面臨資源約束趨緊、要素成本上升等挑戰(zhàn)，制造業(yè)企業(yè)亟需轉型升級并重塑競爭力。

西門子作為制造業(yè)數字化轉型成功的代表企業(yè)之一，面對生產、服務與業(yè)務增長等挑戰(zhàn)，積極擁抱AI、自動化等新興技術，優(yōu)化企業(yè)業(yè)務流程，打造企業(yè)數字化技術新基座，開拓出更多業(yè)務轉型思路。

西門子中國供應鏈管理部門(SCM)與西門子全球服務業(yè)務部(GBS)在支持西門子整體業(yè)務目標方面發(fā)揮著不可或缺的作用。由于SCM和GBS業(yè)務繁多，且涉及企業(yè)內多個部門，業(yè)務數據的高效、準確成為了他們共同的業(yè)務核心關注點。同樣，如何讓業(yè)務數據更加智能，也是二者一直想要實現的業(yè)務新目標。

稅務無小事，需AI和RPA共同加持

采購板塊的稅號處理流程至關重要。在對技術多方考察后，SCM與GBS兩大部門決定共同攜手推進稅號處理業(yè)務的技術升級，選定以人工智能(AI)技術來幫助終端用戶選擇或糾正訂單中的稅號。值得強調的是，此項目得到了西門子稅務部門的大力支持。

結合西門子內部已有的自動化經驗，SCM和GBS延續(xù)了與UiPath的友好合作，首次運用AI機器學習結合RPA技術，全力推動“Tax AI項目”，加速稅務部門實現智慧稅務。該項目進展順利，目前已經完成上線實施。

Tax AI破題之鑰，成為業(yè)務提效關鍵

構建智慧稅務流程是西門子全面深化轉型的挑戰(zhàn)之一，而新推出的Tax AI項目正是此難題的“破題之鑰”。

具體來說，Tax AI項目主要運用于P2P，即采購到付款環(huán)節(jié)中。推行此項目后，在供應鏈的間接物料采購流程中，機器人可通過機器學習自動糾正采購訂單中錯誤的稅號。憑借強大的人工智能中心管理能力和完善的機器學習模型，加上特定的預定義的稅號邏輯更正規(guī)則從而實現稅號準確處理，加速稅務業(yè)務效率。其中，機器學習的模型是基于稅務專家驗證的兩年歷史訂單數據，保證了數據的準確性、可靠性。同時，UiPath Action Center允許人機交互(Human-In-the-Loop)，保證主題專家在可信度水平未達到預定義閾值的情況下進行人為驗證預測，這樣一來，機器學習模型就能自動反復進行培訓，模型性能更高，稅號出錯率更低。

在部署自動化技術后，極大減少了采購以及財務相關同事的手動改訂單或發(fā)票工作量，提高了整個采購流程的效率和稅號的準確性。數據顯示，稅號正確度已提升至95%以上，效果十分顯著。通過這個項目，也成功取得了國家版權局開具的2項專利。

夯實自動化技術底座，讓數據更智能

針對此次項目，西門子(中國)有限公司副總裁兼中國及亞洲/澳大利亞區(qū)域供應鏈管理部負責人Michael Haendel表示，“通過運用人工智能，我們取代并優(yōu)化了人工訂單審批流程，實現了更快、更準確的訂單處理，不僅減少了人工失誤率，還極大改變了我們的運營方式。綜合來說，AI+RPA項目顯著提高了效率、生產力和客戶滿意度。”

西門子(中國)有限公司副總裁兼全球業(yè)務服務部中國區(qū)負責人盧瑾表示，“AI+RPA的創(chuàng)新，給GBS的業(yè)務流程提供了更多優(yōu)化的空間，通過智能化，自動化取代原先的手工流程，縮短流程時間，提高整體效率。”

隨著制造業(yè)數字化轉型的深入推進，西門子數字化轉型的底層技術支持將日益趨于成熟和穩(wěn)定。后續(xù)，西門子將繼續(xù)展開前瞻性的技術部署工作，保持持續(xù)創(chuàng)新精神，深化與UiPath的合作，讓自動化技術推動西門子數字化轉型走向更高層次、更廣領域。