據聚合權重金額主營業務收入Ｎ11400產品收入N11200

軟體產品收入Y1400

房地產銷售收入Y1800其中：電器收入Ｙ0600服務收入Ｎ1200仲介費Ｙ1150研發費Ｙ1503.1.2多維聚合演算法技術(Level/member)演算法技術：自動聚合系統中維度及維度成員資訊以一個樹狀結構存在，它由若干條邊組成，每條邊包含父子結構資訊以及一個權重值。遍曆維度表，讀取每一條記錄，創建一個邊對象，維度表遍曆完成後維度樹隨之構建完成。3.1.2多維聚合演算法技術(Level/member)記憶體計算技術:即時計算隨著近十年來，硬體技術的發展,硬體記憶體的價格比以往有明顯下降,以及軟體系統架構技術不斷革新，為大數據分析處理充分利用性能提供了條件。在內存計算的技術應用下,所有的數據模型會經過初始化加載到記憶體中，數據輸入查詢計算等操作，都會在內存中執行，最終使用用戶直接從記憶體訪問數據，進行即時的分析和計算，減少了用戶對數據磁片的訪問時間，大大降低了磁片I/O與網路的對數據訪問影響，通過記憶體計算的應用，以往多個維度進行聚合需要數小時才能完成的計算結果，在內存計算技術下，可以在幾秒內完成千萬級數據聚合匯總3.1.3洞悉多維報告模型常見多報告模型採用10+5模式構建，即10個標準維度，5個自定義維度。主體維：定義組織架構，根據報告目的不同，我們可以設計不同的組織結構樹，如法定合併、管理合併架構；期間維：數據的財政年度或者日曆年度，一般是1至12月，還可設置13期等用於存放審計調整後數據；科目維：基礎科目、報表目專案、附注科目、工作科目等，通過科目類型自動實現下級科目往父級科目匯總；線索維：查看調整前、調整數、調整後和抵消前、抵消數、抵消後；還有度量維、幣種、版本、客戶、合併範圍；5個自定義維度C1-C5；可根據用戶需求，自定義，如定義附注內容，或者管理報表內容，可通過匯總屬性、匯總權重進行選擇性向上聚合；滿足企業個性化業務需求。滿足企業報告業務需求。3.1.3洞悉多維報告模型3.2數據：報告之因數據目標：更多維度，更細粒度更多維度在多維技術的精細化管理模式下，對數據的要求更細。如傳統財務報告對應收賬款基本披露要求為原值和壞賬準備。從某大型燃氣行業科目構建實踐來看，又分別設置應收-未完工，應收-已經完工-未通氣，應收-已完工-已通氣-已點火，應收-已經工-已通氣-已點火。通過專案的各種狀態來標識應收款賬，可以更準確地分析應收賬款風險。管理報告要求的輔助核算資訊更多，將賦予財務數據更多維度。如利潤表上的收入科目，從管理報表的維度，可能需要分析產品、區域、客戶、銷售員、回款、應收風險等多維度的資訊。管理口徑關注的數據粒度更細。更細粒度傳統報表專案已不滿足企業報告的要求，需要進一步擴展至COA（charofaccount，指科目及與之搭配的輔助核算）級。隨著企業大數據的發展，及企業管理會計報告準則的推進，企業對管理報告的要求將越來越高，而管理維度更多，精細度也將越來越高。3.2數據：報告之因數據來源：財務系統與業務系統智能財務報告所用數據主要來源於財務系統和業務系統。財務數據以科目餘額表為核心的財務數據基本能滿足絕大部分報表的要求。包括主表及相關明細表資訊；總賬科目餘額表，往來款餘額表等相關報表。業務數據在財務數據的基礎上，需要通過業務模組進行相關資訊的查詢。如專案狀態：完工-已經通氣；完工-未通氣；未完工等相關資訊。3.2數據：報告之因實現“源”向“目標”轉換

從OLTP（聯機事務）向OLAP（聯機分析）轉換報告系統中的多維數據結構是目標，業務系統和財務系統是源系統。從技術路徑上來看，無論財務系統還是業務系統，均為基於OLTP（on-linetransactionprocessing翻譯為聯機事務）處理構建的交易型系統，表結構為二維表。而智能財務報告是基於OLAP（On-LineAnalyticalProcessing翻譯為聯機分析處理）構建的多維繫統，表結構是多維的。需要將業務系統二維表向多維報表結構進行轉換3.3報告：應用之果豐富的報告呈現內容基於多維技術，報告數據可以按財務職能呈現，如財務會計報表、稅務會計報表等；可按單體組織呈現，亦可站在集團拉通產業鏈，按產業鏈的方式進行報告系統的呈現。3.3報告：應用之果多樣的報告呈現現形式智能財務報告可以提供不同報告展現方式，適用不同的用戶需求。基於多維報告數據集，可基於網頁方式，生成相關報表；也可依據Excel批量處理相關報表；也可通過BI的方式，進行數據的靈活呈現。常見的報告輸出模式包括以下類型。WebFrom固定格式電子錶格，相對類似於傳統二維表應用，對於系統應用熟悉度要求較低，用戶可以直接適用查詢數據，或進行電子錶格歸檔。3.3報告：應用之果Excel電子錶格，可以直接在Excel端進行數據查詢提交數據交互，也可以利用Excel的公式功能進行數據二次加工，提供便捷的數據分析功能，用戶可以利用多維模型特點，進行數據即席分析，靈活的數據切片透視，行列轉置等。BI工具分析展現，通過儀錶盤，圖形化分析等手段，展示用戶直觀分析，介面絢麗的展現工具。3.3報告：應用之果3.3報告：應用之果靈活的財務分析方式基於多維報告數據集，可按分析對象定制化分析內容，支持分析內容的標準化，分析方法的多樣化，分析手段的智能化，分析設備的移動化。多樣的展現方式包括：大屏展現，適用於不需要交互的重要指標輸出，報表內容固定，展示即時可見，例如資產地圖，結賬進度看板，企業管理駕駛倉KPI指標分析。移動端報告，報告應用於手機端，方便隨時展現，移動隨行。適用應於不在固定場所辦公時對於報告數據的即時查詢。傳統PC端展現，包括固定格式報表輸出列印，電子錶格存檔。3.3報告：應用之果未來展望智能報告的未來發展，在於與創新技術的結合，短時間內更多是與弱人工智慧技術的結合，例如RPA，語音識別等技術。常見以下應用場景：報表自動推送存檔：定時自動生成報表，並通過RPA列印下載，進行電子歸檔，通過郵件等方式，像報表使用用戶批量發送。語音識別查詢：通過語音輸入，要查詢“XX公司XX期間資產負債表銀行存款金額”，系統自動打開報表或者獲取數據。數據異常風險預警：通過預設指標風險值，或者目標值，對於異常指標，自動識別，報表高亮顯示，郵件提醒異常數據。隨著人工智慧技術的發展，機器學習模仿，報告將從自動出具，往智能分析領域逐步發展。3.3報告：應用之果智能財務基礎第4章智能財務合併報告4.1.內部交易：合併之因核算模式支撐快速獲取交易統計數據準確識別內部交易，通常需要通過兩個維度：交易內容維度，識別出交易的主要內容及性質；對象維度，根據供應商/客戶屬性，識別出這筆交易的性質，是內部交易還是外部交易。因此，內部交易的核算框架也基本圍繞這兩個維度展開。企業交易內容往往通過科目核算，而交易對象通過輔助核算。因此，對於內部交易來說，通常需要從科目維度來識別交易的類型，如往來類,通過其他應收、其他應付科目標識；銷售類通過應收和收入相關科目識別等等；而要識別交易是內部還是外部，則需要通過輔助核算供應商/客戶屬性來識別。

因此，企業設定內部關聯交模式，往往需要通過三步：其一，保證科目體系的完整性，並識別內部/關聯交易科目清單；其二，保證客戶供應商輔助核算的完整性，並形成內部客戶客商列表；其三，內部交易相關科目與客商輔助核算強關聯；從內部交易的類別上，滿足內部交易資訊的獲取要求，可準確獲取“餘額級/累計發生額”數據。4.1.內部交易：合併之因交易即時協同滿足交易級明細對賬內部交易核算模式解決了交易的核算框架以及關鍵交易的取數設置。然而，產供銷一體模式下，企業關聯交易頻繁，內部交易核對困難，成為企業的核心痛點。主要原因如下：1）交易筆數太多，難以逐筆核對；2）各方核算規則不一，入賬存在錯誤。3）各方存在入賬時間差的問題。內部交易協同主要針對這三個問題進行改進。關聯協同模式下，內部交關係自動傳遞,即時生成協同生成憑證。如A公司向B公司借款100W，內部借款單JKD01完成時，A公司生成轉01號憑證：借：銀行存款100W貸：其他應付款100WB公司同步生成轉字10號憑證：借：其他應收款100W貸：銀行存款100W在此模式下，一方面，入賬能夠自動、準確、及時地完成，減少了核算規則和時間差的問題。另一方面，以單據JKD01為唯一識別號，將A公司01號憑證和B公司10號憑證關聯對賬，可實現逐筆對賬。4.1.內部交易：合併之因餘額/累計發生額對賬，滿足合併數據要求從報告合併角度，需要格式化查詢對賬結果，以支撐進行合併抵銷分錄的自動生成。內部交易類型眾多，往來類，交易類，流量類。不同的交易類別對賬的重點不一樣，但核心原理相同。下文將以往來類為例展開說明。如A單位對B單位，負債總額350，由應付和預收組成；B單位對A單位，形成資產350，應收和預付組成。從對賬的角度則可以形成如下對賬效果，差異為0。實體關聯往來單位科目金額金額差異A單位B單位應付賬款150

預收賬款200

B單位A單位應收賬款

200

預付賬款

150

合計35035004.1.內部交易：合併之因4.2.規則模型：系統之核可視化規則支持常規類合併業務對於常規合併業務，如往來類，在構建抵銷對角科目後，如設置負債類科目應付、預收與資產類科目例如應收、預付後，便可按預置規則進行相關抵銷處理。合併報告系統提供可視化介面，進行對賬科目的配對。對賬科目的配對，可以配對多對多、一對一、多對一、一對多等多種方式。例如可以將所有的往來資產負債類從會計科目配對到一套對賬科目中。也可以將應收賬款,應付賬款，預收賬款,預付賬款，其他應收款,其他應付款等經營活動相關的六大往來科目組成一套對賬科目，這是實務中常用的對賬科目配對方式。在往來交易精細化管理的企業中，也會建立一對一對賬科目配對方式，例如將應收賬款,應付賬款單獨作為一組對賬科目組。4.2.規則模型：系統之核腳本語言支持複雜合併業務對於複雜業務，如涉及到複雜的分攤、成本還原等業務，則可以以Python語法和系統內置規則函數，對多維數據多種複雜處理。如查詢（Find(“A.1001”)、刪除Clear(“A.1001”)、賦值Exp(“A.1001=A.1002+A.1003*0.6”)、等種複雜處理，以實現複雜的業務場景。4.2.規則模型：系統之核4.2.規則模型：系統之核模型驅動全業務處理大型集團企業，往往存在複雜的股權關係及頻繁的股權交易變更。新設成立，收購、處置子公司頻繁，帶來組織結構變動頻率高。合併模型應充分考慮組織結構及股權變化的靈活性。要滿足同一控制收購、非同一控制收購、新設、處置、註銷等多種組織結構變化處理，並考慮母公司直接持股、多方間接持股、聯合持股、母子公司股權交叉及子子公司股權交叉等多種持股關係的處理。產供銷的一體化集團企業，採購-生產-銷售產業鏈各環節分佈在集團內不同的法人公司，在採購生產銷售環節，會產生頻繁的內部交易。在合併環節需要考慮內部交易資訊的獲取，往來交易對賬，合併抵消，成本追溯，底稿展現等滿足產供銷一體化集團的整體解決方案。國際化的企業，需要考慮多準則轉換（本地報告準則轉換為母公司報告準則），以及外幣折算（核算本位幣折算為母公司本位幣）的問題。4.2.規則模型：系統之核工作支撐一鍵合併基於OLAP多維模式構建基於多維數據集下合併框架，基於可視化規則及腳本語言構建業務模型；對合併報表的操作，也從操作“表”的模式，轉向操作“數據”和“模型”，有記憶體計算數據保障性能，操作便捷。下麵從數據和模型兩個方面展開。1.數據品質的監控和流轉是系統平臺關注的核心內容通過啟動、提交、審核、鎖定控制數據流轉過程的讀數許可權，保證數據嚴謹性。啟動：開啟合併期間、數據操作開展。提交：單體報告完畢，向上級單位進行提交，提交後數據自己不可修改。審核：對已提交的數據進行審核。審核未過，可駁回；通過後，可進行下一步操作。鎖定：每月報表結束後進行數據鎖定，保證數據不被任何人修改。2.操作便捷高效，結果可視對合併邏輯模型操作便捷，可執行全部合併，一鍵完成所得模型的執行；也可分別執行計算、折算、合併、全部合併等模型。4.2.規則模型：系統之核工作支撐一鍵合併工作臺4.3.報表呈現：應用之果企業數據銀行以多維數據為基礎數據，從業務模驅動生成管理財融合的多維數據集，形成企業財務數據資產中心（數據銀行）。從數據服務角度，提供對外披露服務和內部管理分析服務。過程可反溯，結果可依賴。支持從合併結果開始逐層追溯查詢，分析整體數據的生成過程。常見的追溯路徑如下：從合併結果追溯到匯總數和抵銷數，沿匯總數往下，可追溯至單體，直到最明細的底層數據；從抵銷數往下追溯，可追溯到對賬報告及關聯交易統計相關資訊。4.3.報表呈現：應用之果對外支持披露從對外披露角度，基於多維數據輸出格式化報告，滿足國資委、財政部、交易所等要求格式化報告輸出。智能財務報告實現的報表內容，從外部與內部管理兩個角度考慮。外部披露主要滿足外部監管局機構要求，外部披露的報告內容，常見的包括以下內容：財務報表主表，即資產負債表，損益表，現金流量表，權益變動表。財務報表附注，對主表具體專案數據進一步細化。統計類報表，例如員工人數等。分部報告等。從資訊使用者角度考慮，常見的企業外部報告包括：

上市公司報告；國資財政報告；稅務報告；融資報告，評估增值報告；審計事務所資訊收集表等不同的報告，是將基礎的報表進行整合，例如上市公司報表和國資財政報告，內容重合部分較多，都是主表加上附注，但在具體表樣，報表行內容上又會有差異。4.3.報表呈現：應用之果對內支撐決策從內部管理分析角度，以財務組織及科目為經，以管理屬性為緯，以時間序列為軸，形成管理分析多維數據集。以財務組織及科目經度為媒，透視滿足披露的所有財務數據，透過財務看業務；能夠以管理屬性緯度為媒，通過管理分析報告，透過業務看財務；還能夠以時間序列為媒，突破傳統會計期間的限制，分析任何時點、任何期間的企業業務、財務狀況和經營成果。內部管理報告的要求，通常會比外部披露更細，結合行業特點，常見的內部管理報告包括分事業部板塊損益表。成本管理報表。銷售分事業部，板塊報表，銷售日報等。按部門費用分析表等。相比外部披露，內部管理報告要求更靈活，時效要求更高，報表頻率不局限到會計期間，可能做到週報，日報，甚至即時報告

智能财务合并报告4.1.內部交易：合併之因核算模式支撐快速獲取交易統計數據準確識別內部交易，通常需要通過兩個維度：交易內容維度，識別出交易的主要內容及性質；對象維度，根據供應商/客戶屬性，識別出這筆交易的性質，是內部交易還是外部交易。因此，內部交易的核算框架也基本圍繞這兩個維度展開。企業交易內容往往通過科目核算，而交易對象通過輔助核算。因此，對於內部交易來說，通常需要從科目維度來識別交易的類型，如往來類,通過其他應收、其他應付科目標識；銷售類通過應收和收入相關科目識別等等；而要識別交易是內部還是外部，則需要通過輔助核算供應商/客戶屬性來識別。

因此，企業設定內部關聯交模式，往往需要通過三步：其一，保證科目體系的完整性，並識別內部/關聯交易科目清單；其二，保證客戶供應商輔助核算的完整性，並形成內部客戶客商列表；其三，內部交易相關科目與客商輔助核算強關聯；從內部交易的類別上，滿足內部交易資訊的獲取要求，可準確獲取“餘額級/累計發生額”數據。4.1.內部交易：合併之因交易即時協同滿足交易級明細對賬內部交易核算模式解決了交易的核算框架以及關鍵交易的取數設置。然而，產供銷一體模式下，企業關聯交易頻繁，內部交易核對困難，成為企業的核心痛點。主要原因如下：1）交易筆數太多，難以逐筆核對；2）各方核算規則不一，入賬存在錯誤。3）各方存在入賬時間差的問題。內部交易協同主要針對這三個問題進行改進。關聯協同模式下，內部交關係自動傳遞,即時生成協同生成憑證。如A公司向B公司借款100W，內部借款單JKD01完成時，A公司生成轉01號憑證：借：銀行存款100W貸：其他應付款100WB公司同步生成轉字10號憑證：借：其他應收款100W貸：銀行存款100W在此模式下，一方面，入賬能夠自動、準確、及時地完成，減少了核算規則和時間差的問題。另一方面，以單據JKD01為唯一識別號，將A公司01號憑證和B公司10號憑證關聯對賬，可實現逐筆對賬。4.1.內部交易：合併之因餘額/累計發生額對賬，滿足合併數據要求從報告合併角度，需要格式化查詢對賬結果，以支撐進行合併抵銷分錄的自動生成。內部交易類型眾多，往來類，交易類，流量類。不同的交易類別對賬的重點不一樣，但核心原理相同。下文將以往來類為例展開說明。如A單位對B單位，負債總額350，由應付和預收組成；B單位對A單位，形成資產350，應收和預付組成。從對賬的角度則可以形成如下對賬效果，差異為0。實體關聯往來單位科目金額金額差異A單位B單位應付賬款150

預收賬款200

B單位A單位應收賬款

200

預付賬款

150

合計35035004.1.內部交易：合併之因4.2.規則模型：系統之核可視化規則支持常規類合併業務對於常規合併業務，如往來類，在構建抵銷對角科目後，如設置負債類科目應付、預收與資產類科目例如應收、預付後，便可按預置規則進行相關抵銷處理。合併報告系統提供可視化介面，進行對賬科目的配對。對賬科目的配對，可以配對多對多、一對一、多對一、一對多等多種方式。例如可以將所有的往來資產負債類從會計科目配對到一套對賬科目中。也可以將應收賬款,應付賬款，預收賬款,預付賬款，其他應收款,其他應付款等經營活動相關的六大往來科目組成一套對賬科目，這是實務中常用的對賬科目配對方式。在往來交易精細化管理的企業中，也會建立一對一對賬科目配對方式，例如將應收賬款,應付賬款單獨作為一組對賬科目組。4.2.規則模型：系統之核腳本語言支持複雜合併業務對於複雜業務，如涉及到複雜的分攤、成本還原等業務，則可以以Python語法和系統內置規則函數，對多維數據多種複雜處理。如查詢（Find(“A.1001”)、刪除Clear(“A.1001”)、賦值Exp(“A.1001=A.1002+A.1003*0.6”)、等種複雜處理，以實現複雜的業務場景。4.2.規則模型：系統之核4.2.規則模型：系統之核模型驅動全業務處理大型集團企業，往往存在複雜的股權關係及頻繁的股權交易變更。新設成立，收購、處置子公司頻繁，帶來組織結構變動頻率高。合併模型應充分考慮組織結構及股權變化的靈活性。要滿足同一控制收購、非同一控制收購、新設、處置、註銷等多種組織結構變化處理，並考慮母公司直接持股、多方間接持股、聯合持股、母子公司股權交叉及子子公司股權交叉等多種持股關係的處理。產供銷的一體化集團企業，採購-生產-銷售產業鏈各環節分佈在集團內不同的法人公司，在採購生產銷售環節，會產生頻繁的內部交易。在合併環節需要考慮內部交易資訊的獲取，往來交易對賬，合併抵消，成本追溯，底稿展現等滿足產供銷一體化集團的整體解決方案。國際化的企業，需要考慮多準則轉換（本地報告準則轉換為母公司報告準則），以及外幣折算（核算本位幣折算為母公司本位幣）的問題。4.2.規則模型：系統之核工作支撐一鍵合併基於OLAP多維模式構建基於多維數據集下合併框架，基於可視化規則及腳本語言構建業務模型；對合併報表的操作，也從操作“表”的模式，轉向操作“數據”和“模型”，有記憶體計算數據保障性能，操作便捷。下麵從數據和模型兩個方面展開。1.數據品質的監控和流轉是系統平臺關注的核心內容通過啟動、提交、審核、鎖定控制數據流轉過程的讀數許可權，保證數據嚴謹性。啟動：開啟合併期間、數據操作開展。提交：單體報告完畢，向上級單位進行提交，提交後數據自己不可修改。審核：對已提交的數據進行審核。審核未過，可駁回；通過後，可進行下一步操作。鎖定：每月報表結束後進行數據鎖定，保證數據不被任何人修改。2.操作便捷高效，結果可視對合併邏輯模型操作便捷，可執行全部合併，一鍵完成所得模型的執行；也可分別執行計算、折算、合併、全部合併等模型。4.2.規則模型：系統之核工作支撐一鍵合併工作臺4.3.報表呈現：應用之果企業數據銀行以多維數據為基礎數據，從業務模驅動生成管理財融合的多維數據集，形成企業財務數據資產中心（數據銀行）。從數據服務角度，提供對外披露服務和內部管理分析服務。過程可反溯，結果可依賴。支持從合併結果開始逐層追溯查詢，分析整體數據的生成過程。常見的追溯路徑如下：從合併結果追溯到匯總數和抵銷數，沿匯總數往下，可追溯至單體，直到最明細的底層數據；從抵銷數往下追溯，可追溯到對賬報告及關聯交易統計相關資訊。4.3.報表呈現：應用之果對外支持披露從對外披露角度，基於多維數據輸出格式化報告，滿足國資委、財政部、交易所等要求格式化報告輸出。智能財務報告實現的報表內容，從外部與內部管理兩個角度考慮。外部披露主要滿足外部監管局機構要求，外部披露的報告內容，常見的包括以下內容：財務報表主表，即資產負債表，損益表，現金流量表，權益變動表。財務報表附注，對主表具體專案數據進一步細化。統計類報表，例如員工人數等。分部報告等。從資訊使用者角度考慮，常見的企業外部報告包括：

上市公司報告；國資財政報告；稅務報告；融資報告，評估增值報告；審計事務所資訊收集表等不同的報告，是將基礎的報表進行整合，例如上市公司報表和國資財政報告，內容重合部分較多，都是主表加上附注，但在具體表樣，報表行內容上又會有差異。4.3.報表呈現：應用之果對內支撐決策從內部管理分析角度，以財務組織及科目為經，以管理屬性為緯，以時間序列為軸，形成管理分析多維數據集。以財務組織及科目經度為媒，透視滿足披露的所有財務數據，透過財務看業務；能夠以管理屬性緯度為媒，通過管理分析報告，透過業務看財務；還能夠以時間序列為媒，突破傳統會計期間的限制，分析任何時點、任何期間的企業業務、財務狀況和經營成果。內部管理報告的要求，通常會比外部披露更細，結合行業特點，常見的內部管理報告包括分事業部板塊損益表。成本管理報表。銷售分事業部，板塊報表，銷售日報等。按部門費用分析表等。相比外部披露，內部管理報告要求更靈活，時效要求更高，報表頻率不局限到會計期間，可能做到週報，日報，甚至即時報告

智能財務共用5.1智能财务共享服务概述以人工智慧為代表的“大智移雲物區”等新一代數字技術應用於財務共用服務領域，顛覆了傳統財務共用服務組織、人員、內容、流程和系統，賦予財務共用服務新內涵、新場景。本章將介紹智能財務共用服務概念，介紹智能財務共用服務的發展歷程、特徵、價值、成效，詳細介紹智能財務共用運營模式、組織模式、數字員工、服務內容、服務流程和資訊系統，簡單介紹智能財務共用服務智能化應用典型案例場景。5.1.1智能財務共用服務概念智能財務共用服務是應用以人工智慧為代表的“大智移雲物區”等數字技術來升級改造財務共用服務，從組織模式、員工類型、服務內容、服務流程和資訊系統等多要素入手，將財務共用服務中心這一“會計工廠”從“工業化”升級到“智能化”，逐步建成“黑燈會計工廠”，實現財務共用服務數位化、自動化、智能化。5.1.1智能財務共用服務概念组织模式智能财务共享服务通常会新增设置“数智卓越运营中心”，其职能主要是收集数智化需求，设计数智化方案，实施、运维和优化数智化应用；员工类型智能财务共享服务除了人类员工，还新增数字员工，将处理、迭代、预测和适应等工作交由数字员工，解放人类员工从事领导、共情、创作和判断等工作，强调人机协同，让人类员工弥补数字员工不足，让数字员工赋能人类员工更强能力；服务内容智能财务共享服务在服务业务交易基础上，更突出数据服务和预测服务；5.1.1智能財務共用服務概念服务流程智能财务共享服务流程节点更多是由数字员工完成，或者人机协作完成。服务流程不在过于强调标准和统一，而是追求按照客户需求提供量身定制的个性化流程；信息系统智能财务共享服务对信息系统数据收集、数据治理、数据存储、数据算力、数据展示提出更高要求，具备构建社会级大数据中心的能力；要求信息系统具备人工智能新技术，如：影像识别、语音识别、电子签章、知识图谱、专家系统、预测系统、RPA自动化、机器学习等。5.1.1財務共享服务概念財務共用服務是將企業財務中日常的、共性的、重複性的、可標準化的業務分離出來，集中到一個新的獨立運營機構（財務共用服務中心）進行專業處理，依託資訊技術，以業務流程為基础，以优化组织结构、规范流程、提升流程效率、降低运营成本、创造价值为目的,以市場視角為內外部客戶提供專業化服務的管理模式。集團總部制度制定戰略規劃稅務管理預算管理財務分析績效管理資金結算核算報表分支機構制度制定戰略規劃稅務管理預算管理財務分析績效管理資金結算核算報表遷移至共用服務中心集團總部制度制定戰略規劃稅務管理預算管理財務分析績效管理分支機構預算管理制度執行稅務管理成