财务领域的机器人流程自动化（RPA），是当前比较成熟的财务数字化应用技术，把财务相关的输入—处理—决策—输出的流程进行分析、拆解，再用机器人软件模拟人的操作，把原本要在各种软件平台——包括会计软件、ERP软件、报表软件，甚至是CRM软件和税务软件上需要很多人力完成的填写、报送、执行命令、菜单点击、输出报表等动作，交由机器人来完成。
在输入端，可以结合光学字符识别技术（OCR）、语音识别等认知技术，将外界信息转化为计算机可以处理的信息再交由机器人进行后续处理流程。比如，光学字符识别技术可以把纸质的凭证发票、账册、合同的信息扫描到计算机里，并识别为电子逻辑信息，然后交给机器人去做记账、报表处理；而语音识别技术可以帮助机器人识别、接收人的语音指令，甚至从人的语音当中识别出数字信息并且进行处理。
财务是一个强规则领域，财务领域内的很多事务流程和报告流程大多是可重复、有规律可循的，因此也最易于实现流程自动化。在财务决策过程中相对标准化、有清晰的规则和可重复的活动，也可以应用机器人流程自动化技术。
非结构化数据处理
在传统的方式中，财务接触到最多的是结构化的数据。如二三十年以前就有会计电算化使用简单的关系型数据库作为财务信息的存储、查询和报送工具。财务领域最核心的三张表——资产负债表、现金流量表和利润表及账册，也是结构化数据。
随着财务管理越来越向前端延伸去支撑业务，财务工作面对的就不仅仅是结构化的财务数据，而可能会面临很多业务数据，比如客户信息、公司产业信息等。在大量的业务数据中，相当多的数据可能是非结构化的数据，有些信息甚至可以从社交媒体当中产生，这些信息反映了用户群的偏好和聚焦程度，并可作为投资估值和市场决策依据，在资本市场上也为投资机构和监管部门所关注。那么对于企业来说，财务工作所需的信息就不是任凭几张表格就可以囊括的。
朱灏举例道：“比如，利用图像识别可以从一张照片中获得数据并分析出拍照的地点、拍照者装饰和周边环境，甚至还能分析出关于用户的