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人工智能聊天机器人正在通过自动化发票处理、费用跟踪和欺诈检测等任务来改变金融。这些工具可以节省时间、减少错误并降低成本。例如，聊天机器人可以比人工处理发票便宜60％，并将对账错误减少90％。他们还通过监控交易和举报可疑活动来加强合规性。主要银行像 摩根大通 和 美国银行 已经使用聊天机器人来提高效率和客户满意度。尽管存在集成系统和确保数据安全等挑战，但聊天机器人自动化带来的好处（例如更快的决策和显著的成本节约）使聊天机器人自动化改变了财务团队的游戏规则。
聊天机器人正在重塑财务团队处理日常任务的方式，将手动流程转变为简化的自动化工作流程。这些 人工智能驱动的工具 管理从处理发票到检测欺诈行为的所有内容，节省成本并提高准确性。让我们探讨聊天机器人如何改变特定的财务工作流程。
有效管理发票是控制运营成本的关键。聊天机器人自动化了从提取数据到获得批准的整个流程，有助于避免延误和代价高昂的错误。
其运作方式如下：收到发票后，聊天机器人会提取供应商名称、金额、日期和采购订单号等基本细节。然后，它会根据预定义的规则验证这些信息，并将其与现有记录进行交叉核对，以尽早发现差异。验证后，发票将根据公司政策（例如发票金额或部门特定规则）通过审批工作流程传送。
财务收益显而易见。自动发票处理可以将成本削减60％以上。最佳实践使每张发票的成本降至约5美元，而行业平均水平为12美元。
拿走 Aavenir Invoiceflow 举个例子。建立在 ServiceNo 平台，该工具通过结合智能数据提取、AI 验证和可自定义的工作流程，实现零接触发票处理。使用它的公司可以缩短处理时间，减少错误，并有更多的机会利用提前付款折扣。聊天机器人还可以直接与供应商接触，以收集缺失的详细信息或解决查询，从而确保批准过程不会停滞不前。同时，财务团队可以专注于更高价值的任务，而不是追逐文书工作。
费用管理是聊天机器人大放异彩的另一个领域。他们处理重复的任务，例如跟踪、分类和报告费用，从而使流程更快、更准确。这些系统实时监控支出，根据商家信息和交易数据自动对交易进行分类。他们甚至可以在支出接近或超过预算限额时发送警报。
用户可以通过拍照或转发电子邮件来上传收据，聊天机器人提取必要的详细信息以创建全面的报告。他们还会在最终提交之前举报丢失的交易或违反政策的情况。
例如， Opay，金融服务平台，已实施 Sobot的聊天机器人可简化操作并解决例行查询。结果？客户满意度从60％提高到90％，运营成本降低了20％，转化率提高了17％。费用管理的自动化还使对账错误减少了90％，同时将效率提高了40％，错误减少了20％。除了跟踪外，聊天机器人还可以按需生成详细报告，分析支出趋势，预测未来成本并确定可以省钱的领域。这种自动化甚至支持欺诈检测，为金融运营增加了另一层安全性。
防欺诈是一项关键功能，聊天机器人可以在其中提供令人印象深刻的结果。通过持续监控交易模式，聊天机器人将活动与既定规范进行比较，并举报任何异常情况以供立即审查。他们分析交易数据以识别可疑行为，并可以提醒利益相关者或暂时冻结交易以防止潜在损失。
对于高风险交易，聊天机器人可以通过请求账户持有人确认或启动二次身份验证来增加额外的安全保障。他们还创建详细的审计记录，记录所采取的每一项行动，这对于合规和调查非常宝贵。
这些实时欺诈检测功能尤其受到客户的赞赏——65％的人更喜欢聊天机器人进行快速财务查询，因为它们可以消除令人沮丧的等待时间。全天候监控交易并即时响应的能力增强了安全性和客户满意度。
将聊天机器人与财务工具集成可以简化操作，减少人工错误，并确保安全的数据处理。通过将聊天机器人与会计软件、银行 API 关联并遵守严格的安全协议，企业可以创建高效的工作流程并保持合规性。
将聊天机器人与会计软件集成可以节省时间并减少错误。像这样的工具 扎皮尔 可以轻松地将聊天机器人与 Xero 等平台连接起来。例如，ChatBot中的 “新消息” 可以自动触发Xero中的操作，例如向销售发票添加物品，从而简化工作流程。
另一种选择， 应用 Pie Automate，启用 ChatGPT 和 Xero 之间基于触发器的自动化。例如，当 “新账单” 出现在 Xero 的应付账款系统中时，它可以提示在 ChatGPT 中执行操作。Appy Pie Automate 提供 7 天免费试用并声称已保存 2,000 万工时 通过其自动化功能。
对于兼顾多个会计平台的企业来说， Onlizer 提供无代码连接解决方案 快书 同时还有 Xero。该平台使用带有 API 连接器的可视化生成器，允许用户自动同步数据、设置通知和启用聊天机器人通信，所有这些都无需编写任何代码。
“Onlizer 无代码解决方案使没有编程专业知识的用户可以无缝连接 QuickBooks 和 Xero，从而毫不费力地实现两个平台之间的同步。”-Onlizer
这些集成依赖于触发器，会计软件中的特定事件会自动提示聊天机器人操作。这确保了信息的持续流动，使财务数据保持最新且可访问。
接下来，您可以通过将聊天机器人的实时财务数据和交易与银行 API 集成来增强聊天机器人的功能。
银行 API 使聊天机器人能够安全地访问实时账户数据并简化财务流程。这些 API 使用微服务架构将聊天机器人连接到银行平台、CRM 和支付系统。
通过加密渠道，聊天机器人可以访问账户余额、交易历史记录，甚至实时处理付款。为确保准确性，聊天机器人模型采用金融术语和监管语言进行训练。
在集成银行 API 时，请遵守诸如此类的标准 PCI DSS 和 GDPR 很关键。选择支持核心银行系统、欺诈检测工具、CRM 和支付网关的平台，同时实施加密、多因素身份验证和基于角色的访问控制等高级安全措施。
此外，安全的移交程序对于需要人工干预的交易至关重要。这样可以确保在不影响安全性或上下文的情况下升级敏感操作。定期更新聊天机器人的知识库也是必要的，以反映银行产品、政策和法规的变化。
集成到位后，以合规的方式保护和处理数据至关重要。金融机构在管理敏感的客户数据和高价值交易时面临着独特的风险。金融部门数据泄露的平均成本超过500万美元，这使得强有力的安全措施成为重中之重。
数据加密 是关键的防御策略。加密静态和传输中的数据，强制执行基于角色的访问控制，并使用网络分段。所有访问系统的用户、管理员和供应商都应强制进行多因素身份验证 (MFA)。
定期系统更新和供应商评估同样重要。仔细评估供应商的安全认证和违规响应程序。这很关键，因为 46% 的数据泄露涉及个人客户信息。
员工培训在维护安全方面起着至关重要的作用。定期提供针对特定角色的培训，帮助员工识别网络钓鱼企图并保护其证书。事实证明，利用人工智能和自动化的公司平均可以节省 222 万美元 与不采用的相比，突显了这些技术的经济效益。
在跨司法管辖区处理数据时，了解合规要求至关重要。违规行为 GDPR 可能导致高达2000万欧元的罚款或全球年营业额的4％，而 CCPA 对故意违规行为的罚款可能高达7,500美元。这两个框架都强调透明度，并要求在数据收集方面建立明确的同意机制。
“为确保您的聊天机器人以合乎道德和合法的方式运行，专注于数据最小化，实施强加密，并为数据收集和使用提供明确的选择加入机制。”-波士顿咨询集团首席人工智能道德官史蒂夫·米尔斯
为保持合规性，与供应商签订强有力的数据处理协议，确保适当的加密，并使访问控制与 Zero Trust 原则保持一致。通过最大限度地减少数据收集和自动执行数据保留政策，采用按设计考虑隐私的做法。
对于寻求具有内置安全性和合规性的高级 AI 编排的组织，诸如此类的平台 prompts.ai 提供企业级治理、审计跟踪以及对所有互联系统的使用情况、支出和性能的实时可见性。
成功实现聊天机器人自动化需要在技术能力和业务特定需求之间取得平衡。该过程包括评估工作流程、选择正确的平台以及对系统进行全面测试，以确保其与现有财务业务顺利集成。
第一步是确定哪些财务流程将从自动化中受益最大。 专注于耗时、重复或容易出错的任务。这些领域通常是自动化可以产生最大影响的领域。
聊天机器人自动化的常见候选对象包括：
例如，发票处理、处理费用报告提交、回答账户余额查询和进行例行合规性检查等任务是实现自动化的理想之选。首先，记录这些任务当前花费了多少时间、错误率以及涉及多少员工。
举个例子：一家北美银行实现了支票处理系统的自动化，将处理时间缩短了 76%。这使员工能够将注意力转移到战略活动上，而不是将时间花在手动数据输入和验证上。
要估算潜在的投资回报率（ROI），既要考虑直接节约（例如降低劳动力成本），也要考虑间接收益，例如减少错误、缩短响应时间和提高客户满意度。
概述工作流程需求后，下一步就是选择一个安全且合规的聊天机器人平台。
选择正确的平台至关重要，需要评估安全性、合规性、成本效益和集成能力等因素。 安全应该是重中之重，尤其是在金融服务领域，违规行为可能会造成严重后果。例如， 41% 的 API 泄露会导致数据丢失并损害公司的声誉。
评估平台时，请注意以下功能：
集成能力同样重要。该平台应与第三方服务无缝连接，同时保持较高的安全标准。对于企业级管理和跟踪，像 prompts.ai 这样的工具可能值得考虑。
“与所有供应商签订强有力的数据处理协议。这不是可选的——我们已经看到组织面临处罚，因为他们认为自己的云提供商负责合规事宜。”-TekRescue所有者兰迪·布莱恩
确保该平台符合GDPR和CCPA等法规也至关重要。违规行为可能会导致巨额处罚- 违反GDPR的行为高达2000万欧元，占全球年营业额的4％，根据CCPA，每次故意违规行为为7,500美元。
选择平台后，下一步是集成和测试。
整合需要 IT、财务和合规团队之间的协作。从小处着手 试点计划旨在收集数据、微调聊天机器人并在大规模推出之前解决任何问题。
全面的测试至关重要。这包括：
聊天机器人上线后，密切监控其性能。跟踪响应时间、客户满意度和问题解决率等关键指标。常见的绩效指标包括：
使用反馈回路不断改进聊天机器人。修复错误，添加新功能，并根据用户输入优化响应。这种迭代方法可确保聊天机器人随着业务需求和用户期望而发展。
实施良好的聊天机器人所带来的好处是变革性的。以 Opay 为例。该金融服务平台采用了全渠道聊天机器人解决方案，这极大地改善了其运营。实施后：
最后，培训您的员工与聊天机器人一起工作。这确保了自动化和人工辅助流程之间的顺利切换，特别是对于需要个人处理的复杂财务事务。
聊天机器人正在重塑金融业，节省了大量的成本和时间，同时也带来了一些显著的挑战。让我们分解一下。在财务方面，聊天机器人通过平均削减30％的支持成本来证明其价值。仅在 2023 年，他们就为企业节省了大约 25 亿小时的工作时间。就收入而言，这些数字不言自明——销售额增长67％凸显了其影响。
真实的例子将这些好处变为现实。拿走 克拉纳，例如。2024 年 2 月，他们推出了一款由人工智能驱动的聊天机器人，它迅速引起了轰动。在第一个月，该聊天机器人管理了230万次对话，处理了所有客户服务聊天的三分之二。它承担的任务相当于700名全职代理的工作量，将重复查询减少了25％，预计仅在2024年就将带来4000万美元的利润增长。
但是，与任何创新一样，也存在障碍。近一半的用户报告了与聊天机器人互动时遇到的挑战。这些问题突显了在部署期间仔细规划和执行的必要性。
应对这些挑战需要采取积极主动的方法。人工智能负责人托马斯·斯莫拉奇克强调了人工智能在金融中的战略重要性：
“人工智能的整合不仅是技术升级，而且是金融领域的战略当务之急。它的作用不仅限于自动执行任务；还在于提高运营效率。金融机构现在正在利用人工智能来完善决策流程并优化客户服务。这种转变与其说是取代人类角色，不如说是增强人的能力，使他们能够专注于战略举措和客户参与。”
为了克服实施方面的挑战，组织应将重点放在明确的数据政策、公正的培训数据和全面的法律框架上。史黛西·霍布森博士，负责任和包容性技术总监 IBM 研究，强调了风险：
“如果不主动缓解训练数据中的偏见，人工智能系统就有可能延续和扩大社会不平等现象，而不是帮助解决这些不平等现象。”
道德考量、透明度和质量保证也至关重要。这包括为无缝系统集成开发强大的 API，以及创建可扩展框架以支持不断增长的聊天机器人的使用。
如果将直接节省和客户体验改善都考虑在内，则计算投资回报率会变得更加清晰。一位行业专家解释说：
“真正的聊天机器人投资回报率 =（年度财务收益 + 货币化客户体验收益 — 总成本）/总成本 × 100%。这既考虑了直接储蓄，也考虑了客户体验价值。”
预计到2026年，将有超过1.109亿用户使用银行聊天机器人，实施有效解决方案的压力越来越大。在最大限度地提高收益的同时直面挑战的公司将获得最大的收益。例如， ING基于Genai的新聊天机器人设法比其前身增加了20％的客户，这证明深思熟虑的实施可以显著提高效率和客户满意度。
财务聊天机器人正在重塑财务团队管理日常运营的方式，显著提高了效率。利用这些工具的公司报告说 对账错误减少了90％，一个 收入征收效率提高了38％，还有一个 加工成本降低了81％。这些数字凸显了聊天机器人自动化的变革潜力。
但是，成功并非没有挑战。在实施金融聊天机器人时，安全和隐私仍然是头等大事。解决这些问题需要采取积极措施，例如 使用加密保护敏感数据， 定期进行安全审计，以及 仅限经过验证的用户访问权限。
另一个关键因素是员工采用率。抵制变革是一个常见的障碍，已经结束了 70% 的变革举措因员工的阻力而失败。为了解决这个问题，让员工尽早参与流程并提供足够的培训可以产生重大影响。
真实的例子说明了聊天机器人自动化的影响。 塔塔共同基金 看见了 通话音量降低了70％ 在介绍了他们的聊天机器人之后。同样， Opay 客户满意度从 60% 到 90%，同时通过以下方式降低运营成本 20% 并将转化率提高到 17%。
采用财务聊天机器人自动化的组织将获得宝贵的优势。但是，要取得成功不仅仅是部署技术，还需要 精心规划， 强有力的安全措施，以及对以下方面的承诺 持续改进。使您的自动化策略与强大的合规性和安全性实践保持一致至关重要。
对于那些准备迈出一大步的人来说，像这样的平台 prompts.ai 提供构建有效、安全的金融聊天机器人所需的工具。他们的功能包括 人工智能驱动的自然语言处理， 工作流程自动化，而且无缝 与现有金融系统整合，为财务运营转型提供了坚实的基础，同时保持合规性。
值得注意的是 65% 的客户更喜欢聊天机器人 用于快速财务查询，因为它们消除了漫长的等待时间。随着客户期望的提高和运营需求的增长，真正的问题不在于是否要实施聊天机器人自动化，而是你能以多快和有效的方式实现自动化。通过立即采取行动，使用正确的策略和工具，组织可以释放融资聊天机器人带来的效率和成本节约优势。
聊天机器人通过雇佣在保护财务数据方面发挥关键作用 高级加密技术 在传输和存储期间保护信息。他们还遵守严格的监管框架，例如 PCI DSS，确保敏感数据得到极其谨慎的处理。
最重要的是，人工智能驱动的聊天机器人会积极监控合规性，标记潜在风险并调整工作流程以适应不断变化的法规。这使企业能够简化发票处理等财务任务，同时优先考虑安全性并保持信任。
将聊天机器人整合到财务工作流程中会带来相当多的挑战。一个主要障碍是应对 传统金融系统。这些较旧的系统通常无法很好地与现代人工智能技术融为一体，这使得集成成为一个棘手的过程。
另一个关键问题是 数据隐私和安全。财务数据高度敏感，任何泄露或处理不当都可能造成严重后果。企业需要确保其聊天机器人解决方案符合严格的安全标准，以保护这些宝贵的信息。
最重要的是，聊天机器人必须处理 非结构化或模糊的查询 精确地。财务工作流程通常涉及复杂或不明确的请求，聊天机器人无法正确解释这些请求可能会导致错误。例如，财务建议或处理发票方面的错误可能会导致代价高昂的问题。
为了应对这些挑战，企业需要投资 精心规划 和 严格的测试。这些步骤是确保聊天机器人在金融环境中顺利集成和可靠运行的关键。
为了弄清楚 投资回报率 (ROI) 在财务工作流程中使用聊天机器人时，企业需要权衡财务收益和成本。这包括通过减少手动任务、加快流程、减少错误以及提高效率和客户满意度来节省开支。
首先，确定可衡量的节省，例如降低运营成本或加快发票处理速度。然后，包括因更顺畅的工作流程或更好的用户体验而产生的任何额外收入。从这个总数中减去实施和维护聊天机器人系统的费用。以百分比表示结果以获得投资回报率。这种方法可以清楚地了解聊天机器人为财务运营带来的价值，帮助企业做出更明智的选择。
