打开文本图片集

摘要：本研究聚焦于基于RPA技术的银行存款智能机器人的应用，涵盖了从数据采集、处理到分析报告生成的整个流程，并针对银行存款数据的特点通过可视化工具实现数据的直观展示。本研究不仅为企业提供了深入的银行存款数据分析，还推动了业财融合，为企业的财务核算和决策提供了强有力的支持。

关键词：RPA；银行存款

一、引言

2017年国务院印发的《新一代人工智能发展规划》成为推动我国人工智能技术发展的重要政策文件，强调了人工智能与经济社会发展的紧密结合，坚持创新驱动、重点突破和协同发展等原则。该规划旨在推动数据与技术在各领域的广泛应用，提升产业的智能化水平和质量。企业在长期的经济管理活动中，积累了大量的真实运营数据。随着大数据、云计算和人工智能等技术的崛起，我们得以对这些数据进行有效的管理和分析。

银行存款是企业进行收入、支出分析的重要数据，但会计分录只有交易记录的密集堆砌，可读性不高。本文为了充分挖掘银行存款在企业经营中的各项数据价值，通过利用RPA技术对它进行表面层次的财务分析，并且下沉到部门、客户以及项目上，进行深入的业务分析，从而掌握企业各部门及项目等资金流向，进而对企业进行资金管理。

二、银行存款数据分析内容与思路

银行存款数据分析有两大内容六个部分，分别是财务核算分析和业财融合分析。财务核算分析细分为对银行存款的趋势分析、变动同比环比分析和结构分析；业财融合分析包括对公司部门分析、公司客户分析以及公司项目分析。

首先，趋势分析是按月份汇总统计后进行整体趋势分析，运用趋势分析法和向上思维，分析数据的差异和变化情况以及银行存款占总体货币资金的比率，了解银行存款在企业货币资金流通中的使用程度，结合货币资金比率，衡量企业短期偿债能力。这是对银行存款的一个整体分析，向上思维就是揭示银行存款数据发展的整体状态，关键在于建立长远目标、全局观念、整体概念。环比同比分析是计算银行存款在不同时间维度下的同比、环比的变动情况，用于分析公司银行存款支出和收入的增减变动趋势，也可以用来分析预测公司未来现金流情况。财务核算分析中的银行存款结构分析运用结构分析法和求异思维，将银行存款科目按期间费用、应收账款、应付账款等进行归类汇总，分析银行存款的收入与支出主要用于哪些方面以及各部分占总体的比例，以及从货币资金结存量和货币资金周转率两个方面进行分析，借以评价企业货币资金的支付能力和使用效率。

其次，对于业财融合分析的三个部分运用联合思维方法，利用辅助核算把部门、客户和项目与银行存款数据联合起来进行分析，将银行存款数据分析深入到业务。部门分析，运用结构分析法和下切思维，由于每一笔银行存款的收入和支出都有对应的操作部门，深入分析各部门用于银行存款支出情况以及各部门费用支出的占比，了解当前费用支出较多的部门并分析其原因。客户分析，运用对比分析法和逻辑思维，统计近两年银行存款在每个客户上发生的收支情况，并对其进行排名，计算各客户收入占总体收入的比例，用于分析各客户对于银行存款收入的影响程度。项目分析，运用对比分析法和下切思维，在不同的时间维度下，银行存款数据深入到项目进行业财分析，便于查看各个项目的银行存款收入和支出的具体情况及占比，对比两年各项目的收支变化趋势。具体内容与方法如图1所示。

三、基于RPA的银行存款数据分析自动化

3.1 数据准备

正式开发机器人之前，厘清原始数据与所需数据之间的联系，以便编写RPA程序时从原始数据中筛选统计所需要的数据。根据银行存款数据分析思路，需要的数据包括银行存款的收支数据，银行存款是通过哪些科目进行收支的数据，以及要把这些银行存款数据细分到部门、客户和项目。

银行存款序时账里面包含了日期、会计期间、凭证字号、摘要、科目代码、科目名称、原币金额、借方金额等，这些数据只能进行财务数据分析，还不能深入到业务。因此需要通过辅助核算来补充序时账。针对业务数据来说，需要3个辅助核算科目—部门、客户和项目属性。因此需要用到储存着公司各种信息的信息码表包括部门码表、客户信息表和项目码表。

3.2 数据采集与处理

利用UiBot Creator软件进行基于RPA的银行存款数据分析，通过对该软件的灵活应用来实现自动化的开发与实施。在银行存款分析机器人的整体架构中，数据采集与处理构成了关键的第一个模块，为后续的深入分析和决策提供了准确和高效的数据基础。

首先，我们将使用UiBot的“打开Excel工作簿”功能来加载本地存储的序时账文件。随后，通过“读取区域”功能精确地提取出所需数据。为了更有效地处理这些数据，利用“构建数据表”功能，将这些提取出的数据转换成一个结构化的数据表，对数据进行进一步的筛选和整理。最后，使用复制文件的功能，将数据分析模板和报告模板精准地放置到指定的文件夹中，以便于后续的数据分析和报告生成工作。

3.3 数据分析与展现

数据分析和展示的核心在于创建一个专门的银行存款分析Excel模板文件，该模板设计了每个分析模块所需生成的图表类型。一旦银行存款分析机器人完成了数据的处理和计算，并自动将结果填充到Excel文件中生成可视化图表，从而实现对数据的直观展示。这样的流程不仅提高了数据分析的效率，还确保了报告的准确性和一致性，为银行存款数据的管理和决策提供了强有力的支持。

银行存款数据分析涵盖了六个核心模块：趋势分析、环比同比分析、结构分析、部门分析、客户分析和项目分析。在分析过程中，我们将采用可视化工具，如折线图、条形图和饼状图等对这六个分析主题进行直观展示，以便更好地理解和解读数据。为了确保分析的精确性和相关性，我们将对银行存款数据进行细致的筛选、分类和汇总。这一过程涉及到数据筛选技术的应用、循环数组的高效处理以及基于特定条件的判断逻辑，从而提炼出最有价值的信息，为企业提供深入的洞察和决策支持。

3.4 数据分析报告

生成分析报告是银行存款分析机器人流程中的最终环节。在此环节中，系统会自动获取当前时间戳，用以记录报告的生成时间。为了将Excel中的可视化图形融入到Word文档中，机器人将执行预定的宏命令，并通过自动复制和粘贴功能，将图表从Excel文件平滑地迁移到Word报告文档中，确保分析的成果能够以专业和格式化的形式呈现给决策者。

四、结语

对于企业管理银行存款数据，深入考虑了基本的财务核算和业财融合分析的重要性并致力于全面挖掘银行存款数据在企业运营中的潜在价值。通过运用RPA技术实现高效、准确的数据处理和分析，从而提升企业的财务管理水平和决策质量。

项目信息：重庆理工大学研究生教育高质量发展行动计划资助成果项目“基于RPA流程自动化的银行存款智能机器人研究”（项目编号：gzlcx20223389）。