机器学习如何在财务自动化中发挥作用？-财务自动化机器人

金融或任何其他领域的自动化是不可避免的。然而，由于高度的谨慎、担忧和风险，自动化金融服务与其他业务领域完全不同且具有挑战性。

根据用于上述信息图的调查，73%的财务专家认为自动化提高了他们的职能效率，因此财务团队可以专注于其他增值活动。与此同时，87%的CFO认为他们需要更加敏捷地分析金融服务并实现目标。

回顾传统系统，财务运营是由传统的本地ERP支持的。因此，由于手工工作，财务程序缓慢且容易出错。由于深度学习和机器学习等技术的出现，金融业务的自动化率正以前所未有的速度上升。

财务自动化仅仅意味着自动化财务功能或完成财务流程，几乎不需要人为干预。它涉及一系列工作，这些工作可以通过技术使用预定义的步骤单独处理。自动化有不同的级别，但最终目标是最大限度地减少对人类的依赖。

不同的组织采用不同的自动化方式，无论是以机器人流程自动化的形式实现基本的死记硬背的任务自动化，还是人工智能和机器学习自动化智能决策的形式。

值得注意的是，金融自动化如何减轻工作，同时通过提高敏捷性和效率来帮助完成更多工作。目前，到2021年底，RPA行业的价值预计将达到29亿美元。金融自动化不仅是一种可能性，而且是现实。

机器学习算法可以处理大量原始数据并得出有意义的见解。这些结果后来用于解决金融领域的复杂问题。

机器学习在金融中有各种应用，如算法交易、金融监控、流程自动化、风险管理、投资预测、财务咨询、交易安全等等。

由于每个企业都有不同的目标、程序和需求，因此拥有量身定制的解决方案是成功实施的关键。金融领域的机器学习可以提高生产力、节省成本、提高合规性并改善用户体验。

公司(初创公司和领先企业等)使用机器学习、RPA实施服务、聊天机器人等不同技术采用财务自动化的原因有多种。

以下是财务自动化的一些好处：

在组织范围内实现核心功能的自动化并非易事。开始之前的计划和研究对于成功实施至关重要。在这里，我们讨论了一些指导您完成财务自动化流程的关键步骤：

并非所有任务都适合自动化。因此，第一步是确定您希望自动化哪个流程。最好的方法是在白板上绘制工作流程并确定简化的任务以及您需要进行更改的地方。

筛选出满足这些条件的任务后，不要尝试一次将所有任务自动化。根据您的优先级列表安排它们并将它们分配给各自的团队成员。

您一定想知道：如果要自动化，为什么要将任务分配给成员?即使系统是自动运行的，在一个人的指导下保持工作流程和简化操作是明智的。金融部门总是伴随着许多复杂的任务和风险，因此，有一个人来确保系统顺利运行而没有任何错误是一个很好的选择。

俗话说，“没有计划的目标只是一个愿望。”同样，在自动化过程中设置工作流程至关重要，因为它指导您的技术如何工作和向前发展。

建议建立一个完美的工作流程来捕获所有基本信息，同时考虑您在动态自动化财务任务时可能面临的条件、顺序和风险。

每个工作流都由两部分组成：触发器和操作。您可以将触发器视为有助于启动自动化系统的预定义任务。同时，动作是对生成的触发器的响应。例如，触发器将向系统建议特定付款已逾期，并且作为结果操作，将发送一封电子邮件以清除这些付款。

创建工作流是不够的。完成所有设置后，您必须测试您的工作流程。当您的财务团队忙于处理更有价值的任务时，它将确保您的系统高效运行。

今天的技术完全有能力做你想象的一切。机器学习算法有助于提高金融业务的生产力并改善客户的用户体验。

金融公司通过使用具有机器学习模型实施经验的正确服务合作伙伴来实现系统自动化，从而面临较低的运营成本和更好的一致性。