財務(wù)機器人在企業(yè)賬務(wù)管理及核算探析

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摘要：為解決因賬務(wù)數(shù)據(jù)量過大而導(dǎo)致人工管理與核算賬務(wù)時存在的效率與精度偏低的問題，研究利用財務(wù)機器人實現(xiàn)對企業(yè)賬務(wù)的高效管理及核算。首先整理企業(yè)賬務(wù)管理與核算相關(guān)業(yè)務(wù)流程并實施評估，從而確定不同業(yè)務(wù)流程的特性，并以此為依據(jù)判斷財務(wù)機器人的適用性等級。在此基礎(chǔ)上，根據(jù)適用性排序?qū)⒇攧?wù)機器人應(yīng)用于適用性達(dá)到中級以上的業(yè)務(wù)流程中。設(shè)計包含財務(wù)機器人在內(nèi)的企業(yè)賬務(wù)管理及核算系統(tǒng)，利用網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)采集憑據(jù)子系統(tǒng)內(nèi)目標(biāo)網(wǎng)頁文件，通過分析處理獲取憑據(jù)信息并傳輸至管理與核算子系統(tǒng)內(nèi)，在管理與核算子系統(tǒng)中完成自動化賬務(wù)管理與核算處理。實驗結(jié)果顯示，該方法能夠核算出更多的差異數(shù)據(jù)，有效提升企業(yè)賬務(wù)管理及核算質(zhì)量。

關(guān)鍵詞：財務(wù)機器人；企業(yè)賬務(wù)；賬務(wù)管理；網(wǎng)絡(luò)爬蟲；業(yè)務(wù)流程

0引言

隨著企業(yè)案款業(yè)務(wù)量的上升，資金支出與收入量也得以大幅提升，企業(yè)對于賬務(wù)管理與核算質(zhì)量的要求不斷提高［1］。但當(dāng)前我國大部分企業(yè)中賬務(wù)管理與核算工作均由人工操作完成，不僅管理人員的工作量與工作壓力較大，且高重復(fù)性與枯燥的工作內(nèi)容使企業(yè)賬務(wù)數(shù)據(jù)管理與核算的效率與精度難以得到有效保障［2］，對于企業(yè)可持續(xù)發(fā)展產(chǎn)生不利影響。因此，從智能化角度出發(fā)，完成自動化企業(yè)賬務(wù)管理與核算成為企業(yè)急需解決的問題之一［3］。財務(wù)機器人的出現(xiàn)為解決這一問題提供了新的思路。作為機器人流程自動化（RoboticProcessAutomation，RPA）技術(shù)在財務(wù)領(lǐng)域中的具體應(yīng)用，財務(wù)機器人是一種圍繞RPA技術(shù)并融合各種認(rèn)知技術(shù)的財務(wù)數(shù)字化應(yīng)用技術(shù)［4］。針對賬務(wù)管理相關(guān)業(yè)務(wù)流程，財務(wù)機器人能夠以自動化數(shù)據(jù)處理模式替代傳統(tǒng)以人工為主的管理模式，解決人工管理模式中存在的各種缺陷。在專業(yè)財務(wù)人員操作下，利用財務(wù)機器人能夠完成具有海量交易、高重復(fù)性、易統(tǒng)一的基礎(chǔ)賬務(wù)管理與核算業(yè)務(wù)［5］。因此，將財務(wù)機器人應(yīng)用于企業(yè)賬務(wù)管理及核算中，研究財務(wù)機器人在企業(yè)賬務(wù)管理及核算中的應(yīng)用方法，能夠優(yōu)化企業(yè)賬務(wù)管理質(zhì)量、推動企業(yè)可持續(xù)發(fā)展。

1財務(wù)機器人在企業(yè)賬務(wù)管理及核算中的應(yīng)用

1．1企業(yè)賬務(wù)管理及核算業(yè)務(wù)流程評估

根據(jù)企業(yè)實際應(yīng)用需求，整理賬務(wù)管理與核算相關(guān)業(yè)務(wù)流程并對其實施評估［6］，從而確定不同業(yè)務(wù)流程特性，并以此為主要依據(jù)判斷財務(wù)機器人適用性。評估指標(biāo)與標(biāo)準(zhǔn)如表1所示。基于企業(yè)賬務(wù)管理與核算的實際業(yè)務(wù)流程，根據(jù)表1內(nèi)的6個評估指標(biāo)和以往企業(yè)賬務(wù)管理與核算工作經(jīng)驗（投入產(chǎn)出），可判斷財務(wù)機器人適用性。企業(yè)賬務(wù)管理與核算普遍業(yè)務(wù)流程中財務(wù)機器人適用性如表2所示。表2內(nèi)的結(jié)果為理論分析結(jié)果，實際適用性還需根據(jù)企業(yè)自身實際情況而定［7］。財務(wù)機器人適用性共劃分為5個等級［8］，由高至低分別以A（高）、B（較高）、C（中等）、D（較低）、E（低）表示。表2顯示，企業(yè)賬務(wù)管理與核算不同業(yè)務(wù)中財務(wù)機器人適用性有所差異，資金管理業(yè)務(wù)適用性為A級，財務(wù)報銷管理業(yè)務(wù)、支出管理業(yè)務(wù)和收入管理業(yè)務(wù)適用性為B級，稅收管理業(yè)務(wù)和總賬管理業(yè)務(wù)適用性為C級，說明上述業(yè)務(wù)較為適合財務(wù)機器人應(yīng)用。剩余成本管理業(yè)務(wù)、資產(chǎn)管理業(yè)務(wù)等適用性為D級，說明這些業(yè)務(wù)不適合財務(wù)機器人應(yīng)用［9－10］。

1．2企業(yè)賬務(wù)管理及核算系統(tǒng)設(shè)計

在上述研究的基礎(chǔ)上，設(shè)計企業(yè)賬務(wù)管理及核算系統(tǒng)，根據(jù)財務(wù)機器人適用性排序?qū)⒇攧?wù)機器人應(yīng)用于適用性達(dá)到C級及以上的業(yè)務(wù)流程中。以3層體系架構(gòu)（數(shù)據(jù)訪問層、業(yè)務(wù)邏輯層和用戶描述層）設(shè)計財務(wù)機器人系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，如圖1所示。利用微軟C＃高級程序設(shè)計語言編寫財務(wù)機器人程序。添設(shè)實體類模型供數(shù)據(jù)訪問層與業(yè)務(wù)邏輯層使用，可確保憑據(jù)子系統(tǒng)內(nèi)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)一致。同時進(jìn)行憑據(jù)子系統(tǒng)內(nèi)數(shù)據(jù)與本地數(shù)據(jù)庫內(nèi)數(shù)據(jù)（接口數(shù)據(jù)與對賬數(shù)據(jù)）表實例化［11］。選取SQL語言分別編輯數(shù)據(jù)訪問層同本地數(shù)據(jù)庫間接口和實例化數(shù)據(jù)間的查詢程序，增強系統(tǒng)程序設(shè)計的可移植性與可讀性。憑據(jù)子系統(tǒng)和管理與核算子系統(tǒng)均為B／S結(jié)構(gòu)，其中的數(shù)據(jù)庫受軟件公司壁壘等因素限制不能直接訪問，因此財務(wù)機器人利用網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)采集Http訪問鏈接及賬務(wù)數(shù)據(jù)［12］。通過HttpWebRequest類和HttpWebResponse類采集憑據(jù)子系統(tǒng)內(nèi)目標(biāo)網(wǎng)頁文件，并通過分析處理獲取憑據(jù)信息將憑據(jù)信息傳輸至管理與核算子系統(tǒng)內(nèi)，從而實現(xiàn)自動化賬務(wù)管理與核算處理。基于當(dāng)前企業(yè)賬務(wù)管理及核算應(yīng)用的實際情況、財務(wù)機器人設(shè)計目的和企業(yè)賬務(wù)管理人員使用慣性［13］，將管理與核算子系統(tǒng)劃分成兩個功能模塊，分別是自動核算服務(wù)功能模塊和核算輔助功能模塊，模塊設(shè)計要求具有流程自動化、功能簡單使用方便的特性。運行于服務(wù)器端的自動核算服務(wù)功能模塊是以Win－dows服務(wù)為基礎(chǔ)的賬務(wù)核算方法，不具備人機交互界面。此模塊流程設(shè)計具有線性化、全自動特性，在設(shè)定時間范圍內(nèi)自動進(jìn)行賬務(wù)數(shù)據(jù)核算與核對功能。自動核算服務(wù)功能模塊運行流程如圖2所示。財務(wù)機器人設(shè)定憑據(jù)子系統(tǒng)賬務(wù)數(shù)據(jù)（指定日期未明款與票據(jù)等）自動采集時間與間隔，根據(jù)設(shè)定自動采集XML格式的Http數(shù)據(jù)包。財務(wù)機器人通過C＃語言解析數(shù)據(jù)包獲取DataTable格式數(shù)據(jù)，通過預(yù)處理后進(jìn)行封裝，將封裝后的數(shù)據(jù)包傳輸至管理與核算子系統(tǒng)內(nèi)。管理與核算子系統(tǒng)接收數(shù)據(jù)包，自動核算采集時間區(qū)域內(nèi)的賬務(wù)數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)核算結(jié)束后，根據(jù)核算結(jié)果進(jìn)入憑據(jù)子系統(tǒng)同管理與核算子系統(tǒng)間的對賬流程（選取個案余額對賬法進(jìn)行對賬）。該流程完全自動化，流程運行結(jié)束后能夠獲取兩個子系統(tǒng)對賬結(jié)果中的差異數(shù)據(jù)［14－15］。由于該模塊不具備人機交互界面，因此，這些數(shù)據(jù)在核算輔助功能模塊中呈現(xiàn)。以Net開發(fā)平臺中Windows窗體為基礎(chǔ)的核算輔助功能模塊主要作用是補充、輔助自動核算服務(wù)功能模塊應(yīng)用。該模塊由核算、對賬、其他3個子模塊組成，同時其具備人機交互界面，可呈現(xiàn)自動核算服務(wù)功能模塊運行結(jié)果。核算輔助功能模塊結(jié)構(gòu)圖如圖3所示。核算輔助功能模塊中由憑據(jù)生成與憑據(jù)接口組成的核算子模塊是對于自動核算服務(wù)功能模塊的補充，適用于特殊條件下的數(shù)據(jù)核算；對賬子模塊通過系統(tǒng)間對賬功能呈現(xiàn)對賬結(jié)果中的差異數(shù)據(jù)，供管理人員查詢使用；利用銀行對賬功能調(diào)取銀行賬務(wù)數(shù)據(jù)明細(xì)，對支付時間、支付人、支付金額要素實施準(zhǔn)確勾銷，生成余額調(diào)節(jié)表。其他子模塊具有未明款導(dǎo)入及其他輔助功能，通過未明款導(dǎo)入功能可將未推送的銀行電子對賬單導(dǎo)入憑據(jù)子系統(tǒng)中進(jìn)行使用；利用其他輔助功能可提升系統(tǒng)賬務(wù)管理與核算效率及精度。

2實驗與結(jié)果分析

為測試本文所研究的財務(wù)機器人在企業(yè)賬務(wù)管理及核算中的應(yīng)用方法的有效性，設(shè)計如下實驗加以驗證。以遼寧省大連市某物流貿(mào)易公司的賬務(wù)數(shù)據(jù)為實驗對象，采用本文方法對該公司賬務(wù)進(jìn)行管理與核算。為有效測試本文方法的實際應(yīng)用性能，以實驗對象收入管理業(yè)務(wù)中的稅務(wù)進(jìn)項憑據(jù)管理與核算為例進(jìn)行實驗測試，操作流程與管理核算結(jié)果分別如表3、表4所示。其中，表3所示內(nèi)容為在人工操作條件下和本文方法操作條件下，企業(yè)稅務(wù)進(jìn)項憑據(jù)管理與核算流程中不同環(huán)節(jié)的具體操作對比。表4所示內(nèi)容為在人工操作條件下和本文方法操作條件下，不同環(huán)節(jié)具體操作時間與操作精度的對比。分析表3和表4能夠得到，與人工操作相比，本文方法具有更高的智能性與自動化水平，操作時間大幅度降低，且操作精度均能達(dá)到98．5％以上。上述結(jié)果能夠說明本文方法在企業(yè)賬務(wù)管理與核算業(yè)務(wù)中具有較好的應(yīng)用性能。在此基礎(chǔ)上，為進(jìn)一步探究本文方法的應(yīng)用性能，采用本文方法對實驗對象2017年、2018年和2019年內(nèi)不同月份的賬務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行管理與核算。將經(jīng)過本文方法管理與核算后的不同月份賬務(wù)數(shù)據(jù)內(nèi)的差異數(shù)據(jù)量同采用本文方法之前相比，結(jié)果如圖4所示。分析圖4可知，采用本文方法前，2017—2019年間該企業(yè)不同月份賬務(wù)數(shù)據(jù)核算結(jié)果中，差異數(shù)據(jù)量分別在0．7×10－3％—1．2×10－3％、0．6×10－3％—1．3×10－3％和0．6×10－3％—1．2×10－3％之間。采用本文方法后，該企業(yè)不同月份賬務(wù)數(shù)據(jù)核算結(jié)果中，差異數(shù)據(jù)量分別在1．2×10－3％—1．6×10－3％、1．1×10－3％—1．6×10－3％和1．2×10－3％—1．6×10－3％之間。數(shù)據(jù)對比結(jié)果說明采用本文方法后，實驗對象不同月份賬務(wù)數(shù)據(jù)內(nèi)的差異數(shù)據(jù)量有顯著上升趨勢，這表明采用本文方法能夠獲取更多的差異數(shù)據(jù)，從而提升企業(yè)賬務(wù)管理與核算的數(shù)據(jù)精度。

3總結(jié)

隨著經(jīng)濟貿(mào)易的快速發(fā)展與國家經(jīng)濟審查力度的提升，不同領(lǐng)域中企業(yè)賬務(wù)數(shù)據(jù)量也呈現(xiàn)出明顯上升的態(tài)勢。為更好地管理企業(yè)賬務(wù)數(shù)據(jù)，促進(jìn)企業(yè)可持續(xù)發(fā)展，本文針對財務(wù)機器人在企業(yè)賬務(wù)管理及核算中的應(yīng)用展開研究，根據(jù)不同賬務(wù)管理和核算業(yè)務(wù)流程特性，利用財務(wù)機器人取代原人工操作流程，大幅提升了企業(yè)賬務(wù)管理和核算的效率與精度。

作者:王曉媛 單位:延安大學(xué)西安創(chuàng)新學(xué)院