本文是一篇财务管理论文，本研究以精益管理理论、流程再造理论和创新扩散理论为指导，借助OCR技术达成单据智能识别，运用RPA技术达成流程自动化，为H电力公司搭建了款项精益管理系统。
1绪论
1.1研究背景
在当下这个时代，我国正处于经济体制改革的关键阶段，企业所处的市场经营环境出现了深刻的变化，朝着精益化管理的方向发展已经成为必然的趋势[1]，往来款项管理是财务管理核心内容中的一部分，其管理质量和企业的健康、长远发展密切相关[2]。
H电力公司身为关键的电力供应单位，在日常经营过程中，需要处理数量庞大的供应商合同、客户结算以及发票等各类信息，传统的款项管理依靠ERP系统里的往来台账模块，多维度数据统计主要是靠会计人员花费大量时间来完成手工清账，导出EXCLE表格，手工进行筛选、统计，之后查找经办人，逐个电话通知到期事项。这种业务模式操作简便且重复性高，耗费了大量的人力与物力，还很容易引发数据统计方面的错误，给企业造成潜在风险[3]。
数字化技术不断发展进步，给企业财务管理给予了全新解决办法[4]，人工智能（AI）、大数据分析、RPA（机器人流程自动化）等新兴技术被广泛运用[5]，让财务管理的自动化与智能化得以实现，随着信息技术迅速发展，光学字符识别(Optical CharacterRecognition,OCR)和机器人流程自动化(Robotic Process Automation,RPA)技术的应用，为企业管理给予了新的解决办法[6]。以OCR为代表的智能识别技术，可以快速整合并分析财务数据，为企业提供智能化决策支持，可高效识别和处理纸质文档里的文字信息，把它转化成可编辑、可存储的电子格式，大大提高了信息获取和处理的速度，RPA技术能模拟人工操作，自动化执行那些重复性强、规则明确的业务流程，极大提升了财务工作的效率与准确性[7]。这些技术有机结合，为H电力公司优化往来款项管理开拓了新思路，提供了有力工具。
1.2研究目的意义及创新点
1.2.1研究目的
本研究聚焦于OCR与RPA技术在H电力公司往来款项管理方面的实施运用以及效能评价，项目团队经现场调研发觉，这两种技术的融合运用呈现出不同的阶段性特点，系统构建期间采用了分层设计方式，借助模块化架构降低了系统间的耦合程度，不过也让整合流程遭遇了额外的协调难题[8]。OCR技术在实际文档处理里呈现出情境依赖特性，在面对格式多样的文件以及非结构化信息时，系统要进行定期优化和参数调整，RPA流程执行阶段受到多种系统环境因素的限制，值得剖析的是，台账自动生成功能仍需财务专业人员定期检验并进行必要的人工干预，这种“人机协作”模式事实上成了系统正常运转的关键保障。预警机制实施后历经多次迭代调整，主要针对预警时间窗口和触发条件给予优化，在提升用户接受度的同时也体现了技术实施的动态适应进程，这些观察说明，数字化转型工具从概念到落地的过程中，存在一条从理想设计到实际应用的转化曲线，需在技术可能性与业务现实性之间找寻平衡点。
H电力公司身为电力行业的关键参与者，在日常运营里有着大量的往来款项业务，传统管理模式主要依靠人工操作，凭借ERP系统里的往来台账模块来处理数据，不过面对不断增长的业务量以及复杂多变的财务数据，这种方式显露出了不少问题，会计人员要花费大量时间精力做繁琐的数据统计工作，手动把各类信息从纸质文档或者电子表格中逐个录入并核对，最后整理成EXCEL表格。在通知到期付款事项时，只能逐个电话联系经办人，此过程效率不高，还增加了数据统计错误的风险，极大地影响了企业财务管理的效率和质量，成了制约企业发展的一个瓶颈。
2相关概念与理论基础
2.1 OCR相关概念
OCR也就是光学字符识别技术，这是一种借助电子设备比如扫描仪、数码相机等读取文本图像，接着把图像里的文字转变成计算机可编辑的文本的前沿技术，该技术凭借检测明暗线条来判断文本形状，再运用字符识别方法将其转变成计算机可读字符的形式，针对印刷体字符而言，OCR识别技术先是把纸张上的文字以光学方式转变为黑白点阵影像，随后凭借石碑软件把影像转变为文字形式，最后利用文字处理软件做的编辑和加工。它的核心原理是依靠检测扫描件上暗、亮的模式，精确地辨识文字的形状，运用字符识别方法把形状翻译为文字[63-64]。
这一技术的源头可回溯到1929年，是由德国科学家古斯塔夫·谢克（GustavTauschek）首先提出相关概念的，之后美国科学家亨德尔（Handel）提出了利用光电转换方式来进行文字识别的设想，为OCR技术的发展打下了理论基础，在20世纪六七十年代的时候，世界各个国家的研究者都积极投入到OCR技术的研究当中，一开始主要关注的是数字0至9的识别。随着时间慢慢过去，研究的范围不断扩大，涉及到了汉字以及多种字符的识别[65-67]。
传统OCR识别系统的作业流程包含多个精细的环节，最初是图像输入这一环节，需借助扫描仪或者数码相机等设备来获取文本图像，紧接着要开展预处理工作，凭借图像二值化以及去噪等手段，提升图像质量，为后续的识别创造有利条件，随后便进入文字识别阶段，运用特征提取与神经网络结合法、模块匹配算法、EAST等算法，对文字的形态特征展开深度分析，再与标准字符编码进行比对，以此判别不同字符[68]。之后是版面还原环节，把识别出的文字依照原始版面布局进行还原，以保证文本结构的完整性，最后是后处理及校对环节，对识别结果进行细致的校对与修正，提高识别准确率。
2.2 RPA相关概念
RPA也就是机器人流程自动化，是一项较为前沿的自动化技术，它依靠软件机器人也就是数字工作者，去执行那些原本由人类负责的、基于规则的重复性任务，在财务领域当中，RPA技术的应用有着变革性的作用，可以提升财务数据处理的效率和准确性，减少人为错误，促使财务流程朝着自动化与优化的方向发展。
RPA技术在实际应用中呈现出了多层次的功能特性，不过每一项功能都存在着特定的约束条件，在数据抓取环节，从系统理论的角度来讲，其有处理多源数据的能力，然而在H电力公司进行实际部署的过程中，当面对ERP系统界面更新以及权限调整等变量时，大多时候需要重新进行配置。为此公司的技术团队不得不构建起“兼容性测试流程”，借助定期验证RPA脚本对系统变化的适应性，来保障数据抓取的顺利进行，在数据处理方面，自动化清洗与转换功能虽然有效率上的优势，但是其异常数据处理能力却存在着一定的局限性，在面对非标准交易记录、特殊业务情况等边缘场景时，该功能的支持力度明显不足，需要设置例外处理机制，以应对这些复杂情况。在任务执行层面，系统可依据流程自动进行操作，不过对于那些时序依赖性较强且需要多系统协同的复杂任务而言，其可靠性面临着挑战，鉴于这些现实存在的限制，公司最终采用了“人机协作模式”，将自动化与人工监督有机结合起来，以此在提升效率的保证业务的连续性以及数据的准确性。
RPA机器人在实际应用环境中呈现出双面性的特点，它的非侵入式设计的确降低了部署的门槛，然而H电力公司的实施过程却暴露出了多项运行方面的妨碍，机器人虽然可模拟界面操作行为，可是大多时候对UI的微小变化十分敏感，一旦系统进行更新，原有的脚本大多都需要重新配置，这无疑增加了负担。在跨系统任务执行时，网络延迟以及响应波动又引发了时序依赖问题，使得某些流程需要设置重试机制以及额外的验证步骤。
3 H电力公司往来款项管理现状及存在问题分析......................33
3.1 H电力公司简介...............................33
3.1.1公司业务介绍.................................33
3.1.2公司组织结构...............................34
4基于OCR与RPA技术的H电力公司往来款项精益管理优化方案模型设计..................39
4.1方案模型设计思路...........................39
4.1.1系统架构整体规划......................................39
4.1.2基于精益管理的流程优化设计.......................42
5基于OCR与RPA技术的H电力公司往来款项精益管理优化实施保障措施..................58
5.1基于精益管理理论的设计与维护........................58
5.1.1 OCR智能识别模块.........................................58
5.1.2 RPA数据处理模块标准化...............................60
6系统评估结论总结及展望
6.1系统实施效果评估
6.1.1实施效果的定量分析
本研究运用系统评估方法，对H电力公司基于OCR技术与RPA技术的款项精益管理优化方案给予全面验证，此方案于2024年1月开启规划，历经3个月的系统建设，在24年6月开展试运行，并于7月1日正式投入使用，为保障验证的科学性和可靠性，选取了2024年7月1日至9月3日这3个月的运行数据展开分析。数据主要源自系统后台的运行日志、业务处理数据库、财务部门统计报表以及系统监控平台，借助这些数据源的交叉验证，保证了分析结果的准确性与可靠性。
就如同上面所呈现的表6-1定量评估体系数据对比表一样，其清晰地列示出了系统在实施之前与实施之后关键指标所发生的变化情况，接下来，会从四个具体的维度分别展开详细的阐述说明。
1.业务处理效率评估
系统运行日志详细记录了每一笔业务的处理时间、流转路径以及处理状态，经过对这些数据展开系统分析，察觉到业务处理效率有所提升，
