面向中智优力财务数据获取、核验、分析与自动化处理场景
【中智优力 9.1 线上沟通重点问题】：
- 取数：服务客户数量多，涉及数百至上千家企业。每次开展财务分析前，都需要从不同系统中查询、读取和下载数据，重复操作多、整体工作量大。
- 数据分析：获取数据后，还需要人工整理、计算并形成面向客户的分析表格和汇报材料，制作过程耗时。
- 比对：目前数据比对和财务核验主要依靠人工完成，不仅工作量大，也容易受到人员经验和检查范围的影响，存在异常遗漏的可能。
- 承兑汇票：希望实现承兑汇票的自动取数和对账，在形成标准对账底稿后，进一步辅助生成会计凭证。
中智优力面向数百至上千家企业客户提供财务咨询与数据分析服务，客户以制造业企业为主。随着目标客户逐步向年产值 3,000 万至 2 亿元的企业延伸，单户数据量、业务复杂度及持续分析要求均在提升。
目前，多项工作需要财务人员在财务软件、电子税务局、银行及客户业务系统之间反复操作。业务既要求定期输出分析结果，又要求数据连续、口径一致、过程可追溯，重复操作和基础数据处理占用了较多人力。
| 当前痛点 | 主要表现 | 期望改善方向 |
|---|---|---|
| 多客户、多系统取数 | 逐户登录财务软件、电子税务局及银行系统，反复查询、下载和整理数据 | 自动登录、查询、下载、归档并记录执行结果 |
| 分析表格与汇报材料制作 | 每家客户均需定期形成分析结果，现有约 3—5 类标准模板 | 自动计算指标，生成标准表格和分析初稿 |
| 数据比对与核验 | 账、票、款及附件之间的核验主要依赖人工经验，耗时且可能漏检 | 按规则全量比对，集中输出异常项 |
| 承兑汇票对账与凭证处理 | 希望连接银行数据、票据台账和财务数据，形成底稿并辅助生成凭证 | 自动取数、匹配核对、生成底稿和凭证草稿 |
视频用于展示 AI + RPA 在上述场景中的实现方式：前 3 段重点体现跨系统操作与流程执行，后 2 段重点体现财务智能分析与结果生成。
| 序号 | 视频名称 | 主要展示能力 | 对应痛点 |
|---|---|---|---|
| 01 | 发票与财务凭证自动核验 | 查凭证、取附件、识别票据、账票比对、结果回写 | 取数、数据核验 |
| 02 | 员工社保增员自动办理 | 跨系统取数、网页操作、表单填写、提交和通知 | 多系统连接与自动执行 |
| 03 | 资金支付智能审核 | 单据识别、规则审核、风险提示、异常退回 | 数据核验、风险控制 |
| 04 | 年度预算智能编制与分析 | 历史数据读取、预算测算、预算分解、图表输出 | 数据分析、表格制作 |
| 05 | 财务报表智能分析与经营风险诊断 | 指标计算、趋势分析、风险识别、报告生成 | 数据分析、汇报材料 |
| 06 | 银行票据回单自动下载上传 | 银行客户端对接自动操作，财务软件自动操作 | 银行操作工作量大 |
▶ 点击播放：发票与财务凭证自动核验演示
核心对应“数据比对与核验依赖人工”，同时覆盖多客户数据查询、附件获取和结果登记工作量大的问题。
通过 AI + RPA 自动进入财务系统，根据凭证编号查询并获取对应凭证及发票附件；利用 AI/OCR 自动识别发票中的金额、税率、税额、价税合计等关键字段，与财务凭证数据进行逐项比对，并将核验结果自动回写至 Excel 或业务台账，标记“一致/异常”。
把原来需要财务人员反复进行的“查凭证 → 找附件 → 看发票 → 抄数据 → 人工比对 → 记录结果”，变成自动化任务批量执行，财务人员重点复核差异项和特殊业务。
▶ 点击播放：员工社保增员自动办理演示
视频展示的是社保业务，但核心对应的是“多个系统之间缺少接口，需要人工反复登录、查询、填写和提交”的问题。
机器人通过接口从 HR/DHR 系统读取新增员工档案，自动登录政府社保服务系统，进入“企业职工参保登记”，完成员工查询、参保信息填写、就业信息录入、提交办理，最后发送结果通知。
原来人工需要：HR 提供名单 → 登录社保系统 → 查人员 → 逐字段填写 → 提交 → 邮件通知结果
现在可以变成：系统获取人员数据 → RPA 自动办理 → 自动反馈结果
演示重点不在社保业务本身，而在于说明：当财务软件、电子税务局、银行或客户系统之间没有标准接口时，只要人工现在能够在网页/客户端里操作，很多流程就可以通过 RPA 接起来。（跨系统数据读取 + 网页系统自动操作 + 表单自动填写 + 流程提交 + 结果通知）
▶ 点击播放：资金支付智能审核演示
核心对应“数据核验工作量大、依赖经验且可能漏检”，同时展示异常识别、审核意见生成和结果回写能力。
机器人自动登录财政/财务系统，获取待支付业务，根据业务类型加载审核规则，对付款对象、业务类型、单据内容等进行自动核验：
相当于将财务审核人员的标准动作：“拿到付款申请 → 看业务类型 → 查供应商 → 看附件 → 找关键数据 → 比对 → 判断 → 给审核意见”，最终变成：“机器人完成全量初审，人只处理异常和特殊情况”。
▶ 点击播放：年度预算智能编制与分析演示
核心对应“数据分析和汇报表格制作工作量大”，尤其适用于模板固定、计算逻辑明确且需要周期性输出的工作。
Agent 读取历史预算及实际执行数据，由财务人员设置预算年度、经营增长目标、通胀率、费用控制政策和部门参数，自动生成分部门、分费用科目的预算建议，并输出预算变化、调整原因、对比图表和明细数据。
原本需要人工完成的：“历史数据整理 → 数测算 → 部门分解 → 费用调整 → 汇总制表”，可转化为系统自动测算和生成初稿，由财务人员调整关键假设并审核结果。
▶ 点击播放：财务报表智能分析与经营风险诊断演示
核心对应“每家客户的财务分析及汇报材料制作工作量大”，同时有助于扩大检查范围、统一分析口径。
Agent 基于利润表、资产负债表和现金流量表，自动提取营业收入、成本、利润、资产负债及现金流数据，计算同比变化、毛利率、资产负债率等指标，并从盈利能力、偿债能力、资产结构和现金流等维度形成结构化分析。
系统还可识别收入下降、持续亏损、负债率偏高或现金流承压等风险信号，生成分析结论和改善建议初稿；财务顾问负责核验数据口径，并结合客户实际经营情况完善最终意见。
▶ 点击播放：银行票据回单自动下载上传演示
每家客户都有不同的银行客户端操作，每个月都需要批量下载银行回单并上传到对应的财务系统上去，工作简单但是工作量大，占用时间严重。
Agent 使用 RPA 对接不同的银行客户端，通过预先录制好的脚本，自动完成按日期范围下载回单的功能，回单集中放置在一个目录中，最终再操作财务软件完成回单上传的操作。
5 段视频分别从跨系统执行和财务智能分析两个方向，展示 AI + RPA 对财务数据处理流程的支持能力。目标不是替代财务专业判断，而是把高频、重复、规则相对明确的工作交由系统持续执行，使财务人员将更多精力投入异常复核、专业判断和客户沟通。