组合创新：RPA（机器人）+OCR（识别）+云（共享与延展）

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随大数据、云计算、人工智能等技术的引入和革新，越来越多企业的财务共享中心逐步向自动化、智能化转型升级，单一解决方案已经不能满足企业的需求，越来越多的企业客户会叠加多种产品以实现更好的效果，以影像识别为例，企业不能满足单一发票的OCR识别、验真、查重，希望能够对更多的信息来源做识别，更希望通过自动化的方式来自动抓取这些数据，同时即时对数据进行处理，所以企业开始叠加解决方案，不像之前倾向一家公司全部完成某项或者全部解决方案，越来越多的企业开会选择组合创新的方式，选择具有优势的技术组合加入企业。

感谢FSSC专家令才科技CEO王泽、合合信息数据业务副总经理张洪彪给予一些现象与观点。

复杂时代复杂需求

当下企业被称为信息复杂的时代，何为复杂？

一方面企业涉及的信息数据内容多、种类多、复杂；一方面是涉及的系统、软件、应用多；第三，相互存在一定勾稽关系或者影响逻辑，关联比较复杂，一个数据要素的变化，可能会对其他的数据以及结果产生如黑天鹅般的影响。

因为信息时代信息越来越复杂，也因为企业对于数据的需求越来越精细，很多企业非常依赖系统或者软件，虽然普遍认为人工存在一定错误率，但也有现象出于对系统过于依赖而丧失了某方面的风控能力，尤其是一线。

对于财务系统来说，伴随业务的复杂度、日益严格的监管要求、企业越来越大的数据需求，企业数字化办公的需求下，很多企业早已使用OCR影像识别来帮助财务数字化的实现。

但是宣称识别率高达90%以上的OCR其实对于已经形成的电子文档要求很高，清晰度、亮度、是否符合标准等，实际上在企业真实应用中一般到达80%以上算不错的成果，结果总受到拍摄角度、背景、亮度、折痕、内容错位等因素干扰。

提升识别的组合

数据的基础就是纸质材料精准成为电子材料，无论是使用高拍仪、高速扫描仪或者手机移动端拍摄，总有一定比例无法识别或者特殊样式，常见都是人工识别，不过企业人工匹配的数量不同。

上周的内容里提及有企业采用OCR加智能审核（部分外包）的方式来提升识别，更有企业采用组合拳,RPA+OCR、云+OCR、OCR+智能审核甚至多种方式结合。

2021年若国家统一实行全部电子发票，那么相信是对企业自动化新的革命。

原来RPA多用于取数，因为部分采用了电子发票，会采用RPA的自动抓取邮件、银行回单等上的数字，也有企业同时匹配OCR以及发票的验证、查重等。据悉，现在也有采用公有云的方式来进行识别，比如扫描全能王的方式，如果企业需要可以在本地私有云部署，这种方式现在多为企业自有OCR的补充。

案例解析

处于快速发展期的L集团，大量一线业务向FSSC归集，同时为应对归集，系统、流程、规则也逐步优化。应付模块（A / Pmodule，简称AP）是L集团 FSSC的重要工作模块，承担着每月数万单的支付审核；随着L集团 FSSC承接业务量的增加，AP团队人数也逐步增加。

在发展的过程中，AP审核出现了一些问题：业务压力增加、工作内容单一、离职风险增加、管理难度上升、数据积累困难、无法支撑企业决策等。

L集团曾引入RPA自动审核对共享单据审核进行改造，在一定程度上节省了一部分的人工工作量，但受制于RPA场景以及灵活性的局限性，效果并不理想。

其流程为：先由机器人抓取费用及共享系统中的单据数据（影像及电算化数据），然后由机器人调用OCR识别影像数据，OCR识别完成并提取完结构化数据后，进入机器人内置的单据规则，产生单据的审核结果。

这里的问题有：

(1) OCR识别的准确率未能达到预期目标，如果不采取人工二次校对，无法保证准确率，这就导致企业人力成本增加，作业时效差；

(2) 财务档案管理要求能够摘出每个原始凭证编号，便于按类型归档凭证，多元化集团、分子机构凭证记录要求略有不同，机器人切割技术会出现票据切割失败的情况，从而影响后续流程操作；

(3) 自动审核只能完成部分简单规则的自动审核，同时植入规则受制于机器人识别的所有字段是否完整，将直接影响自动审核效果。因为机器人识别制式附件正确率达不到100%，识别非制式附件的错误字段或识别不出的字段多，直接导致L集团自动审核项目失败。

介于此建议：

1、进一步分类、标志不同财务档案的要求，对于标准化、统一程度较高的，比如发票采用OCR自动识别；

2、采用公有云或者部分外包的方式取代部分特殊格式、较难提高识别文件；

3、RPA一方面支持取数，一方面自动对识别后的数据进行匹配；

4、匹配财务规则、风控审核要求在系统中再次核对、审核（或中台，也有在后台)，也可采用外包智能审核的方法。

以L集团为例，

一、在结构化数据提取环节，RPA与外部外包审核平台结合，当出现识别置信值较低的字段，识别引擎进行准确切割，将对应字段图片交由外部核对平台进行二次提取，确保提取的字段能达到100%的正确率。

二、当完成信息的前端录入之后，结合电算化信息和系统中的字段，进入审核规则模块，最后得出单据的审核结果。

结合OCR、智能审核、RPA，在16项业务场景实现自动审核：

银行回单业务自动审核

验证码业务自动审核

退工程保证金业务自动审核

物业销售类退款业务自动审核

租房房租业务自动审核

通讯费业务自动审核

兼职员工劳务费业务自动审核

团队建设费业务自动审核

车辆补贴交通补贴业务自动审核

招待费业务自动审核

境内差旅费业务自动审核

办公费业务自动审核

市内交通费业务自动审核

招聘费业务自动审核

营销及客户维护业务自动审核

技术服务技术支持业务自动审核

目前，L集团付款无纸化的完全做到单据审核完全自动化：

（1）审核时效大幅提升：从单据进入智能审核平台，到回传财务共享平台审核，平均时效约10-15分钟；

（2）突破了原来单一OCR识别准确率的局限性，大幅提升识别质量和速度；

（3）提升了规则审核自动化程度，现已运用多个财务审核业务场景，约节省了24个全职人力工时。

每家企业的情况不同，并不是说单独采用OCR或者单机版识别系统不好，还是要看企业的规模、要求以及对未来发展的要求，即便是采用技术的组合也未必是需要很高的资金投入，综合现在普通的RPA以及智能审核的费用相比使用的人工费用（包括所有成本的集合）还是低的。

但是最难的，应该是企业员工习惯的养成，就曾看到企业已经上了成熟的OCR系统与财务档案，但是财务人员并不支持，不愿意对以往的材料进行拍摄、识别工作的情况，技术与系统还是支持人工作效率提升的工具，但是重点还是在人。

作者陈莲，文章内容案例参考自令才科技服务案例，如有雷同纯属巧合，转载请注明作者与出处。

陈莲

FSSC专家、财格网络总经理

曾任CFO良师益友副总经理、负责安越CFO最佳实践中心、担任行动教育旗下研发机构五项管理首席知识官、“数字管理之父尤登弘”研发助教。从事企业人力资源管理多年，就任培训咨询十余年，负责有关知识管理、课程研发等，自2012年起接触财务共享话题，累计访谈了近400名CFO、财务总监、四大合伙人、FSSC领域资深专家；

走入数家建立财务共享服务中心的知名企业深入沟通与交流；建立近百人的FSSC专家团，包括来自阿里巴巴、亚马逊、立邦、TCL、孩子王、万达、协鑫、友邦、阳光保险、美菜网、喜力、WPP、蒙牛、复星、中粮可口可乐、华夏幸福等共享中心负责人；财大、对外经济贸易大学、人大院长、主任；撰写财务共享领域唯一的案例册以及访谈册；财务共享领域内容第一媒体“FSSC” 主要撰稿人。IPA、IFA。