外观
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央国企财务流程智能执行
让AI完成费用科目判断与信息关联，配合自动化执行录入集团系统，财务人员只处理风险与异常事项。
能力亮点： 财务流程自动化
行业： 财务与金融 适合参考的团队： 央国企、科研院所、财务共享与报销管理团队
这是一家央企科研机构，财务规则多、科目层级深。员工报销一张发票，财务要判断费用性质、挂哪个项目，还要调出差申请、审批记录、所属部门——这些信息散在不同流程里。更刺眼的是错配：一群本该埋头科研的博士，被报销流程耗掉了大量时间。
原来的业务问题
过去这套流程全靠人工运转：财务人员凭专业经验判断费用该记哪个科目、关联哪些审批信息；判断完，还要打开集团网站创建单据，一行一行填写、提交。一笔业务吃掉两段时间——判断时间和执行时间。业务量小时没问题，量一上来就扛不住：业务量翻倍就要加一倍的财务人，这条路走不通。
真正耗时间的还不是录表，是填表之前那段判断。员工报销一张发票，财务要弄清它是差旅费还是招待费、该记在哪个项目下，再去找出差申请、审批意见、部门归属——每一步都是人工在不同流程里翻找。科研人员同样被困在流程里：报销本不是他们的主业，却占掉他们整块的时间。
项目怎样推进
实施团队的习惯是直接进财务现场陪跑——业务人员做了十几年，很多判断已成下意识动作，指望他们写一份完整的需求文档不现实。跟着财务把一笔业务从头到尾拆开之后，方案的第一步定为“破冰项目”：挑离业务最近、最痛、ROI最容易看见的场景先做，让业务部门先尝到红利，再谈更大的投入。
以员工报销为例：员工在钉钉里对机器人说“我要报销”，把发票发过去，后面的交给AI——识别发票，自动关联出差申请、审批意见、部门与项目信息，再结合财务规则判断科目归属。财务是严肃业务，方案里设计了多角色互核的监督机制：一个AI执行判断，一个监督，一个识别风险；判断确定的直接往下走，仍存不确定性的进入风险队列，由相关人员重点关注。
判断之后还需要“手”：RPA机器人自动打开浏览器、进入集团系统、创建单据、填入信息并提交，整套流程拆成信息获取→AI判断→监督→风险识别→RPA执行。推进中两个现实问题被逐一拆解：央国企数据敏感，财务数据不能进公共模型，需数据不出域的私有化部署与算力底座；基础设施投入达两三百万元量级，但顺序不能反——先用小场景证明价值，再推动基础设施投入，否则对方第一个问题就是“我还没看到AI能带来什么”。
工具与系统
案例提及：钉钉、阿里云。这些名称包含既有业务系统及技术选型，具体角色以案例叙述为准。
做成了什么
最直观的变化是时间：过去处理这些财务场景要半个月甚至一个月，AI加RPA把完整流程跑下来，一两天就能完成；项目最终落地了10个AI相关应用场景，覆盖财务的不同环节。科研人员的操作被压缩到极短一步——在钉钉里把发票给机器人，信息关联、规则判断、系统录入全部进了后台；财务人员只处理风险和异常。对企业来说，这不止省了几个人工：一套依赖个人经验和重复操作的流程，正在变成可以持续运行的业务能力，后续场景还在继续铺开。
| 指标 | 项目结果 |
|---|---|
| 流程处理耗时 | 从半个月至一个月缩短至一两天 |
| 落地场景 | 落地10个财务AI应用场景 |
披露范围： 按项目披露的试点与实施进展整理。结果由项目方在该项目范围内披露；不代表其他企业采用相同方法即可达到同样效果。
对同类企业的启发
报销需人工比对出差申请、部门与项目信息后判断科目，再逐行录入集团系统；科研人员被大量重复流程占据时间，业务量增长后人力无法线性扩张。
财务为严肃业务，判断与执行结果须人工复核兜底；央国企数据敏感，需私有化部署与数据不出域；首个场景宜小步验证价值，再推进基础设施投入。
如评估同类项目，可以先核对：
- 科目判断结果经财务人员逐笔复核
- 不确定业务自动进入风险关注队列
- 集团系统录入结果与人工一致可追溯
以上为同类业务的实施建议，需结合实际数据、系统条件和产品授权验证。