20180129-德勤-关键时刻III_首席财务官指引——认知技术_22页_1mb

报告摘要

文档总结：认知技术在财务领域的应用与影响

核心内容

认知技术正在迅速改变财务领域的运作方式，成为推动财务职能向更高效、更具洞察力方向发展的关键工具。该技术涵盖机器学习、自然语言处理、自然语言生成、机器人流程自动化、语音识别等多个方面，能够处理复杂的财务任务、分析数据、自动化报告生成以及实时风险识别。这些技术不仅提升了财务工作的效率，还改变了财务人员的角色和职责，使其更侧重于战略决策和价值创造。

主要观点

智能机器的兴起：智能机器由“认知技术”驱动，能够执行任务、分析数据、理解自然语言，并在某些情况下进行学习。这些技术的发展得益于摩尔定律和数据的指数级增长。
认知技术在财务中的应用：认知技术正在被广泛应用于财务预算、分析、投资者关系、应付账款、风险管理和知识管理等多个领域。例如，自然语言生成（NLG）可以自动化生成财务报告，机器人流程自动化（RPA）提升了应付账款处理的效率。
财务职能的转变：随着认知技术的深入应用，财务人员的工作重心正从重复性任务转向更具战略性的分析和决策。财务组织需要重新定义岗位需求，培养数据科学家和业务分析人员等新型人才。
认知技术的挑战与机遇：尽管认知技术带来了效率提升，但许多首席财务官仍对其应用持观望态度。他们对技术的熟悉度不高，且更倾向于优化已知的流程。然而，认知技术提供了巨大的效率和洞察力提升机会，是财务领域的未来趋势。
从哪里开始：企业应从创建跨职能团队、探索试点项目、建立认知应用清单、衡量试点效果等方面入手，逐步推进认知技术的部署。

关键信息

认知技术的五种工具

机器学习：通过分析数据自动改进性能，发现模式并做出预测。
机器人认知自动化：基于规则的自动化，结合结构化数据分析和模拟人类学习能力。
自然语言处理 (NLP)：使计算机能够理解并处理非结构化数据，为其他工具提供支持。
自然语言生成 (NLG)：从结构化数据中自动生成叙述和评论，提升报告自动化水平。
语音识别：准确记录和理解人类语言，使财务数据访问更加便捷。

实际案例

Miika 和 Cindi：Cindi 是一个财务聊天机器人，能够快速回答复杂问题并生成图表，取代了 Miika 的部分工作，使他能专注于更有价值的分析和干预。
Beth：利用 NLG 自动化生成投资者关系材料，减少重复性工作，提升效率。
Jai：通过认知自动化处理应付账款流程，显著降低运营成本并提升准确性。
Marianne：使用预测分析和机器学习工具实时检测风险，提升风险管理能力。
Freja：借助对账工具和机器学习技术，大幅减少对账时间，提升关账效率。
Frank：部署聊天机器人用于知识管理，提升员工学习效率和合规性。
Janet：利用数字助手和语音识别技术，快速获取财务数据并进行决策分析。

未来展望

认知技术将使财务职能更加智能化，减少重复性工作，提升分析和决策能力。
财务人员将需要具备新的技能，如数据分析和讲故事能力，以适应技术驱动的环境。
企业应积极尝试认知技术，从小范围试点开始，逐步扩大应用范围，提升整体财务绩效。

联系方式

作者：Steven Ehrenhalt 和 Jonathan Englert（德勤美国）
主要联系人：
- 胡伟杰（中国区财务管理转型服务领导人）
- 杨颖（中国区财务共享服务业务领导人）
- 孙杰（国有企业战略客户服务）
- 栾宇（金融行业客户服务）
- Enkhzaya Nyamdorj（跨国企业财务转型服务）
- 黄耿、沈诗文、金睿、杨扬（德勤中国北京和上海的财务管理转型服务总监）