【智能赋码——百望云】是什么？
百望云的智能赋码，是指一套基于人工智能（AI）技术和先进算法，专门针对企业财务、税务、供应链等环节中的各类单据（尤其是发票、费用单、入库单等）进行自动化、智能化编码和分类的解决方案。它并非简单的规则匹配，而是通过机器学习模型学习企业的核算体系、科目设置、业务场景，并结合外部税务政策、行业规范等信息，自动识别单据内容，并将其映射到企业内部的会计科目、成本中心、项目代码、税种税率等核算要素上，最终形成可直接用于记账、报销或分析的规范化数据。
简而言之，它取代了财务人员或业务人员手动识别、判断和录入单据编码的过程，极大地提高了编码的准确性和效率。
它具体赋哪些“码”？
- 会计科目：根据发票内容（如商品名称、服务类别）、供应商信息、交易场景等，自动判断应记入的损益类、成本类、资产类等会计科目。
- 成本中心/利润中心：识别发票或费用单对应的部门、项目或区域，自动匹配相应的成本或利润中心编码。
- 项目编码：对于项目制企业，根据单据关联的项目信息，自动匹配项目编码。
- 辅助核算项：如客户、供应商、部门、个人等辅助核算维度。
- 税种税率：根据商品服务分类编码（GSCCN）或发票描述，结合企业税号和政策，自动匹配适用的增值税税率、消费税等。
- 业务类型：判断交易属于采购、销售、费用报销等具体业务类型。
【智能赋码——百望云】为什么需要？
企业运营中产生大量的业务单据，尤其进项发票数量庞大且格式各异。传统的单据处理流程中，将单据内容转化为财务系统能够识别和处理的编码信息，通常依赖人工进行。这个过程面临诸多挑战：
- 效率低下：人工识别和编码需要耗费大量时间，尤其在单据量大的企业，成为财务处理的瓶颈。
- 错误率高：人工操作容易出现误判、误输，导致科目、成本中心等编码错误，影响财务数据的准确性，增加后续对账、分析和审计的难度。
- 依赖经验：新员工或经验不足的员工难以快速掌握复杂的编码规则和核算体系，培训成本高，且容易出错。
- 合规风险：错误的税种税率判断可能导致税务风险；不规范的编码影响内部控制和审计追溯。
- 信息孤岛：单据信息与财务系统编码脱节，数据难以有效整合和利用。
百望云智能赋码的价值在于：
自动化和智能化的编码过程，显著提升单据处理效率，将财务人员从重复性劳动中解放出来；大幅降低人工错误率，确保财务数据的准确性和标准化；内置和持续学习的规则引擎，降低对人工经验的依赖；强化内部控制，降低合规风险；打通单据信息与财务编码之间的壁垒，为精细化管理和决策提供可靠数据基础。
它解决了企业在数字化转型过程中，如何高效、准确、合规地将海量非结构化或半结构化单据信息转化为结构化财务数据这一核心痛点。
【智能赋码——百望云】哪里可以使用？
百望云智能赋码作为一项能力，可以集成和应用在企业内部多个财务和业务处理环节及系统中：
- 财务共享中心：在财务共享平台中，作为核心的数据预处理模块，负责将全国各地、各业务线的单据进行标准化编码，再推送到后续的凭证生成、报销审批等流程。
- 费用报销系统：员工提交费用报销时，系统自动识别发票内容，预测费用类别和相关科目编码，减轻员工填写负担，提高财务审核效率。
- 应付账款管理：处理供应商进项发票时，智能赋码自动识别采购内容，匹配采购订单、入库单信息，并给出建议的库存科目、成本科目、费用科目及税率。
- 总账会计处理：在日常处理各类原始单据、编制记账凭证时，系统可以自动提供编码建议或完成自动赋码。
- 税务管理系统：辅助识别发票中的商品服务分类编码，确保税率匹配正确性，支持税务申报和风险分析。
- 企业资源计划（ERP）系统：作为ERP外部的数据采集和预处理层，将规范化、已赋码的单据数据推送到ERP的财务模块，减少在ERP内部进行人工编码的环节。
- 供应链管理系统：在采购入库、销售出库等环节，辅助生成与财务核算相关的编码信息。
简而言之，任何需要将原始单据信息转化为财务核算所需编码的业务场景，都可以集成和应用百望云的智能赋码能力。
【智能赋码——百望云】大致的成本或规模适用性如何？
百望云作为一家成熟的云服务提供商，其智能赋码服务通常采用基于云的订阅或按量付费模式。具体的成本会受到多种因素影响，但可以从几个维度理解其规模适用性和潜在成本结构：
成本构成考量：
- 处理量：通常与处理的单据数量（如每月、每年的发票量）直接相关。处理量越大，总费用越高，但单位成本可能随着规模效应而降低。
- 功能模块：是否需要额外的功能，例如与特定ERP系统的深度集成、定制化的规则配置、额外的辅助核算维度支持等，可能会影响费用。
- 实施与集成：首次部署、与现有系统（如ERP、报销系统）的对接集成、以及初期的规则配置和模型训练可能涉及一次性或分阶段的服务费用。
- 服务等级：不同的服务等级可能在响应时间、技术支持、定制化程度等方面有所差异，对应不同的费用。
- 订阅周期：长期订阅通常会比短期订阅享有更优惠的价格。
因此，无法提供具体的金额，企业需要与百望云进行沟通，基于自身的单据量、业务复杂度、需要集成的系统等进行详细评估和报价。
规模适用性：
百望云智能赋码服务具有良好的可伸缩性，理论上适用于各种规模的企业：
- 中小型企业：即使单据量相对较小，人工编码的效率瓶颈和错误风险依然存在。云服务模式使得中小型企业无需投入大量硬件和维护成本即可使用智能化能力，提升规范化水平。
- 大型企业/集团：面对海量单据、复杂的组织架构和核算体系，智能赋码的自动化和标准化能力成为处理效率和数据准确性的关键。百望云平台能够支持高并发的处理需求，并能应对多核算主体、多账套的复杂场景。
- 跨区域/跨行业企业：能够学习不同区域的税务政策和不同行业的业务特点，支持复杂多变的编码规则。
总的来说，其成本是弹性的，与使用规模和服务需求挂钩，使得不同规模的企业都能找到适合自己的方案，并通过提升效率和降低错误来获得投资回报（ROI）。
【智能赋码——百望云】如何工作（技术原理）？
百望云智能赋码的工作原理是一个多阶段、协同作用的复杂过程，核心在于结合了规则引擎和机器学习技术：
- 数据采集与标准化：
- 单据可以通过多种方式进入系统，如通过百望云发票平台直接获取的电票数据、扫描纸质发票进行OCR识别、从企业内部系统（如报销、采购系统）接口获取数据等。
- 系统首先对原始单据数据进行清洗、结构化处理，确保数据格式统一。
- 内容识别与要素提取：
- 利用自然语言处理（NLP）技术和预设模型，从单据文本中识别关键业务要素，例如商品名称、服务内容、单位、数量、金额、供应商信息、购买方信息、日期、备注等。
- 尤其是对于发票，会准确提取票面上的各项法定要素。
- 规则匹配与初步赋码：
- 系统内置或企业自定义配置了一系列编码规则。这些规则可以是基于关键词、供应商、单据类型、金额范围等条件的IF-THEN逻辑判断。
- 首先尝试使用这些明确的规则进行快速匹配和初步赋码。例如，如果供应商是“XX航空公司”，且内容包含“机票”，则自动赋为“差旅费”科目。
- AI模型预测与推荐：
- 对于规则难以完全覆盖或模棱两可的场景，系统启动机器学习模型。
- 模型经过企业历史单据数据（已有的编码记录）的训练，学习了特定业务场景下内容与编码之间的关联规律。
- 基于当前单据的内容及上下文信息（如关联的订单、报销人部门等），模型预测最可能的会计科目、成本中心等编码，并给出推荐度或置信度评分。
- 规则与AI协同及优化：
- 智能赋码的强大之处在于结合了规则的确定性和AI的灵活性。高置信度的AI预测可以直接采纳；低置信度或无规则匹配时，则需要人工审核确认。
- 更重要的是，系统具备持续学习能力。人工对AI预测结果的修改和确认，会作为新的训练数据反馈给模型，不断优化模型的准确性，使其越来越贴合企业的实际核算习惯。
- 编码输出与接口推送：
- 经过规则匹配和/或AI预测确定的编码结果，会结构化地附加到原始单据数据上。
- 通过标准的API接口或数据文件，将赋码后的单据数据推送到企业的ERP、财务系统、报销系统等，供后续的凭证生成、流程审批等使用。
整个过程力求在自动化程度、准确率和可解释性之间取得平衡，通过人机协作的方式，最大化智能赋码的效能。
【智能赋码——百望云】怎么实施和使用（具体流程）？
实施和使用百望云智能赋码服务通常遵循以下步骤：
实施阶段：
- 需求调研与方案设计：
- 百望云团队与企业财务、业务部门深入沟通，了解企业的核算体系（科目、辅助核算项）、成本中心划分、项目管理方式、现有单据类型与处理流程。
- 明确需要赋码的单据范围、需要预测的编码维度（科目、成本中心、项目等）。
- 设计整体解决方案，包括数据接入方式、集成接口、规则配置策略、人工审核流程等。
- 系统配置与主数据导入：
- 在百望云平台中为企业开通并配置智能赋码服务实例。
- 导入企业的主数据，包括完整的会计科目表、成本中心列表、项目列表、供应商/客户列表等，这是智能赋码匹配和预测的基础。
- 规则引擎配置：
- 基于企业现有的编码规范和历史经验，配置初始化的规则，例如“XX供应商的交通费发票记入YY科目，ZZ成本中心”。
- 这些规则优先执行，可以快速处理大量标准化场景。
- AI模型训练：
- 收集企业过去的已处理单据和对应的准确编码记录（历史数据）。
- 使用这些历史数据对智能赋码的AI模型进行初步训练，让模型学习企业特定的编码习惯和业务逻辑。
- 历史数据的数量和质量对模型初始效果至关重要。
- 系统集成与联调：
- 开发或配置智能赋码系统与企业现有财务系统（如金蝶、用友、SAP或其他自研系统）、报销系统、影像系统等的接口。
- 进行数据传输、接口调用的联调测试，确保数据能够顺畅地流入智能赋码系统并流出到目标系统。
- 测试与优化：
- 使用真实的单据样本进行功能测试和效果测试，检查规则匹配率、AI预测准确率。
- 根据测试结果，调整规则配置，并可能需要进行模型二次训练以提升效果。
- 进行端到端流程测试，验证从单据进入到赋码数据进入目标系统的完整流程。
- 用户培训与上线：
- 培训相关财务人员、业务人员如何使用智能赋码功能，包括如何查看预测结果、如何进行人工审核和修改、如何反馈问题等。
- 系统正式切换上线。
使用阶段（日常操作）：
- 单据进入系统：企业通过多种渠道将待处理的单据（如发票影像、电子发票数据、报销单）录入百望云智能赋码平台或其集成系统。
- 系统自动处理：智能赋码系统自动接收单据信息，进行要素提取、规则匹配和AI预测。
- 生成赋码建议：系统为每张单据生成一套赋码建议，包括会计科目、成本中心等各维度编码，并可能显示规则依据或预测置信度。
- 人工审核与确认（如有必要）：
- 对于AI预测置信度较低、规则未能覆盖、或企业策略要求必须人工审核的单据，会进入人工复核队列。
- 财务人员或授权用户登录系统，查看系统给出的赋码建议，进行核对、修改或确认。
- 人工的修改操作会被系统记录，用于后续的模型迭代训练。
- 赋码结果输出：经过自动处理或人工确认的最终赋码结果，通过预设的接口（API）实时或批量推送回企业的财务系统、报销系统等。
- 后续流程：企业内部系统接收到已赋码的单据数据，继续进行后续的凭证生成、审批、支付等流程。
- 持续优化：企业可以定期查看智能赋码的效果分析报告，针对预测准确率低的场景，调整规则或收集更多数据进行模型再训练，不断提升自动化和智能化水平。
整个使用流程强调“人机协作”，智能系统处理标准化和高置信度场景，人工专注于复杂和例外情况，并通过人工干预来“教导”系统，实现持续优化。
