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#1
RPA+AI智能体
为财务工作带来革新
RPA与AI智能体的技术融合，本质上是规则驱动与数据驱动的互补结合，在执行与决策、确定性与不确定性、效率与智能等多个维度形成协同效应。AI智能体将为RPA注入智能化处理能力，使其突破传统规则限制，应对复杂多变的财务场景；而RPA则为AI 智能体提供高效执行通道，实现智能决策的自动化落地。
1
技术栈的垂直整合
前端交互层RPA+后端决策层AI 智能体
RPA负责数据采集与执行（如登录系统导出报表），AI智能体进行语义解析与策略生成（如从报表中识别风险指标并生成应对方案）。例如，银行可利用RPA抓取客户交易数据，再由AI 智能体分析异常模式并触发反欺诈流程。
2
动态流程优化
AI 智能体赋能RPA，快速响应需求变化
例如月末结账工作中，员工可根据工作需要并用自然语言输入“下月开始增加一项预提费用结转”，AI 智能体理解后自动更新RPA规则。
3
人机协同的进阶模式
RPA承担重复操作，AI 智能体赋能人类决策
在财务分析中，RPA自动化生成基础报表，AI智能体则通过关联外部市场数据生成深度洞察（如行业趋势对标、风险预警），辅助财务人员制定战略。
#2
财务各环节的
RPA+AI智能体应用实例
在财务流程的各个关键环节，AI 智能体都展现出了独特的应用价值。
1
财务数据处理与录入环节
在财务数据处理与录入环节，数据的准确性和及时性至关重要。许多企业采用了基于AI智能体的自动化数据采集与录入系统。这些系统能够自动从各类数据源，如企业的业务系统、电子发票、银行对账单等，抓取财务数据，并按照预设的规则和格式进行整理与录入。
以收入确认计量入账为例，依据新的收入准则要求，当财务人员需要制作收入单据时，往往需要检查合同、审批表等，而合同是否符合相应的内控要求（如双章盖章是否完备）目前是需要人完成的，原因为合同格式多样。此时可以借助AI合同智能体，通过大语言模型的分析，将格式相异的合同文本抽取成结构化的数据，如检查双方是否盖章、获取分期付款的金额、税额信息、对方名称、支付银行账号信息等。将结构化的信息再转由RPA做继续处理，在ERP系统中推动收入单据流向下一环节（例如开票环节）。当RPA与AI智能体结合后，拓展了RPA的应用边界，突破了大家对RPA规则固定的这一认知。
2
税务管理环节
在税务管理环节，特别是跨国税务中，需处理复杂的国际税法、汇率波动和多国财务数据，智能体可以通过NLP技术和机器学习算法理解复杂的税务规则，及时关注各国财税政策的变动，获取关税相关信息，再利用RPA完成税务信息的填列和检查。
#3
企业引入 AI 智能体的
挑战与应对
尽管财务与 AI 智能体结合带来了诸多优势，但企业在引入过程中也面临着一些挑战。
数据安全与隐私保护是首要问题。财务数据涉及企业的核心商业机密，一旦泄露将给企业带来巨大损失。企业需要建立严格的数据安全管理体系，采用加密技术对财务数据进行加密存储与传输，设置严格的用户权限管理，确保只有经过授权的人员才能访问和处理相关数据。同时，要加强对 AI 智能体系统的安全防护，定期进行安全漏洞检测与修复，防止黑客攻击和数据泄露事件的发生。
技术与人才的适配性也是一大挑战。AI 智能体技术相对复杂，企业需要具备既懂财务业务又熟悉 AI 技术的复合型人才来推动系统的实施与应用。然而，目前这类复合型人才较为短缺。企业一方面可以加强内部培训，为财务人员提供 AI 技术相关培训课程，提升其技术应用能力；另一方面，可以积极引进外部专业人才，充实企业的技术团队。此外，在选择 AI 智能体产品时，要充分考虑产品的易用性和可扩展性，确保其能够与企业现有财务系统和业务流程无缝对接，降低技术实施难度。
在财务领域中，RPA与AI智能体的结合已成为财务领域发展的必然趋势。通过在财务核算、分析、数据处理、报账、税务管理等各个环节的实践应用，AI 智能体显著提升了财务工作效率、准确性和决策支持水平。尽管面临数据安全、技术与人才适配等挑战，但只要企业采取积极有效的应对措施，就能充分发挥 AI 智能体的优势，推动财务管理的数字化、智能化转型升级，为企业的可持续发展提供有力支撑。在未来，随着AI技术的不断创新与发展，财务与AI智能体的融合将更加深入，为财务行业带来更多的创新应用与发展机遇。