李偉鴻　姚曉林　張蕊琦

摘要：隨著大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能等科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，財務(wù)共享管理模式在提高企業(yè)財務(wù)管理能力方面取得了突破性進展。伴隨著技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)在所形成的財務(wù)共享體系已經(jīng)能夠為財務(wù)相關(guān)的工作人員提供基本的服務(wù)功能，提高公司的管理能力，為公司做出正確的決策提供保障，但經(jīng)過調(diào)查顯示，仍有許多使用此模式的人員認(rèn)為財務(wù)共享中心的管理流程復(fù)雜，相對于機器服務(wù)，他們?nèi)哉J(rèn)為人工較為便捷，由此將公司財務(wù)人員從財務(wù)會計領(lǐng)域向管理會計領(lǐng)域是刻不容緩的，同時降低人工成本，提高工作效率仍然是公司財務(wù)共享中心的長遠(yuǎn)發(fā)展目標(biāo)，

關(guān)鍵詞：財務(wù)共享;機器人流程自動化;應(yīng)收賬款管理;K-Means聚類算法

一、引言

2020年，疫情給許多企業(yè)帶來了巨大的壓力和影響，也相應(yīng)地影響了企業(yè)的財務(wù)管理;隨著疫情的發(fā)展，財務(wù)共享中心的升級成為必然;對會計人員提出了更高的要求，特別是迫切需要解決企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的集團型財務(wù)共享中心。從財務(wù)共享中心的數(shù)字化轉(zhuǎn)型來看，RPA占據(jù)著關(guān)鍵位置。

本文的理論意義在于將大數(shù)據(jù)算法和機器人流程自動化等技術(shù)應(yīng)用于財務(wù)共享中心應(yīng)收賬款管理的優(yōu)化與實施中，不僅可以豐富財務(wù)共享中心結(jié)合功能需求分析進行評估和優(yōu)化等方面的理論研究內(nèi)容，并促進企業(yè)財務(wù)共享中心基于大數(shù)據(jù)和RPA的理論探索和發(fā)展。

二、RPA與財務(wù)共享中心

（一）RPA機器人流程自動化

對于RPA（Robotic Process Automation，機器人流程自動化）的定義，不同的領(lǐng)域和行業(yè)有許多不同的表達方式。Gartner這樣定義RPA：機器人流程自動化是識別用戶界面和執(zhí)行工作流程的功能結(jié)合體，不僅可以模仿人工操作計算機的過程，而且可以使用模擬的鼠標(biāo)赫爾鍵盤來驅(qū)動和運行應(yīng)用程序系統(tǒng)。

總的來講，機器人流程自動化是一種敏捷、高效且具有成本效益的數(shù)字授權(quán)技術(shù)，本質(zhì)上來講，它使用機器人作為虛擬勞動力來學(xué)習(xí)和模仿人類處理任務(wù)的人工步驟，并替代人工來執(zhí)行大規(guī)模、重復(fù)性強的機械性操作，高效實現(xiàn)業(yè)務(wù)流程的自動化便捷化。

（二）財務(wù)共享中心

在初始的財務(wù)共享服務(wù)模式下，財務(wù)共享中心承擔(dān)了一部分日常、通用、重復(fù)、標(biāo)準(zhǔn)化的業(yè)務(wù)。隨著財務(wù)共享中心和數(shù)字技術(shù)的進一步發(fā)展，業(yè)務(wù)處理效率越來越高。除了日常的會計處理和財務(wù)月結(jié)工作，共享中心還是一個大型的數(shù)據(jù)中心，它發(fā)布各個級別的業(yè)務(wù)運營和管理所需的財務(wù)分析報告，以幫助企業(yè)提高決策的效率和準(zhǔn)確性。

財務(wù)共享中心的建設(shè)是集團化企業(yè)在財政數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的核心訴求之一。

財務(wù)共享服務(wù)是涵蓋應(yīng)收、應(yīng)付、費用、稅務(wù)、資產(chǎn)、核算、成本、資金、審計等服務(wù)的全業(yè)務(wù)共享服務(wù)，企業(yè)做好應(yīng)收應(yīng)付管理是實現(xiàn)業(yè)財一體化以及構(gòu)建財務(wù)共享服務(wù)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。

（三）大數(shù)據(jù)算法

1. K-Means聚類算法

在機器學(xué)習(xí)中，無監(jiān)督學(xué)習(xí)一直是人們前進的方向，而聚類算法是揭示數(shù)據(jù)和隱藏知識結(jié)構(gòu)的有效方法。K-Means是無監(jiān)督學(xué)習(xí)的杰出代表和最常用的聚類算法之一。它的優(yōu)點是快速，在代碼中易于理解和實現(xiàn)，因此已被廣泛應(yīng)用。

2. BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

1986年由Rumelhart和McCelland領(lǐng)導(dǎo)的一組科學(xué)家提出的BP（Back Propagation）網(wǎng)絡(luò)是多層反饋網(wǎng)絡(luò)，是應(yīng)用最廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型之一。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由多種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層構(gòu)成，每一層由許多單元組成。“信號向前傳播，而誤差向后傳播”是其主要特征。

三、M企業(yè)應(yīng)收賬款管理現(xiàn)狀描述及需求分析

（一）M企業(yè)概況

M企業(yè)成立于2002年，是全球領(lǐng)先的優(yōu)質(zhì)生活解決方案服務(wù)提供商，經(jīng)過多年的快速發(fā)展，其產(chǎn)品涵蓋熱水器，電視機，空調(diào)，冰箱冰柜，廚房用具，智能家電和個性化新商品幾大類。業(yè)務(wù)范圍覆蓋全國許多省市。

（二）M企業(yè)應(yīng)收業(yè)務(wù)流程現(xiàn)狀

M企業(yè)財務(wù)共享中心應(yīng)收業(yè)務(wù)流程如圖4所示，包含“銷售合同/訂單”，“開具發(fā)票”，“銷售出庫”，“賬款管理”，“收款”，“核銷和“記賬”這七個步驟。當(dāng)M企業(yè)子公司有業(yè)務(wù)往來時，首先應(yīng)由財務(wù)部門在企業(yè)規(guī)定的會計周期內(nèi)向客戶發(fā)起結(jié)算申請，客戶不但要將貨款匯入M企業(yè)制定賬戶中，還要將銀行回款單寄回子公司的財務(wù)部門，因為要將銀行匯款單通過影像系統(tǒng)傳送給資金結(jié)算中心，所以子公司向資金結(jié)算中心發(fā)起結(jié)算申請要在收到回款單后進行，經(jīng)過審核人員對銀行交易記錄，銀行賬戶信息進行驗證之后，F(xiàn)SSC總賬核算才可以進行開具專票，估算入賬和債券確認(rèn)等工作，在子公司財務(wù)部和FSSC都確認(rèn)無誤后交由總賬核算進行收款核對，賬齡分析以及最終的檔案歸檔。

（三）M企業(yè)應(yīng)收業(yè)務(wù)問題描述

1.應(yīng)收賬款占應(yīng)收款項總額比例較大。

2.應(yīng)收賬款賒銷相關(guān)制度不夠完善。

3.系統(tǒng)為實現(xiàn)高度集成，發(fā)票開具效率低。

4.企業(yè)內(nèi)部信息溝通不暢，財務(wù)監(jiān)督職能不足。

（四）應(yīng)收賬款管理問題解決方案

1. 提高應(yīng)收賬款規(guī)避風(fēng)險的能力

M企業(yè)目前面臨的主要風(fēng)險有外部因素-客戶信用風(fēng)險以及內(nèi)部因素-系統(tǒng)結(jié)算風(fēng)險。在涉及客戶信用相關(guān)方面，M企業(yè)應(yīng)該提前對客戶進行信用等級評估，評估內(nèi)容可以大致包含“信用，能力，需求以及賬戶是否安全”等多個方面，同時利用CRM系統(tǒng)對客戶的信用水平做出評分，謹(jǐn)慎選擇客戶可以更快更有效規(guī)避風(fēng)險。

2. 跨系統(tǒng)自動取數(shù)

由于原始數(shù)據(jù)大多數(shù)由手工填制以及少量電子單據(jù)所構(gòu)成，在系統(tǒng)核算時無法自動取數(shù)，使核算流程復(fù)雜，現(xiàn)在通過電子掃描的方式將原始票據(jù)轉(zhuǎn)換為電子數(shù)據(jù)與圖像的形式儲存在系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫中，并且按照規(guī)格進行分類與整理，便可以與其他核算系統(tǒng)傳輸數(shù)據(jù)與單據(jù)憑證，二者相輔相成，協(xié)同運行。與此同時，如果熟練運用RPA技術(shù)與大數(shù)據(jù)技術(shù)，便可以將原始數(shù)據(jù)中的會計信息更好地分類儲存在系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫中，實現(xiàn)系統(tǒng)之間的相互協(xié)作。

3. 賬務(wù)周期自動反饋上傳

由于財務(wù)共享中心的財務(wù)人員無法響應(yīng)子公司業(yè)務(wù)人員，在RPA技術(shù)下，財務(wù)人員無需郵寄應(yīng)收賬款統(tǒng)計單或與客戶面對面交付，而是在已經(jīng)設(shè)定好程序的系統(tǒng)中，逐一設(shè)置好規(guī)定給客戶的付款期限，到期時系統(tǒng)會自動收款與核對賬單。當(dāng)應(yīng)收與實收不一致時，可通過郵件將問題及時反饋給業(yè)務(wù)人員。

四、基于RPA和大數(shù)據(jù)算法的M企業(yè)應(yīng)收賬款管理優(yōu)化設(shè)計

（一）設(shè)計目標(biāo)

通過了解M企業(yè)應(yīng)收賬款的現(xiàn)狀，發(fā)現(xiàn)其實際問題，總結(jié)出M企業(yè)針對提高應(yīng)收賬款管理能力的需要，設(shè)計出能夠優(yōu)化財務(wù)共享中心的方案。將新的方案構(gòu)想與運營中遇到的實際問題充分結(jié)合起來查找漏洞。希望可以加強總部對分公司的控制，提高企業(yè)的財務(wù)管理水平和工作效率，并實現(xiàn)智能化、規(guī)范化，加快M企業(yè)財務(wù)共享服務(wù)中心的標(biāo)準(zhǔn)化進程。

（二）基于RPA和大數(shù)據(jù)算法的M企業(yè)應(yīng)收賬款管理優(yōu)化框架

現(xiàn)如今，眾多公司為了提高企業(yè)的財務(wù)管理水平已經(jīng)采用建立財務(wù)共享中心的方式，通過利用回籠資金和財務(wù)人才的方式優(yōu)化業(yè)務(wù)標(biāo)準(zhǔn)化流程，實現(xiàn)規(guī)模經(jīng)濟的發(fā)展。但是，采用新技術(shù)手段時間短，M企業(yè)在業(yè)務(wù)不熟練，技術(shù)不完善的情況下仍會出現(xiàn)許多可代優(yōu)化和改進的地方，例如：1.提高應(yīng)收賬款規(guī)避風(fēng)險的能力。2.跨系統(tǒng)自動取數(shù)。3.賬務(wù)周期自動反饋上傳等。

（三）基于RPA和大數(shù)據(jù)算法的M企業(yè)應(yīng)收賬款風(fēng)險管理模型

1. 基于RPA技術(shù)的客戶信用數(shù)據(jù)自動收集

應(yīng)收業(yè)務(wù)管理流程開始于雙方的合同簽訂，M企業(yè)財務(wù)人員將客戶的資質(zhì)信息如客戶用戶名、稅號、銀行賬戶等數(shù)據(jù)錄入CRM系統(tǒng)中，系統(tǒng)會自動形成該用戶的個人數(shù)據(jù)信息表并統(tǒng)一化管理。CRM系統(tǒng)根據(jù)表中信息形成財務(wù)指標(biāo)并設(shè)定規(guī)則，在引入K-Means聚類算法客戶信用評析模型后自動對每位客戶信用進行系統(tǒng)評分，若檢測結(jié)果分值較高，則說明該客戶壞賬風(fēng)險小，企業(yè)可以適當(dāng)?shù)嘏c這類客戶進行合作。

2. 基于K-Means聚類算法的客戶信用評析

客戶信用評析是基于代數(shù)價值對企業(yè)的償債能力和信用度以及其他考慮因素的綜合評估。在客戶信用評析中，本文通過對K-Means聚類算法的基本原理以及應(yīng)用流程來進行介紹。

K-Means基本原理是根據(jù)給定的樣本集中樣本之間的距離，將樣本集劃分為K個簇。使簇中的點盡可能緊密連接，并使簇之間的距離盡可能大。

用數(shù)據(jù)表達式表示，假設(shè)將簇劃分為（C1，C2，…Ck），目標(biāo)是最小化平方誤差E：

其中，μi是簇Ci的均值向量，有時稱為質(zhì)心，其表達式為：

3. 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的M企業(yè)壞賬風(fēng)險預(yù)測

M企業(yè)目前所面臨的應(yīng)收賬款管理風(fēng)險如下：（1）回籠銷售資金風(fēng)險。（2）賬務(wù)回收期的不確定性。由于M企業(yè)的主營業(yè)務(wù)為銷售，因此考慮到公司的業(yè)績，該公司的銷售人員會有大量的信貸銷售，若客戶未在合同約定的付款時間內(nèi)付清貨款，則將會造成企業(yè)應(yīng)收賬期的不確定性，有時甚至還會因為無法收回而成為壞賬，從而使企業(yè)面臨賒銷損失。同時，若企業(yè)的應(yīng)收賬款在資產(chǎn)中占比較高將會不利于企業(yè)的未來經(jīng)營。本文將通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建M企業(yè)應(yīng)收賬款壞賬風(fēng)險評估模型，改進M企業(yè)的應(yīng)收賬款管理系統(tǒng)，可提高應(yīng)收賬款規(guī)避風(fēng)險的能力。

五、基于RPA和大數(shù)據(jù)算法的M企業(yè)績效分析

根據(jù)年報數(shù)據(jù)，M企業(yè)應(yīng)收賬款總額在2015～2016年持續(xù)增加，主要是應(yīng)收賬款項目增加，從2015年的69.33億元增長到75.54億元，增長幅度約為10%。2015～2017年應(yīng)收款占應(yīng)收款項總額的比例分別為30.30%、47.08%、49.73%。從數(shù)據(jù)中可以發(fā)現(xiàn)，M企業(yè)應(yīng)收款項中應(yīng)收賬款占比持續(xù)升高，說明企業(yè)需要及時采取措施減小企業(yè)的壞賬損失。M企業(yè)的流動資產(chǎn)主要分為應(yīng)收賬款和存貨兩部分，應(yīng)收賬款又大多數(shù)為客戶未交付的貨款。應(yīng)收賬款中賬齡小于一年的比例甚至占到了78.32%。企業(yè)客戶多為大型餐飲、娛樂場所、酒店等，企業(yè)通常會采用賒銷的方式刺激銷售來占領(lǐng)市場份額，增加銷量，減少庫存量，這種方式在促進企業(yè)銷量的同時企業(yè)的資金回籠速度也會受到影響。2019年末前五名應(yīng)收賬款余額16.88億元，占比約為27.51%，其中以酒店以及娛樂場所為主要經(jīng)營項目。

近年來，M企業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債率一直保持在80%以上，流動負(fù)債的比例遠(yuǎn)高于其他公司，因此M企業(yè)始終面臨更大的流動性風(fēng)險。此外，應(yīng)收賬款和存貨構(gòu)成了M企業(yè)大部分流動資產(chǎn)，較高的應(yīng)收賬款率將不可避免地導(dǎo)致對資金提取的壓力增加，這將對M公司的盈利能力產(chǎn)生不利的影響。

M企業(yè)的流動資產(chǎn)主要由應(yīng)收賬款和存貨兩部分組成，因為壞賬的增多，應(yīng)收賬款越來越少，導(dǎo)致企業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債率長期在80%以上，遠(yuǎn)高于企業(yè)領(lǐng)域中的平均值，以至于現(xiàn)在的M企業(yè)面臨了非常大的流動性風(fēng)險的威脅，資金壓力增大，對M企業(yè)未來的經(jīng)濟發(fā)展產(chǎn)生了不利影響。

六、結(jié)語

本文采用K-means聚類算法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法構(gòu)建企業(yè)應(yīng)收賬款風(fēng)險管理模型，應(yīng)用此模型可以增強研究的說服力，提高調(diào)研準(zhǔn)確率。由于時間有限，本文章對企業(yè)在實際運用中所存在的問題研究較為淺顯，還有許多工作等待我們繼續(xù)研究。

第一，系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)不夠完善，如果采用手工輸入數(shù)據(jù)的方式，需要投入的人工量大，而且準(zhǔn)確性較低，目前所擁有的樣本數(shù)量太少，不足以作為研究依據(jù)，在接下來的研究中，應(yīng)該豐富樣本數(shù)據(jù)，同時與模型的適合度進行匹配。

第二，更新客戶信用評級的方法，減少主觀臆斷的可能性，爭取通過系統(tǒng)評估得到相對最為客觀，科學(xué)的評估結(jié)果，從而減少企業(yè)與不誠信客戶合作的可能性，避免企業(yè)壞賬所帶來的損失

第三，指標(biāo)的主觀性強，在以后的研究工作中會發(fā)生較大的誤差，應(yīng)該企業(yè)的判斷以及模型的操作，為避免在日后的工作中出現(xiàn)較大的問題，所以在進一步實際操作中應(yīng)加以改正，不斷進行優(yōu)化完善。

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（作者單位：大連東軟信息學(xué)院信息與商務(wù)管理學(xué)院）