IFS智能财务商城-用户案例
SaaS层案例：某保险集团使用IFS实现14个对私报销费项智能审核
1.【需求】
招待费、市内交通费、差旅费、电话费、公杂费、邮寄费、燃油费、查勘费、宣教费、宣讲会议费、团队培训费、车辆修理费、过路过桥费、500元以下办公用品费，共计14个对私报销事项，每月产生4万余单，占报销单总量的60%；占核算总单量的30%，常备30余人处理。希望再IFS上实现这部分单据的智能审核，降低人力成本，聚焦高价值财务工作。
2.【落地过程】
（1）.需求与功能匹配度分析
14个对私报销费项电算化信息较简单，审核点不多；票据类型以发票为主，含少量清单、审批表、入库单；涉及200余条审核规则，无复杂逻辑。使用OCR应用+人工补录应用+规则 自动化 应用（按场景）+API可解决问题。由于这部分费项敏感度低，默认脱敏方式足够控制信息外泄风险，基本确认IFS SaaS层相关功能与需求匹配。
（2）.应用API打通费控系统和IFS
将SaaS层标准接口对接至费控系统，让IFS获取指定范围的单据电算化信息和票据影像信息，并回传审核结果。
（3）.应用OCR识别票据影像信息
挑选SaaS层OCR输出字段。比如增值税普通发票，OCR可输出21个字段，在这21个字段中选出对私报销需要审核的部分。以此方式依次确认可识别票据输出的结构化数据范围。
（4）.应用人工补录提取不可识别票据影像信息
挑选SaaS层人工补录输出字段，并做微调。比如入库单，IFS SaaS层提供入库项目、金额、签名人数、签名是否一致四处人工补录点，需求中还有入库时间与发票时间的一致性审核，则在入库单人工补录点新增“入库时间”。以此方式依次确认人工补录输出的结构化数据范围。
（5）.应用场景类规则自动化
挑选SaaS层场景规则库中有关费用报销的条款，并做微调。比如发票抬头必须开具为“XX保险集团股份有限公司”，则在发票购买方名称审核条款中加入该公司名。以此方式依次确认需生效的规则。
（6）.启动应用
对确认的事项复核无误后，启动应用流程，IFS开始对14个对私报销费项做智能审核。实时取单，实时回传结果。
3.【效果】
该公司只用了2天时间了解、使用IFS，就把原来30余人执行的工作降为仅需2人执行，释放超过90%的人力。2人主要对特殊情况和审核报错完成人工判断。每月超过36000单审核自动化率达到100%，审核平均时效从2.5小时降为0.2小时，平均质量从1.5%差错降为0.1%差错。
PaaS层案例：某外资企业使用IFS实现采购廉洁治理
1.【需求】
因与制药相关，供应链灰色关系风控一直受高层关注。利益输送往往不存在于供应链交易中，很多时候都掩盖在看似无关的采购里。高层根据过往经验认为办公用品采购，水果采购和招待饭局要建立起更严格的廉洁审查制度。希望在IFS上实现这三个事项的廉洁治理，规避贪腐风险。
2.【落地过程】
（1）.需求与功能匹配度分析
办公用品采购、水果采购、招待饭局的佐证附件以发票为主，令才科技建议加入清单、水单、菜单强化数据客观性，被采纳。由于实现需求需要的判断逻辑较特殊，且逻辑中含有
较多第三方数据用于推导合理性，SaaS层无法满足，转PaaS层使用智能OCR服务+人工补录服务+规则引擎服务+电算化系统服务+大众点评服务+地图服务解决问题。初步尝试后，基本确认IFS PaaS层相关功能与需求匹配。
（2）.应用电算化系统服务传输数据
该公司使用的电算化系统品牌在IFS有成熟接口，在电算化系统服务中启用品牌对应接口，完成请求地址配置，获取票据影像信息。
（3）.应用OCR服务开发水单，菜单类型识别训练
由于水单、菜单不属于标准票据类型，且形式多样，很难依靠模型准确识别文本信息，但可以通过训练让模型分辨其是否属于水单还是菜单，提升人工补录的针对性。在PaaS层OCR服务内通过对400余张图样的标注和特征运算统计，3天后模型基本能定位出类型。
（4）.应用人工补录服务开发新的补录作业页面
根据OCR模型输出的票据类型，对每个类型需要做数据提取的字段，在PaaS层人工补录服务内命名补录点，并将补录点放进作业框形成新的页面，供人工参照票据图片填入数据。比如菜单需要提取餐厅名称、总价、是否含酒水、是否含“龙虾鲍鱼”字样等数据，SaaS层的人工补录应用没有这些字段，需要从PaaS层配置生成。
（5）.启动应用
对开发的事项复核无误后，启动应用流程，IFS开始综合各个数据信息，自动出具每次办公用品采购、水果采购、招待饭局的贪腐风险等级。
3.【效果】
整套开发用时5天，全由不懂IT的财务人员完成。名为开发，实为配置、组装各段值的数据来源和推导逻辑。上线后，财务人员在规则引擎的结论管理页面查看风险。据统计，三个事项月发生额环比减少百万元。
