案例 09 · 央企财务流程

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AI首先识别发票，然后去关联员工原有的业务信息，比如这个人之前有没有出差申请、
审批意见是什么、属于哪个部门、对应哪个项目。这些信息被拉取出来之后，AI再结合
财务规则进行判断：这笔费用到底应该归到什么科目、哪个项目、按照什么规则进行处
理。
这里其实发生了一个很重要的变化：以前是人自己去系统里找信息、判断信息，现在变
成AI主动把信息组织起来，再辅助完成判断。
第二步，让AI负责“判断”，监督机制负责兜底。
财务属于严肃业务，AI判断得再好，也不能简单理解成“AI说什么就是什么”。所以我们
在里面设计了监督机制，可以把它理解成几个AI角色一起工作：一个负责执行判断，一
个负责监督，一个负责发现风险。
对于已经比较确定的业务，就直接往后走；如果几个模型判断之后仍然存在不确定性，
就进入风险监控，由相关人员重点关注。
这样一来，人的角色也发生了变化。过去是人处理所有事情，机器没有参与；现在变成
AI处理大部分确定性工作，人只处理真正需要关注的风险和异常。
第三步，让RPA负责真正的“手”。
AI解决了“应该怎么做”，但还有一个问题：谁去把这个动作真正做完？ 所以我们又把
RPA引进来了。
AI判断完成以后，RPA机器人就开始执行。它可以自动打开浏览器，进入集团对应的网
站，创建单据，然后把相关信息填写进去并提交。
所以这个方案实际上是把整个流程拆成了几个部分：业务信息获取 → AI判断 → AI监督
→ 风险识别 → RPA执行。
这也是我理解的FDE和单纯做技术方案最大的区别：我们想的是怎么把AI真正嵌进原来
的业务流程里面。
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