物联网、大数据及人工智能都是近年来互联网行业比较火热的话题，三者之间具有非常紧密的联系机器人融合系统。想探讨物联网、大数据及人工智能之间如何融合，首先需要了解其基本概念。
概念1、物联网
根据百度百科的解释，物联网（Internet of Things，IoT）是一个基于互联网、传统电信网等的信息承载体，它让所有能够被独立寻址的普通物理对象形成互联互通的网络（万物互联）。物联网网络架构设计由感知层、网络层及应用层组成，分别实现数据采集、数据传输及数据应用的功能。目前，物联网已经广泛应用于智慧医疗、智慧环保、智慧城市、智能家居及物流等领域。
2、大数据
大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据具有体量大（Volume）、及时性（Velocity）、多样性（Variety）、低价值密度（Value）及真实性（Veracity）的“5V”特性。
3、人工智能
人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。目前，人工智能正在改变各行各业的传统模式，作为人工智能分支的机器学习/深度学习已经广泛用于自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、机器翻译及推荐系统等领域。
深度融合物联网、大数据、人工智能三者之间相辅相成，可以形成一个闭环通路。物联网作为智能感知层，主要负责采集现场的数据并将数据上传至分布式数据库中；大数据作为数据存储层，将经过ETL处理后的数据保存到分布式文件系统（HDFS）或数据仓库（HIVE）中；人工智能作为应用层，可利用spark ml或tensorflow实现相关的机器学习或深度学习算法，对存储在HDFS或HIVE中的数据进行数据挖掘。
应用案例目前，物联网、大数据、人工智能已经广泛用于智慧城市、智慧环保、智慧交通等领域。以智慧环保中的空气预警为例，首先，物联网可以作为智慧感知层，安装在客户现场的空气监测设备采集的空气质量信息通过网络传输数据中心；而后，利用大数据ETL工具（spark、hive）进行数据清洗并存储至分布式数据库/文件系统/数据仓库中；最后，利用人工智能相关技术进行大数据分析（spark ml、tensorflow），预测未来若干天的空气质量，并以此辅助进行科学决策及改善环境。
现在的财务机器人都能做什么？
财务机器人，即所谓的RPA，是指机器人的流程自动化。是一款基于桌面记录的自动化软件。它主要有以下特征：
1、可以出色地完成大量重复性、定义清晰、有固定逻辑而少有意外情况的工作；
2、能够7*24h*365d地不间断工作，其具有相当于人工n倍的超高工作效率；
3、数量可以机动调整、灵活调配，例如，在高峰期时大量投入，而在低潮期大量缩减；
4、具备极强的管控能力及审核能力；
5、在虚拟环境下复制人机交互行为的RPA机器人无需人工操作、不会发生错误并提供自动校验和流程检查。
RPA适合做哪些工作？
实践证明，具有如下特征的工作，最适合被RPA所取代：
一、借助电脑来完成的结构化的、可重复的工作任务；
二、基于规则预定义的工作任务；
三、跨多平台、多系统进行的工作任务；
四、数据查询、收集和更新相关的工作任务；
五、具有逻辑性强的工作任务。
从上我们不难看出，RPA所关注的重点是一些重复性高、业务规则标准化程度高、基于明确规则的业务流程。而在实际工作过程中，诸多财务、业务流程其实都具有上述特点。因此，RPA可在财务领域进行广泛应用。目前，就RPA技术在财务管理领域的应用范围来看，基本覆盖了财务运营管理的方方面面。比如：账单管理、报表管理、预算管理、信用管理、税务管理、流程控制等等，依据每个企业流程的规范化、标准化程度不同，RPA技术应用的范围也不同。
在财务结算流程中，经常会有十几个，甚至上百个需要执行的小任务，并且每项任务之间环环相扣，密不可分，完成一个任务才能开始下一个任务。另一方面，又在发票问题上面临着极大又繁琐的工作量，并且需要进行长时间的复核工作，以防出现作业失误的情况。针对此类价值不高的工作环节，RPA可以完美地取代人力的投入，高效完成重复性高但却有逻辑性的工作。
比如在财务工作的应付结算环节，需要采购订单、入库单、采购发票三单完成匹配后才能确定应付款。在ERP系统中一般入库单可以由采购订单推出，采购发票可以由影像系统OCR识别或从国税底账库调出信息形成发票单据。之后RPA可以完成发票和入库单的核对匹配工作，形成应付款单并导入共享平台。如下图所示。
