基于RPA财务机器人的企业财务分析自动化流程设计及实现

1.1.1 研究现状

目前市场的竞争加剧，企业需要快速精准的收集数据并进行计算得到财务指标，以便管理者科学合理的制定战略规划和决策。目前国外有许多大型企业已经构建了完善的财务分析体系，并使用信息技术，如数据库、数据挖掘等。国内也有一部分企业在财务分析方面取得了一定的成绩，但是整体的水平有待进一步提高，特别是中小企业因资源有限在财务分析方面面临着许多问题，比如数据处理效率低、分析软件应用门槛较高等。

在这样的背景下，机器人流程自动化（RPA）在财务领域中成为了一种新兴的自动化技术。RPA能够模拟人类操作计算机，所以可以根据事先设定规则来完成重复性且规律的任务，比如像数据爬取和计算。RPA技术在财务分析领域中应用可以实现自动化数据采集，整理和计算，这样可以提高财务人员分析的效率和准确性并且减少财务工作人员在工作时出现错误的概率和繁琐的劳动。

目前在财务领域应用的方面RPA研究多集中于特定的财务流程或者场景，比如财务核算、费用报销、银行对账等。在企业财务分析全流程方面RPA的研究相对较少。在实现RPA和AI等前沿技术的深度融合方面任需要进一步探索，构建更加智能更加系统的财务分析系统。

1.1.2 中小企业财务分析痛点

本研究聚焦工信部等部门《中小企业划型标准规定》【工信部联企业〔2011〕300号】中的所指中型、小型企业(不包含微型企业及头部高成长中小企业)，根据问卷调查研究可知，这类企业普遍面临IT资源有限、管理流程待规范、财务分析能力薄弱等问题，是技术赋能的潜在受益群体。

目前中、小企业财务分析主要痛点如下：

1. 数据处理效率低。大部分中小企业由于缺乏完善的信息系统，导致财务数据的采集和整合需要花费大量的时间。企业的财务人员需要从权威财经网站上下载同行业对比企业的财务报表，从财务报表中提取核心数据。这一过程复杂，而且容易受到平台格式变化的影响。在录入本公司财务数据存在项目匹配混乱等问题。
2. 分析工具缺乏适配性。市场主流财务软件主要侧重于标准化流程，难以满足中小企业的个性化需求。其内置的通用指标体系无法涵盖企业基于财务报表的差异化分析场景，存在计算逻辑不透明、版本管理混乱等问题，且无法实现多期数据的动态关联分析，难以深入挖掘数据价值。
3. 技术应用门槛高。传统的财务报告通常以静态表格为主，表格缺乏与行业对比企业以及行业平均值对比和多年趋势变化的可视化呈现。使得管理者难以直观的了解到企业财务状况。市场上主流的财务软件可视化功能操作复杂，需要配备专业的财务人员进行操作，并且价格昂贵。中小企业因资源有限，难以配备相应的财务分析工具。这样就会导致中小企业在决策的时候往往依赖的是经验判断而非数据，会影响决策的科学性。中小企业的财务人员在生成财务分析报告时，由于缺乏统一的模板，导致报告质量参差不齐。

1.2.1 研究目标

本文主要是解决中小企业在财务分析方面遇到的关键难题，比如数据收集和处理效率低，生产可视化图标困难，财务分析报告质量不高等问题。系统针对这些问题设计出利用RPA技术基于轻量化系统架构的自动化流程。该研究构建出一个从数据自动收集计算指标到智能可视化的全流程赋能体系，就是为了实现以下的目的：

1. 打造数据驱动的财务分析自动化平台
2. 打造开放灵活的指标计算与分析体系
3. 构建智能可视化与决策支持平台

1.2.2 研究切入点

本文选择将自动化数据处理和可视化决策支持相结合的技术路径。这一创新有效避免了大型ERP系统高成本的弊端，也弥补了财务人员在使用传统手工分析效率低的问题。系统借助RPA技术实现上市公司财务报告的自动化爬取和非上市公司标准化模板导入，同时使用MySQL储存数据并计算财务指标。对于财务分析报告质量不高的问题引入AI工具生成财务分析报告模板，支持用户基于可视化图表以及数据高效填充财务分析报告模板。这一设计形成了全流程自动化为解决中小企业在财务分析过程中面临的难题提供了思路。

1.2.3 社会价值

从企业微观效能提升到国民经济的宏观结构优化，本研究成果通过技术赋能形成价值传导链条：

1. 微观层面：激活众多中小企业数据生产力
2. 宏观层面：优化社会资源配置效率

1.3.1 国内研究

在企业财务分析自动化领域中研究人员集中探讨了RPA技术在流程优化与数据处理中的独立应用，并已形成较为成熟的方法论与实践路径。程平与邓湘煜（2022）开发的RPA财务数据分析机器人，设计实现标准化流程将数据清洗、指标计算及可视化图表生成进行整合，实现从原始数据到可视化结果的自动化输出，这一设计解决了传统人工处理方式下容易产生的耗时且易出现错误的问题。张常丽（2023）提出了“RPA+AI”模式，这一模式主要是让RPA技术独立负责数据跨系统采集、标准化处理以及可视化呈现等重复性任务，比如在增值税管理与财务核算领域通过预设规则自动提取业务数据并生成趋势分析图表，从而显著提高流程效率。李伟（2023）指出RPA财务机器人能够独立完成费用报销、银企对账等特定场景的自动化处理，例如自动获取银行流水数据并与财务模板匹配以及生成结构化的资金分析报表都可以实现降低人工操作的错误率。熊俊宇（2024）尝试利用Python代码构建财务分析报告模板，这一设计主要是基于自然语言处理技术（NLP）提取财务报告中的关键数据，自动生成包含指标解读与风险提示的结构化报告框架，实现了从数据到文字分析的自动化转变。

1.3.2 国外研究

Yao M.（2024）以及 Zasadnyi B A 等（2024）都侧重于探究在财务会计流程自动化中RPA 技术的应用价值。Yao M.（2024）依托企业 A 的实际数据展现了 RPA 在债券资金对账、报表填写以及成本控制环节的成果；然而 Zasadnyi B A 等（2024）构建了一套更为宽泛的应用框架，框架指出了 RPA 技术能够涵盖期间结账、应收应付管理、税务发票处理等常规会计流程，框架的核心优势体现在缩短处理时间、提升操作精准度以及保障合规性等方面，并且着重强调框架在实施过程中需重点关注流程规划、系统兼容性以及数据安全保障等关键因素。两项研究共同证实了在重复性财务操作自动化方面 RPA的巨大潜力。

1.3.3 研究述评

国内外对于企业财务分析自动化领域的研究已经取得了不少成果，国内的研究在把RPA技术运用到特定财务场景以及促使RPA与AI协同合作这两方面进行了探索，构建起了一套比较成熟的方法体系与实践指南，国外的研究则更倾向于探讨RPA技术在财务流程自动化实践和风险评估方面的应用，借助数据实证了RPA在债券资金对账、报表填写以及成本控制等任务中的卓越效能，还把RPA拓展到了多个行业的实施路径以及风险评估体系。

本研究重点把RPA和AI设计成独立模块并分阶段运用以达成创新，在此体系当中，RPA依靠流程自动化的长处，专门希望能够财务数据的采集、清洗以及可视化图表的生成工作，自动化流程在给财务分析提供精准且实时的数据基础之时，减轻了财务工作的压力，AI部分则充分施展其在文本生成与分析方面的能力，生成报告模板，为财务人员分析时给予决策支持。这种分模块的设计思路体现了RPA和AI各自独特且互补的技术优势，同时提高了系统的灵活性与可扩展性，面对技术快速迭代系统有更强的适应能力，且易于维护和升级，这一财务分析自动化解决方案有力地促进了企业核心竞争力的提升。

2.1.1 机器人流程自动化（RPA）核心概念

机器人流程自动化（Robotic Process Automation，RPA），是根据预设规则从用户界面获取数据然后通过。软件程序模拟人类操作系统的技术。RPA技术能够适应各种各样的行业场景，特别是对于任务重复率高且内容多的工作。当财务工作人员需要将财务数据录入时RPA可以代替工作人员进行操作，主要是通过模拟人工将分散的数据按照设定的要求高效准确的录入指定的数据库。当财务工作人员需要对文件进行处理时，RPA也可以代替工作人员自动完成对大量文件的分类整理，这一操作可以提高财务人员的工作效率。

在财务领域RPA技术慢慢演变成了财务机器人。在演变过程中德勤是首位开发出了财务机器人的企业，开启了用系统代替人工进行自动化财务工作的时代。普华永道在德勤之后迅速拓展了财务机器人的应用范围，让财务机器人能够处理更加复杂的财务场景。在此之后永安、毕马威等国际知名会计事务所以及国内部分企业也推出各具特色的财务机器人。这一良好趋势促进了财务自动化技术的多元发展。

2.1.2 基于RPA财务机器人的企业财务分析自动化流程概念

基于RPA财务机器人的企业财务分析自动化流程是通过RPA财务机器人快速收集和整理数据并结合AI从而让从数据到分析报告的整个过程都能自动完成。这样的新模式改变了传统的财务分析工作方式，让财务人员不用再为那些麻烦的数据收集和计算工作发愁，而是可以专心去进行深度分析以及战略规划，这样提高了企业的核心竞争力还有决策效率。这个流程主要有以下三个主要特点：

1. 快速数据抓取与清洗
2. 自动报告生成与智能洞察
3. 易用性与可扩展性

2.2.1 会计原理

（1）财务分析方法论支撑

本设计依照财务分析相关理论，搭建起一个以财务报表结构化分析、财务比率多维评价以及行业对标分析理论为核心内容的自动化流程理论框架，在数据处理阶段，针对资产负债表、利润表、现金流量表展开结构化处理工作，以此保证数据可精准反映企业的财务状况、经营成果和现金流量以及它们之间的相互关系。在指标计算环节，系统内置符合企业会计准则的通用财务指标，以此保障分析结果的规范准确性，引入行业对标分析理论，把企业财务指标同行业平均值以及对标企业指标值进行对比，借助这种对比分析帮助用户辨别企业在行业里的优势与不足。

（2）数据可靠性与合规性保障

在会计准则的规范作用下，企业极为看重数据的可靠性与合规性，本设计于数据获取环节，自指定信息披露网站以及权威财经资讯平台抓取上市公司财务数据，以此保障数据来源有合法性与真实性，而后针对非上市公司数据，提供标准化 Excel 模板导入路径，并开展格式规范校验，避免人为错误。在数据处理进程中，系统运用数据清洗技术，保证数据的完整性与准确性，同时在运行过程里，鉴于遵循会计准则以及相关法规要求，故而对财务指标的计算逻辑给予严格定义与验证，保证分析结果契合会计规范，为企业财务报告的编制和披露给予可靠支撑。