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人工智能应用于财务领域,主要包括:机器视觉、语音识别这两个核心方向。将人工智能应用于财务领域,可替代大部分财务机械类工作,解放财务劳动力,提高财务工作效率,降低财务工作成本。如何将人工智能与财务相结合?看看每刻如何做到。
人工智能中谈到的机器视觉,对于财务人员而言,相当于通过眼睛和大脑的功能,把影像文件转化成结构化数据。我们可能会想有什么用,跟我的财务工作有什么关系。换个角度,从财务工作来看,我们通常会遇到以下问题:
同事提交发票要入账付款,发票需要验证真伪,传统方式是人工登陆税务局网站输入相关信息后逐个查询。此工作能否实现自动化?
会计岗每天收到大量原始凭证,需要进行合规性、真实性审核。企业需要大量会计人员,能否有自动化方案替代人工?
会计岗审核原始凭证是第一步,完成后需要根据记账规则选择核算科目,确定核算科目是否可以自动化?根据票据的类型和业务的情况,确定可以抵扣的进项税额。
财务风险分析是站在财务的角度分析业务风险;越能还原业务真相,就越能发现问题。原始凭证是第一手业务信息,再结合其他信息化技术,能够把业务看的更完整。而原始凭证信息在纸面上或者影像化文件上,如何获取此类数据进行量化分析?
主要采用了机器视觉的技术,基于卷积神经网络的深度学习算法,将该技术应用于发票图片的识别,可以大大降低发票信息录入、审核的工作量。人工智能技术的门槛在于准确率,准确率越高,所需要的训练样本量越大,研发投入成本也越大。基本上,准确率要达到95%以上的才进入可用的门槛。基于AI的图片识别技术,在海量数据支持的基础上,AI能够不断自我学习和训练,从而达到不断提升准确率的目标。
将机器视觉应用于发票识别,并配套其他的信息化体系,能够完成从发票信息提取->发票验真->发票查重->单据签收->智能审核的自动化流程。
多票混拍:每刻报销的智能识票功能就是机器视觉在发票场景的典型应用,可自动提取发票票面信息。每刻应用了最先进的机器视觉技术,能做到多票混拍,一键拍照即可同时识别多张不同类型的发票,随即系统可直接提取发票中的关键信息,自动生成费用。并将采集到的发票信息比对之前发票库,即能查出是否存在重复发票。人工智能在发票库中可以不断地学习和优化,当票据出现褶皱、打印错行、文字盖章、打印模糊等常见问题时,也能快速识别。
目前票种覆盖增值税发票、打车票、机票行程单、火车票、汽车票、通行费等大部分国内票据。增值税发票的识别准确率可以达到99%以上,其他发票的准确率可以达到95%以上。可提升员工报销效率及财务审核效率80%以上。
识别增值税发票:智能识票识别成功后可以看到发票的详细信息,并且系统自动对抬头和税号做了审核验证。
识别打车票:智能识票后可以看到打车票的消费金额、出发时间、到达时间等。
识别机票和火车票:可以看到行程、座位类型等详细信息。
传统模式下,人需要看发票上的关键信息后,才能填写到税局网站,然后根据网站上显示的信息与发票打印信息一一比对;人需要看原始凭证上的所有信息,根据审核规则完成所看到信息的比对,并根据记账规则选择核算科目;我们只有把纸质或者影像化数据转换成计算机能够计算的结构化数据,才能做各种数据分析和数据挖掘。
图例展示如下:
语音识别软件要求将模拟音频转换为数字信号,也就是模数转换。系统如要解密信号,必须备有单词或音节的电子数据库或词汇表,以及用于将该数据与信号进行对比的快速手段。
语音识别主要改变了人机交互的方式,解放了双手。通过语音交互,让信息录入更加高效。
主要采用语音识别、语音转换技术,通过AI训练自动转换语义为结构化信息,自动完成费用类型的金额、时间、地点的填写。
语音记账就像专用智能报销秘书,只需开口就能完成报销。人工智能在语言方面的交互性已十分强大,可以提取语音中的关键信息,自动进行归纳分类,直接存储在“大脑”中。在与人工智能拟人化的交互中轻松完成报销流程,从而使报销愈发简单,不再烦恼。
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