この記事は、上海財経大学教授で安徽財経大学学術副学長の何賢傑氏が「会計技術Acctechが不確実性の課題に対処」サミットフォーラムに出席した際の講演の要約です。He Xianjie 氏は、ロボット タスク マイニングとインテリジェント スーパー オートメーション テクノロジの開発背景、主要なテクノロジ、およびアプリケーション シナリオを詳細に紹介しました。
本質的に、会計はインテリジェンスと自動化に非常に適しています。会計は典型的なデータサイエンスです。会計の役割は、経済活動を会計言語に変換し、非構造化情報を会計基準に従って変換することです。しかし、一般的に言えば、自動会計の分野での応用例はまだ少ない。経理は非常に高い精度とミス許容度が求められる仕事でもあるため、基本的にミスはあり得ません。この前提のもと、自動化の実現にはロボットのタスクマイニングを組み合わせる必要があり、まずタスクをマイニングして分解し、どのリンクが自動化に適しているかを明確にする必要があります。
自動化の開発プロセスは 3 つの段階に分けることができ、第 1 段階は従来の RPA ロボットであり、「人間を模倣した」方法で業務を実行し、反復的で固定ルールの煩雑なプロセス操作を処理します。 。第 2 段階は RPA+AI 段階で、自動タスクの範囲が拡大し、より多くの人々の作業を RPA で代替し、より複雑なビジネス プロセス シナリオに対応できるようになりますが、自動化要素は比較的少数です。第 3 段階は、AI、iBPMS、LCAP、その他のタイプの意思決定、プロセス、およびタスクの自動化ツールを統合した、RPA に基づく非常に最先端のテクノロジーのスーパーオートメーションです。
ハイパーオートメーションという用語は、Gartner が「2020 年の戦略的テクノロジー トレンド トップ 10」で提案した技術概念です。ハイパーオートメーションは会計の未来です。今後 5 年間で急速に成長し、転換点に達すると予想されます。一方で、ハイパーオートメーションは、OCR、データ読み取り、人工知能音声認識などの多くの技術ツールを組み合わせたものです。一方、検出、分析、設計、自動化、測定、監視などの自動化ステップの組み合わせです。
2021 年には、ハイパーオートメーションの位置付けがより詳細になり、復元力のある配信の一環として、ハイパーオートメーションによりエンタープライズ サービス配信の柔軟性が確保されます。ハイパーオートメーションは、組織がデジタル オペレーショナル エクセレンスと運用回復力を達成するための鍵であり、自動化できるもの、自動化されるべきものはすべて自動化されます。
2022 年のハイパーオートメーションの概念はより具体的となり、ビジネス主導であること、可能な限り多くのビジネス プロセスと IT プロセスを特定、見直し、自動化することが強調されます。同時に、ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）、ローコード・プラットフォーム、プロセス・マイニング・ツールなど、使用されるテクノロジーも明確になります。
Gartner の方法論によると、ハイパーオートメーションの構築内容は 4 つのレベルに分かれています。タスクの自動化は個人の運用自動化の問題を解決し、ツールを通じて自動的に実行できるタスクやスクリプトを自動化して個人の作業効率を向上させます。プロセスの自動化は、部門内または機能内のプロセス管理の問題を解決し、機能内の作業タスクのフロー効率を向上させ、プロセスの負債を削減します。クロスアプリケーションの自動化は、分離されたアプリケーション システムと部門のコラボレーション プロセスを開放し、さまざまな部門の壁やビジネスの壁を打ち破り、さまざまな機能チームを調整および統合し、市場の変化に応じてサービスの柔軟性と迅速な適用性を向上させます。ビジネス運営の再構築により、企業のデジタル資産とビジネス サービス プロセスが完全に統合され、革新的なサービスが提供され、市場競争の変化に適応するために既存のプロセスが迅速に変革されます。
超自動化のキーテクノロジーとしては、まずRPA、iBPMS、PMなどのキーテクノロジーを活用して複雑なビジネスシナリオを連携させることです。RPA はスーパー オートメーションの技術基盤であり、他のインテリジェント イノベーション テクノロジは RPA を中心に展開するか、その境界機能を拡張して自動化の価値を最大化し、企業が工場ロボットなどの自動化の応用において大規模なアプリケーションを実現し、より高いビジネス価値を生み出すことを可能にします。iBPMS (Intelligent Business Process Management Suite) は、BPM (ビジネス プロセス管理) に基づいており、人工知能、プロセス オートメーション、アクティビティ監視コンポーネント、ミドルウェア、およびその他の関連テクノロジまたはツールを統合しており、企業を支援する BPM ソフトウェアの統合されたインテリジェントな拡張機能です。複雑なビジネスプロセスを計画し、自動化します。iBPMS の主な機能には、モデリング、実行、管理、コラボレーション、統合、監視、最適化などが含まれます。基本機能の点で RPA と良好な補完関係を形成しており、ユーザーがスーパーオートメーション関連の機能をより機敏に管理できるように支援します。 。プロセス マイニング (PM) の中心原理は、最新の情報システムのイベント ログからデータを取得し、知識を抽出して、実際のプロセスを発見、監視、改善することです。ビジネスデータに基づくプロセスの多次元分析、高価値情報のマイニング、潜在的なリスクまたは隠れた危険の露出と軽減、自動化されたビジネスプロセスのインテリジェントな追跡と監視、明確な最適化の方向性、自動化されたプロセスのブレークポイントの充填、および継続的な改善自動化されたプロセスの。
2 つ目は、LCAP を使用してテクノロジ アプリケーションのしきい値を下げることです。LCAP はローコード アプリケーション プラットフォームであり、ゼロ コードまたは最小限の手動コードでアプリケーションを迅速に設計および生成するプラットフォームを指します。ビジュアルな開発インターフェースとモジュール化、ドラッグアンドドロップ、グラフィックス、テンプレートなどの機能により、ビジネスニーズを最小限のコードで迅速に実現し、ITコストの削減と配信効率の向上を実現します。LCAP は、開発およびアプリケーションの方法に革命をもたらし、タスク、エンドツーエンドのプロセス、および複雑なワークフローを自動化するために使用できます。これはハイパーオートメーションの一般的なツールであり、ハイパーオートメーションが包括的な自動化機能を持つことが可能になります。
3 つ目は、クラウド デジタル インテリジェンス テクノロジを使用して機能の境界を広げることです。人工知能は手と脳のコラボレーションを加速し、超自動化のための知覚および認知機能を実現します。ビッグデータ分析により、超自動化サービスの精度、速度、幅が向上します。クラウド コンピューティング テクノロジーは、ハイパーオートメーションの開発、導入、使用に革命をもたらします。ユーザーの自動化ニーズが深まるにつれて、よりインテリジェントな革新的テクノロジーが統合され続けます。
超自動化技術の導入により、財務審査、報告、償還などの全工程自動管理を実現します。ただし、現在の金融分野における全体的なアプリケーションはまだ比較的予備的なものであり、請求書のレビュー、経費精算、財務管理、契約管理に重点を置いています。
たとえば、組織が請求書スキャン、真正性検証、情報検証、システム入力、その他の操作を通じて請求書情報のバッチ収集と入力を自動的に完了するのに役立ちます。
償還フォームを自動的にレビューし、請求書の画像からフィールド情報を抽出し、承認意見を自動的に生成します。
埋め込まれた財務標準テンプレートと財務レポートのレポート ロジックを使用して、さまざまなテキスト内の指標情報を分析し、財務レポートの作成を完了します。
契約キーフィールドの入力、規範検査、契約の比較と相違点の注釈、および契約のアーカイブを自動的に実装します。
金融業界におけるアプリケーション シナリオの観点から見ると、スーパー オートメーション テクノロジは、次の 3 つの側面で銀行業界のデジタル インテリジェンス変革とビジネス イノベーションに役立ちます。 まず、銀行の内部システムとプロセスをオープンにし、多くの問題を解決します。従来の銀行業界の断片化されたレガシー システム、複雑で横断的なバックグラウンド プロセス、データとシステムの手動調整を大量に必要とする問題。2 つ目は、さまざまな会計処理への人員の参加を減らすことです。これにより、人的操作ミスの発生率が減り、会計の正確性が向上し、銀行の評判が高まるだけではありません。3 つ目は、銀行請求書とデータを統一的に処理し、非構造化データを構造化し、データを均一にクリーンアップ、整理、処理し、最後に請求書レポートを自動的に作成することです。
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