本文为上海财经大学教授、安徽财经大学学术副校长何贤杰出席“会计科技Acctech应对不确定性挑战”高峰论坛时的演讲内容整理。何贤杰详细介绍了机器人任务挖掘与智能超级自动化技术的发展背景、关键技术和应用场景。
从本质来说，会计是非常适合智能化、自动化的。会计是典型的数据科学。会计的作用就是把经济活动转化为会计语言，把非结构化的信息依照会计准则进行转换。但目前总体来说在自动化会计领域的应用还是较少。因为会计也是一项对准确性、对容错度要求非常高的工作，基本不能出错。在这个大前提下，自动化的实现需要和机器人任务挖掘相结合，需要先把任务进行挖掘、进行分解，明确哪些环节是适合自动化的。
自动化的发展历程可以分成三个阶段，第一个阶段是传统RPA机器人，以“模拟人”的方式进行业务操作，处理重复的、规则固定的、烦琐的流程作业，现在已经非常普遍。第二个阶段是RPA+AI阶段，扩大自动执行任务的范围，让RPA替代更多人的工作，满足更复杂的业务流程场景，但自动化元素相对来说不多。第三阶段是非常前沿的技术超级自动化，以 RPA 为基础，集成了AI、iBPMS、LCAP以及其他类型的决策、流程和任务自动化工具等。
超级自动化（Hyperautomation）一词是由Gartner在《2020年十大战略技术趋势》中提出的技术概念。超级自动化是未来会计的趋势。在未来的五年内将迅速增长，预计达到临界点。超级自动化一方面是许多技术工具的组合，包括OCR、数据读取以及人工智能语音识别。另一方面是自动化步骤的组合，包括发现、分析、设计、自动化、测量、监测等。
2021年，超级自动化的定位更加细化，超级自动化作为韧性交付的一部分，保障了企业服务交付的灵活性。超级自动化是组织实现数字化卓越运营和运营弹性的关键，所有可以且应该实现自动化的东西都将会实现自动化。
2022年超级自动化的概念更加具体，强调以业务驱动，可识别、审查和自动执行尽可能多的业务和IT流程。同时对其中运用的技术也进行了明确，包括机器人流程自动化（RPA）、低代码平台和流程挖掘工具。
根据Gartner的方法论，超级自动化的建设内容分为四个层面：任务自动化解决一个人的操作自动化问题，将可自动化运行的任务和脚本通过工具进行自动化执行，从而提升个人的工作效率。流程自动化解决部门内部或者一个职能内部的流程管理问题，可以提升职能内部工作任务的流转效率，减少流程债务。跨应用自动化打通各个孤立的应用系统和部门协同流程，打破各种部门墙与业务墙，协调和融合不同职能团队，提高服务弹性和应对市场变化的快速适用性。重塑业务运营全面整合企业数字化资产和业务服务流程，提供创新业务和快速改造现有流程以适应市场竞争的变化。
超级自动化关键技术方面，一是利用RPA、iBPMS、PM等关键技术衔接复杂业务场景。RPA是超级自动化的技术基础，其他智能创新技术皆围绕RPA展开或扩大其边界能力将自动化价值发挥到极致，使得企业在应用自动化时像工厂机器人那样实现大规模应用，创造更高的商业价值。iBPMS（智能业务流程管理套件）以BPM（业务流程管理）为基础，融合人工智能、流程自动化、活动监控组件、中间件等相关技术或工具，是BPM软件的集成与智能化延伸，帮助企业规划和自动化其复杂的业务流程。iBPMS主要能力有建模、执行、管理、协同、一体化、监控、优化等，在基础能力上与RPA形成了良好的互补关系，可帮助用户更加敏捷地管理超级自动化相关能力。流程挖掘（PM）核心原理是从现代信息系统的事件日志中获得数据和提取知识，发现、监测和改进实际流程。基于业务数据对流程进行多维分析，发掘高价值信息，并揭露和降低潜在的风险或隐患，智能追踪、监控自动化业务流程，明确优化方向，填补自动化流程断点，持续改进自动化流程。
二是采用LCAP降低技术应用门槛LCAP即低代码应用平台，是指一种通过零代码或者最小化手工代码量快速设计和生成应用的平台。通过可视化的开发界面，通过模块化、拖拽式、图形化、模板化等功能，以最小的代码量快速实现业务需求，降低IT成本，提高交付效率。LCAP变革开发应用方式，可用于实现任务、端到端流程和复杂工作流程的自动化，是超级自动化的常用工具，并使得超级自动化具有普惠化的自动化能力。
三是借助云数智技术拓宽能力边界。人工智能加速手脑协同，为超级自动化实现感知认知能力。大数据分析提升超级自动化服务的精度、速度和广度。云计算技术革新超级自动化的开发、部署、使用方式。随着用户自动化需求的深入，将不断融入更多的智能创新技术。
通过引入超级自动化技术，可以实现财务审核、报表、报销等全流程自动化管理。但目前在财务领域的总体应用还是比较初步，集中在票据审核、费用报销、财务管理和合同管理方面。
例如帮助组织通过票据扫描、验证真伪、信息查验、系统录入等操作自动完成票据信息批量采集和录入工作；
自动审核报销单，提取发票图像中的字段信息，并自动生成审批意见；
采用内嵌财务准则模板和财报勾稽逻辑等方式，解析各类文本中的指标信息，完成财务报告撰写；
自动实现合同关键字段录入、规范性检查、合同对比差异点标注以及合同归档。
金融业的应用场景方面，超级自动化技术能够在三个方面助力银行业数智转型和业务创新：一是打通银行内部系统和流程，解决传统银行业遗留系统繁多且割裂、后台流程复杂且交叉、需要大量人工对数据和系统进行协调的问题。二是减少人员参与各类账务处理。既能减少人为操作失误率，提升账务精度，提升银行信誉。三是统一处理银行账单和数据，将非结构数据结构化并统一对数据进行清理、整理和处理，最终自动形成账单报表。
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