案例 09 · 央企财务流程

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财务人员有自己的专业经验，也有成熟的业务规则。他们知道什么费用应该记在哪个科
目，知道什么业务需要关联哪些审批信息，也知道集团系统应该怎么填写。在业务规模
和复杂度还没有那么高的时候，它是一套可靠的办法。
问题在于，很多事情必须依赖人工。
前面要有人判断。比如一张发票过来，财务人员需要结合员工的出差申请、部门、项目
等信息，判断这笔钱到底应该怎么记。
后面还要有人执行。判断完成之后，财务人员还需要打开集团网站，创建单据，一行一
行地填写信息，再提交。
所以整个过程实际上有两个明显的时间消耗：一个是判断时间，一个是执行时间。
过去靠专业人员来完成没有问题，但随着业务量增长，这种方式很难继续线性扩张。业
务量增加一倍，就增加一倍的财务人员，这条路很难走得通。
所以我们真正要解决的，是把财务人员从大量重复性的判断和操作里解放出来，让机器
去承担那些更加适合机器完成的事情。
Q3：后来你使用AI解决这个问题的整体思路和关键步骤是什么？
我做这类项目，有一个很重要的习惯：直接进业务现场陪跑。
因为你不能期待业务人员把自己的整个业务逻辑完整地告诉你。很多时候，他自己做了
十几年，很多判断已经成为了下意识动作。所以我们会跟着业务人员一起做，去看他每
天到底怎么处理一笔业务，再把整个流程一点一点拆开。这个项目也是这么做的。
第一步，先把业务逻辑真正梳理出来。
以员工报销为例，员工不需要再关心后面的复杂流程，他只需要在钉钉里告诉机器人
“我要报销”，然后把发票发过去。从这里开始，后面的流程就交给AI。
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