"这是人类的一小步，是人类的一大步。"用这句简单的话，返利助手，尼尔·阿姆斯特朗于1969年7月成为第一个登上月球的人，开启了探索太空的新纪元。在机器学习和人工智能应用领域，我们正处于一个类似的关键节点。看看《福布斯》最近一篇文章中的这些指标：

2013年至2017年间，机器学习专利以34%的复合年增长率（CAGR）增长，在所有授权专利中排名第三。国际数据公司（IDC）预测，AI和ML的支出将从2017年的120亿美元增长到2021年的576亿美元。德勤全球预测，与2017年相比，2018年机器学习试点和实施的数量将翻一番，到2020年将再次翻一番。

这场革命的先锋领域之一是财务管理、会计和控制。根据大多数首席财务官的说法，在他们的财务会计系统中，没有什么比现金更重要，因此，吸引机器学习最严格审查的领域就是那些影响现金的领域。不仅要回答诸如"我手头有多少现金？"或者"我的哪个银行账户现金余额最大？"而是"我怎样才能加快我的现金流速度？"。后一个问题涉及到现金管理的真正问题，本质上，首席财务官通常希望加快现金收入，延长现金支付时间，以便a）最大限度地增加现金流，b）优化其投资现金。在一个24小时金融市场的世界里，我的免费云，大量现金的流动可以带来真实的财务收益，这是一个关键的概念。

你可能已经看到了斯文·德内肯（Sven Denecken）关于"通过智能ERP推动金融效率和自动化"的博客，但我想让你在这里更深入一层。考虑汇款通知。这些基本上是来自客户的通知，ecs云服务器，"支票在邮寄中"。如果我们能够自动接收这些通知，然后机械地阅读汇款通知，那么我们处理这些信息的速度就不会局限于我们的会计或现金经理能够：

打开通知的速度（如果通知是通过普通邮件发出的，请加上等待每日邮报的时间）确定建议来自谁确认这确实是我们的客户之一扫描纸质表格，广西大数据，然后对其运行OCR应用程序以数字化汇款通知提取信息将其正确无误地加载到我们的现金管理系统中然后将其交给应收账款团队

然后应收团队将需要对汇款运行其流程，以确定：

汇款与哪个发票匹配如果汇款已经通过我的银行账户支付如果三方匹配准确如果不正确，大数据收集，我们如何处理争议？

显然，这两个流程——汇款通知提取和发票现金应用——都符合大多数公司的劳动密集型流程标准，可以实现自动化。此外，这些流程的自动化还提供了一个巨大的机会来加速现金收缴——这是首席财务官办公室的一个关键需求。如果我们研究汇款通知提取，请考虑如何部署#MachineLearning：

汇款通知提取的图像

通过部署这样一个机器学习应用程序（目前并非巧合地可从SAP获得！）财务会计、财务和控制人员可以被解放出来，成为比知识型员工更多的人。他们变成了决策者。

所以，你看……使用机器学习部署汇款通知提取服务不仅是机器学习的一小步，而且是现金管理的一个巨大飞跃！！