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：金源，謝維青，劉宇吟，王蓓絲.財務數字員工在S集團財務共享中心的建設實踐[J].財務與會計，2025，（16）：49-53.
摘要：近年來，越來越多的企業開始嘗試構建和應用財務數字員工。本文以國有綜合性企業集團S集團為例，對其在財務共享中心建設應用財務數字員工的做法及成效進行介紹，包括明確場景篩選標準、設計財務數字員工體系架構、典型場景（月度結賬、智能風控）篩選與實施、財務數字員工工作流程設計、財務數字員工開發、上線前測試及驗收以及財務數字員工試運行、運維及管理，有效提升了財務共享中心的工作效率和準確性，促進業務流程的自動化和標準化，提高風險控制和決策支持能力。
關鍵詞：財務數字員工；RPA；財務共享中心；月度結賬；智能風控
財務數字員工是一種綜合利用自動化、智能化、人格化技術以及多維、多模態數據，通過配套管理機制建設，以數字虛擬人形式應用于特定財務場景的軟件服務。本文以國有綜合性企業集團S集團為例，對其財務數字員工在財務共享中心的建設實踐進行介紹分析。
一、建設動因
S集團是一家大規模國有綜合性企業集團。近年來，隨著規模不斷擴張、業務逐漸多元化以及管理復雜度提升，S集團財務管理面臨三大挑戰：一是系統異構性問題。電力、燃氣、金融等不同業態使用的ERP系統和其他財務系統存在數據格式和接口協議差異（如核算科目編碼體系不統一、業務單據模板多樣化），導致跨系統操作效率低下。二是業務量指數級增長。財務共享中心服務200余家分子公司，月均處理交易超10萬筆，財務結算高峰期日均工作時長突破14小時，人工處理速度難以匹配業務增速。三是風控需求。大量手工操作導致錯誤率高，且缺乏全流程留痕機制，增加了風控部門的后期工作量。
二、具體做法
（一）明確場景篩選標準
S集團將財務數字員工定位為戰略級生產力工具，制定以下場景篩選標準，充分釋放財務數字員工價值。一是高頻性與重復性。優先選擇日均操作頻次高、人力密集且規則固定的流程（如費用核銷、對賬審核），以此實現規模性替代，并快速形成典范。二是規則明確性。以邏輯結構化、判斷條件可量化的流程為對象（如三單匹配），以降低開發復雜度，同步驅動非標流程的標準化改造。三是針對異構系統間人工數據搬運場景（如ERP系統財務與稅務系統對接），通過財務數字員工實現端到端流程貫通，消除數據孤島。四是匹配集團降本增效與業財融合目標，優先部署支撐資金回籠、風險管控、分析決策等高價值場景，并與IT云端化架構演進兼容。五是風險可控性。選擇異常影響范圍小、具備審計留痕機制的流程，通過操作日志追溯與容錯設計保障合規性。
（二）設計財務數字員工體系架構
基于建設動因及場景篩選標準，S集團以機器人流程自動化（RPA）技術底座為基礎，疊加光學字符識別（OCR）、規則引擎等技術，構建財務數字員工體系架構（見圖1）。該體系通過聯動實現業財數據的高效協同與價值釋放：內部業務端與外部連通端作為數據輸入端口，為財務流程提供實時業務信息；財務數字員工矩陣通過自動化處理，將業務數據轉化為標準化財務信息，支撐上層決策分析。各層協同打通數據孤島，實現從業務到財務、從內部到外端的全鏈路貫通。
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1.內部業務端作為財務數字員工的基礎支撐，其SAP、NC等ERP系統、資產管理系統及人力資源平臺等核心業務系統可持續生成標準化的業務數據流，是財務數字員工體系的重要數據輸入端。
2.外部連通端通過建立隔離防護的互聯網通道和直聯通道/應用程序編程接口（API）及RPA，實現了與發票查驗平臺、納稅申報及稅款繳納系統、電子底賬庫及第三方征信系統等外部系統的數據源對接與流程交互，從而確保企業財務流程與外部稅務、金融等機構的數據合規交互，有效支撐外部業務環節的順暢運行。
3.財務數字員工矩陣基于內外部的數據交互及流程設計，覆蓋資金管理、風險管理、預算管理、稅務管理和會計核算五大功能域。該矩陣通過20余個具體應用場景（包括銀企對賬、規則引擎、預算控制等）的自動化、智能化實施，顯著提升了業務流程效率。
4.決策端涵蓋大數據平臺、合并報表及資金信息管理三部分，主要基于財務數字員工矩陣生成的運營數據轉化為具有戰略價值的決策依據，實現從數據到信息、從信息到洞察的升級，助力企業管理層作出科學合理的決策，推動企業戰略目標實現。
（三）典型場景篩選與實施
S集團基于內外部需求梳理，確定了銀行余額自動調撥、資金對賬、月度結賬、納稅申報等20余個財務數字員工應用場景。通過一系列對比和評估，公司最終選擇月度結賬及智能風控兩個場景作為優先改進場景。具體過程包括：
1.目標確認及分析。在數字員工實施過程中，前期業務需求分析是關鍵，它直接影響實施效果。為此，S集團對財務共享中心的業務人員進行了調研，收集了高頻重復業務的工作量、時間投入和痛點。基于這些信息，優先處理了占用人力資源最多的業務需求。
在這一階段中，核心難點主要是如何保證需求方與開發方對業務理解的一致性，即如何將專業的業務描述轉換成程序設計思想和語言。為了盡可能消除雙方的理解偏差，雙方反復溝通和確認，召開需求確認會議，快速組織了前期的需求收集。通過現場調研或訪談交流收集到需求后，從業務場景價值（是否涉及核心業務）、場景頻次及操作時長（一天多次、一次多筆）、規則是否明確、流程是固定還是經常變動、是否屬于行業典型性還是通用性場景等角度考慮，優先選擇業務價值高、操作頻次高、流程固定、規則明確且通用性高的場景進行開發。待開發的場景范圍確認后，從流程步驟數、規則復雜度、技術難點和非常規應用、涉及應用數量、流程的相似性、上線要求等六個維度評估場景開發的工作量和復雜度。
2.關鍵問題識別。經過系統梳理，S集團確認如下關鍵問題：一是財務人員月/季末加班成為常態。二是業務協同效率待提升。三是手工操作風險突出。四是數據集成難題凸顯。
3.優先改進場景選擇。
（1）月度結賬。S集團財務中心每月的關鍵任務之一是完成 200 多家主體的月度結賬工作。這項工作通常基于各主體的月結指令進行，這些指令可能通過郵件、微信等多種方式發出，內容和方式都具有多樣性。業務人員需要登錄ERP系統，在自定義轉賬執行、科目余額表和報表數據中心三個模塊中執行一系列操作。每個主體的月結操作流程至少包含40多個步驟，涉及大量的鼠標和鍵盤操作。特別是在月末月初的結賬高峰期，這一工作量會顯著增加。鑒于此業務場景階段性業務量激增，人工耗時長且規則相對清晰固定，因此優先納入實施計劃。
（2）智能風控。S 集團業務涵蓋電力、燃氣、金融等領域，風控工作貫穿供應商管理、合同管理、資金付款等多個關鍵業務環節，需對供應商經營狀態、合同條款、付款信息等進行全方位監控。執行過程依賴多系統協同。因此，財務人員需耗費大量精力整合內外部多源數據。在風險識別與預警過程中，需依據復雜的財務風險基本面分析評價指標體系對海量數據進行實時分析比對（如供應商資質信息與外部平臺數據、合同價格信息的內外部對比等）。整個流程涉及大量數據處理與復雜規則運算，需及時反饋風險結果，業務高峰期更對系統處理能力和風險防控及時性提出了特別高的要求。
4.財務數字員工工作流程設計。
（1）月結數字員工。月結數字員工工作流程主要是在ERP系統進行損益結轉和報表下載，每次各主體發郵件通知觸發RPA執行報表的結轉、生成和導出，并將生成的報表以郵件附件方式發送給相應業務人員。首先，通過收集各家公司月結需求，生成本次月結日志文件，再登錄ERP系統，根據收集到的需求信息，對各家公司進行“自定義轉賬行”操作，并將“自定義轉賬行”的結果記錄至日志文件。其次，進入“科目余額表”，根據日志文件信息和收集的信息加載“科目余額表”，判斷各家公司各科目的期末余額是否為零，若有一個科目不為零，則將非零科目數據記錄至日志文件相關公司下，待最后通過郵件方式發送給財務人員提醒人工處理；若各科目都為零，則將可生成下載套表情況記錄至日志文件對應公司下。根據日志文件信息，對滿足條件的公司生成套表，并下載至NAS網盤指定路徑下。最后，根據日志文件，發送郵件反饋月結操作結果。月結數字員工的具體功能模塊如圖2所示。
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（2）智能風控數字員工。智能風控數字員工基于RPA、規則引擎等技術，可實現風險識別、預警、處置的全流程自動化處理。該系統與財務共享平臺、ERP系統、主數據平臺等實現深度集成，形成“事前風險監測——事中風險管控——事后協同處置”的閉環管理機制。
在事前階段，智能風控數字員工主要是在供應商或客戶入庫環節，自動調用工商、稅務、征信等多渠道數據，對產業鏈上的供應商或客戶相關潛在風險進行識別，避免與高風險供應商及客戶發生交易活動。例如，借助對供應商的經營歷史、信用記錄進行分析，識別其是否存在經營異常、法律糾紛等風險點。
在事中階段，如圖3所示，智能風控數字員工通過多層級自動化流程實現風險動態管控。首先，業務人員完成單據填寫與提交后，系統基于規則引擎對提單內容進行實時風險掃描，并通過接口異步獲取外部風險數據。其次，數字員工依托智能審核模塊同步解析風險信息，若風險接口返回超時或異常，系統將自動觸發異步控制機制退出高風險單據處理流程。對于完成風險識別的單據，系統推送至待審批界面并標注風險等級，審批人員可通過列表頁面的風險警示標識及詳情頁（風險類型、影響維度及關聯數據）的深度分析進行決策判定。若系統判定無風險則執行常規審批流程；若存在風險則依據預設策略啟動阻斷、復核或人工干預程序，確保風險管控貫穿業務執行全鏈路，實現事中環節的精準化、智能化風控閉環。
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在事后階段，智能風控數字員工基于RPA技術自動歸集財務共享平臺、ERP系統及外部市場數據，并基于預設的財務風險基本面評價模型，從償債能力（資產負債率、流動比率）、經營效率（資產周轉率、存貨周轉天數）、盈利能力（ROE、銷售凈利率）及成長能力（營收增長率、凈利潤增長率）四個維度，對各級法人主體開展季度/年度全景式風險評估。識別指標偏離閾值（行業均值、國資監管標準或企業歷史基線）幅度及持續性的，自動標注高/中/低三檔風險等級。
（四）財務數字員工開發
在開發階段，需要對接的系統有ERP系統、郵件系統、Office工具等，涉及系統登錄、拖拉拽等操作，廠商需派駐經驗豐富的項目經理和開發顧問。同時，S集團IT部門為廠商提供技術支持和系統權限的開放，確保財務數字員工能正常、安全運行。在開發過程中，通過對流程重復度、標準化率、復雜度的分析評估，篩選出通用操作流程，進行模塊化封裝和持續優化代碼模塊，建立S集團自己的代碼庫，大幅提升了數字員工的快速應用能力，確保了項目快速且高質量實施交付。
（五）上線前測試及驗收
為保障生產系統業務穩定性，除生產環境之外，分別部署開發環境、系統集成測試（SIT）環境、用戶驗收測試（UAT）環境。各環境的功能如表1所示。為了確保財務數字員工的執行結果與預期的結果一致，S集團與廠商一起做了大量測試驗證。產品層面，在UAT和SIT環境中，對RPA服務器、設計器、機器人等軟件產品，分別進行功能測試、可靠性測試，確保RPA上線之前產品的數據安全及穩定性達到集團要求。數據和信息安全層面，對OAuth2.0統一認證框架進行用戶登錄登出校驗、用戶權限控制、系統變更及業務記錄形成日志并可用于審計等進行測試和驗證，確保產品層面的安全合規。流程開發設計層面，對于前期未考慮到的流程細節，亦可進行調整和變動，從而進一步完善、優化流程方案。
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（六）財務數字員工試運行、運維及管理
在財務數字員工上線后的試運行階段，S集團業務人員和項目實施人員每日監測其整體運行情況，關注有無流程穩定性及流程設置不合理問題并逐一解決，從而達到正式上線的要求。運維階段，通過財務數字員工可視化管理中臺實現資源的統籌管控和治理（對任務分配、排班控制和運行狀況的統一監控、分析、評估以及全流程風險管控），可降低運營風險，提升資源利用率，同時通過制定《財務數字員工管理辦法》，建立權責邊界劃分機制、規范運行操作標準、完善風險防控體系，搭建起財務數字員工全生命周期管理標準化框架。
三、建設成效
月結財務數字員工上線后顯著提升了集團財務運營效能：一是通過自動化執行自定義轉賬、科目余額核對及報表生成等核心月結流程，將多核算主體、跨月度財務處理的結賬時長由100小時壓縮至20～22小時，綜合效率提升約5倍，有效緩解了財務共享中心的工作負荷。二是通過實時監控RPA任務進度與執行預測功能，業務人員可精準預判流程完成節點，實現從重點客戶優先處理到全量客戶覆蓋的服務升級，客戶平均等待時間顯著下降。
智能風控數字員工上線后顯著提升了集團風險防控的精準性與響應效率：一是通過自動化執行供應商資質核驗、合同條款比對及資金支付合規性校驗等核心風控流程，將跨業務條線的風險審核時長縮短的同時大幅降低了違規操作風險。二是在復雜市場環境下構建動態風險預警機制，依托實時數據抓取與智能規則引擎，實現了供應鏈、合同履約等場景中高風險事件的秒級攔截與預警。
四、經驗總結
在財務數字員工建設過程中，S集團面臨多維度挑戰，通過實踐探索可總結出以下核心經驗：
一是組織變革——人機協同模式重構。財務數字員工上線后，財務共享中心出現崗位職責重構挑戰。S集團采取漸進式變革策略：首先，開發相關技能培訓體系，使大多數員工快速掌握RPA監控、數據分析等新技能。其次，組織開展新興技術的應用競賽，激發員工創新熱情并沉淀最佳實踐案例。
二是技術實施——復雜系統集成與穩定性維護。S集團各業務板塊使用的ERP系統存在顯著異構性，如電力板塊采用SAP系統、燃氣板塊使用NC系統，數據接口協議差異導致跨系統集成復雜度高。為解決這一問題，項目組通過三階段策略推進技術落地：首先，構建包含RPA、API和中間件的混合集成架構，針對老舊系統開發定制化數據橋接模塊。其次，建立分級測試機制，在開發、SIT、UAT三層環境中完成千余次流程驗證，確保異構系統間數據傳輸的準確率。最后，在硬件條件允許的前提下，引入雙機熱備與自動故障轉移機制，保障運行穩定性。
三是流程適配——標準與非標場景的差異化處理。在自動化推進過程中，S集團識別出部分業務流程存在規則模糊、判斷依賴經驗等非標準化特征。對此采取分層處理策略：針對標準化場景（如銀企對賬、三單匹配），基于RPA實現端到端自動化，通過規則引擎固化業務邏輯；針對非標場景（如跨系統異常處理），利用自然語言處理（NLP）解析非結構化指令，結合歷史決策數據訓練風險預判模型，實現非標場景的智能化處理。
基于經驗總結，S集團形成三點核心認知：其一，財務數字員工的體系化應用本質是“組織——技術——流程”的三維重構，需建立系統化實施框架。其二，財務數字員工價值釋放取決于業務場景的深度挖掘，應建立“試點——推廣——優化”的螺旋式上升模式。其三，持續運營能力比短期技術突破更具戰略意義，需構建包含治理體系、人才梯隊、創新機制的可持續發展生態。
主要參考文獻：
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