人工智能在商业中的应用
2017年第4期 242 < 返回目录
AI和RPA已经给财务软件带来了实质性和广泛性的变化。

        上个月,我们对比了两大搜索引擎的巨头公司——谷歌和百度。谷歌现在宣称自己是人工智能领域的行业第一。而中国的百度在人工智能领域的研发支出也是旗鼓相当。据彭博新闻报道,百度在过去的两年半时间里,研发费用高达29 亿美元,其中绝大部分用于AI 的研发。  

        但上述两家公司都是搜索引擎公司,它们的需求和其他企业不太一样。例如,谷歌和百度在自然语言处理的AI(人工智能)功能上的花费极可能大于通用电气和强生公司。因此,为了详细了解商业企业中的AI,机器处理自动化(RPA)和机器学习,我们采访了Basware公司(www.basware.comP2P(purchase-to-pay,采购到支付)业务副总裁Eric Wilson。Basware是一家芬兰企业,其北美总部坐落于康狄涅格州斯坦福德市,是P2P和电子发票解决方案的领头企业。


机器智能

  Wilson概述了Basware公司为支持P2P在发票处理业务方面所历经的四代更迭发展。第一代本质上基于计算机,利用人工编码与匹配。处理发票15美元/份,处理采购订单25美元/份,整个处理流程能够达到80%的效率等级,而这些始于20世纪80年代中期。第二代在特例的处理上做得更好,新的规则和编码都提高了计算机性能,处理发票价格降到了5美元~10美元/份,处理采购订单的价格则降到了18美元/份,效率等级达到95%。到了第三代(大约始于5~7年前),AP(应付账款)自动化处理已经形成一套标准的流程,其中包括预测性分析、机器学习及RPA。这一切的变化使得每份发票的处理成本不高于4美元,每份采购订单的处理成本不高于10美元,并且在时间方面的效率等级达到了99%。正计划实施的第四代将采用RPA,把P2P的许多方面完全自动化,仅仅把基于判断的决策留给了执行监控业务流程的人员。展望未来,公司也将把更多的AI和机器学习功能纳入解决方案之中,以便达成全面自动化的目标。

  回看Basware公司近30年AI的发展历程,这显然不是朝夕就能实现的。加速RPA和机器学习的进击效率也将会带来更大的成本节约,以及更高的准确率。

  Wilson指出,特例处理如今已经达到了90%无人工接触的处理水平。他估计,未来3~5年内,领先的采购和支付公司将终结剩余的10%,实现98%的无人工接触水平。他还提出了一个重要的观点,用于AI功能的数据库是AI的一个必要条件。数据层次越深,AI系统越智能。他解释说,所有的一切都依赖于数据库。只有当大数据和机器学习相结合,才能实现完全自动化程序。这个数据不只是电子表格上的数字。例如,目前进行的发票处理业务包括了机器学习过程,通过使用以前的发票信息,并确认与之相对应的语言和国家,从而适应每一个国家具体的业务规则。

  自动化处理的一个缩影可以在特例处理的层面得到印证。第一代产品中,特例包含了可疑条目或首次未被识别的账户,而这都将被应付账款员工标记出来从而引起人们的注意。到了第三代产品,RPA开始使用更为有效的规则来处理特例事件,并将数据验证和多系统间同步化与相关任务处理进行整合。第四代产品的任务和目标就是RPA和AI,“企业AI系统的市场将从2015年的2.025亿美元增长到2024年的111亿美元。”——Tractica(一家市场情报公司)尽可能在例外的允许范围内,接近完全自动化处理。

  在Basware公司,AI的功能不断扩大。该公司在全面P2P范围内,提供了多种可供选择的产品方案。除了采购、应付账款、发票开具和融资之外,还提供了包括为移动端用户使用的差旅和费用管理及云扫描,即扫描并导入PDF、电子邮件和发票影像。Wilson表示,包括费用管理和云扫描在内的所有解决方案都是实现新的AI的可行领域。

  最后,我们讨论AI递增的自主权带来的一种新型的漏洞。当程序正在自主编写代码时,就像脱离监管和强化学习模式那样,除了被黑客利用的漏洞之外,可能会有一种新的漏洞。Wilson解释说,进行风险评估的员工正在将这些风险纳入其责任范围之内。

  AI和RPA已经给财务软件带来了实质性和广泛性的变化,而且它们的应用时间比我们大多数人能意识到的更长。未来,它们将会变得更加普遍而且更有影响力。



      

Michael Castelluccio,为《战略财务》杂志技术类栏目撰稿21年,其《战略财务》技术博客也有19年。联系方式:mcastelluccio@imanet.org。


陈传达 译,贾涛 校

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