“在员工方面，发票的输入可以从1分钟缩短到2-4秒。财务端的审计工作可以提高50%左右的效率。”报销每一刻首席产品官周俊赞说。 　　

　　财务管理正在进入“人机合作、智能分工”的新时代。从“财税一体化”到“会计机器人”，从大企业的“财务共享中心”到小微企业的“记账”，人工智能在财务管理领域的应用越来越深入。 　　

　　然而，英国特许公认会计师公会(ACCA)的最新调查显示，虽然70%的企业同意在金融领域引入AI，但实际上目前只有5%的企业投入了预算，那么人工智能在金融领域的表现如何呢？ 　　

　　识别票据效率提升30倍 　　

　　每个企业都需要处理发票。按照传统的处理方式，发票认证、报销录入、费用分摊、记账凭证等一系列流程。需要耗费大量人力，而人工智能有望改变这一现状。 　　

　　“所有票据从原来的统一快递由我公司核算，到现在由终端核算，节省了客户的快递成本和时间成本，防止重要票据丢失；原来需要登录电子税务局的增值税发票验证系统，现在改为直接、自动、快速验证，每张发票验证时不需要输入验证码。上海企业管理咨询有限公司总经理黄表示，人工智能的应用使发票处理效率提高了30多倍。 　　

　　例如，智能报销机器人可以为员工或供应商提供724小时自助送货单服务，其中进行批量扫描识别和自动填单。“为财务人员在票据交付过程中清点、扫描、识别票据真伪、核对票面信息节省85%的工作量。”远光软件有限公司人工智能产品经理罗说。 　　

　　财务共享中心是近年来出现并流行的一种财务管理模式。它将不同国家和地方的实体会计业务放入一个在线共享服务中心进行记账和报告。识别、验证和输入发票的过程冗长、重复且容易出错。人工识别票据也被应用于“财税一体化”。 　　

　　“原来，每个月完成增值税发票的录入工作，需要一周4个税务会计岗位；现在，借助人工智能多票据混切识别服务，只需3天就能识别出包括增值税发票、出租车票、汽车票等在内的各类票据。效率提高10倍以上。”Leap Express Finance高级产品经理蔡建山表示，这样节省了90%的人力成本。 　　

　　从“小时”级压缩到“秒”级 　　

　　票据识别的难点在于人脸信息的干扰因素很多。 　　

　　“就票据本身而言，会出现一些字体模糊、印刷错误、加盖字、票据折叠等情况；当纸质票据转换成票据图像进行识别时，票据图像会出现模糊、过曝、过暗、背景复杂等现象。以上干扰因素都会影响票据的识别准确率。”瑞奇软件CEO许说。 　　

　　金融票据样式太多，大大增加了识别难度。许解释说，虽然各省增值税发票的格式相对固定，但除增值税发票外，还有大量的发票种类，如出租车票、高速公路票等。各省缺乏统一格式，类型多样，难以识别。 　　

　　“智能票据识别平台上线半年，已精准识别超过5000万张发票。”许说，深度学习的过程是一个“见多识广”的过程。计算机需要见过大量各种各样的钞票，这样它才能准确地识别它遇到的任何钞票。正是这些数据的逐步迭代过程，使得目前智能票据识别平台的实际应用准确率达到95%以上。 　　

　　“当然，目前系统的识别准确率还达不到100%。因为电脑就像人类的眼睛一样，也有缺点 　　

　　目前人工智能在财务管理中的应用主要解决财务票据“手工录入”的痛点。 　　

　　“人工智能技术完全可以提高金融行业很多应用点的效率，发票识别只是其中之一。语音识别、机器翻译等。都可以在费用报销场景中发挥作用，比如海外发票的翻译。”周俊赞说。 　　

　　人事，在这场人工智能革命中，应该如何定位自己？ 　　

　　“智能金融的出现使财务人员能够专注于更高价值的财务活动。”黄军认为。 　　

　　“财务人员从低级重复性工作中解放出来。类似的技术进步解放了工厂生产线上的工人，低端工作岗位不复存在。”中央财经大学互联网经济研究院副院长欧阳日辉认为，财务人员需要更多地参与经营活动，管理会计的地位会上升。通过预算管理、绩效考核、经营分析等手段，解读财务数据所反映的信息，结合市场环境和行业特点，从财务角度为企业业务发展和决策提供科学的数据支持。 　　

　　欧阳日辉说，这对高校的人才培养提出了新的挑战。教师不仅要懂金融，还要懂技术，对未来的发展趋势有更好的掌控，才能培养出符合市场的人才。课程体系和教学目标需要实时调整；教学与实训的紧密结合，既传授了理论知识，又为学生创造了接触实践的机会。产学研与实践相结合的教学模式值得探索。