資產負債表RPA實現每旬報表導出與數據處理自動化
資產負債表，作為企業財務報告的核心組成部分，為企業管理者和外部利益相關者提供了關于企業財務狀況的清晰視圖。它不僅揭示了企業當前的經濟實力與資產結構，還預示著未來的財務趨勢與潛在風險。隨著人工智能、大數據等技術的不斷發展，RPA 行業與財務領域相結合，實現了資產負債表數據處理自動化及報表自動導出。本文將以達觀RPA為例，分享相關經驗。
- 傳統方式：數據收集主要依靠人工從各個業務部門、財務系統或相關憑證中獲取信息，然后手動錄入到財務報表系統或電子表格中。這種方式效率低下，容易出現人為錯誤，會計人員需要花費大量的時間和精力，可能導致報表編制的周期較長。
- RPA：達觀RPA 機器人可以自動從企業的各種信息系統（如 ERP 系統、財務軟件、數據庫等）中提取相關數據，并按照預設的規則和格式進行錄入。大大提高了數據收集和錄入的效率和準確性，能夠快速處理大量的數據，減少人工操作帶來的錯誤風險。同時，達觀RPA 可以實現7*24H不間斷工作，不受時間和人為因素的限制，能夠及時獲取最新的數據，提高了報表的時效性。
- 傳統方式：會計人員需要根據會計準則和財務制度，手動對收集到的數據進行分類、匯總和計算。這個過程較為繁瑣，容易出現計算錯誤，而且對于一些需要跨多個報表或時間段進行分析和比較的數據處理，人工操作的難度較大。
- RPA：達觀RPA 機器人可以按照預設的算法和公式，自動對數據進行處理和計算。例如，根據不同資產和負債項目的分類標準，自動將數據進行分類匯總，并計算出各項指標的數值。同時，達觀RPA 還可以對數據進行自動核對和驗證，確保數據的準確性和一致性。
- 傳統方式：會計人員在完成數據處理和計算后，需要手動將數據填寫到資產負債表的模板中，然后進行格式調整和排版，最終生成紙質或電子版本的報表。報表編制的過程較為耗時，而且格式調整和排版工作可能會影響報表的美觀度和易讀性。此外，人工編制的報表可能存在格式不一致、數據遺漏等問題
- RPA：達觀RPA 機器人可以根據預設的報表模板和格式要求，自動將處理后的數據填充到資產負債表中，并生成標準化的報表。同時，達觀RPA 可以根據使用者的需求，自動生成不同格式（如 Excel、PDF 等）和不同詳細程度的報表，并通過電子郵件、系統接口等方式自動發送給相關人員。
- 傳統方式：審計人員需要對資產負債表中的數據進行逐筆核對和審查，以確保數據的真實性、準確性和合規性。這個過程主要依靠人工抽樣和檢查，審計人員需要查看相關的憑證、合同、報表等文件，以驗證數據的來源和計算過程。
- RPA：達觀RPA 機器人可以對資產負債表的數據進行自動審計和監控，根據預設的審計規則和風險指標，對數據進行實時監測和分析。例如，達觀RPA 可以對資產負債表中的異常數據、大額交易、頻繁變動的項目等進行自動預警和提示，方便審計人員及時發現問題并進行處理。提高了審計的效率和準確性，能夠及時發現數據中的異常和風險，加強了企業的內部控制和合規性管理。同時，達觀RPA 可以生成詳細的審計報告和日志，記錄審計的過程和結果，提高了審計的透明度和可追溯性。
達觀RPA機器人融合了自然語言處理（NLP）、光學字符識別（OCR）、知識圖譜、大模型等先進AI技術。高度適配財務工作中規則性強、重復性高、工作量大的業務。其能精準識別并處理各類票據、財報等圖文信息，實現發票驗真、信息提取等功能；支持交互式執行，關鍵業務可人工二次校驗，隨時干預結果確保準確；任務調度靈活，可多任務交叉并行；能提供全方位財務流程自動化，覆蓋費用報銷、銀企對賬、稅務申報、總賬管理等多個環節。可有效降低財務工作的成本、提高效率、減少差錯，助力企業財務數字化轉型。
某大型企業擁有復雜的財務系統和海量業務數據，傳統編制資產負債表方式效率低且易出錯。達觀 RPA 首先自動從企業的 ERP 系統、財務數據庫以及多個業務平臺中采集數據，涵蓋資產購置信息、負債詳情等。例如，準確獲取了分散在不同子公司賬目中的固定資產價值數據。在數據處理環節，RPA 依據預設規則對資產和負債進行分類匯總，流動資產、非流動資產以及流動負債、非流動負債等項目迅速整理完成。而且自動計算如資產負債率等關鍵財務指標，原本需要數天完成的資產負債表編制工作，現在只需數小時。同時，數據準確性大幅提升，有效助力企業管理者依據精準的資產負債信息及時做出戰略決策和財務規則。
達觀數據作為RPA+AI領域的頭部企業，不僅為財務領域提供解決方案，在其他眾多領域，比如政務辦公領域，能夠協助政府部門自動化處理公文流轉、行政審批等流程，提高政務服務的效率和質量；在金融行業，可以助力銀行、證券等機構完成客戶信息審核、信貸風險評估、交易清算等關鍵業務，保障金融業務的快速與安全開展；在制造業中，可用于優化供應鏈管理、生產計劃安排、質量控制等環節，促進生產效率的提升和成本的降低。達觀數據以其廣泛而深入的應用，持續為各行各業的數字化轉型和發展注入強大動力。
