当前面临的挑战
随着业务预期不断增长，财务团队面临着前所未有的挑战，因此，企业对利用人工智能优化财务流程的兴趣越来越大，这不足为奇。业务交易数量不断增加，"大淘汰"加剧了人才短缺，迫使财务团队难以保持正常运营。没有足够的时间来帮助提供财务指导，引导企业走向将带来长期、可持续成功的产品、服务、客户和合作伙伴。
只有在财务业务流程中广泛采用人工智能、及时访问始终可靠且最新的预测以及主动控制措施，才能帮助财务部门应对日益增长的工作负载，并寻找时间开展战略活动，引导企业走向成功。
AI 甜点在财务领域的应用
了解 AI 正在革新财务部门的关键领域。从用户交互、文档处理到数据分析、预测和检测，这些尖端技术正在改变企业的运营方式，帮助他们简化流程，提高决策能力，并从海量数据中挖掘有价值的洞察。
用户交互
基于自然语言的系统交互、复杂业务信息汇总、自动生成财务报表等文本报表以及折旧规则等复杂会计规则的解释。
凭证处理
基于 AI 的凭证处理和数据提取，用于大量财务凭证，例如发票、收货、付款通知、租赁合同等。
事务数据处理
自动对账数据集，例如付款和未清发票、收货和收发票。
数据分析
自动收集和准备数据、清理数据、不一致性修复和建议清理方法。
预测
改进预测模型，处理复杂的数据集，提高准确性和稳健性，例如预测延迟付款、预测流动性和现金流。
检测
大型数据集中的模式检测、隐藏的相关性、异常值和异常（如欺诈性付款）、识别与受制裁国家/地区的关键业务交互。
下一波数字化浪潮
数字化已经贯穿整个商业世界。但是，人工智能可以确保财务部门顺利渡过下一波数字化创新浪潮。对希望避免落后的财务部门而言，投资人工智能已变得至关重要，帮助他们迈入数字化新台阶。但是，为了最大限度地提高投资回报率，AI 投资必须提升 CFO 的业务优先事项，使财务团队能够提高工作效率并积极主动，同时降低合规风险。
在财务流程中利用人工智能显著提高了财务团队的工作效率。与规则驱动的自动化相反，其影响随着时间推移，AI 模型会不断从其运行的上下文中学习。
当业务流程嵌入 AI 功能时，算法可以识别不断变化的业务模式，从人工异常处理中学习，并在性能可以提高时建议重新训练。
借助人工智能技术，分析师能够实时预测和建模复杂的业务场景，财务团队变得更加主动、更具战略性。
这样就可以设置主动风险和暴露警报，及时识别客户情绪变化并做出反应，预测供应链中断，并为即将出台的法规的影响做好准备。
主动执行跨行业、政府和税务法规的财务流程合规性，从而降低业务风险和负债。例如，AI 可以确保用于创建日记账分录的信息准确、检测金融交易中的错误，并根据过去成功的干预自动建议补救措施。
流程效率
SAP 具有独特的优势，能够帮助企业在整个企业范围内战略性地采用人工智能。借助 SAP 应用中内置的基于 AI 的洞察、建议和自动化功能和预先训练的 AI 模型，满足特定的功能需求，企业能够以更低的风险更快速地革新端到端业务流程的方方面面。
此外，应付账款和应收账款专业人员可以使用强大的预测分析模型制定付款和收款策略，同时基于 AI 的业务完整性筛选和访问治理可以增强安全性和合规性。
合规性
遵守法律法规和报告准确性是客户的头等大事。借助 SAP 基于 AI 的治理、合规和风险管理解决方案，财务部门能够及时发现并应对风险。例如，通过将人工智能和行为分析应用于大量历史和实时交易，经理可以识别可能导致财务负债的潜在非法交易和错误。
同样，财务部门也可以使用 AI 简化治理，并帮助防止未经授权访问敏感数据和应用程序。AI 使管理员能够授予考虑更广泛参数集的访问权限，例如业务流程、工作职能、现有访问权限和公司策略。其结果是最佳访问粒度，可提高用户生产力并降低合规性风险。对于任何国家/地区而言，报告准确性也至关重要，
财务组织。SAP AI 支持的解决方案有助于提高财务业务流程的准确性。例如，在记录到报告业务流程中，可以自动过账新的日记账分录，以避免手动错误，这是提高报告准确性和合规性的关键步骤。
性能
SAP 客户有很多机会利用 AI 优化财务业务流程。SAP 应用程序具有嵌入式 AI 功能，可与其他 SAP BTP 高级技术无缝协作，从而最大限度地提高业务影响并降低实施风险。
例如，为了简化发票到现金流程，SAP S/4HANA 客户可以无缝利用光学字符识别 (OCR) 技术从付款通知书中提取关键信息，同时将 AI 模型与未清应收账款进行匹配。在后台，RPA 技术将从数字凭证中提取的信息加载到 SAP S/4HANA，并将匹配异常发送给会计进行清算。应收账款团队可以从繁琐的任务中解放出来，专注于更具战略性的活动。
类似的即用型信息提取功能、自动化工作流和预先训练的 AI 模型可用于提高所有财务流程的效率 - 从发票到付款流程中自动处理应付账款凭证，到在发票到付款和记录到报表流程中对账收货和发票收据。
智能预测还可以加速财务结算。例如，用于收货到发票收据对账的 AI 模型可帮助会计确定匹配流程中遇到的差异的根本原因，从而节省记录到报表流程中的宝贵时间，尤其是在复杂的公司间对账中。